基于MODIS资料的中国东部时间序列空气动力学粗糙度和零平面位移高度估算

空气动力学粗糙度和零平面位移高度是很多气候模型和陆面模式中的重要参数,采用气象学方法推导这两个参数对于大范围长时间序列的计算需要大量长期的野外观测,而遥感方法可以快速经济的提供大范围数据,在本研究中采用形态学模型,以MOD IS产品数据作为数据源,计算植被冠层面积指数,估算了中国东部2001—2003年归一化到植被高度的1 km空间分辨率时间序列空气动力学粗糙度和零平面位移高度,结果表明空气动力学粗糙度和零平面位移高度均存在季节变化特征,并对所采用的模型和参数估算的结果进行了讨论。     

西北干旱和半干旱地区地表蒸发计算方法评估应用

针对我国西北地区干旱和半干旱的气候特征,以及相对简单的地表覆盖特点,论证了互补相关模型计算西北地区蒸发量的可行性。通过中国科学院山东禹城试验站农田观测资料,分析了植被多样性分布对互补相关模型的影响。得出植被的多样性以及植被物候变化的非同步变化是造成互补相关模型中关键参数——大尺度平流参数季节变化的重要原因。并利用遥感反演参数和气象台站观测数据计算了覆盖类型相对单一的西北地区蒸发。结果表明,蒸发与地表覆盖类型的空间分布一致,与气象台站20 cm蒸发皿观测数据呈现空间互补特征,其季节变化与区域降水、温度和植被物候变化相吻合。       

输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图.     

西北地区陆地生态系统植被状态参数业务化遥感研究

植被指数(NDVI)和叶面积指数(LAI)是两个非常重要的陆地生态系统植被状态参数.我们首先利用最大值(MVC)合成方法使用先进遥感数据如MODIS、AVHRR3等得到旬合成植被指数(NDVI),然后利用最新的经验方法针对不同的陆地生态系统类型反演得到叶面积指数,重点研究了我国沙尘暴发生频率较高的我国西北地区植被覆被状态及其变化情况.植被指数能够反映区域,乃至全球范围植被年季状态,用于监测陆地生态系统植物光合作用活动及其变化.植被指数作为一个基础参数能够用于计算反演更高级别的陆地生态系统状态参数.叶面积指数直接影响植被的光合作用,蒸腾作用的变化和陆面过程的能量平衡状态.在沙尘暴预测研究中使用的起沙过程模型需要将叶面积指数作为一个关键输入变量,另外,绝大多数生态过程模型模拟碳、水循环时也都需要将叶面积指数作为一个非常重要的输入变量.我们总结了最新的叶面积指数经验反演方法,针对6钟不同的陆地生态系统类型应用不同经验模型计算得到了叶面积指数.     

青藏高原及其周围植被对夏季气候影响的套网格数值试验比较

利用钱永甫有地形５层原始方程模式,与颜宏等复杂地形条件下有限区域细网格模式进行单向嵌套,即初始场采用前者计算５ｄ后,得到各特征等压面上的高度场和湿度场,向后者每２４ｈ输送一次边界值。地－气模式采用经Ｄｅａｒｄｏｒｆ植被参数化修正的地面热量平衡方程进行耦合。在此基础上进行了夏季（７月）有植被和无植被两种情况的数值试验。有植被情况模拟的高度场、温度场与实测场的相关系数高于无植被的情况。试验发现,有植被比无植被情况的海平面气压场、低层高度场、潜热输送、整层大气湿度和降水量有所增加,而温度场和大陆热低压强度有所降低。     

基于卫星数据与GIS技术的北京地区粗糙度长度估算研究

基于卫星数据与GIS技术,利用形态学模型,建立了以植被类型、冠层叶面积指数和植被高度为主要输入参数的植被粗糙度长度Z0估算模型和以建筑物覆盖率和建筑物高度为主要输入参数的城市Z0估算模型;并以北京地区为例,分别利用2012年MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星资料和2005年GLAS(地球科学激光测高系统)卫星资料估算得到1 km空间分辨率北京主要植被地区Z0,利用2009年1∶2000北京城市基础地理信息和GIS技术估算得到北京城市地区100 m空间分辨率的Z0,并利用植被相关研究结果与北京城市地区大气所铁塔(高325 m)研究结果进行了比较和验证分析。结果表明,2012年北京主要植被地区Z0为0~1.3 m,存在着明显的季节变化,山区森林的Z0一般为0.6~1.3 m,冬季高于夏季;平原农田的Z0一般为0~0.4 m,夏季高于冬季。北京城市地区Z0存在明显的空间变化,一般为0.1~8.0 m,显示北京城市下垫面的高度非均匀特征;其中Z0值在1.0 m以上的地区主要分布于北京四环区域内及四环外大型居民社区、经济开发区和郊区县城中心,在二环区域内存在一个Z0低值区,大部分Z0在0.5 m以下;大气所铁塔周围Z0值为4.0~9.0 m,与采用气象学方法的研究结果具有较好一致性。比较和验证分析显示本文Z0估算方法较为合理可信,表明在区域范围内,遥感和GIS技术是未来估算区域尺度复杂下垫面空气动力学参数的一种有效途径。     

