基于OCO-2卫星观测模拟高精度XCO2的空间分布

本文首次基于OCO-2卫星观测数据,采用高精度曲面建模（High Accuracy Surface Modeling, HASM）的方法来模拟大范围高精度的二氧化碳柱浓度（XCO₂）的空间分布。首先,探讨分析HASM方法应用于模拟OCO-2卫星观测XCO₂的空间分布的可行性。从2014年9月至2015年8月OCO-2观测的12个月的XCO₂数据中,分别随机选取其各个月90%的XCO₂数据用于空间插值,剩余10%作为精度验证点。自验证结果表明,12个月的平均绝对值误差为0.34 ppm。由此可见,HASM适用于模拟OCO-2卫星观测XCO₂的空间分布。然后,采用HASM对OCO-2在2014年9月至2015年8月的各个月观测数据进行空间插值,获取空间分辨率为0.5°×0.5°的各个月均值XCO₂的空间分布,同时基于地基观测TCCON( Total Carbon Column Observing Network)站的XCO₂数据对HASM模拟结果进行交叉验证。验证结果表明,HASM模拟的XCO₂与TCCON站对应观测数据相比,其平均绝对值误差为0.81 ppm,相关系数为0.88。因此,HASM在模拟OCO-2卫星观测的XCO₂空间分布上具有很大的优势。     

水平面上太阳辐射空间模拟对比研究

面域的太阳辐射数据是进行其他各项有关辐射研究的基础。由辐射台站的点数据来模拟太阳辐射的空间分布时,传统的模拟方式都会产生精度与效率之间的矛盾。直接以辐射观测值与其影响因子建立非线性回归模型,以各因子的面域数据来模拟水平面上太阳辐射的空间分布,与引入了辐射基数值的模式相比,模型的误差更小,复相关系数大于0．96,运算效率提高29-286倍。当采用模拟的天文辐射经验公式来计算辐射基数时效率仍可提高2-11倍。用两种方式的回归模型模拟中国1km栅格的水平面太阳辐射,平均差值仅2.41％,而本文模式模拟结果与实测值更为接近。     

复杂山区地形条件下ERA5再分析地表气温降尺度方法

高时空分辨率的气温栅格数据是多种地学模型和气候模型的重要输入。山区地形复杂,气温空间异质性强,如何获取高时空分辨率的山区地表气温数据一直是研究热点与难点。本文选择地形复杂的河北省张家口市作为试验区,基于局部薄盘样条函数对ERA5再分析日均近地表气温（2 m高度）进行空间插值,并利用随机森林算法,结合少量气象站观测气温数据、地形地表参数数据构建日均气温订正模型和气温逐时化模型,实现空间分辨率由0.1 °（约11 km）到30 m的逐时气温降尺度,最后将该模型拓展应用于其他时间与区域,检验本文发展的降尺度方法在没有站点观测数据条件下的时空移植性。结果显示,本文降尺度方法得到的高时空分辨率山区气温数据精度较高,1月均方根误差（RMSE）平均值为2.4 ℃,明显优于气象站点插值结果,且气温相对高低的空间分布更为合理、纹理更加丰富;将该方法应用到其他时间与区域的RMSE平均值分别为2.9 ℃与2.5 ℃,均小于再分析资料直接插值所产生的误差。研究结果总体表明,在气象站点较少甚至没有时,可利用本文方法通过ERA5再分析气温准确获取复杂地形条件下的山区高时空分辨率气温数据。     

初始震源深度对双差地震定位深度的影响分析

利用随机生成的理论地震走时数据,取2、5、10、15 km作初始深度,对用双差定位法给出的定位深度结果进行分析。通过模拟计算,认为初始深度误差对双差定位法的空间位置影响较小,但对深度结果有一定影响。     

非潮汐海洋负荷对广东地区大地高变化的影响

利用高时空分辨率海平面变化数据,采用球谐分析方法计算广东及周边地区的非潮汐海洋负荷对大地高变化的影响。该方法充分考虑全球海洋影响,克服直接利用格林函数方法进行局部积分计算产生的不完整性。研究发现,广东地区的非潮汐海洋负荷对大地高的影响呈现明显的区域特征,沿海岸线超过10 mm;距海洋越远,影响越小。     

二维速度结构走时反演RAYINVR算法试验

为分析RAYINVR算法对成像结果的影响,分别从初始模型、观测数据、阻尼因子和识别误差4个方面进行数值试验。结果表明,该程序能够进行快速有效的反演,初始模型、观测数据、阻尼因子、数据不确定性等对反演结果和分辨率有一定的影响。     

