福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型北大核心CSCD

负氧离子是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。利用2018—2021年福建省负氧离子观测站数据分析负氧离子浓度的时空变化特征,并采用多元线性回归方法、多元逻辑回归方法和LightGBM机器学习方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:福建省负氧离子资源十分丰富,中海拔区(350~550 m)年平均负氧离子浓度最高,低海拔区次之,高海拔区最小。负氧离子浓度日变化特征呈一峰一谷型,04:00—06:00(北京时,下同)达到峰值,12:00—13:00达到谷值;中海拔区负氧离子浓度季节变化较大,季节平均浓度从大到小依次为春季、夏季、冬季、秋季,而高、低海拔区季节变化相对较小。福建省不同海拔地区负氧离子浓度与湿度、降水和能见度均呈显著正相关,负氧离子浓度与气温、风速和气压显著相关,但不同海拔地区的相关性有所不同。机器学习方法对不同海拔地区负氧离子浓度数值的拟合效果比多元线性回归方法有明显提升,对负氧离子浓度等级拟合的准确率比多元逻辑回归方法提高7%~12%,且在绝大部分等级上的准确率均高于多元逻辑回归方法。     

基于模糊评价的福建沿海水质卫星遥感监测模型

卫星遥感技术对于开展连续、实时、大尺度的海洋水质状况监测具有明显优势。该文充分利用卫星遥感的标准算法模型和半分析算法模型分别反演得到叶绿素a、颗粒状有机碳、黄色物质和透明度等海洋生态参数,并选取与福建沿海海水受污染程度密切相关的溶解氧、化学耗氧量、无机氮和活性磷酸盐作为海洋水质的评价因子,通过建立海洋生态参数与海洋水质评价因子两者之间的统计关系模型,在海洋水质综合评价中引入模糊综合评价法,最终建立一套基于卫星遥感和模糊评价的海洋水质监测模型,并利用2009—2013年福建沿海同步获取的海洋水质现场实测数据对模型的反演精度进行验证。结果表明:使用该监测模型开展对福建沿海海洋水质卫星遥感监测是可行的,监测准确率为81%,具有较好的业务化应用前景,由于模型对于Ⅳ类海洋水质监测的准确率明显高于Ⅱ类和Ⅲ类海洋水质,因此,比较适合于福建近岸海域的海洋水质监测。     

资源卫星ETM+影像城镇信息挖掘分析

城镇建成区信息是遥感影像提取中的一个重点。本文以泉州市2000年的Landsat ETM+影像,利用多种方法,提取城镇聚落的信息,并对比各种方法的优缺点后予以改进。研究表明基于Landsat卫星提取城镇信息方法,改进后方法较之原方法提取精度随之提高;经比较认为仿植被指数提取法简单快速,光谱阈值法精度较高但较复杂。     

福建省海岸带泥沙分布的气象卫星遥感监测

根据水体对太阳辐射光谱的反射率变化特性,利用NOAA极轨气象卫星遥感资料,动态监测福建省海岸带悬浮泥沙的分布,并从十几幅质量较好的不同时相的泥沙分布图中得出初步的监测结果。     

基于MODIS数据的城市热岛动态监测及时空变化分析

以人口密集、经济快速发展的福建省沿海地区为研究区，在遥感和地理信息系统技术支持下，采用经优选的MODIS遥感数据反演的地表温度，提取城市热岛和植被覆盖信息，对研究区城市热岛进行动态监测和时空变化分析，并对地表温度与植被覆盖的互动关系进行定性与定量分析。结果表明：福建沿海城市热岛面积整体上呈逐年增长趋势，福州和莆田更为明显；城市热岛主要集中在人口密集、工商业发达的区域，同时沿海平原的热岛效应比内陆山区更为显著；地表温度与植被覆盖呈负相关，并且相关系数逐年增长。     

基于葵花-8卫星的东南沿海气溶胶时空分布及其变化

利用葵花-8(Himawari-8)卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据三级(L3)资料,从年平均、逐月变化、季节变化、逐小时变化分析了东南沿海AOD的时空分布及其变化。结果表明:东南沿海空间分布特征为AOD沿岸线呈带状分布,且随离岸距离的增加AOD逐渐降低。多年AOD平均高值区主要分布于福建沿海与台湾西部沿海海区(即台湾海峡两侧)。最低AOD出现在远离陆地的西太平洋海区;由于我国东海沿海近岸泥沙较多等原因,海水反射率很高,但是AOD产品在反演时下垫面仍用很小的值,造成了近岸AOD不真实的大值。东南沿海AOD在3月到达当年最大值,6月AOD为全年最小值; 4个季节的AOD分布特征明显不同。春季AOD数值最大,冬季次之,夏秋最小;季节变化原因在春季是大环流背景下平流雾与太阳辐射的作用;夏季受到副高与太阳辐射的影响;秋季受到偏北风、冷空气起的主导作用;冬季受冷高压脊与"狭管效应"的共同作用。由于海陆风作用与海峡上光化学反应的相互影响,东南沿海AOD从08时到15时数值上升,在15时达到一天中最强的时刻,相对大值范围从台湾海峡两岸逐渐向海峡中部延伸。     

