地貌分带下基于ICESat-2与GF-1的珊瑚礁水深遥感优化反演方法

研究以中国南海西沙群岛华光礁西部剖面为试验区,采用高分一号（GF-1）遥感影像及“冰、云和陆地高程2号”（ICESat-2）星载激光测高数据,基于珊瑚礁地貌分带建模优选策略构建了试验区25 m以浅水深遥感反演模型,并将模型外推应用至西沙群岛有实地调查水深数据的珊瑚礁剖面研究区。建模结果显示,礁坡和深潟湖地貌采用波段比值二项式回归模型,礁坪、浅潟湖和点礁地貌均采用多波段比值回归模型,可以使得地貌单元内基于GF-1影像的水深遥感反演达到最优效果。模型反演水深数据与实地调查水深数据相关系数为0.95;实地调查水深数据与ICESat-2深水区数据综合验证结果显示,模型均方根误差为1.34 m,平均绝对误差为1.08 m,平均相对误差为17.10%。研究表明,本文提出的基于地貌的主被动遥感水深反演模型显著改进了珊瑚礁区中分辨率遥感水深反演模型的精度,可为大范围珊瑚礁区高精度的水深反演提供方法支持。     

基于ASAR双极化雷达数据的半经验模型反演土壤湿度

基于ENVISAT ASAR-APP数据,利用AIEM(改进积分方程模型)模拟分析粗糙度、土壤水分对ASAR 7个入射角后向散射系数的影响.建立小人射角模式ASAR数据后向散射模型和组合粗糙度计算模型,提出小入射角模式下双极化ASAR数据土壤水分反演半经验模型.基于A1EM模拟数据进行试验,验证了该模型的合理性,且反演的土壤水分和实测土壤水分相关系数为O.92,均方根误差(RMSE)为3.98%.     

以改进SEBS模型估算苏木吉林南湖的水面蒸发

基于TM/ETM+数据,利用地表能量平衡原理,结合改进了温度算法和地表宽波反照率算法的SEBS模型,对巴丹吉林沙漠东南部苏木吉林南湖2000-2013年的湖面蒸发进行了反演.利用安装在湖面的E601型蒸发皿实测数据对反演结果进行验证,通过相关性分析发现,利用阿拉善右旗气象数据结合SEBS模型计算的湖面蒸发值与蒸发皿实测值相关性较好,R²>0.95,两者的均方根误差RMSE为0.313 mm,平均绝对百分比误差MAPE为8.17%.给出了折算方程,折算系数为0.621,并算得2000-2013年苏木吉林南湖湖面年平均蒸发量为1 287.544 mm.苏木吉林南湖湖面蒸发与气温相关性最好,日照时数次之,与风速的相关性最弱.     

基于ENVISAT ASAR影像与QuikSCAT风场数据的近海风能资源评价——以香港东南海域为例

以香港东南海域为试验区,利用2006-2009年39幅ENVISAT ASAR影像反演风速,并用QuikSCAT风场数据对反演结果进行验证。在此基础上,计算出研究区2006-2009年平均风功率密度,从空间分布的角度对风能资源进行评价;同时基于同期1 096幅QuikSCAT风场数据,绘制月平均风速时序变化图,从时间尺度上对风能资源进行评价。结果表明:1)综合使用ENVISAT ASAR影像和QuikSCAT风场数据可实现较高空间分辨率和高时间分辨率的结合;2)基于CMOD5模型的风速反演方法切实可行且精度较高;3)该海域风能资源丰富,可用于并网风力发电;4)该海域风速的季节变化规律明显,具体表现为冬、秋季风速较大,夏、春季风速较小。     