民国中期湖南洞庭湖区耕地空间格局重建

土地覆被变化是影响气候系统的重要因素,在全球气候变化研究中具有重要的研究意义,网格化的历史土地利用数据集广泛应用于各类全球变化模式。本文以民国中期军事地形图为基础数据源,以现代行政区划为底图,重建了该时期湖南洞庭湖地区耕地的空间分布。同时为了与最新的HYDE 3.1数据集进行对比,在此基础上获得空间分辨率为10 km×10 km的耕地数据,结果表明：① 民国中期湖南洞庭湖区总耕地面积约为11 432.01 km ²,占研究区域面积的44%,其中汉寿县、华容县、鼎城区和澧县等地耕地面积分布最多,且以围堤耕地为主。分布相对较少的地区有临澧县、汨罗市、岳阳县,以非围堤耕地为主;② 该时段内洞庭湖区耕地垦殖率较大,最大值超过90%,其中高垦区（垦殖率>40%）范围占研究区面积61%,且主要分布在河湖港汊和冲积平原地貌单元上;中低垦区（<=40%）范围占研究区面积39%,主要分布在环湖丘陵地貌单元上;③ 与HYDE 3.1数据对比发现,单位格网（10 km×10 km）内重建的耕地面积结果误差大于40%的比例为17%,且表现为受河流分布影响为主。湖区相对周围重建结果差异更大,HYDE 3.1数据集重建区域尺度较大,较难考虑到小区域范围的水系分布状况,导致其在湖南洞庭湖区重建精度相对较低。     

基于几何光学模型的人工林叶面积指数遥感反演

 MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,以甘肃省张掖为研究区,利用TM 影像实现研究区人工林LAI反演。反演算法考虑了反射率入射-观测角度对LAI与植被指数关系的影响和植被冠层尺度的集聚程度。利用地面实测LAI数据对反演结果进行验证与分析,并与NDVI经验模型进行对比,同时分析LAI反演结果对波段反射率敏感性。结果表明: 4-scale模型LAI反演结果与实测LAI一致性良好(R²=0.67,RMSE=0.50),且优于NDVI经验模型(R²=0.59,RMSE=0.67);当LAI大于2时,4-scale模型LAI反演算法误差小于NDVI经验模型,能有效避免植被指数的饱和现象;红光波段反射率减小时,引起4-scale模型LAI反演结果的变化幅度比其增大时更高,且影响程度大于近红外波段反射率。研究表明,4-scale 模型LAI反演算法可用于TM数据反演人工林LAI,模型应用普适性较强。     

多年平均气温数据空间化误差的尺度效应

属性数据空间化是利用矢量数据生成栅格数据产品的有效方法,它有助于不同来源、不同格式之间的数据的综合分析。空间化是一种必然有误差伴随的过程,为探讨空间化误差与数据源密度、空间化模型方法,以及空间化分辨率之间的关系,本文利用7种水平的气象站点密度、5种空间化模型方法和19种栅格分辨率分析多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的关系。分析发现：（1）气象站点密度的降低导致多年平均气温数据的空间化误差增加;（2）在IDW、Kriging、Adjusted IDW、Regression和Anusplin 5种空间化模型方法中,Adjusted IDW、Regression、Anusplin比IDW、Kriging的精度高;（3）随着栅格分辨率的变粗,多年平均气温数据空间化误差增大;（4）在影响空间化精度的3类因子中,空间化模型方法对空间化精度的影响最大,栅格分辨率次之,气象站点密度的影响最小。通过多元回归分析,建立了多年平均气温数据空间化误差与这3类影响因子之间的定量模型,可为空间化技术方案的制定提供参考和依据。     

摆式倾斜仪固体潮观测对比分析

对马陵山台水平摆和垂直摆观测数据进行预处理分析、频谱分析、Nakai拟合检验和Venedikov调和分析。对比发现,2套仪器受气压影响较为显著,对不同频段的观测数据频率响应存在差异,水平摆的拟合误差和潮汐分析误差相对偏大。     

新一代重力测量卫星核心指标分析

采用边界分析方法分析新一代重力测量卫星3个核心载荷--星间测距系统、非保守力测量仪和定位接收机的误差对恢复重力场的影响,提出新一代重力测量卫星的核心技术指标。分析表明,星间变率测量精度10~30 nm/s、非保守力测量精度（1~5）×10-11 m/s2、定轨精度2~3 cm时,可实现分辨率100 km、精度1~2 mGal的重力场测量。本文结论可为新一代重力测量卫星设计提供技术参考。     

基于条件随机模拟的DEM误差分析——以董志塬水土流失等级划分为例

DEM是对地球表面的模拟和模型化表达,DEM不可避免的含有误差,且DEM误差具有空间可变性和相关性。常用的DEM误差估算模型为中误差(RMSE),但RMSE为全局变量,无法反映误差的空间性。为了克服RMSE的缺陷,本文采用条件随机模拟实现了DEM误差曲面模拟。通过董志塬水土流失等级划分表明,DEM误差在平坦区域严重影响坡度精度,且坡度最大误差变程大于高程最大误差变程,DEM误差被放大使用概率模型和模糊度模型分析表明,大部分网格点水土流失等级划分均受到DEM误差影响条件随机模型的使用可以让DEM用户更加准确的分析和评价DEM误差对最终决策的影响。     

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珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

