分位数映射法在RegCM4中国气温模拟订正中的应用

将一种分位数映射法RQUANT,应用到一个区域气候模式（RegCM4）所模拟中国气温的误差订正中。从气候平均态、年际变率、极端气候及农业气候等多方面,评估了该方法对日平均气温、日最高气温和日最低气温模拟的订正效果。结果表明,该订正方法对模式模拟的日平均、日最高和最低气温气候平均态的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±0.5℃之间。在降低极端气温指数和农业气候相关指数的模拟误差方面也有显著的效果,但对气温年际变率的订正效果有限。结合以往对降水订正的评估分析,该方法对模式模拟结果有较好的订正效果,可以应用于区域气候模式的气候变化模拟预估中,为气候变化及相关影响评估研究提供更适用和可靠的数据。     

南极长城站和中山站降水形态变化特征的研究

利用南极长城站1985—2015年和中山站1989—2015年的天气现象记录和日平均气温资料,分析两站降水、降雨和降雪日数的长期变化特征及其变化趋势,并讨论了长城站降水形态变化与当地气温和阿蒙森低压变化的联系。结果表明：长城站降水日数较多,年总降水日数为236~343 d,有增加的趋势,变化速率为4.51 d/10a;其中降雨日数为74~185 d,降雪日数为157~282 d,增加的速率分别为2.68 d/10a和1.25 d/10a。而中山站年降水日数较少,年总降水日数为104~173 d,有减小的趋势,变化速率为-1.30 d/10a,中山站全年气温几乎都在0℃以下,降雨稀少,降雪为主要的降水形态。长城站年平均气温和降雨日数与总降水日数的比值（雨日比）显著正相关,在增温速率较大的秋季（3—5月),雨日比也显著增加(4.36%/10a)。降水形态受气温的影响很大,随着气温升高,长城站年降水日数中降雨日数的比重增加。秋季阿蒙森低压经向中心的东移有利于暖湿气流吹向南极半岛,也促进了降雨的发生。     

城镇化对湿地的影响研究进展

湿地是人类生存和发展的主要环境之一,城镇化进程严重影响了湿地生态系统。从城镇化对湿地的景观格局、水文、生物多样性影响方面综述了城镇化对湿地生态系统影响的研究进展。研究发现城镇化改变了湿地的景观格局,使湿地面积不断减少,景观破碎化,湿地异质性增大,连通性降低。城镇化改变了湿地的水文条件,使天然调蓄能力减弱,径流系数增强,洪峰流量增大,水土流失加重,河网和水系结构特征改变,水质受到严重影响。城镇化降低了湿地生物多样性,使物种丰富度和分布降低,珍稀物种因丧失生境而灭绝,生物入侵增强,进而导致种群组成和生态系统的功能发生变化。最后提出了在全球变化背景下城镇化对湿地影响研究的新方向及其保护措施建议。     

Strengthened Relationship between the Antarctic Oscillation and ENSO After the Mid-1990s during Austral Spring

This paper documents a decadal strengthened co-variability of the Antarctic Oscillation(AAO)and ENSO in austral spring after the mid-1990 s.During the period 1979–93,the ENSO(AAO)spatial signatures are restricted to the tropics–midlatitudes(Antarctic–midlatitudes)of the Southern Hemisphere(SH),with a weak connection between the two oscillations.Comparatively,after the mid-1990 s,the El Ni o-related atmospheric anomalies project on a negative AAO pattern with a barotropic structure in the mid–high latitudes of the SH.The expansion of El Ni o-related air temperature anomalies have a heightened impact on the meridional thermal structure of the SH,contributing to a weakened circumpolar westerly and strengthened subtropical jet.Meanwhile,the ENSO-related southern three-cell circulations expand poleward and then strongly couple the Antarctic and the tropics.Numerical simulation results suggest that the intensified connection between ENSO and SST in the South Pacific since the mid-1990 s is responsible for the strengthened AAO–ENSO relationship.     

基于卫星遥感的洞庭湖水体面积变化及与水文的相关性

该文利用2006-2020年洞庭湖水体遥感面积及水文资料,对洞庭湖水体面积变化特征及其与水文的相关性进行了探讨。结果表明洞庭湖水体面积离散程度较高且变幅大。岳阳市、益阳市、常德市水体面积分别占洞庭湖水体面积的68.62%、25.77%、5.61%。其中位于岳阳市的岳阳县、湘阴县、位于益阳市的沅江市水体面积分别占洞庭湖水体面积的34.89%、17.35%、23.52%。占比越大的县市水体面积与洞庭湖水体面积相关性越大。洞庭湖水体面积与城陵矶水位的相关性高于常德、益阳水位。2010-2020年洞庭湖水体年最大面积显著增大。洞庭湖水体面积与城陵矶水位4阶多项式曲线拟合相关性最优。此外,不同的卫星/仪器、算法、分辨率以及天气条件对洞庭湖水体面积会产生一定的影响,洞庭湖区强降水对洞庭湖水体面积影响较大。     