利用MODIS潜在蒸散数据模拟青藏高原饱和水汽压亏缺（英文）

饱和水汽压亏缺是一个非常重要的模拟水循环和植被生产力的参数。青藏高原上的气象站比较稀少,这限制了饱和水汽压亏缺的精确估计。中分辨率成像光谱仪提供了蒸散数据,这为模拟饱和水汽压亏缺提供了可能。尽管如此,在青藏高原上,还没有研究利用中分辨率成像光谱仪的蒸散数据模拟饱和水汽压亏缺。因此,本研究利用中分辨率成像光谱仪的潜在蒸散数据模拟了高寒草甸、高寒草原、农田、森林和灌木2000-2012年四季的饱和水汽压亏缺。春季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.95–2.34 hPa和0.72–1.54 hPa,夏季的的均方根误差和平均绝对误差分别是1.39–2.60 hPa和0.89–1.96 hPa,秋季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.78–1.93 hPa和0.56–1.36 hPa,冬季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.48–1.40 hPa和0.36–0.98 hPa。高寒草原的均方根误差和平均绝对误差分别是0.48–1.39 hPa和0.36–1.00 hPa,高寒草甸的均方根误差和平均绝对误差分别是0.58–1.39 hPa和0.44–0.90 hPa,农田的均方根误差和平均绝对误差分别是1.10–2.55 hPa和0.82–1.74 hPa,灌木的均方根误差和平均绝对误差分别是0.98–1.90 hPa和0.78–1.37 hPa,森林的分别是1.40–2.60 hPa和0.98–1.96 hPa。因此,中分辨率成像光谱仪的潜在蒸散数据可以用来模拟青藏高原的饱和水汽压亏缺,且需要考虑整合植被类型和季节。     

基于PROSAIL模型和Sentinel-2数据的陕北煤炭矿区植被叶绿素含量监测

为满足煤炭矿区植被叶绿素含量高精度动态监测需求,该文以陕北大柳塔矿区为研究区,首先分析PROSAIL模型对矿区典型植被欧李、野樱桃的适用性,然后根据PROSAIL辐射传输模型建立查找表,结合基于正则化的代价函数对欧李、野樱桃叶绿素含量进行反演,并利用SNAP软件反演结果与地面实测数据对PROSAIL模型反演结果进行验证,最后利用所构建模型反演得到2016—2019年大柳塔矿区植被叶绿素含量空间分布。结果表明：PROSAIL模型模拟光谱与地面实测光谱的绝对偏差平均值最大为0.016,该精度满足植被参数反演;PROSAIL模型反演得到的欧李、野樱桃叶绿素含量与地面实测数据的决定系数、均方根误差和相对均方根误差分别为0.679、1.926和4.625%,优于SNAP软件反演结果,反演得到的大柳塔矿区叶绿素含量时空变化与实际植被生态修复情况和土地利用覆盖类型一致。研究结果可为矿区植被叶绿素反演和生态修复效果评估提供技术参考。     

利用MODIS影像和气候数据模拟青藏高原草地地上生物量（英文）

精确量化高寒区域的草地地上生物量在精确量化全球碳循环方面起着非常重要的作用。本研究利用月尺度的归一化植被指数、增强型植被指数、平均空气温度、≥5℃积温、总降水、降水积温比模拟了青藏高原高寒草地地上生物量。本研究对比分析了三种多重逐步回归模型,即地上生物量与归一化植被指数和增强型植被指数的逐步回归模型,地上生物量与空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型,地上生物量与归一化植被指数、增强型植被指数、空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型。结果表明,在高寒草甸,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为31.05 g m~(-2)和44.12 g m~(-2);在高寒草原,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为95.43 g m~(-2)和131.58 g m~(-2)。在高寒草原,积温模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为33.61g m~(-2)和48.04 g m~(-2)。在高寒草甸,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为28.09 g m~(-2)和42.71 g m~(-2);在高寒草原,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为35.86 g m~(-2)和47.94 g m~(-2)。因此,植被指数和气候数据同时参与的逐步回归模型比植被指数或气候数据单独参与的逐步回归模型的精度高;不同高寒草地类型的回归模型精度不同。     