Polar Sea Ice Identification and Classification Based on HY-2A/SCAT Data

In this paper,a Bayesian sea ice detection algorithm is first used based on the HY-2A/SCAT data,and a backpropagation(BP)neural network is used to classify the Arctic sea ice type.During the implementation of the Bayesian sea ice detection algorithm,linear sea ice model parameters and the backscatter variance suitable for HY-2A/SCAT were proposed.The sea ice extent obtained by the Bayesian sea ice detection algorithm was projected on a 12.5 km grid sea ice map and validated by the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2)15%sea ice concentration data.The sea ice extent obtained by the Bayesian sea ice detection al-gorithm was found to be in good agreement with that of the AMSR2 during the ice growth season.Meanwhile,the Bayesian sea ice detection algorithm gave a wider ice edge than the AMSR2 during the ice melting season.For the sea ice type classification,the BP neural network was used to classify the Arctic sea ice type(multi-year and first-year ice)from January to May and October to De-cember in 2014.Comparison results between the HY-2A/SCAT sea ice type and Equal-Area Scalable Earth Grid(EASE-Grid)sea ice age data showed that the HY-2A/SCAT multi-year ice extent variation had the same trend as the EASE-Grid data.Classification errors,defined as the ratio of the mismatched sea ice type points between HY-2A/SCAT and EASE-Grid to the total sea ice points,were less than 12%,and the average classification error was 8.6%for the study period,which indicated that the BP neural network classification was a feasible algorithm for HY-2A/SCAT sea ice type classification.     

实时格网对流层模型在中国区域的适用性分析

利用无线电探空数据，对格网对流层模型GPT2w、IGGtrop及GTPs在中国区域的适用性进行分析。结果显示，GPT2w和IGGtrop在地表附近精度相当，RMS为4.0~4.2 cm，西部地区精度优于东部，东南沿海精度最差，夏季精度明显低于冬季，在中西部地区分辨率低的模型可能会产生异常偏差；GPT2w模型明显存在系统性偏差，中西部为正，东南部为负；3 km高度以上，IGGtrop模型精度明显优于GPT2w模型，且随高度增加精度保持稳定。在飞行器定位导航中，建议采用IGGtrop模型修正ZTD误差。GTPs模型时间分辨率高，精度明显优于传统的经验模型，尤其在东南沿海ZTD变化剧烈的区域，但由于其依赖于外部数据源，部分区域无法使用。     

CA-Markov与LCM模型的黄河三角洲湿地变化模拟比较

为了了解黄河三角洲湿地景观类型演变最优模拟模型以及景观的变化趋势,本文采用1996、2006、2016年3期黄河三角洲分类影像,分别利用CA-Markov、LCM、2种模型叠加开展变化模拟。研究发现：① 在相同驱动力因子影响下,空间模拟上LCM比CA-Markov好,数量模拟上,CA-Markov比LCM更贴合,对于变化较大研究区,综合2种模型优势来模拟该湿地变化最佳;② 对于较强的人为、自然灾害干扰,会对模拟精度有影响。在LCM模型中,驱动力相同情况下,生成适宜性图像的转移子模型数量越多,模拟精度越高。对于CA-Markov模型,比例误差系数适宜的设置对数量模拟的精度也有提升;③ 在保持2006-2016年的变化趋势下,综合2种模型模拟的2026年自然湿地面积1252.69 km ²,人工湿地面积1265.00 km ²,非湿地面积924.51 km ²。从2026年黄河三角洲模拟的结果可看出,自然、非湿地的面积减少,人工湿地大量的增加并不断向浅海区域扩张。通过对黄河三角洲湿地变化进行预测分析,可为湿地资源的合理有效利用与管理等提供科学依据。     

拟合法改正南极泄露误差最佳外扩边界的确定及其应用

以GRACE CSR Mascon为模拟数据，讨论边界外扩及外扩范围内海洋信号对拟合法改正南极泄露误差的影响。实验表明，仅考虑南极信号泄露时，拟合边界至少为南极海岸线外扩300 km；当考虑外扩范围内的海洋信号对南极质量变化及其空间分布的影响时，最佳拟合边界为海岸线外扩100 km。采用最佳外扩边界线利用拟合法估算的CSR RL05时变重力场模型的南极质量变化速率为-178.61 Gt/a，其质量变化空间分布与Mascon模型一致性较好。     

利用ICESat/GLAS数据获取北极海冰出水高度的研究

利用ICESat激光测高卫星数据获取2003-10～2008-03北冰洋秋季与冬季海冰出水高度,结果与国外相关研究基本一致。出水高度数据的拟合结果表明,北极海冰出水高度以每年约2.3 cm的速度递减,该速度比此前的相关研究结果更快。在不同作者利用ICESat数据计算的北极海冰出水高度的对比中,不同方法得到的结果之间存在明显的系统误差。对引起系统误差的原因进行深入分析表明,高程滤波的窗口长度、确定海面高的范围以及海面观测值的选取方式都会使出水高度的计算产生cm级的误差。