提孜那甫河流域地表太阳辐射估算及其影响因素分析

地表太阳辐射是地球表层主要能量来源,对地表能量平衡、能量交换以及生态水文过程等具有决定性意义。山区地形复杂,其地表太阳辐射时空差异较大且较难估算。采用适用于山区的地表太阳辐射模型对西北昆仑山提孜那甫河流域地表太阳辐射时空分布进行了估算,分析了该流域季节太阳辐射空间分布规律并探讨了地形和云2个重要因素对太阳辐射空间分布的影响。结果表明:（1） 地形因子中周围地形阻挡即地形开阔度（Sky view factor,SVF）与年总太阳辐射的关系最为显著,太阳辐射随SVF增加而增加。（2） 年总太阳辐射随着高程增加首先减少,再而随之增加。探究SVF随高程的变化,发现其与太阳辐射随高程的变化趋势较为一致,因此在山区复杂地形下地表太阳辐射估算中仅利用高程对其校正存在明显不足,需综合考虑地形效应。（3） 研究计算了季节云出现频率空间分布与太阳辐射空间分布的相关系数,结果表明夏季太阳辐射受云影响较其他季节显著。定量分析了地形因子以及云对地表太阳辐射空间分布影响的贡献率,周围地形阻挡SVF对地表太阳辐射空间分布的影响最大,高程和云次之。因此综合考虑地形和云对太阳辐射的影响在山区太阳辐射模拟中是非常必要的,研究可为山区地表太阳辐射模拟提供理论依据,并为山区生态水文过程研究提供方法支撑。     

基于DEM的山区气温地形修正模型——以陕西省耀县为例

提出基于DEM的山区气温地形修正模型,以具有多种地貌类型的陕西省耀县为实验样区,以DEM模拟的坡面与平面太阳总辐射量为地形调节因子,实现对传统山区温度空间推算模型的改进,并与TM6热波段反映的地表温度进行了对比验证。实验结果显示,该方法能够较为精细地刻画山区局地温度随地形的空间分异规律,一定程度上提高了山区地面温度推算的精度。     

地形异质性对天山山区气候的影响分析

地形具有高度的空间异质性,同一区域不同地形对该区的气候变化有着显著的影响,分析研究地形异质性对气候的影响具有十分重要的意义。基于天山山区DEM栅格图像资料和61个气象站点1961-2014年的气温和降水资料,运用空间分析、反距离权重插值法、偏最小二乘法和统计分析等方法,对该区域的地形异质性及其对气候的影响进行了相关研究。结果表明：（1）天山山区整体坡度大,其中中部与西南部的地形异质性指标值较高,其它地区的地形异质性值偏低。（2）从气候的空间分布来看,天山中部的气温较低,降水量丰富,其他区域的气温较高,降水量较少。（3）在地形异质性对气候影响方面,坡度对研究区气候的影响贡献最大,而地表粗糙度对研究区气候的影响最弱。     

福建省复杂地形下旬平均气温分布式模拟

为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集，利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料，基于数字高程模型（DEM）数据，综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响，模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃，最大为2.3℃，全年平均为0.87℃；加密站验证结果显示，MAE最大为2.3℃，最小0.5℃，全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内，旬均温受纬度影响较大，由北至南气温逐渐升高，沿海地区旬均温整体高于内陆，山区旬均温明显较低；局地范围内，各坡向上气温差异显著，海拔越高、坡度越大，差异越明显；地形因子对旬平均温的影响具有季节差异，具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大，秋季次之，春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。     

山区地形开阔度的分布式模型

 地形开阔度是影响山地辐射平衡及其分量的重要地形因子,是山区散射辐射、地形反射辐射等计算的重要参数。在复杂的地形条件下,地形开阔度的计算很难用数学公式描述。 利用数字高程模型（DEM）,全面考虑了坡地自身遮蔽和周围地形相互遮蔽的影响,提出了山区地形开阔度的分布式模型和算法。以1 km×1 km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下中国地形开阔度的空间分布。同时,利用100 m和1 km两个分辨率的DEM数据,从不同DEM分辨率和不同地貌类型两个方面探讨了地形开阔度的空间尺度效应,阐明了区域地形开阔度随地形地貌和空间分辨率的变化规律。所提供的山地开阔度的数据可作为基础地理数据供相关研究应用。     

山区气温空间分布推算方法评述

山区气温空间分布推算方法的研究是山地气候研究的重要组成部分，对于合理利用山区气候资源具有重要意义。列举和讨论了我国在山区气温推算方面一些有代表性的方法和相关文献，并重点分析了地理信息系统技术在山区气温推算中的应用。     