基于MODIS数据的台湾海峡SST区域遥感监测模型研究

采用SeaDAS模型开展基于MODIS数据的台湾海峡海洋表面温度SST遥感监测时,发现SeaDAS模型在台湾海峡中部SST的监测精度能够满足要求,但在台湾海峡近岸SST的监测误差明显偏大。为此根据2003—2006年台湾海峡近岸观测站点和台湾海峡中部浮标的实测SST数据,采用线性多通道算法建立台湾海峡SST区域遥感监测统计模型,并选择2007年30个SST数据样本对区域统计模型的监测效果进行验证分析。结果表明：在台湾海峡海域采用SeaDAS模型监测SST绝对误差的平均值是1.2 ℃,标准差是0.69 ℃,而采用区域统计模型监测SST绝对误差的平均值下降到0.89 ℃,标准差下降到0.52 ℃,区域统计模型优于SeaDAS模型。     

基于卫星和雷达资料的对流云团识别跟踪

强对流天气是福建汛期最主要的气象灾害之一,利用我国自主研制的风云系列气象卫星资料,结合天气雷达和自动站雨量资料,采用多阈值法、面积重叠法、统计法对福建省对流云团的识别、跟踪、未来3h短时降水预报等方法进行研究,在此基础上建立福建省对流云团卫星遥感监测预报业务软件系统。根据2015年5—9月福建省4次典型对流天气过程的业务试运行,结果表明该业务软件系统能准确识别跟踪对流云团的发生发展,对流云团移动过程的降水落区与地面气象观测的实际降水分布一致,对流云团最大降水量的预报准确率为61%,空报率为33%,漏报率为6%。研究成果对对流云团的监测和预报有较好的指导作用。     

台湾海峡海水透明度遥感监测及时空变化分析

台湾海峡水文气象环境条件及水体光学特性较复杂。本文基于海洋水体固有光学特性和MODIS卫星数据建立了台湾海峡海水透明度的遥感反演模型,利用2005—2012年福建省近岸海域同步获取的海水透明度实测数据对模型的反演精度进行验证,并根据多年遥感反演结果初步分析了台湾海峡海水透明度的分布特点和变化规律。结果表明:台湾海峡遥感反演的海水透明度与实测的海水透明度具有较好的一致性,两者相关系数为0.849,平均相对误差为26.0%,平均均方根误差为0.332m,在中高透明度海区反演误差更低,因此利用建立的遥感反演模型对台湾海峡海水透明度进行卫星遥感监测是可行的。从多年平均的遥感监测结果来看,台湾海峡一般沿岸浅海的海水透明度较低,外海的海水透明度较高;海峡南部的海水透明度明显高于北部,澎湖列岛东南海域海水透明度常年较大;春季和夏季台湾海峡透明度高的海域面积明显比秋季和冬季大,海峡东南部的海水高透明度区春夏季比秋冬季更向北伸展。     

福建三大城市群气溶胶遥感监测及时空变化分析

气溶胶对城市环境质量的影响越来越受到人们的关注。利用2001—2007年MODIS卫星数据,借助6S辐射传输模式,采用目前较为成熟的暗像元方法,在分析MODIS红光、蓝光和近红外波段对气溶胶敏感性的基础上,反演福建三大城市群福州、厦门和泉州的气溶胶光学厚度,将反演结果与大气环境观测数据进行对比,并分析了三大城市群气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。结果表明:MODIS红光和蓝光波段均对气溶胶敏感,只是在不同季节表现出不同的敏感程度;遥感反演的气溶胶光学厚度与现场观测的PM_(10)数据相关系数为0.604;在时空分布上气溶胶光学厚度高值区与城区分布相一致,秋冬季气溶胶光学厚度明显大于其他季节。基于MODIS数据反演得到的福建三大城市群气溶胶光学厚度产品精度是可靠的,能客观反映该区域气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。