基于多种高分辨率卫星数据的TRMM降水数据降尺度研究——以内蒙古地区为例

利用内蒙古地区2001~2010年42个站点实测降水数据作为“真值”,采用LOO（Leave-One-Out）交叉验证、多元逐步回归等方法,构建TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）降水数据与地形及气候等要素之间的多元回归关系,在此基础上,利用回归值+残差值的方法,获得空间分辨率为1 km×1 km的TRMM年降水数据,并对降尺度TRMM数据进行精度检验。研究表明：① TRMM数据可用于区域年降水量估计,且与实测年降水量呈显著线性关系;② 通过建立不同年份、不同空间分辨率TRMM数据与其它遥感数据的多元统计模型,研究发现在中尺度下TRMM与观测年降水数据拟合效果较好,且在空间分辨率为0.50°×0.50°时的拟合效果最好;③ 降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力,确定性系数、标准误差和偏差均有明显改善,表明降尺度算法在将TRMM降水数据空间分辨率提高到1 km×1 km的同时,并能提高降水数据的精度。     

基于TRMM 3B43产品的1998—2016年黄淮海平原降水时空特征研究

以黄淮海平原为研究区,基于59个气象站点的逐月降水数据,采用相关系数（R）、相对误差（BIAS）和均方根误差（RMSE）对TRMM 3B43降水产品的精度进行系统评估,揭示黄淮海平原降水的时空变化规律。研究表明：① TRMM 3B43产品对研究区内大部分气象站点存在轻微高估现象,总体上TRMM产品和站点数据在黄淮海平原的拟合效果较好,且月尺度的精度较年尺度高;② 1998—2016年黄淮海平原年降水和秋季降水增加明显,其余季节降水呈不同程度的减少趋势;③ 研究区降水在空间上呈从南到北递减的趋势,且南北降水差距较大。研究结果为卫星降水产品在中纬度地区水资源评估、农业生产和洪旱灾害等研究提供一定的参考。     

四套全球网格降水数据集在伊朗的适用性评估

伊朗由于其独特的地理位置和脆弱的生态环境一直以来都是气候变化研究的热点区域,降水作为伊朗水资源的重要来源对生态环境和社会经济发展尤为重要,因此评估降水数据集的适用性是进行科学研究的基础。本文利用伊朗1988—2017年103个观测站的年降水数据（OBS）,以平均偏差（Mean Error,ME）、均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）、相关系数（correlation coefficient,R）对Global Precipitation Climatology Centre（GPCC）V2020、Climatic Research Unit（CRU）TS 4.05、Terrestrial Air Temperature and Precipitation: Monthly and Annual Time Series（UDEL）V5.01和NOAA's Precipitation Reconstruction over Land（PREC）四套全球网格降水数据集在伊朗的适用性进行评估,并进一步分析了地形对不同数据集精度的影响。研究结果显示：① GPCC降水数据偏差最小,与观测数据相关性最高,最适合伊朗现代气候变化研究。② GPCC、CRU、和UDEL均能反映伊朗降水的基本特征,但普遍会低估降水高值,PREC数据不能准确反映伊朗降水的空间分布模态,因此使用PREC数据分析伊朗降水特征时应当谨慎。③ 海拔和坡度对ME、RMSE以及R有一定影响,坡向对数据集精度影响不大。以上结论可为四套数据的订正及其在伊朗地区气候变化研究中的应用提供科学依据。     

基于PLSR的典型沼泽湿地植物叶片性状与光谱模型构建——以三江国家级自然保护区为例

通过植物光学特性测量叶片性状是一种非破坏性的、长期的湿地动态监测方法。选择三江国家级自然保护区多种典型湿地植物为研究对象,探究植物性状与叶片光谱之间的联系。研究表明：叶片氮含量与光谱的模型构建效果最好,模型R²为0.61,均方根误差（RMSE）为2.3862;叶片含水量、叶片磷、可溶性糖、纤维素和木质素含量之和的模型一般,R²在0.38~0.55范围内,RMSE在0.0004~10.7019范围内;淀粉含量拟合效果较差, R²为0.29,RMSE为0.0106。光谱预测重要性的结果表明,可见光与近红外边缘范围内的光谱信息对于叶片含水量、叶片氮含量、叶片磷含量、单位叶面积质量、纤维素和木质素之和、可溶性糖和淀粉的预测具有最高的重要性。     