基于新的组合粗糙度参数的土壤水分微波遥感反演

土壤水分的时空分布是水文、气象等领域研究的重要参数。微波遥感因其全天时、全天候对地观测以及较强的穿透能力成为土壤水分反演的重要手段。该文以风沙滩地区为研究区,利用AIEM模型模拟雷达后向散射系数与粗糙度、土壤水分之间的关系,提出一种新的组合粗糙度参数S3/L,以法向菲涅尔反射系数代替土壤水分,建立了雷达后向散射系数与组合粗糙度、法向菲涅尔反射系数Г0的经验关系,利用Radarsat-2C波段双极化(VV、HH)数据构建了土壤水分反演模型。经实测数据验证,模型反演结果与实测值有着良好的相关性(R~2=0.8541),平均绝对误差为4.95%,均方根误差为6.00%。与以往同一区域的研究成果相比,该文提出的反演模型精度较高,更适合于风沙滩地区土壤水分的反演。研究结果可为该地区的水循环及水环境评价研究提供支持。     

广西跨海大桥桥位区风场特征实测分析

为了全面准确地掌握广西跨海大桥的风环境和风特性参数,2012 年在桥位区设立了一座高度为 55 m 的测风塔,安装了梯度风和超声风观测仪器对其近地风场环境进行了连续 1 a 的现场观测,分析大桥桥位区实测的平均风场特征和湍流脉动风场特征,并推算了桥位区设计风速,结果表明：1）桥位区平均风速垂直变化曲线符合幂指数规律,大风状况时的风切变指数为 0.062,平均风速上半年＞下半年,累年平均和秋、冬、春季主导风向较稳定且均为偏北风;2）在台风“启德”过程观测到的风攻角基本不超过规范用于抗风性能检验规定的±3°范围,脉动风湍流表现为均匀平稳的湍流变化过程,三维方向的湍流强度变化趋势基本一致、湍流积分尺度随时间的变化不大,湍流功率谱在惯性副区内基本符合 Kolmogrove 谱-5/3 律;3）大桥桥面高度处的设计风速 50 a 一遇为 39.7 m/s,100 a 一遇为 42.7 m/s。     

三个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征分析

针对第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中3个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征进行具体分析。结果表明：BCC-CSM1.1（m）模式和GFDL-CM3模式能够再现中国气温的季节性变化,在中国东部地区模拟能力较强,平均绝对误差和均方根误差均较小,在中国西部地区模拟能力较弱,平均绝对误差和均方根误差较大。与BCC-CSM1.1（m）和GFDL-CM3模式相比,HADGEM2-ES模式再现中国地区气温季节变化的能力最弱,平均绝对误差和均方根误差在西部部分地区、内蒙古地区和东北地区较大,在华南地区南部较小。在相同模式下,日平均气温模拟效果最好,其次是日最低气温,日最高气温模拟效果最差。纬度、经度、海拔和坡度对气候模式模拟效果的影响存在模式间的差异,而坡向和地形遮蔽度对模式的模拟效果无明显影响。     

广东省风能资源分布的数值模拟

以风能资源数值模拟评估系统（WERAS）为基础,对其中的MM5模式模拟方案进行改进（即利用格点分析张弛逼近的方法完成3 h间隔的地面观测资料的四维同化处理,以减小原WERAS系统的模拟误差）,对广东省2009-06-01―2010-05-31的逐时风能资源进行高时空分辨率的数值模拟评估。模拟结果表明：广东省风能资源较丰富的地方主要分布在沿海地区和粤北、粤西海拔较高的山区,70 m高度上年平均风速达到6.0 m/s以上,年平均风功率密度达到300 W/m2以上;冬半年的风能资源优于夏半年;风能主要由出现频率相对较低的大风速过程产生。模拟结果所揭示的广东省风能资源时空分布特征与本地的气候特征和地形地表特征相符合,70 m高度风速模拟误差在10%左右,风功率密度模拟误差在30%左右。     

