西宁市农业气候资源区划

利用青海全省50个气象站年降水量、7月平均气温和≥0℃积温的30年(1971—2000年)气象资料,采用多元逐步回归分析法,建立了气候要素空间分析模型;采用GIS系统对模型进行了(25m×25m)小网格精细化空间插值运算,得出西宁市气候要素分布图;并根据确定的区划指标,对气候要素分布图进行叠加分析,结合西宁市乡镇行政边界资料最终制作出西宁市农牧业气候区划图,将西宁市共区分为12类气候区,得出西宁市主要以冷凉气候为主,并对主要的9类气候区进行了分析介绍。     

中巴卫星遥感资料在土地资源遥感调查中的应用

对中巴资源卫星遥感资料的处理方法和技术流程进行了分析和讨论。并以新疆国土资源环境遥感综合调查项目的土地资源遥感调查重点县尉犁县为例，利用2000年4～9月中巴资源卫星遥感资料，计算了遥感资料在土地调查中的分类精度。     

基于GIS的黑龙江省积温带精细划分

根据黑龙江省的地理及气候条件,确定了黑龙江省积温区划指标;利用80个气象台站30 a的气候资料和地理信息资料,建立了区划的空间分析模型.在GIS的支持下,考虑地形的影响,按100 m×100 m网格推算出网格点的积温分布,对积温进行了区划,并对1961～1990年积温带与1976～2005年积温带进行比较,可见黑龙江省积温带发生了明显的北移和东扩.     

五峰县采花毛尖系列有机茶种植气候区划

使用长江三峡地区现有的气象台站1961～1990年气象资料，采用多无线性回归和逐步回归拟合方法，得到五峰县山区年平均气温、极端最低气温、≥10℃活动积温、年降水量、年日照时数的小网格推算模式，运用Citystar地理信息系统推算出五峰县小网格点气候要素值。依据采花毛尖系列有机茶叶农业气候区划等级指标，借助于Citystar地理信息系统空间分析功能，将五峰县分为采花毛尖系列有机茶叶种植最适宜区、适宜区、基本适宜区和不适宜区。考虑土壤因素，对区划结果进行了订正。     

基于GIS的精河县枸杞种植气候适应性精细化区划

摘要：研究分析精河县枸杞种植的气候适宜性，为科学规划枸杞种植布局，充分合理地利用气候资源优势具有实际意义。利用精河县及周边范围内15个气象站1981-2020年逐日平均气温和最低气温资料，采用数理统计分析和GIS空间插值技术方法，在分析枸杞种植气候生态条件的基础上，筛选出≥10 ℃积温、≥10 ℃日数和≥10 ℃期间降水量作为枸杞气候适宜性区划指标，进而对气候要素指标进行栅格化。根据区划指标等级进行重分类，将各气候要素指标图层进行等权重叠加，获得精河县枸杞种植气候适宜性区划，结果表明，精河县枸杞种植区可分为最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区4个分区，最适宜种植区分布在精河县中部海拔400～600 m的带状平原区，该区综合气候条件非常利于枸杞优质高产；适宜种植区分布在沿最适宜种植区两侧海拔250～400 m和海拔600～800 m的中部平原地带，综合气候条件稍逊于最适宜区。建议在最适宜区和适宜区内发展枸杞不但产量高而且品质好。。     

赤峰市草地资源区划与评价

采用伊万诺夫湿润度公式,算出各点湿润度并界定其与自然植被带的对应关系,而后算出代表点的天然牧草气候生产力。在此基础上,利用3—10月湿润度和牧草气候生产力,建立草地小网格区划模型,再利用地理信息系统将全市草地依次分为5种类型区。对进一步了解全市草地资源分布,分区分类指导草原建设提供科学依据;对提高草地资源开发利用的计划性和科学性,因地制宜安排牧业生产,趋利弊害,保护和改善生态环境等具有重要意义。     

基于GIS的南宁市细网格立体农业气候资源分析研究

根据气象台站最新30年的气候观测资料和台站地理信息,建立了南宁市主要气候要素的空间分析模型。在GIS的支持下,对无测站地区500 m×500 m网格单元上的气候要素值进行了推算,并利用反距离权重插值法进行残差订正,制作了南宁市农业气候资源的细网格立体分布图,分析了南宁市气候资源的特点及时空分布规律,为该市气候资源的合理开发利用提供了科学依据。     