青藏高原全新世降水序列的集成重建

青藏高原全新世降水变化对于过去全球变化研究有重要意义。在过去全球变化研究中, 大尺度区域降水序列重建缺乏可行、有效的方法, 本文以青藏高原作为研究区, 构建了分区古降水空间模拟－多区面积加权的集成方法, 重建全新世青藏高原降水序列。本研究以孢粉为环境证据, 选取有空间代表性的10 条由孢粉重建的高原样点降水序列, 获得716 条具有年代的定量降水记录, 建立全新世古降水记录数据集。借助GIS分析, 基于现代高原降水空间分布的地理因子模拟, 并与古降水记录相集成, 定量重建了高原全新世200 年分辨率的降水序列。结果显示:早全新世高原降水迅速增多, 并在9.0 kaBP达到极大值500 mm, 较现代高170 mm;9.0~5.6 kaBP是旺盛的湿润期, 降水总体比现代高出80 mm, 但呈现明显的下降趋势;5.6 kaBP以来降水减少, 降水与现代相当, 但波动幅度较小;集成序列与其他高低分辨率环境记录有很好的可比性, 说明集成序列有很好的代表性和一定的准确性。     

基于GIMMS 3g NDVI的近30年中国北部植被生长季始期变化研究

基于全球库存建模与绘图研究第三代归一化差值植被指数（GIMMS 3g NDVI）、土地利用和气温降水数据,利用NDVI时间序列谐波分析法(HANTS)重构了中国北部地区原始植被NDVI,用一元六次多项式拟合了植被生长曲线并结合逐像元动态阈值法提取了中国北部地区1983~2012年植被生长季始期并分析了其时空变化及对气温和降水的响应情况。结果表明：①GIMMS 3g NDVI具有较长的时序特征和较好的数据质量,经HANTS时间序列谐波分析后能很好的表现植被生长季曲线特征,可用于后续植被生长季的研究。② 北部地区生长季始期均值主要集中分布在80~150βd之间,全区30βa平均为111.6βd,东北平原、华北平原、河套平原、新疆天山和阿尔泰地区生长季始期早于其它区域。③ 研究时段内北部地区生长季始期总体上呈提前趋势（R²=0.19）,空间上由西北向东北逐渐推移,明显提前的区域主要分布在内蒙古中东部、东北平原、陕西南部和新疆天山的部分地区,明显推迟的区域主要分布在青藏高原高寒地区。④ 因植被类型的不同和区域的差异,生长季始期对气温和降水的响应程度不同,春季气温是影响生长季始期变化的主要自然因素。     

基于机器学习模型的区域土壤重金属空间预测精度比较研究

为识别区域土壤重金属的空间变异特征并厘清其影响因素,本研究构建了多元线性回归（MLR）、弹性网络回归（ENR）、随机森林（RF）、随机梯度提升（SGB）、堆叠（stacking）集成模型、反向传播神经网络（BP-ANN）、基于模型平均的神经网络集成（avNNet）、线性核支持向量机（SVM-L）和高斯核支持向量机（SVM-R）共九种机器学习模型,利用山东省中部土壤重金属（Cd、Cu、Hg、Pb和Zn）和环境辅助变量数据,开展区域土壤重金属空间预测精度比较研究。结果表明：RF对五种重金属空间预测的决定系数（R²）介于0.263~0.448之间,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别小于8.408和10.636,预测值/实际值（P/O）均接近于1,对五种重金属的预测效果均较为理想,是研究区土壤重金属空间预测的最优模型;SVM-R整体预测性能仅次于RF,各项精度评价指标均相对稳健,可作为备选模型;其余七种模型的预测性能均明显低于RF和SVM-R。RF的空间预测结果显示,研究区五种重金属呈现出相似的空间分布格局,含量均由研究区东北部向西南部递减,包括东北部、北部和南部3个高值区,且高值区与当地工业–交通密集区的分布格局一致,反映出人类活动是研究区土壤重金属空间分异的主要影响因素。本研究可为区域土壤污染调查、评价和管控提供科学参考。     