甘肃武威站新旧址风速资料对比分析

为了科学合理地利用台站搬迁前后的气象资料,根据甘肃武威国家基本气象站 2006—2018 年新、旧址风速对比观测数据,采用均值和方差显著性检验、相关系数与线性回归等统计方法,对 比分析了新、旧址风速变化特征、差异性及产生原因。结果表明：新、旧址风速均呈减小趋势,平 均、极大风速的递减率新址大于旧址,最大风速的递减率新址小于旧址。新址与旧址对比观测风 速多数存在正风差,造成风速差异的主要原因是迁址前后观测场周边环境、地理位置及海拔高度 等的不同。方差和均值检验风速差异的显著性不一致,前者检验差异不显著,后者检验多数差异 显著。新、旧址风速存在明显的正相关,相关系数多数通过了显著性检验。各月线性回归方程非 常显著,经 F 检验通过了α = 0.01 显著水平检验,回归订正后,风速差异明显减小,说明新、旧址风速 在统计应用可合并。本研究将为台站迁移、预报预测、气象服务、科研研究和大型工程建设等提供 科学参考依据。     

基于ASCAT散射计数据的2012年南极周边海面风场特征分析

利用2012年全年的ASCAT散射计风场数据,对55°S以南的南极周边海域海面风场开展了时空分布特性统计分析。结果表明:对于南极周边海域,7月平均风速最大,为12 m·s-1,12月平均风速最小,为8 m·s-1,冬季大于夏季;该区域平均风速主要在9—12 m·s-1之间,全年出现的天数280天,约占全年的77%;风速10 m·s-1所占比例也是冬季大于夏季。从全年来看,南极周边海域在冬季(4—6月)和春季(7—9月)风速普遍较大。该区域0°W—60°W海域内风速明显比其他海域要小。     

普里兹湾区域风和温度资料对比分析: 以2007 年为例

通过分析再分析资料与站点观测资料的差异评估了普里兹湾区域5 套再分析资料的风速、风向以及 温度产品。这5 套再分析资料包括欧洲中心再分析资料(ERA-I)、日本25 年再分析资料(JRA-25)、日本55 年再分析资料(JRA-55)、美国国家环境预报中心再分析资料(CFSR)和美国国家航空航天局再分析资料 (MERRA)。采用的观测资料来自两个人工观测站和三个自动气象站。月平均和季节差异分析结果表明, Mawson 站点再分析资料的风速一般小于站点风速, 其他站点再分析资料一般风速过大, 所有的站点风向与 再分析资料风向差异不大, 再分析资料的2 m 温度总体低于人工观测站的温度, 自动站和再分析资料的差 异则没有一致的差异特征。通过6 h 风速资料对比, 发现当Mawson 站点风速低于5 m·s^–1 时, 再分析资料偏 高, 当站点风速高于15 m·s^–1 时, 再分析资料偏低, 且该站点记录的极端强风次数远多于再分析资料。     

科尔沁沙地西部横向沙丘间的风况和输沙势

以科尔沁沙地西部一处典型横向沙丘群为研究对象,在沙丘顶部、丘间走廊和迎风坡脚各布设一套自动气象站,对流动性的横向沙丘群内部的风况进行了连续16个月的实地观测。为有效说明沙丘群外围气象站是否能真实反映沙丘群内部实际风况特征,从翁牛特旗国家站获取了同时段风况的小时数据。结果表明：（1）丘间走廊年内主导风向为SW,与迎风坡脚基本一致但频率更高,相对于沙丘顶部（WNW）和翁牛特旗（NW）而言,风向大角度向左偏转;（2）丘间走廊年内平均风速为3.28 m·s^-1,春季平均风速可达4.74 m·s^-1,瞬时风速大于起沙风速;丘间走廊会发生较强烈的风沙活动,这对塑造丘间走廊完整形态、形成稳定的横向沙丘群空间格局具有重要作用;（3）利用日均值计算丘间走廊的输沙势为37.94 VU,低于沙丘顶部94.54%,高于翁牛特旗86.99%,由此可知,沙丘群外围气象台站测得的风况数据不能真实反映沙丘群内部风沙活动的实际情况。为更精确地估算沙丘群内部的真实输沙状况,建议至少在沙丘顶部和丘间走廊各布设一套全自动气象站进行联动观测。本研究对于揭示沙丘群落整体风况变化规律和沙尘灾害防治具有重要的理论和技术支撑价值。     