陕西省干旱监测预测评估业务平台

从实际需求和业务应用着眼,利用MODIS遥感资料和地面加密气象与土壤湿度观测资料,综合气候、植被、水文和地质环境等因素,对陕西省生态农业气候环境进行了区划。建立基于MODIS卫星遥感资料的干旱监测业务化方法和模型,开发了气象干旱和农业干旱预测模型及干旱综合影响评估模型,形成了干旱监测预测评估业务平台,实现了省、市、县干旱监测-预测预警-影响评估的系列化服务。     

气候资源小网格推算方法

根据农业气候资源区划的需要，研究了全省各种形下气候资源随经度、纬度、海拔高度和局地地形参数的变化规律。确定了各种气候资源的小网格推算方法。为适应农业气候区划更新的需要，计算了网格点上的气候资源。     

网格计算及其在气象中的应用

网格是近年来最新发展起来的一种计算技术。通过使用一组开放标准与协议，各机构能够通过互联网或内部网访问数据、存储介质和其它异构计算资源，最终将分布在不同地理位置上的网络、数据、计算资源、存储、应用等在内的资源整合成为一个无缝的计算环境。气象以其高计算量、高吞吐量和密集型服务在美国、欧洲、日本等网格应用计划中占有重要的地位。如ECMWF的EcAccess，美国超级计算应用中心的MEAD等。这些计划的实施将有效地聚合分布在不同地理位置上的高性能计算资源与人力资源，实现计算资源和气象数据的共享，为数值预报乃至地球系统模拟提供一个远程的协同攻关环境。     

区域生态环境质量评价方法研究

以江西省贵溪市为研究区域，从生态学和环境科学观点出发，在3S技术支持下，应用20m分辨率的中巴资源卫星遥感资料、1：100000数字化地理数据和GPS抽样调查数据，结合常规调查统计法，选择与区域生态环境有关的因子(如气候、水资源、土地利用、植被、水土流失)以及部分人类活动和经济因素(污染物排放、人均耕地面积、单位面积粮食产量、人均国内生产总值等)，构建了评价指标体系，空间尺度以研究区域平均水平取值，时间尺度截止到2000年。该体系通过专家定权法和中间截取求平均值方法进行权值估计，应用生态环境评价模型对2000年研究区域的生态环境质量进行评价。结果表明，该研究区域2000年生态环境质量达Ⅱ级标准，生态环境质量总体处较好水平，主要表现在森林覆盖率高于全省平均水平，达61．0％；人均耕地面积及产量水平分别为0．06hm^2／人和8025kg／hm^2，处全省中上水平；水土流失面积达61974hm^2，且治理效果好；生物多样性受到一定保护；GDP居全省前列，为该区域生态环境保护和治理提供了一定的经济基础。目前该区域存在的主要问题是：水质为国家Ⅲ级标准，应通过综合治理进一步提高标准；为较多气象灾害发生区；由于特殊的地理条件，导致土壤侵蚀的隐患较大。     

基于GIS的巴西陆稻IAPAR-9种植气候区划研究

根据巴西陆稻IAPAR-9生长发育对气候条件的要求, 结合其在广西的多年引种试验结果, 分析确定了影响广西种植巴西陆稻的关键气候因子和气候区划指标, 采用GIS技术对区划指标进行小网格推算, 得出广西不同地理背景下1 km×1 km网格点上的有关气候要素值, 通过GIS的空间分析和多层复合方法, 对广西种植巴西陆稻进行气候区划, 并对区划结果评述和建议, 为广西发展巴西陆稻生产进行合理布局提供科学依据。     

宁夏气象3S系统

利用多参数条件下的分层量化空间信息处理技术与评估技术，建立了从GPS、RS实时数据采集、校正、反演到GIS多源空间信息综合分析和动态监测的一体化气象3S系统，实现了宁夏气候和农业基础资源信息从传统的定性、单点静态分析到定量和定位的动态精细评估的转变，为农业区划、农业结构调整及生态建设提供了一个全数字、高精度的客观评估和实时监测系统，初步实现了农业资源潜力的均衡利用和可持续发展目标。     

利用“3S”技术进行北京地区土壤水分监测应用技术研究

该文主要对适合于北京地区的土壤水分卫星遥感监测方法，利用GIS及GPS工具，提高对土壤水分卫星遥感监测结果的分析能力进行了探讨。在分析研究北京地区土壤水分卫星遥感监测模式及适宜使用的下垫面状况和时段的基础上，提出了一批具有一定物理意义和应用价值的遥感模式。利用GIS和GPS技术实现包括遥感信息在内的多种数据的复合，以影像的方式，将地表地理状况与土壤水分卫星遥感监测结果结合起来，实现了RS、GIS及GPS的融合，提高了土壤水分卫星遥感监测的精度。     