中国历史时期土地覆被数据集地理空间重建进展评述

重建长时间序列具有空间属性的土地覆被数据集,对研究历史时期土地利用/土地覆被变化及其气候和生态效应具有重要意义。近年来,国内外学者就定量重建中国区域历史土地覆被数据集进行了积极探索。但由于历史时期土地利用数据来源多元、重建方法多样、验证方式各异等原因,不同学者的重建结果迥异,其中重建方法是导致差异形成的重要原因之一。本文从重建思路、假设和方法、结果验证等方面对覆盖中国区域的主要空间数据集进行了综合评述,结果表明：①基于历史记录的还原法和基于地理空间模型的重建法是历史土地覆被空间重建的主要方法,而根据建模过程,后者又可进一步分为“自上而下”的配置模型和“自下而上”的演化模型法。②基于数量重建进行空间重建是当前历史土地覆被数据集重建的主流,在缺少充分、客观历史数据的条件下,对基础数据、分布控制因素和限制因子进行合理假设是取得合理结果的重要条件。③为提高研究成果的解释力,需要对重建结果进行检验,直接验证法虽较为准确,但受时空尺度限制,具有显著的局限性,间接验证法可作为有效的补充。     

地理本性进化与全球地缘政治经济基础探析

从克鲁格曼的地理本性论出发认识全球地缘政治经济基础。本文通过收集2000-2012年的世界主要21个国家（地区）的金融业和制造业增加值,运用区位商模型分析世界主要国家（地区）的金融业与制造业发展集中度,同时对各国资源输出情况进行对比,最后进行聚类分析。结果发现：全球一体化使世界典型国家（地区）类型趋于明显,呈现新的“三个世界”特征：美国、英国、瑞士、新加坡以及中国香港属金融业主导国家（地区）;泰国、中国大陆、韩国、德国、日本、越南和中国台湾属制造业主导国家（地区）;加拿大、俄罗斯、印度尼西亚、马来西亚、澳大利亚和墨西哥属资源开发业主导国家;印度和法国目前在多领域均得到发展,属过渡型国家。这种地理本性决定的经济分工分类,是各国的地缘政治经济学基础,将影响他们的地缘政治经济学立场。     

基于GIS的土地监察管理信息系统关键技术研究

国土资源管理部门正在逐步建立"天上看、地上查、网上管"立体跟踪监测体系,对土地等资源的利用情况进行动态实时监测。同时,要加大执法监察力度,迫切需要建立快速、高效、直观的土地监察管理信息系统。在分析土地监察管理信息系统的系统功能的基础上,进行系统架构设计,并进行关键技术研究,包括海量空间数据管理、时态数据管理、空间数据库引擎和网络数据发布等。     

一种建立在CPN基础上的分类方法在遥感影像分类中的应用研究

对偶神经网络利用了自组织映射近似函数的一种新的映射神经网络,其结构组合了Kohonen的自组织映射和Grossberg的外星(Outstar)结构,网络结构相对简单。本文以对偶神经网络分类方法原理为基础,研究了一种理想化的分类方法,并以MATLAB平台为基础对遥感影像进行分类处理,实验结果表明,其分类总精度为94.17%,分类精度较传统监督分类结果有所提高。     

一种工业热源提取方法:利用温度特征模板的BP神经网络

针对年尺度热异常数据提取工业热源的方法存在数量和空间精细化程度不足的问题,使用VIIRS Active Fire数据,提出了一种基于温度特征模板的BP神经网络工业热源提取方法。该方法以京津冀及周边地区为试验区,首先,根据工业热源空间聚集性特征,使用OPTICS算法划分热源对象;其次,根据热源的热辐射特征,构建工业热源与非工业热源温度特征模板;最后,以温度特征模板、热源统计特征等作为参数,使用BP神经网络提取工业热源对象。结果表明：① 本文提出的基于温度特征模板的BP神经网络算法的工业热源提取精度达到了96.31%,与时间滤波、逻辑回归方法相比较,工业热源提取精度分别提高了8.45%、7.53%;② 2015—2020年京津冀及周边地区6省市工业热源数量整体减少了27.46%;河北省工业热源对象数量和热异常点数量年均减少了8.06%和7.44%,相对于其他省市减少幅度最大;山东、天津的工业热源集中度分别提高了25.72%、86.64%,说明两地工业转型升级政策取得较显著成效;③ 唐山、邯郸、吕梁和长治4个城市工业热源对象数量占试验区全部的31.37%,为京津冀及周边地区工业热源主要分布城市;临汾、太原等7个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度高于其他城市;北京、周口等11个城市工业热源聚集程度和能源消耗程度低于其他城市;④ 2020年1—5月,京津冀及周边地区工业热异常点数量相对于2019、2021年同期保持不变或增加,新冠疫情对试验区工业热源无显著影响;2020年1、2月武汉工业热异常点数量与2019、2021年同期相比数量减少了66.67%以上,2020年3—5月工业热异常点数量低于2019年同期,2020年1—5月新冠疫情对武汉市工业热源影响显著。该研究反映了京津冀及周边地区工业热源发展的现状及趋势,能够为降低能耗和提高第二产业集中度等相关政策的制定与调整提供有价值的参考。