1982~2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系

利用GIMMS NDVI数据和地面气象站台观测数据,对青藏高原1982~2013年高寒草地覆盖时空变化及其对气象因素的响应进行研究,结果表明：青藏高原高寒草地生长季NDVI表现为从东南到西北逐渐减少的趋势,近32 a来,整个高原草地生长季NDVI呈上升趋势,增加速率为0.000 3/a (p<0.05);高寒草地生长季NDVI年际变化具有空间异质性,整体为增加趋势,呈增加趋势的面积约占研究区域面积的75.3%,其中显著增加的占26.0% （p<0.05）,类型主要为分布在青藏高原东北部地区的高寒草甸;比例为4.7%,草地类型主要为高寒草原,主要分布在高原西部地区;基于生态地理分区的分析显示,青藏高原草地与降水、温度的相关关系具有明显的空间差异,高寒草地生长季NDVI均值与降水呈显著正相关,对降水的滞后效应显著;高原东北部温度较高,热量条件较好,降水为高寒草地生长季NDVI变化的主导因子;东中部地区降水充沛,温度则为高寒草地生长的制约因子;南部地区降水和温度都较适宜,均与高寒草地生长季NDVI相关性显著(p< 0.05),共同作用于草地的生长;中部和西部地区,气候因子与高寒草地生长季NDVI关系均不显著。     

青藏高原近60年降水变化研究进展北大核心CSCD

作为全球海拔最高的独特自然地理单元,青藏高原对局部、区域乃至全球天气和气候系统具有显著影响。基于气象台站观测资料,对1960年以来青藏高原整体和区域尺度的降水量和极端降水量变化特征及其影响因素研究进行了回顾。结果表明:近60年青藏高原年降水量呈现上升趋势,变化速率为3.8~12.0 mm/10a,但其显著性存在争议。冬春两季降水量显著增加,春季降水量上升速率最大,夏秋两季降水量变化趋势不明显。区域尺度上,三江源区年降水量总体呈现上升趋势,变化速率为7.3~20 mm/10a;雅鲁藏布江流域年降水量呈现不明显上升趋势,变化速率为0.4~9.0 mm/10a;祁连山区年降水量显著增加,变化速率1.0~13.2 mm/10a;年降水量增长速率在青海高原为1.9~3.3 mm/10a,西藏高原为12.5 mm/10a,柴达木盆地为6.7~8.6 mm/10a,共和盆地为7.2 mm/10a。青藏高原极端降水量和极端降水日数明显增多,但是极端降水量变化空间异质性特征显著。青藏高原降水变化的影响因素很多,主要包括大尺度大气环流、高原地表状况及气候变暖。未来应采用更多类型数据源监测青藏高原降水变化,尤其是区域或流域尺度,进一步完善青藏高原降水变化机制研究。     

中国西部及邻区现代年降水时空分布初步研究

传统上认为中国东部、西南以及青藏高原南部的降水主要受亚洲夏季风的控制,以夏季降水为主;而青藏高原北部以及新疆受西风带的影响,以冬、春季降水为主。最近一些地质记录和数值模拟结果显示,在万年时间尺度上新疆降水在地质历史时期的间冰期增加,和亚洲季风区类似。用TRMM 3B43降雨数据和气象台站观测降水数据,研究了中国西部及邻区现代年降水的时空分布。研究结果显示现代中国西部地区以夏季降水为主,中国边境线以西的中亚干旱区(介于25°⁴5°N,58°45°N,58°⁷0°E之间)以冬、春季降水为主。中国新疆的降水模式不同于西风带影响区,但其降水也不全是亚洲夏季风带来的。     

青藏高原中东部水热条件与NDVI的空间分布格局

青藏高原受大气环流和地势格局的共同作用,水热条件及植被空间分布呈现独特的三维地带性特征。但是青藏高原范围广、地势起伏大,水热条件及植被空间分布具有明显区域差异。本文利用青藏高原中东部100个气象站1982²000年的降水、气温资料以及同期NO-AA AVHRR植被指数产品（NDVI）,分析水热条件及植被的空间分布特征。首先,设置经向、纬向海拔渐变样带,考察海拔对水热条件及NDVI空间分布的影响;然后,按500米海拔间隔进行站点分组,分析约束了海拔高差后的经纬位置对水热条件及NDVI空间分布的影响。研究表明:在青藏高原中东部由于海拔高差大,热量条件分布首先受海拔递减规律控制,其次才表现出因太阳辐射差异的纬度地带性;而降水分布则主要受水汽通道位置和方向的影响,北上水汽和东部偏南走向山脉是研究区降水经向特征的主要成因;指示植被状况的年均NDVI,则受水热组合的控制,其分布格局是二者的叠加与综合。     