CLIMATE CHANGE IMPACTS ON THE HYDROLOGIC RESOURCES OF EUROPE: A SIMPLIFIED CONTINENTAL SCALE ANALYSIS

U.S. Country Studies supported analyses of climate change impacts on water resources have been completed or are underway in the following Central and Eastern European nations: Czech Republic, Slovakia, Poland, Romania, Estonia, Russian Federation, and the Ukraine. Climate change impacts on the hydrologic resources of these countries is being performed at the river basin scale using monthly water balance models using GCM-based climate scenarios. The authors have performed a regional analysis of climate change impacts on the Hydrologic Resources of Europe using the Turc Annual Model. The regional analysis was done with GIS methodolgies using regional climate databases. The regional results were compared to the U.S. Country Studies hydrologic assessmnent results to validiate the use of this simplified methodolgy for making regional climate change assessment. Results from three countries showed acceptable performace of the annual approach . Using GCM-based climate scenarios regional analysis of potential climate change impacts on the hydrologic resources of Europe was conducted and national and regional results are presented.     

GIS在锦州地区气候资源分析中的应用

利用气象台站观测的资料，建立气候要素空间分析模型，在Arcgis8．1地理信息系统软件支持下，将锦州地区气候资源推算至100m网格单元上。计算并分析了锦州地区主要气候资源及其空间分布规律，重点对90年代热量条件变化进行分析，制作出气候资源数字图像。     

3S技术在晚稻长势监测中的综合应用研究

以江西省为试验区，探讨用RS－GIS－GPS技术监测作物长势的方法和途径。针对丘陵山区地形复杂、地块不成规模的情况，在GIS支持下，将数字高程数据、土地利用分类数据与GPS定位观测数据相结合，对NOAA／AVHRR进行判读，提取反映双季晚稻长势的植被指数，用该指数与GPS定位观测资料及地理信息数据进行监督分类监测苗情，并用迭代自组织分析法进行无GPS定位观测资料时相应时相的NOAA／AVHRR的长势监测。研究结果表明，选用的地理信息数据（数字高程数据、土地利用分类）与GPS定位观测资料相结合提高NOAA／AVHRR数据的利用效果是适合的和切实可行的。     

基于GIS陕南商洛地区农业气候资源垂直分层

以陕南商洛地区为例, 选取适当的农业气候区划及垂直分层指标, 利用GIS空间分析及制图功能, 在实现指标空间化基础上, 采用模糊综合评判方法, 实现山区农业气候垂直分层。结果表明:商洛地区在不同气候带内可分别划分3个垂直气候层:北亚热带山区有温热易旱层 (低于700 m)、温暖半湿润层 (750~1250 m) 和温凉冷凉湿润层 (1250~1800 m); 暖温带山区包括温暖易旱层 (800~1100 m)、温凉半湿润层 (1100~1500 m) 和冷凉湿润层 (1500~2500 m)。并对各层适宜发展农业生态类型进行了评述。     

江西省双季稻气象灾害风险评估研究

利用GIS技术,分析了江西省14个代表台站1956—2012年气候资料,并根据江西省双季稻生长发育对气候条件的要求,对影响江西省双季稻的3个主要农业气象灾害(小满寒、高温逼熟、寒露风)指标进行风险评估。结果表明,江西省早稻主要受小满寒和高温逼熟影响,晚稻主要受寒露风影响。小满寒灾害的高风险区主要包括修水、宜春、景德镇、玉山和广昌等地,高温逼熟灾害的高风险区主要包括赣州、遂川、广昌、吉安、贵溪、玉山和修水等地,寒露风灾害的高风险区主要包括修水和宜春。江西省早稻气象灾害中度风险等级区分布于江西省平原和盆地,重度风险等级区大体分布于周围山地丘陵地区。晚稻气象灾害重度风险区主要位于西南部地区。     

Climate and regional resource analysis: The effect of scale on resource homogeneity

General Circulation Models (GCMs) are currently used to project future climate. The output of the models is then used to evaluate the effect of a climatic change on resources such as agriculture, forestry, and water resources. The GCMs used in long-term climate studies vary widely in the geographic resolution of their predictions. The approximate matching of resource data to the geographic scale of GCMs is an important step in the evaluation of the effects of climatic change on resources. As gridcell size increases, however, the distribution of resources within cells becomes more heterogeneous, and it becomes more difficult to evaluate the regional effects of climatic change. We quantify the change in resource heterogeneity as a function of gridcell size. Four resource variables (wheat yield, percent forest cover, population density, and percent of land irrigated) are analyzed on the basis of county-averaged data, while assignment to major drainage basins is based on exact watershed boundaries. A major change in resource heterogeneity within gridcells occurs at a grid length of from 1.2° to 3°.