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51.
基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测 总被引:4,自引:0,他引:4
以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数(SCD)数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明:① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著(8.52 m yr -1)。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系(R = 0.64,P < 0.01)。 相似文献
52.
基于VSD模型的铁山港湾红树林生态系统脆弱性初步评价 总被引:2,自引:0,他引:2
基于脆弱性域图 (vulnerability scoping diagram, VSD)评价模型, 从暴露程度、敏感性、适应能力3个方面构建了红树林生态系统脆弱性评价指标体系。采用改进的综合指数法和模糊综合评价法, 重新定义脆弱性分级标准, 定量评价了铁山港湾红树林生态系统在1989年、2003年和2014年3个年份的脆弱性水平。结果显示, 铁山港湾红树林生态系统在3个年份的脆弱性水平值分别为0.145、0.255、0.334, 呈现增加趋势。首先, 铁山港湾红树林生态系统面临的暴露程度不断增大, 主要胁迫因子为滩涂围垦面积、废水排放量; 其次, 生态系统的敏感性增强, 主要敏感因子是海洋生物质量综合指数、底栖生物和潮间带生物多样性指数; 第三, 生态系统的适应能力略有增加, 总体上较弱。 相似文献
53.
涠洲岛石珊瑚在属级组成中以角蜂巢珊瑚属(Favites)、滨珊瑚属(Porites)、蔷薇珊瑚属(Montipora)为优势类群,在科级的组成上,以蜂巢珊瑚科(Faviidae)、滨珊瑚科(Poritidae)、鹿角珊瑚科(Acroporidae)为优势类群。西南部的主剖面W2、东北部的W5的石珊瑚属种最多,说明了两个剖面海域石珊瑚生物多样性程度相对较高,这与涠洲岛历年来的珊瑚礁分布有关;涠洲岛6条主剖面的多样性指数均呈现一致的规律:W5W2W6W1W3W4,W2、W5多样性指数相对较高;珊瑚属种数量、优势属种数量、优势属种相对优势程度(最大的重要值百分比)、优势属重要值百分比之和分别与多样性指数的相关分析结果表明,珊瑚属种数量、优势属种数量对多样性指数有促进作用,珊瑚属种数量对多样性指数的贡献率更大;Simpson多样性指数(D)、Pielou均匀度指数(E)差异不显著,Shannon-Wienner多样性指数(H′)差异显著;整个岛区珊瑚属种分布比较均匀。 相似文献
54.
基于第二次冰川编目数据的中国冰川高度结构特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
主要基于第二次中国冰川编目数据,计算和分析中国西部各个山脉冰川面积随高度分布特征、冰川平衡线高度场的分布规律和积累区比率的分布特征。结果表明:① 各个山脉冰川面积随高度分布呈近似正态分布,冰川最大面积所占总面积的百分比与冰川分布高度差的比值可以作为描述冰川面积随高度分布的形状参数;② 平衡线高度的分布特征受气候和地形影响,由南向北逐渐降低,由东向西逐渐升高;西北和南部高大山脉边缘比较密集,青藏高原内部比较稀疏。③ 冰川积累区比率的分布特征与水汽、地形和物理冰川属性有关。各大山脉外侧和海洋型冰川区积累区比率较小(<0.5),山脉内侧及高原内陆地区和极大陆型冰川区的积累区比率较大(>0.7)。 相似文献
55.
本文利用1981~2016年的CRUNCEP资料(0.5°×0.5°)作为大气驱动数据,驱动CLM4.5(Community Land Model version 4.5)模式模拟了青藏高原地区1981~2016 年的土壤湿度时空变化。将模拟数据与台站观测资料、再分析资料(ERA-Interim和GLDAS-CLM)和微波遥感FY-3B/MWRI土壤湿度资料对比验证,表明了CLM4.5模拟资料可以合理再现青藏高原地区土壤湿度的空间分布和长期变化趋势。而且基于多种卫星遥感资料建立的较高分辨率(0.1°×0.1°)的青藏高原地表数据更加细致地刻画了土壤湿度的空间变化。对比结果表明:CLM4.5模拟土壤湿度与各个台站观测的时空变化一致,各层土壤湿度的模拟和观测均显著相关,且对浅层的模拟优于深层,但模拟结果比台站观测系统性偏大。模拟与再分析资料和微波遥感资料土壤湿度的空间分布具有一致性,均表现为从青藏高原的西北部向东南部逐渐增加的分布特点,三江源湿地和高原东南部为土壤湿度的高值区,柴达木盆地和新疆塔里木盆地的沙漠地区为低值区,土壤湿度由浅层向深层增加。土壤湿度的长期变化趋势基本表现为“变干—变湿”相间的带状分布,不同层次的土壤湿度变化趋势基本一致。模拟资料也合理地再现了夏季土壤湿度逐月的变化:高原西南地区的土壤湿度明显大范围增加,北部的柴达木盆地的干旱范围也明显的向北收缩,高原南部外围土壤湿度也明显增加,CLM4.5模拟土壤湿度比再分析资料和微波遥感资料更加细致地描述了夏季逐月土壤湿度空间分布及其变化特征。 相似文献
56.