21世纪以来青藏高寒草地的变化特征及其对气候的响应

利用遥感数据和气象观测资料探索气候因子对区域植被变化的驱动作用具有重要意义。以1980-2012年气象数据和2000-2012年MODIS-NDVI数据为数据源,借助线性回归和相关分析分别分析了青海和西藏两个地区21世纪以来气候变化对青藏高寒草地的影响机制。结果表明：（1）1980-2012年,青海和西藏地区均呈暖湿化的发展趋势。但21世纪以来,西藏地区降水呈不显著的减少趋势;整个青藏高原中部和西部地区增温趋势明显（>0.05 ℃·a-1）。（2）在年际尺度（2000- 2012年）上,青海地区NDVI呈显著增加的趋势,增长率为0.003·a-1（P<0.05）;西藏地区NDVI无变化趋势,区域尺度统计中植被退化与改善相互抵消。在空间上,青藏高原东北部地区NDVI呈良性趋势,部分区域增长斜率超过0.01·a-1。青藏高原南部地区NDVI呈变差趋势,变化斜率为0.008·a-1。（3）区域上的相关分析显示,在青海地区,降水量的增加和温度的升高共同促进了该区域植被的良性发展趋势;在西藏地区,降水量的减少和温度的升高可能是南部地区植被变差的重要原因。     

The relationship between NDVI and precipitation on the Tibetan Plateau

The temporal and spatial changes of NDVI on the Tibetan Plateau, as well as the relationship between NDVI and precipitation, were discussed in this paper, by using 8-km resolution multi-temporal NOAA AVHRR-NDVI data from 1982 to 1999. Monthly maximum NDVI and monthly rainfall were used to analyze the seasonal changes, and annual maximum NDVI, annual effective precipitation and growing season precipitation (from April to August) were used to discuss the interannual changes. The dynamic change of NDVI and the corre-lation coefficients between NDVI and rainfall were computed for each pixel. The results are as follows: (1) The NDVI reached the peak in growing season (from July to September) on the Tibetan Plateau. In the northern and western parts of the plateau, the growing season was very short (about two or three months); but in the southern, vegetation grew almost all the year round. The correlation of monthly maximum NDVI and monthly rainfall varied in different areas. It was weak in the western, northern and southern parts, but strong in the central and eastern parts. (2) The spatial distribution of NDVI interannual dynamic change was different too. The increase areas were mainly distributed in southern Tibet montane shrub-steppe zone, western part of western Sichuan-eastern Tibet montane coniferous forest zone, western part of northern slopes of Kunlun montane desert zone and southeastern part of southern slopes of Himalaya montane evergreen broad-leaved forest zone; the decrease areas were mainly distributed in the Qaidam montane desert zone, the western and northern parts of eastern Qinghai-Qilian montane steppe zone, southern Qinghai high cold meadow steppe zone and Ngari montane desert-steppe and desert zone. The spatial distribution of correlation coeffi-cient between annual effective rainfall and annual maximum NDVI was similar to the growing season rainfall and annual maximum NDVI, and there was good relationship between NDVI and rainfall in the meadow and grassland with medium vegetation cover, and the effect of rainfall on vegetation was small in the forest and desert area.     

青藏高原植被覆盖变化与降水关系

The temporal and spatial changes of NDVI on the Tibetan Plateau, as well as the relationship between NDVI and precipitation, were discussed in this paper, by using 8-km resolution multi-temporal NOAA AVHRR-NDVI data from 1982 to 1999. Monthly maximum NDVI and monthly rainfall were used to analyze the seasonal changes, and annual maximum NDVI, annual effective precipitation and growing season precipitation (from April to August) were used to discuss the interannual changes. The dynamic change of NDVI and the corre- lation coefficients between NDVI and rainfall were computed for each pixel. The results are as follows: (1) The NDVI reached the peak in growing season (from July to September) on the Tibetan Plateau. In the northern and western parts of the plateau, the growing season was very short (about two or three months); but in the southern, vegetation grew almost all the year round. The correlation of monthly maximum NDVI and monthly rainfall varied in different areas. It was weak in the western, northern and southern parts, but strong in the central and eastern parts. (2) The spatial distribution of NDVI interannual dynamic change was different too. The increase areas were mainly distributed in southern Tibet montane shrub-steppe zone, western part of western Sichuan-eastern Tibet montane coniferous forest zone, western part of northern slopes of Kunlun montane desert zone and southeastern part of southern slopes of Himalaya montane evergreen broad-leaved forest zone; the decrease areas were mainly distributed in the Qaidam montane desert zone, the western and northern parts of eastern Qinghai-Qilian montane steppe zone, southern Qinghai high cold meadow steppe zone and Ngari montane desert-steppe and desert zone. The spatial distribution of correlation coeffi- cient between annual effective rainfall and annual maximum NDVI was similar to the growing season rainfall and annual maximum NDVI, and there was good relationship between NDVI and rainfall in the meadow and grassland with medium vegetation cover, and the effect of rainfall on vegetation was small in the forest and desert area.     

