1995—2010年静止卫星云量数据检验和评价

对利用FY2和GMS静止气象卫星建立的东亚地区气候数据集(EAGSCDR FY2 and GMS Geostationary Satellite Climate Data Record over East Asia)进行了检验和评估,使用的检验源数据包括中国地面气候资料与国际卫星云气候计划ISCCP D2月平均云量数据集.对由上述3种不同观测手段得到的多年平均总云量的空间分布特征分析结果表明:3种资料的总云量分布形势有较好的一致性,但是在40°N以北地区,ISCCP和EAGSCDR得到的总云量在量值上高于地面观测值.用地面观测资料检验华南及长江流域EAGSCDR的云检测产品的结果表明,总的准确率为82.10％,总漏判率6.85％,总误判率为11.05％,秋冬季节准确率偏低.EAGSCDR与ISCCP云量都是由卫星资料处理得到的,二者差异主要来自算法的不同,检验结果表明,EAGSCDR中的云量产品精度优于ISCCP云量,并且其时间分辨率可达到1 h,空间分辨率达到5 km,由此可见,EAGSCDR的云产品比ISCCP云产品更有优势.     

基于L系统的水生植物根系动态生长模型构建

植物根系在地球生物圈物质循环中起到关键性作用.陆生植物中目前基于根系具有对称性和自相似性假设建立的L系统已经做了较好研究,但在水生植物中相关的研究较少,更缺乏根系动态生长模型的构建.本文拟通过发展L系统来模拟水生植物从初生结构到次生结构,从简单根系到复合根系的动态生长过程.根系动态生长模型主要包含根系伸长规则和根系分支规则,并包含由主根与侧根的夹角θ和径向角γ确定初始根系生长方向.特别地,系统建立了2种代表性水生植物——世界上入侵严重的水生植物凤眼莲(Eichhornia crassipes)和被研究较多的水生植物穗状狐尾藻(Myriophyllum spicatum)根系动态生长模型.结果表明凤眼莲成熟根系总长度可达到2042.78 m,可能有利于其占据较多的空间和资源,使得凤眼莲在与本地植物的竞争中占有优势.穗状狐尾藻的总根系长度为73.08 m,由于穗状狐尾藻表现出最为典型的叉状分支构型,表明其对沉水生长环境有较好的适应性.     

基于DEM的四川省地面气象台站地形特征分析

利用DEM资料,获取四川省地面气象台站的海拔高度并进行精度验证,在此基础上,进一步提取台站所处的坡度、坡向、地形粗糙度特征进行分析。结果表明：DEM数据能较为精确地反映四川气象台站的地形高度,具有较高的适用性。通过分析国家站、区域考核站和非考核站的台站地形特征发现,3种站网类型均主要分布在低海拔地区,且在500 m左右地区最密集,国家站分布相对均匀。3种站网类型台站所处坡度主要分布在0°~15°,且在缓斜坡地形最为集中,国家站较区域站分布均匀。3种台站类型在阳坡、阴坡、东坡和西坡各坡向站点分布比较一致,超过81%的台站地形粗糙度在1.05°之内,国家站地势相对平缓。总之,国家站较区域考核和非考核站更具有区域代表性。     

基于地形起伏度的四川省地面气象站点适宜性研究

为科学确定气象站点地形起伏特征,基于先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（AdvancedSpaceborneThermalEmissionandReflectionRadiometerGlobalDigitalElevationModel,ASTER GDEM）30 m数据,利用均值变点分析法确定四川省地形起伏度模型的最佳分析窗口。提取地面气象观测站所处的地形起伏特征,探究气象站点布设的区域代表性空间格局。结果表明：（1）四川省地形起伏度的最佳窗口为39×39个像元矩形邻域,对应面积1.369 km2。建立的地形起伏度模型与山脉走向一致,能够捕捉到地表各种尺度的地形起伏状况,符合四川省地貌特征。（2）国家站和区域站所处地势以台地、丘陵和小起伏山地为主,地形起伏较小的国家站占比明显高于区域站,即国家站更具有区域代表性。（3）四川省气象观测站点布设的适宜地区主要集中在盆地、川西高原的北部和西部及攀西地区的东部和南部,占全省面积的69.74%。均值变点分析法确定的分析窗口面积可以兼顾各种地貌类型,提取的地形起伏度能较好地反映气象站点所处地形特征,可为气象站点布局和站网优化提供重要参考...     

ERA5-Land降水再分析资料在中国西南地区的适用性评估

为了探究欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析ERA5-Land(ERA5L)降水资料在中国西南的四川、重庆、贵州、云南及西藏5省(区、市)的适用性。以2018-2020年中国气象局441个国家级地面站雨量器自动观测数据为参考基准,使用Pearson相关系数、平均相对误差、均方根误差、命中率、空报率以及临界成功指数评分,对ERA5L降水资料在评估时段内各区域和站点的整体精度、不同海拔、不同时间尺度(月、季),以及不同量级降水的特征和偏差进行分析。结果表明：(1)ERA5L降水资料能较好反映西南区域的降水变化特征,但相对站点观测存在不同程度的偏高,以西藏地区最为明显。(2)在四川盆地,ERA5L降水与站点观测相关性高、误差较小,在西藏、云南、贵州及四川西部的地形复杂山区,误差相对较大。(3)ERA5L降水的误差存在明显的月变化特征,从7月开始到次年的2月,平均相对误差随降水总量的降低而增加,命中率减小、空报率增大,随后从2-7月,平均相对误差又随着降水量的增大而减小,命中率增加、空报率减少;各省(区、市)在不同季节质量表现不一,春季和秋季重庆相对表现最优,夏季贵州最优,冬季四川最优。(4)...     