棉花阴、阳叶的气孔导度和光合作用观测对比及模型应用

以实验观测数据为基础,对棉花阳叶和阴叶光合速率、气孔导度的变化进行比较,通过双叶模型和大叶模型对冠层光合作用进行对比分析,结果表明,大叶模型的计算结果普遍高于双叶模型,总体高出13％。由此可见,过去在研究植被一大气碳交换中使用大叶模型估算植物光合作用会夸大碳汇的作用。     

蒸散发模型结合微气象数据模拟陆面蒸散发研究进展

蒸散发是水循环和能量平衡过程中的重要组成部分。通过归纳总结蒸散发模拟研究中最常用的模型,汇总分析了各模型的结构、参数意义、适用条件、改进与应用等方面。结果表明:Penman(P)模型适用于计算潜在蒸散发;Penman-Monteith(P-M)模型没有区分土壤蒸发和植被蒸腾的不同过程,不适于计算稀疏植被蒸散发。对于模型中冠层阻力rc的估算,目前最常用的方法是基于Katerji-Perrier(K-P)模型和Todorovic(T)模型计算求出;Priestley-Taylor(P-T)模型虽然结构简单,但是通过对参数α进行校准,其模拟精度往往较高;Mc Naughton-Black(M-B)模型是基于冷杉林这一特定植被类型提出的,且未考虑空气动力学阻力(ra)对蒸散发的影响,因而该模型的应用受到限制;Shuttleworth-Wallace(S-W)模型适用于稀疏植被覆盖条件下的蒸散发模拟,近年来学者们通过对S-W模型进行改进,以期提高模型模拟精度。然而,模型结构及所需参数数量均未得到优化;改进的双源(S-S-W)模型与S-W模型相比,从模型结构及参数数量方面都得到了改进,但是其适用性目前还未得到广泛验证;Clumping(C)模型的结构极其复杂,所需参数很多,一定程度上限制了其应用。未来蒸散发模型的发展方向应该是针对不同的环境条件、植被类型和下垫面状况,以更高精度的测定仪器为前提,在原有的模型基础上进行修正,或者通过模型之间的耦合,提出结构更加简单、参数更少的模型。     

黄土高原自然植被下垫面陆面过程参数研究

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站的观测资料,分析了黄土高原自然植被下垫面陆面过程相关物理参数.研究了总体输送系数的不同季节平均日变化和频率分布特征,考察了地表粗糙度的变化趋势以及降水的影响.降水正常年份的总体粗糙度为0.009 m,偏干年份总体粗糙度为0.006 m,月平均粗糙度变化与正常年份相比较为平缓,降水通过增加植被覆盖和生长高度,使地表粗糙度增大.对总体输送系数与粗糙度以及总体理查森数的关系分别进行了讨论,在中性层结下黄土高原地区动力输送作用占主导地位,发现动量总体输送系数和奈曼流动沙丘下垫面很接近,而感热输送系数与戈壁下垫面接近.分析了反照率和太阳高度角以及土壤湿度的关系,并拟合得到以这两个物理量为因子的参数化公式.总体上,黄土高原自然植被下垫面的反照率比敦煌荒漠小,而大于长白山松林下垫面,这与3个地区植被覆盖和土壤质地的不同有关.通过对参数化公式模拟效果的检验,发现低太阳高度角下的反照率对土壤湿度和太阳高度角以外的其他因素敏感,而对应高太阳高度角的反照率受土壤湿度和太阳高度角的控制较强.最后,计算了土壤热传导率和热扩散率等土壤热力参数,相同湿度的热传导率比敦煌荒漠要大,并拟合得到热传导率以土壤湿度为自变量的参数化公式.     