The 30m-NDVI-based Alpine Grassland Changes and Climate Impacts in the Three-River Headwaters Region on the Qinghai-Tibet Plateau from 1990 to 2018

The response of long-term vegetation changes and climate change has been a hot topic in recent research. Previously, a Landsat-based fusion model was developed and used to produce a dataset of normalized vegetation index (NDVI) for the Three-River Headwater region on the Qinghai-Tibet Plateau with a spatial resolution of 30 m and the time spanning the nearly 30 years from 1990 to 2018. In this study, the NDVI was applied to an analysis of the spatial and temporal changes in the alpine grassland and the impacts from climate change using the Theil-Sen Median method and linear regression. The results showed that: (1) The regional mean NDVI was 0.39 and showed a spatial pattern of decreasing from the southeast to the northwest in the recent three decades. Among the three parks, the Lancang River Park had the highest NDVI (0.43), followed by the Yellow River Park (0.38) and Yangtze River Park (0.23). (2) An upward trending was found in the NDVI time series at a rate of 0.0031 yr^-1 (R² =0.62, P < 0.01) over the whole period of 1990-2018. The increasing rate (0.00649 yr^-1, R² =0.71, P < 0.01) in the latter period of 2005-2018 was nearly 2.3 times of that (0.00284 yr^-1, R² =0.31, P < 0.01) in the previous period of 1990-2005. In the latest periods, the three parks experienced rates that were 2.3 to 63 times the corresponding values in the early period. (3) The NDVI is correlated more positively with temperature than precipitation. The impacts of climate change decreased along with the coverage fraction from the higher, median and then lower levels. The climate change can explain 34% of the variability in the NDVI time series of the areas with a higher fraction of grassland coverage, while it was 31% for the median fraction and 20% for the lower fraction. This study is the first to use the 30 m NDVI dataset spanning nearly 30 years to analyze the spatial and temporal variability and climate impacts in the alpine grasslands of the Three-River Headwater region of the Qinghai-Tibet Plateau. The results provide a basis for assessments on the ecological management effects and ecological quality based on long-term baseline data with a higher spatial resolution.     

青藏高原中东部植被覆盖对水热条件的响应研究

植被覆盖的变化常是自然因子和人类活动的综合作用,分析植被对水热条件的响应关系有助于认识人类活动在地表植被变化中的作用程度。本文旨在结合1982~2000年地面气象观测资料和NOAA卫星的AVHRR 植被指数（8km）,对气象站点分布相对密集的青藏高原中东部的NDVI（归一化植被指数）空间变化同水热条件的响应关系进行分析。通过水热有关指标的趋势面模拟、植被类型比较和样带分析,表明：在青藏高原中东部地区,水热条件组合较好（如常绿针叶林）或较差（如荒漠半荒漠）的区域,多年平均的NDVI旬值同水热条件的相关性不强;而范围广阔的水热条件组合中等区域（如高山草甸/草原）同水热条件相关性很高;青藏高原周边区域植被对水热条件相对不敏感,而高原主体部分植被覆盖同水热的相关性则很高（0.75以上）;此外,海拔对热量条件影响很大,进而影响植被覆盖。     

近50a青藏高原东部夏半年强降水事件的气候特征

基于青藏高原东部47个站点1963-2012年的5~9月逐日降水资料,分析了近50 a该区夏半年强降水的时空分布特征和相对强度。结果表明:青藏高原东部夏半年强降水事件在7月出现的频次最多,以持续1 d的单站暴雨为主;强降水量和频次在近50 a呈弱增长趋势,其存在准12 a的年代际震荡,且在1978年之后,强降水量同时存在大致准3 a的演变周期,在各自然分带强降水量和频次的变化趋势存在差异;夏半年强降水量和频次呈现出自东南向西北阶梯性递减的分布特征;青藏高原东部夏半年强降水的相对强度与强降水量呈反向特征,其中以柴达木地区相对强度为最大,藏东川西区为最少;各自然分带的强降水量和频次与夏半年降水量有很好的相关关系,而强降水的相对强度与夏半年降水量表现出不同的正负相关性。     