多源融合格点实况数据在四川高温过程的适用性分析

利用1km和5km多源融合格点实况数据和四川地面观测站点资料,采用预报准确率、平均绝对误差、均方根误差和Alpha Index(AI)等统计量,选取2020年夏季四川2次高温天气过程对多源融合格点实况数据的质量进行了检验评估。研究结果表明:多源融合格点实况数据利用邻近插值方法插值到站点优于双线性插值;误差大值区主要位于高海拔地区,如川西高原、攀西地区及盆地山周;AI指数接近于0,多源融合格点实况数据没有随机误差,较为接近理想值;1km分辨率融合格点实况数据在四川的适用性优于5km,误差≤2℃的准确率可达98%,且均方根误差< 1。      

四种降水融合产品在四川持续性强降水过程中的对比评估

利用四川省地面降水观测资料,针对2020年8月发生在四川的一次持续性强降水过程,采用多种评估指标对国家气象信息中心研发的四种降水融合产品（FAST_5KM、FRT_5KM、RT_1KM、NRT_1KM）进行对比评估。结果表明：对于过程累计降水量,四种融合产品均能很好地反映此次降水过程,1km产品对降水落区的刻画更为细致,和实况有较高一致性,NRT_1KM偏差最小,FAST_5KM差别最大。四种产品的降水中心与实况都略有偏差,1km产品降水中心更接近实况。四种产品小时降水量走势与实况一致,但峰值均低于实况小时降水峰值,1km产品小时雨量更接近实况。对于24h累计降水量,四种降水融合产品均能表征出逐日降水落区的移动,且落区、走向和雨带形态均与实况较为一致,1km产品的雨强和落区更接近实况。对于晴雨准确率,四种产品无雨站点较实况均偏少,1km产品最为接近实况,准确率基本维持在95%。降水融合产品的小时最大雨强与实况均有较好的对应关系,1km产品优于5km产品,FRT_5KM优于FAST_5KM,NRT_1KM最优。综合来看,1km产品优于5km产品,1km近实时产品优于实时产品,5km三源产品优于二源产品。     

南通近岸海域水质特征的因子及聚类分析研究

基于2012年5月、8月和10月3个航次水质环境调查资料,利用因子分析探讨南通近岸海域海水水质主要影响因素的空间分布特征;通过站位聚类分析进行了区域类别划分,并对各区的主要影响因素及其季节变化进行了分析。因子分析结果显示,南通近岸海域主要存在4种水质影响因素,总体表现为受近岸污染源的控制影响,其中F1(NO-2-N、石油类)高值区位于冷家沙西北侧,是北上长江径流与外海水在冷家沙浅滩处相遇作用的结果;F2(DO、NO-3-N)体现了外海水进入的影响,其值由近岸向离岸逐渐增大;F3(COD、PO3-4-P)显示了河流输入的影响,F4(NH+4-N)体现了人为源的作用,两者高值区均分布于栟茶运河河口和长江口北侧。站位聚类分析显示,南通近岸海域可划分为5个类型区,其中A区(小洋口港近岸区域)受陆源河口排污影响,且所处水道尾部水文动力条件弱,污染严重;B区(烂沙洋海域)受西侧相邻的河口排污区和近岸污染影响,在主要潮汐通道的强动力作用下,污染程度较轻;C区(冷家沙区域)为B、D两区之间的潮滩区,受到B、D两区域污染的综合影响;D区(冷家沙南侧近岸海域)主要受近岸污染影响,为小庙洪和网仓洪的强动力控制区;长江入海携带污染物及水流扰动对E区(东南部离岸海域)有一定干扰。不同空间类型分区体现了区域动力地貌在海洋污染物分布中的强烈影响。     

四川CLDAS 5km小时能见度实况产品与能见度观测站资料质量对比评估

利用四川省CLDAS 5km小时能见度实况产品和能见度观测站资料,将智能网格小时能见度产品按双线性和邻近插值的方法插值到四川省156个国家级能见度观测站上,比较两者的相关系数、均方根误差、平均值误差、平均绝对误差等参数,对CLDAS 5km小时能见度实况产品进行质量评估并对数据的可用性做了分析,结果显示:小时能见度产品在四川盆地及攀西地区中部的相关系数较高,普遍在0.7以上,误差值较小,平均值误差普遍为负值,表明有小的低估值,数据可用性较好;而川西高原及攀西地区南部的相关系数小,误差值大,平均值误差普遍为正值,表明多为高估值,数据可用性一般。分级评估表明:随着能见度等级的降低,高原地区的缺测数据越来越多,盆地内的高估值也明显增加,能见度等级为“优”与“良”时的数据可用性较好。     

四川地区人工观测日照时数与自动观测对比分析

本文用2019年1～3月四川全省156个国家级地面观测站日照时数平行观测资料,对比评估了自动与人工观测日照时数的小时、日值一致性及分级一致性,分析空间分布规律和不同日照时长对一致性的影响,结果表明：大多数台站人工日照时数略> 自动观测,人工观测值较自动值偏小的台站、二者间均方根误差较大、小时相关系数较低的台站均多出现在盆地地区;攀枝花、甘孜、阿坝、凉山(以下简称“攀枝花、三州”)等日照充足的地区相较于多阴雨的盆地,人工与自动日照时数更接近;攀枝花、三州区域人工观测在日照时长较长的情况下更准确,盆地区域人工观测在日照时长较短的情况下更准确;日自动日照时数> 8h时,人工观测值较自动值易出现偏小,全省人工观测值与自动观测值之间的误差更小,相关性更高;日自动日照时数< 8h时,人工观测值较自动值易出现偏大,在2～8h时,全省人工与自动观测值之间的误差更大,相关性也更差。