基于5种气候生产力模型的乌鲁木齐地区NPP计算分析

根据大西沟、小渠子、乌鲁木齐和达坂城等4个台站1961-2007年的气候资料,分别采用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、Chikugo模型、朱志辉模型和周广胜模型对乌鲁木齐地区各类草场自然植被净第一性生产力进行了计算,并以周广胜模型计算结果为标准,分析了其它模型估算不同类型天然草场NPP的误差。     

基于Landsat 8的川西复杂地形太阳辐射估算研究

山地地表太阳辐射受坡度、坡向及地形遮蔽等影响,导致区域地表所接收的连续分布的太阳辐射量较难测量,而针对山地地表太阳辐射估算已成为目前研究的一个重点。为定量分析山地地表太阳辐射,本文利用Landsat8遥感影像、数字高程模型及气象观测数据计算相关参数,采用已有的太阳直射模型、天空散射模型和周围地形反射模型,综合估算研究区山地地表特定时刻的瞬时太阳辐射,同时根据气象站点获取的逐时太阳辐射和日总辐射量数据对结果进行验证。结果表明:该模型估算的山地瞬时太阳辐射误差均值为13.56 W/m2,日总辐射量误差均值为1.49 MJ/m2,估算值与观测值存在较好的一致性,结果误差小,精度高,参数可靠。山地太阳辐射分布与地形地貌密切相关,总体上阳坡大于阴坡,山脊大于山谷。山区太阳辐射随坡度增大而递减,同时受坡向、植被覆盖度等因素影响,坡面辐射量在一定坡度有略微上升趋势,当坡度大于太阳天顶角时,辐射量下降明显。山区受植被覆盖影响,随着地表植被的增加,地表辐射量呈下降趋势。      

4种蒸发波导模型的对比与分析

蒸发波导模型常用来计算海上蒸发波导高度。为了认识当前不同蒸发波导模型之间的差异和方法,本文选取了目前使用广泛的4种蒸发波导模型(即P-J模型、Babin模型、NPS模型和伪折射率模型)进行对比和分析。本文首先探讨了在理想情况下它们对气象要素的敏感性,随后并利用我国南海近海大气层观测试验数据对比了这4种模型的蒸发波导高度计算结果。分析表明:相对湿度、风速和气—海温差的变化对4种模型的计算都有着较大的影响,特别是在不稳定层结状况下,4种模型计算得到的蒸发波导高度都随着相对湿度的增大而降低、随着风速的增大而增高。Babin模型和NPS模型计算的波导高度较为一致,伪折射率模型与前两种模型的计算结果存在差异,而P-J模型与其他3种模型存在较明显的偏差。基于南海气象数据的计算结果表明,不同蒸发波导模型在该海域蒸发波导的模拟结果略有不同,但4种模型计算得到的波导高度日变化变化趋势较为一致,波导高度极低值常出现在早晨,而极高值常出现在傍晚。     

天津市超高层建筑暖通空调设计气象参数评估

利用255m天津气象塔数据定量评估了建筑暖通空调设计气象参数随高度的变化及其对设计负荷的影响,建立了一种气温垂直模型,明确了该模型可推算超高层建筑室外气温,基于此推算超高层建筑暖通空调室外设计气象参数。结果表明:在5—200m处,供暖设计温度、冬季空调室外设计温度和夏季空调室外设计干球温度均随高度降低,200m与5m高度处相比,分别降低2.0℃、1.4℃和2.8℃,导致供暖和冬季空调设计负荷分别增加5.78%和1.36%,而夏季空调设计负荷减少5.85%。基于气温垂直模型得到的200—500m气温数据计算气象参数,发现从200m到500m,供暖设计温度、冬季空调室外设计温度和夏季空调室外设计干球温度均随高度降低,降幅分别为0.52℃/100m、0.50℃/100m和0.66℃/100m。本研究表明,基于地面2m高观测数据计算的建筑暖通空调设计气象参数无法满足超高层建筑暖通空调设计需求,应充分考虑气象参数的垂直变化,选择合理的气象参数,为超高层建筑暖通空调设计提供基础,以保证室内热舒适环境达标,达到降低建筑能耗的目的。     

植被内部及其上方湍流场的数值模拟

植被内部及其上方的湍流流场对于了解植被与大气之间的动量、热量和质量交换过程极其重要。本文把高阶湍流封闭模型的Reynolds应力方程模型(RSM)应用于植被湍流的计算,得到了风速、湍流动能、Reynolds应力及能量耗散率的垂直分布,与现场观测数据比较,甚为满意。     