依据近10年黄河源区流域气象台站的降水观测资料,提取夏季降水最强月对应的异常特征,利用拉格朗日粒子扩散模式(Flexible Particle Dispersion Model,FLEXPART),针对目标时段开展大气粒子群(气块)的后向模拟,着重分析了流域内降水正负异常状态下的水汽输送特征及其差异,并评估各水汽源地对流域内三类降水的贡献。结果表明,以“S”型跨赤道输送(“由阿拉伯海至孟加拉湾和印度半岛再由青藏高原西南侧进入黄河源区”)和“几”型输送(“由南中国海经长江中下游平原后途径四川盆地再进入黄河源区”)为代表的南支路径是2012年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径;而以东、西风急流作用下的两条远距离输送(“由南中国海至孟加拉湾和印度半岛东北部附近后再经由青藏高原西侧或北侧进入黄河源区”以及“由欧洲平原东部和中亚地区进入青藏高原西侧或北侧后到达黄河源区”)为代表的北支路径是2015年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径。在对气块后向模拟追踪的同时,对其运动过程中的比湿变化进行了对应经纬度网格的空间平均,变化特征显示出喜马拉雅山南麓、四川盆地周边、孟加拉湾和青藏高原北侧是黄河源区流域降水对应的潜在水汽源地。由定量评估贡献率的结果可知:青藏高原北侧的广大干旱及半干旱草原地区是2015年7月黄河源区降水的最主要水汽来源,其贡献率高达52.9%;而在2012年,三个主要源地的贡献率差异远不及2015年显著;无论对应何种类型的降水,青藏高原西南部和北侧提供了黄河源区主要可供降水的外来水汽。 相似文献
57.
58.
黄河源区蒸散发量时空变化趋势及突变分析 总被引:4,自引:1,他引:3
蒸散发量是流域水文过程的关键因子。由于缺乏区域面上实际蒸散发量的长期观测,很难得到长时间序列的蒸散发时空变化趋势。因此,本研究首先利用架设在黄河源若尔盖地区的涡动相关系统观测的2010年全年的蒸散发资料进行分析,对欧洲中心提供的ERA-interim和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的地表变量再分析数据集进行了局地适用性评估,并依据再分析蒸散数据集,基于统计学方法分析了1979~2014年黄河源区蒸散发量的时空分布及变化特征。结果表明:(1)ERA-interim蒸散发再分析资料在黄河源区适用性较好,均方根误差为0.63,NCEP蒸散发再分析资料在4~7月、10~12月模拟值偏高,均方根误差为0.81。(2)进而利用ERA-interim蒸散发再分析资料,基于Mann Kendall方法及Sen斜率(Sen’s slope estimator)检验法,分析了黄河源区蒸散发量在1979~2014年期间的变化趋势。黄河源区蒸散发量总体上呈现北高南低的年变化趋势,北部兴海—共和—贵德地区增加最为迅速,年变化率在1.5~2.5 mm/a,西南部曲麻莱—治多—玉树地区减少最为明显,变化率为-1.0~-0.5 mm/a,东南部玛沁—玛曲—久治地区蒸散发量的变化在0.5~1.0 mm/a。(3)利用滑动t检验和SQMK(Sequential Mann Kendall)方法检测出发生突变的年份集中在20世纪80年代。 相似文献
59.
利用汉中市11个气象站点1959-2008年逐年年平均气温、年降水量资料,应用Miami模型、Thornthwaite模型估算了温度气候生产潜力(Tspt)、降水气候生产潜力(TspR)和蒸散量气候生产潜力(TspV)。结果表明:汉中市热量条件较好,大部分地区水分是限制作物产量的主要因素;Tspt、TspR对应的粮食作物的经济产量较高,TspV对应的粮食作物的经济产量与实际粮食产量相对较接近,未来粮食增产的主要途径是提高温度和水分的利用率。北部山区、南部山区和平川各区特点明显,可为当地的农业生产布局提供参考。 相似文献
60.
取 2 0 0 2— 2 0 0 3年逐日 T2 1 3气温预报资料和逐日实况最低、最高气温对比 ,分析出各个县 (区 )气温的相对误差 ,然后以汉中当日的最低和最高气温为基础 ,结合 T2 1 3因子 ,得出 T2 1 3气温变化率 ,订正后进行预报。 2 0 0 4年 7月利用逐日 T2 1 3数值气温预报产品 ,制作出汉中市各县区 2 4h气温分县预报。试运行结果表明 :这一方法不需要历史资料 ,并且可以较为精确的预报出各县区 2 4h气温 相似文献