塔中一次雷暴降水天气过程边界层风场变化特征

雷达资料可以直观地显示雷暴降水过程随时间变化风场的垂直结构以及各高度层风向风速随时间变化特征,能较好地监测到低空急流以及降水粒子的垂直速度。利用风廓线雷达探测资料对2010年7月12日塔中一次雷暴降水过程中的边界层三维风场进行分析研究。结果表明：雷暴降水过程低层风速增大,高层风速减小;上空存在低空急流,平均风速达17.1 m·s-1;雷暴时段,下沉气流垂直速度3.0 m·s-1左右;降水时段,降水粒子平均下沉速度5.1 m·s-1。     

风速分辨率对土壤风蚀模数计算结果的影响

风是土壤风蚀的驱动力,风力直接影响土壤风蚀的强度。风速是土壤风蚀预报模型的主要输入参数,高时间分辨率和高空间分辨率的风速数据能提高模型模拟效果。为对比风速处理方法及风速数据时空分辨率对模型模拟结果的影响,基于修正风蚀模型（RWEQ）评估该模型对于各输入参数的敏感性,分别选取中国北方农牧交错带内130个气象站（基准气候站和基本气象站）中不同类型及不同数量的气象站数据,利用线性插值法和风蚀预报系统（WEPS）的WINDGEN风速生成法将1日4次风速数据和1日2类风速数据生成24 h风速数据输入模型,结合1日4次风速数据直接输入模型构建了不同气象站数量及不同风速数据类型的6种模拟情景,计算了研究区在不同模拟情景下的潜在风蚀模数。结果表明：RWEQ模型估算的区域潜在风蚀模数会随气象站点的数量和风速时间分辨率的提升而增加;风速数据的线性插值方法在RWEQ模型中应用效果不理想,与WEPS模型的WINDGEN风速生成方法相比,线性插值法使地面2 m处大于临界起沙风速（5 m·s^-1）的风速频率降低,过低估计潜在风蚀模数和区域土壤风蚀状况。     

辽宁沿海地区风能资源状况及开发潜力初步分析

主要采用风电场的实测风资料,初步分析了辽宁沿海地区的风能资源特征及开发潜力。结果表明:辽宁沿海岸一带为风能资源丰富区和较丰富区,辽东湾沿岸风资源较黄海北部沿岸更为优越,风资源条件上具有更大的开发潜力;海岸到内陆风速迅速减少,离海岸稍远的陆上以辽东半岛顶部和辽河平原地区风速较大;沿岸50m高处风能资源较10m高处多1倍以上,年有效风力时数超过70%,表明辽宁沿海地区具有大规模开发利用风能资源的潜力,适合建大型风电场,且风电场离海岸越近越好。     

风电场风速规律分析及风电功率预报方法研究

利用陕西省某一风电场区域内的观测资料,分析了该风电场的风速规律,并引入最优训练 期方案,研究利用线性回归方法建立风电功率预报模型的可行性。结果表明：该风电场区域,不同 高度的风速及其高度间的风速差异均表现出最大值出现在夜间,最小值出现在白天,从低层到高 层的风速日变化趋势一致的特征。一日中,风速与风电功率在 09:00 ~ 17:00 时段的相关系数明显 小于其它时段。按照风速是否大于 5 m·s^-1 将训练期观测样本分为 2 组,可以明显改善风速与风电 功率的回归关系。以风机轮毂高度处的风速作为预报因子,并引入风电功率与风速之间相关系数 的日变化规律、以及不同风速量级下风速与风电功率之间回归关系的差异性,采用最优训练期方 案和一元线性回归方法建立的风电功率预报方程,具有预报误差小和最优训练期短的特点,满足 实际业务需求。