近60 a来西秦岭及周边地区降水的分布格局

基于西秦岭及周边地区15个气象站点的降水、气温等月值、年值资料,采用相关统计分析及检验的方法,研究了1951年以来该区域近60 a干湿变化的时空特征。结果表明:西秦岭及周边地区1951年以来降水量呈下降趋势,秋季降水量减少趋势最明显,速率为-18.6 mm· (10 a)^-1;而近60 a年平均气温呈上升趋势,升温速率为0.28℃· (10 a)^-1。对比气温和降水要素,西秦岭及周边地区年平均温度每升高1℃,则年降水减少37 mm,表明该区近60 a由冷湿向暖干转变。同时将气候要素与Niño3.4指数进行相关分析,结果显示在厄尔尼诺事件发生当年该区降水少,气温高,容易发生干旱。利用改进的经验正交函数法分析西秦岭及其周边地区15个气象站点的气候要素,发现该区年降水距平百分率的第一模态解释方差为49.0%,整个区域呈同向变化,而年平均温度距平第一模态解释方差为78.8%,在整个区域内亦呈现同向变化。对比两个要素第一模态显示西秦岭近60 a东部地区与西部地区相比,呈现降水减少幅度大,气温升高速率小的分布格局。     

青藏高原植被NDVI对气候因子响应的格兰杰效应分析

多变的气候和复杂的地理环境使得青藏高原植被对气候变化响应敏感,因此分析高原植被与气候因子之间的动态关系对气候变化研究和生态系统管理具有重要意义。论文基于1982—2012年青藏高原气象数据(气温、降水)以及GIMMS NDVI3g遥感数据,在像素级别上运用格兰杰因果关系检验方法,在月尺度和季节尺度上分析了高原植被NDVI(主要是草原)与平均气温、降水量之间的响应情况及因果关系。研究表明：① 月尺度上NDVI与平均气温之间、NDVI与降水量之间的时序平稳性比例高于季节尺度,月尺度下达到平稳性的植被区域分别占99.13%和98.68%,季节尺度下分别占64.01%和71.97%;② 月尺度下高原平均气温和降水量对NDVI影响的滞后期都集中在第12~13个月,荒漠草原、典型草原和草甸3种植被类型的滞后期一致,季节尺度下平均气温和降水量对NDVI影响的滞后期主要分布在第3~4和第6个季度,3种植被类型的滞后期差异性较大;③ 月尺度下,青藏高原约98.95%的植被覆被区的平均气温是引起NDVI变化的格兰杰原因,反之,大部分地区(约89.05%,除高原东南区域)内NDVI也是引起平均气温变化的格兰杰原因;季节尺度下,青藏高原中部以外植被区域(约92.03%)内的平均气温是引起NDVI变化的格兰杰原因,而在东部和西部部分地区(约50.55%)中NDVI也是引起平均气温变化的格兰杰原因;④ 月尺度下,高原东北和西北地区(约72.05%)内的降水量是引起NDVI变化的格兰杰原因,大部分地区(约94.86%,除东南部少量区域)中NDVI是引起降水量变化的格兰杰原因;季节尺度下,高原东南部(约61.43%)地区内的降水量是引起NDVI变化的格兰杰原因,高原中东部地区(约48.98%)中NDVI是引起降水量变化的格兰杰原因。总之,高原植被NDVI与气温、降水的相互作用显著,彼此均可构成格兰杰因果效应,但总体上气候因子的影响程度大于植被的反馈作用,月尺度的效应区域大于季节尺度的效应区域。     

1998-2012年青藏高原TRMM 3B43降水数据的校准

运用1998-2012年青藏高原的TRMM 3B43降水数据以及气象台站实测降水数据,对比分析了青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布规律。结果表明:(1) TRMM 3B43降水数据在青藏高原地区存在明显误差,特别是降水量大的地区和月份,偏差量较大。(2)青藏高原地区TRMM 3B43降水数据偏差分布与海拔、经纬度、降水量存在密切的关系。用偏差分布规律,加法修正法结合随机森林算法对青藏高原地区TRMM 3B43降水数据进行了校准。经过校准之后,数据精度得到显著提高,有效增加了数据的可用性,多年月平均数据决定系数R²最大可达到0.9(3、10月),最小也接近于0.5(12月),效率系数E均为正值,最大可达到90(3、10月);多年季平均和多年平均降水数据中除了第一季度结果稍差外(决定系数R²为0.58),其余数据校准效果均较好。