基于MODIS数据的一种土壤水分遥感监测方法研究

根据MODIS数据特点及水的光谱吸收特性,研究了MODIS第6、7、31波段数据与表层土壤水分含量之间的关系,并基于分析结果,选择6波段反射率和31波段亮温,建立了吉林省中西部10cm土壤含水量的双变量反演模型。经检验,模型可以应用于大范围的表层土壤水分监测,使用条件为裸土或植被覆盖较低土地。所建模型仅需一次白天过境的MODIS卫星晴空资料,即可完成对土壤表层水分含量的监测,弥补了土壤热惯量方法对遥感资料要求相对苛刻的缺陷。     

非均匀陆面条件下区域蒸散量计算的遥感模型

非均匀陆面条件下的区域蒸散计算是一个复杂的问题。文中首先在利用遥感资料求取地表特征参数 (如植被覆盖度、地表反照率等 )的基础上 ,建立了裸露地表条件下的裸土蒸发和全植被覆盖条件下植被蒸腾计算模型 ,然后结合植被覆盖度 (植被的垂直投影面积与单位面积之比 )给出非均匀陆面条件下的区域蒸散计算方法。实测资料验算表明该模型具有较高的计算精度。文章最后利用该模型对中国北方地区的蒸散量进行了计算 ,并对该研究区蒸散的特点进行了分析     

黄淮海地区植被覆盖变化驱动力与驱动机制研究

基于1982-2003年GIMMS NDVI遥感资料、气候资料和社会经济统计资料,利用主成分分析、逐步回归等方法,对黄淮海地区植被覆盖变化的驱动力和驱动机制进行了研究,从气候、社会经济两方面分析了区内6种植被类型区植被覆盖变化的驱动机制.结果发现,不同植被类型区,其驱动机制差别很大,但总体来说,区内各类植被类型区植被覆盖变化大都受到气候和人类活动的共同驱动,主要驱动力为气候因素.人类活动在局部区域能够产生较大作用,而大范围区域植被NDVI(归一化植被指数)的变化或改变,主要受气候变化的影响.在此基础上,分别建立了6种植被类型区年均NDVI变化驱动力模型.     

黄淮海地区植被覆盖变化驱动力与驱动机制研究

基于1982-2003年GIMMS NDVI遥感资料、气候资料和社会经济统计资料,利用主成分分析、逐步回归等方法,对黄淮海地区植被覆盖变化的驱动力和驱动机制进行了研究,从气候、社会经济两方面分析了区内6种植被类型区植被覆盖变化的驱动机制。结果发现,不同植被类型区,其驱动机制差别很大,但总体来说,区内各类植被类型区植被覆盖变化大都受到气候和人类活动的共同驱动,主要驱动力为气候因素,人类活动在局部区域能够产生较大作用,而大范围区域植被NDVI(归一化植被指数)的变化或改变,主要受气候变化的影响。在此基础上,分别建立了6种植被类型区年均NDVI变化驱动力模型。     

风沙运动的欧拉双流体模型参数灵敏度分析

由于欧拉双流体模型的风沙流数值计算涉及的参数非常繁多,模型参数的选取会对计算结果产生很大影响。文中从欧拉双流体模型的基本方程出发,确定了11个模型关键参数,并给出其合理取值范围。进一步基于Morris灵敏度分析法,采用Fluent软件研究了参数不确定度对输沙率饱和值的影响,度量了各参数的重要性及其相互作用大小。计算结果表明,沙粒相直径和沙床最大堆积率是对输沙率饱和值有较大非线性影响的参数,且与其他参数之间存在一定的交互作用。镜面系数与颗粒拟温度是灵敏度较小的线性参数,且与其它参数之间基本不存在交互作用。     

中国北方植被覆盖度特征及其与沙尘暴关系

采用气象观测数据和遥感数据,借助数据统计分析技术,对中国北方年、季植被覆盖度变化规律、植被覆盖度变化强度、植被覆盖度变化趋势和植被覆盖度对沙尘暴灾害的影响进行了分析。结果表明,中国北方地区的植被覆盖度总体上呈波动增加的趋势,波动范围为0.395～0.487,植被覆盖度上升趋势与沙尘暴日数下降趋势有着很好地对应关系;中国北方春季和夏季植被覆盖度变化具有随季节的不同,植被覆盖度变化强度表现出不同的空间分布特征,在春季植被覆盖度变化强度与植被覆盖度的空间分布有较好的一致性。尽管中国北方地区植被覆盖状况整体呈上升趋势,但在华北和西北的干旱半干旱区土地退化严重,荒漠化在加剧。