基于 SRTM DEM 的祁连山自然保护区地形特征研究

基于研究区的 SRTM DEM 模型，应用 ArcGIS10.5 空间分析模块及 Excel、SPSS 数据统计分 析功能，采用均值变点分析法确定地形起伏度的邻域分析最佳统计单元；提取了研究区高程、地形 起伏度、地形坡度、地表粗糙度和地表切割度 5 个地形因子，以分析研究区的地形特征。结果表明： 研究区地形起伏度最佳统计单元为 11 像元×11 像元（0.98 km²），地形起伏度为 0～1 216 m。研究区 包含 13 种地貌类型，87.28%的区域为中海拔，中海拔平原、台地、丘陵为主要地貌类型。走廊南山、 冷龙岭、乌鞘岭和龙首山地平行分布，台地、丘陵穿插其中，地形复杂。研究结果为进一步探索自 然保护区的生态保护、开发利用等具体问题提供了基础数据支持。     

基于GIS的日照市气温分布式模拟

地表气温分布受多种因素的影响,尤以海拔高度和地形最为显著。以山东省日照市为例,利用1?5万DEM数据,借助研究区及周边6个气象站点1971-2000年的气温资料,运用ARC/INFO软件对气温数据进行样条函数法内插后,通过气温直减率法和辐射差值与温度的相关关系对内插结果进行海拔高度和地形的订正,得到研究区实际地表温度空间分布图,为日照市农业实践活动提供气温空间分布资料。     

不同空间尺度DEM对山区气温空间分布模拟的影响——以浙江省仙居县为例

以浙江省仙居县为实验样区,通过气温空间分布的地形调节统计模型,使用10个气象站(哨)气温资料和4种不同空间分辨率的DEM(5 m,源于1∶1万数字化地形图;30 m,来源于Aster GDEM v2;90 m,来源于SRTMv4.1;900 m,源于GTOPO30’)模拟不同空间尺度年均气温空间分布,比较其误差大小及随宏观地形(海拔高度)和微观地形(坡度和坡向)的分布差异。结果表明:基于4种不同空间分辨率DEM模拟气温呈较大空间分布差异性;随着DEM空间分辨率减小,误差逐渐增加,空间差异性降低。微观地形因子(坡度和坡向)随空间分辨率的变化产生显著变化,明显影响气温空间分布,不同坡度和坡向间年均气温差最高可达到10～12.5℃,最小仅为1.9～2.6℃。     

基于GIS的重庆地区气温空间分布研究

在观测资料的基础上,利用GIS技术,结合DEM引入天文辐射和高程,研究了重庆地区的多年月平均气温空间分布.并采用独立于观测站外的气象哨的多年月平均观测资料进行了验证.结果表明:天文辐射和高程的气温分布模拟,能够较好地反映地形遮蔽对气温分布的影响.天文辐射的引入较好地把地形对气温要素的影响进行了量化,是对气象要素空间分布研究的一次有益尝试,对山区气象要素空间分布的研究有一定的借鉴作用.     

基于小波多尺度分析的DEM数据综合及尺度转换

DEM综合是其描述的地形表面细节逐渐舍去、轮廓不断呈现的连续过程。该文运用小波变换和方根模型模拟这一过程,将小波高频系数作为DEM综合的对象,以方根模型作为阈值设定的理论依据,对小波分解各层按不同等级进行取舍实现DEM综合。以1∶1万地形图建立的DEM进行试验,派生一系列不同复杂度的DEM,并用等高线分布特征、坡度和剖面曲率、地形叠加等进行对比分析。结果表明,随着DEM综合程度增大,生成的DEM逐步舍去地形表面细节,同时较好保持了原DEM山体轮廓、山脊和谷地的走向等地貌形态特征。最后,运用回归分析方法建立了派生DEM与相应空间分辨率之间的关系,为DEM尺度效应的应用提供方法和数据支持。     

