拉萨地区土地利用动态分析(英文)

Land use change is the result of the interplay between socioeconomic, institutional and environmental factors, and has important impacts on the functioning of socioeconomic and environmental systems with important tradeoffs for sustainability, food security, biodiversity and the vulnerability of people and ecosystems to global change impacts. Based on the results of the First Land Use Survey in Tibet Autonomous Region carried out in the late 1980s, land use map of Lhasa area in 1990 was compiled for the main agricultural area in Lhasa valley using aerial photos obtained in April, May and October 1991 and Landsat imagery in the late 1980s and 1991 as remotely sensed data sources. Using these remotely sensed data, the land use status of Lhasa area in 1991, 1992, 1993, 1995, 1999 and 2000 were mapped through updating annual changes of cultivated land, artificial forest, grass planting, grassland restoration, and residential area and so on. Land use map for Lhasa area in 2007 was made using ALOS AVNIR-2 composite images acquired on October 24 and December 26, 2007 through updating changes of main land use types. According to land use status of Lhasa area in 1990, 1995, 2000 and 2007, the spatial and temporal land use dynamics in Lhasa area from 1990 to 2007 are further analyzed using GIS spatial models in this paper.     

西藏高原典型草地地上生物量遥感估算

准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法.结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差.MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量.在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI.对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算.     

雅鲁藏布江中游不同地表输沙量特征

雅鲁藏布江河流宽谷区是青藏高原风沙活动最为强烈地区之一.输沙量是评价区域风沙活动的最主要指标之一,但目前对该地区输沙量的研究几乎是空白.利用旋转多路方口集沙仪对雅鲁藏布江流域中游河岸沙地、河漫滩沙地和山麓沙地3种地表类型、6个点2020年9-12月的输沙量进行野外实地观测,对比不同下垫面的输沙量,分析地表特征对输沙量的...     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

甘肃天水地区45a来强降水与洪涝灾害特征分析

洪涝灾害是一种常见的自然灾害,对农业生产和人民生活有极大的影响.通过对甘肃天水地区强降水和洪涝灾害事件资料的整理,对其强降水事件、洪涝灾害变化特征以及二者间地联系进行了分析研究.现有资料统计显示,天水地区没出现过整个区域性洪涝灾害,以局地洪涝灾害为主,强降水事件和洪涝灾害具有显著的年代际和季节性变化特征.由于当地的土地蓄水性能很差,一般性的强降水就可能会产生洪涝灾害.随着气候变暖,这一地区的强降水事件和洪涝灾害呈增加趋势,建议当前应加强对局地强降水事件的防范工作.     

LLX06-A型气象测雨雷达对飞行安全的保障作用

民航飞行学院广汉分院机场气象台安装LLX06-A型气象测雨雷达,从1997年3月安装投入业务运行以来一直为民航飞行学院的飞行训练安全作贡献.该雷达采用前后台工作方式 ,由预报员根据需要随时开机观测雷达,测量水平范围、强度、发展高度,以供预报员正确实施对飞行训练的保障.并为机场指挥塔台、学院调度室、新津分院、绵阳分院、遂宁航站等单位提供准确的气象天气资料.     

阿克苏河流域的面雨量序列及其与径流关系

以数字高程模型 (DEM) 的1km×1km网格数据为基础,对阿克苏河流域14个气象站和水文站的1961~2000年的年降水资料进行了自然正交分解 (EOF),通过回归分析,建立主要特征向量与地理因子的插值模型,给出了一个面雨量序列的计算方法,为建立气候要素的区域平均序列提供了一个有效的解决方案,并由此推算出年阿克苏流域平均年降水量的空间分布以及面雨量序列。径流量与面雨量之比 (R/P) 平均为0.43,最高为0.69 (1997年),最低为0.30 (1963年)。计算出的阿克苏河流域面雨量序列与阿克苏河实测径流量序列的趋势变化率分别为5.79×10⁸ m³/10a和4.29×10⁸ m³/10a,两者均表现出增加趋势,但面雨量的增加速率要比径流量大一些,年际变化幅度也要大,面雨量和径流量的变差系数Cv值分别为0.17和0.13。阿克苏河年径流量的变化与夏季0^oC层高度、年面雨量有着十分密切的关系,表明20世纪90年代以来新疆气候的变化是阿克苏河流域径流稳定增加的一个非常重要的因素。     

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。     

近30年青藏高原雪深时空变化特征分析

利用1981—2010年地面雪深观测资料较系统地分析了近30年青藏高原(以下简称高原)积雪深度的时空变化特点。主要结论如下:(1)高原雪深大值区主要在喜马拉雅山脉南麓,小值区则在高原南部干暖河谷和北部柴达木盆地,30年间高原平均最大雪深出现了显著减少趋势,减幅达0.55cm·(10a)-1,1997年前后高原雪深出现了由大到小的气候突变。(2)春季是高原平均积雪深度最大的季节,30年里平均最大雪深下降趋势非常显著,下降幅度为0.47cm·(10a)-1,且在1998年出现了由大到小的气候突变。(3)秋、冬季,高原平均最大雪深减少趋势不明显,但在不同区域雪深增减趋势不尽相同。秋季56%的台站呈减少趋势,而31%的台站有不同程度的增加;冬季61%的台站出现了减少趋势,而且减幅较大的台站基本分布在高原西南,而31%的台站则出现了增加趋势,多数分布在高原东部。(4)夏季高原积雪分布极为有限,仅在海拔和纬度较高的高寒地区有积雪,近30年雪深减少趋势同样显著。     

SR-50A超声雪深仪在西藏高原的适用性研究北大核心CSCD

为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。