新疆地形复杂度的空间格局及地理特征

地形复杂度（TCI）是区域地表外在形态结构的数字化表达,既可表征坡面单元的多样性及其组合形式的复杂性,也可映射地球内外营力在地表留下“烙印”的过程,其客观描述和定量表达可为地表形态定义、刻画及分异等地形地貌理论研究提供重要依据。新疆独特的山盆地貌结构为地貌学研究提供了理想的场所。本文基于“倒金字塔滤网系统”逐步筛选微观和宏观坡面因子并确定权重进而构建地形复杂度模型;运用均值变点法确定新疆地形复杂度的最佳窗口,分析不同地貌单元地形复杂度的空间异质性,进一步探究不同营力作用对地表复杂程度的贡献。结果显示：① 地形复杂度模型综合相关性分析、聚类分析、变异系数法与主成分分析等方法对地形因子进行客观筛选与科学组合,使其具有全面客观性及独立有效性。② 地形复杂度以ASTER GDEM数据（30 m）为基础,得到最佳窗口（14×14）下全疆TCI介于0.13~46.36。山地与盆地相同地貌类型TCI面积占比峰值相近,不同地貌类型可比较其斜率、偏度及峰度得以区分。在经纬向上能更好的刻画出独立山峰及深切峡谷等局部地形分异,TCI≈1可作为平原与山地地貌单元之间的分界值。在高程分区下TCI>2时为各山系（山群）震荡高程区起始处,山麓处TCI曲线差异显著。③ 地形复杂度能较好的体现不同外营力在地表留下的痕迹,一定程度上也可表征外营力对不同成因地貌类型的贡献度。本研究对新疆地形地貌的形态特征和形成原因等方面提供理论依据和科学方法,可为地形地貌研究、生态环境影响以及区域发展评价提供实践指导。     

地理信息系统支持下的坡面太阳辐射计算

本文介绍了在地理信息系统(GIS)的空间数据席支持下的区域坡面太阳辐射计算方法。使用该方法,可用计算机按地表实际的地形参数计算山区地表接受太阳总辐射,直接辐射和散射辐射的日、月、年总量,揭示其空间分布规律。这对区域的自然与生态环境研宄具有更要价值。     

近30年来西藏那曲地区湖泊变化对气候波动的响应

根据1975年地形图、20世纪80年代至2005年的TM、CBERS卫星遥感资料和近45年的气温、降水量、蒸发量、最大积雪深度和最大冻土深度等气候资料分析得出,西藏那曲地区东南部的巴木错、蓬错、东错、乃日平错等四个湖泊的水位面积在近30年来呈较显著的扩大趋势,2005年与1975年相比,分别增加了48.2 km²、38.2km²、19.8 km² (比2004年)、26.0 km²,增长幅度分别为25.6%、28.2%、16.2%、37.6%。其主要原因与该地区近年来气温的上升、降水量的增加和蒸发量的减少、冻土退化等暖湿化的气候变化有很大关系。     

基于陆面模式和遥感技术的地表温度比较

基于我国中部的样带基础上,采用陆面模式 (Common Land Surface Model CLM) 和遥感结合技术,对研究的样带区域的地表温度利用CLM模式进行模拟和利用遥感分裂窗技术进行反演;以观测地表温度为真值,分别比较模拟地表温度和反演地表温度空间分布特征和误差大小,分析模拟方法和反演方法对计算地表温度的可适性和应用范围,为进行大面的地表温度计算提供选择和参考依据。通过研究发现,模式模拟地表温度同实测地表温度分布的大的格局吻合非常的好, 但是因地貌类型及地表覆盖的影响,模拟地表温度对水域的模拟温度误差较大,大于3%以上,对耕地模拟误差偏小,在 (-3)% 以内,对裸地、草地和林地模拟温度吻合非常的好。反演地表温度同观测地表温度相差较大,分裂窗反演方法适合地表覆盖为草地和林地状态的地表温度的计算,裸露和农耕区域反演的地表温度误差特别的大。     

青藏高原地形起伏度及其地理意义

地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km²,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。     

山地资源的特点及开发策略

对山地资源基本内涵重新认识基础上 ,讨论了与非山地资源相比较的结构和功能特点 ,其开发与山地环境演变的关系和现实开发中存在的问题 ,提出了山地资源开发的基本策略。     

地形分析与地理信息系统在水文地貌学中的应用

本文阐述了利用地理信息系统进行大面积及高分辨率的地形分布方面的最新进展，并且讨论了一些由地理信息系统获得地形参数的规律，并提供了作者本人的一些设想。     

DEM流径算法的相似性分析

流径算法是分布式水文模型、土壤侵蚀模拟等研究中的关键技术环节,决定着汇水面积、地形指数等许多重要的地形、水文参数的计算。本文以黄土高原两个典型样区的不同分辨率DEM为研究对象,对常用的五种流径算法(D8、Rho8、Dinf、MFD和DEMON)通过相对差系数、累积频率图、XY散点分布图等进行了定量的对比分析。结果表明:算法的差异主要集中在坡面区域,汇流区域各类算法的差别较小;算法差异在不同DEM尺度下都有所体现,但高分辨率下的差异会更明显;在地形复杂区域,多流向算法要优于单流向算法。研究也进一步指出汇水面积、地形指数等水文参数对流径算法具有强烈的依赖性。