高分六号红边特征的农作物识别与评估

红边作为植被敏感波段,其红边特征的运用是遥感识别农作物并实现精准农业的高新手段之一。以黑龙江松嫩平原北部为研究区,以国内首个提供红边波段的多光谱高分六号影像和玉米、大豆、水稻总计82859个作物样本同时作为研究对象,从以下几个方面研究了红边波段和红边指数波段等红边特征在农作物识别中的表现,并评估了农作物的识别精度。（1） 通过作物样本辐射亮度值的统计特征,初步显示了在两红边波段0.710 μm和0.750 μm处有比其他波段更好的区分;（2） 根据传统归一化植被指数形式构建了红边归一化植被指数NDVI710和NDVI750,综合两指数在J-M距离表征的作物样本类别区分度上比传统NDVI更显著;（3） 通过多种手段筛选了有效波段并且制定了支持向量机（SVM）框架下4种农作物识别的分类策略,分别在5∶5、6∶4、7∶3、8∶2、9∶1等5套随机样本分割方案下完成研究区域农作物的分类预测。在这20类分类精度中kappa系数均高于0.9609,总体精度高于0.9742;列向上5∶5分割方案的精度最高,8∶2的精度最低;横向上分类精度排序如下：SVM-RFE > SVM-RF > SVM-有红边波段 > SVM-无红边波段,该结果表明了红边指数和红边波段的参与显著地提高了作物的识别精度;（4） 由于水域等其他样本的缺少,SVM-RFE方法和SVM-RF方法的分类图像均存在少量错分现象。但从分类精度和图像细节展示上来看,SVM-RFE方法要优于SVM-RF方法,二者分类图像的交叉验证中kappa系数为0.8060,总体精度为0.8743。总之,高分六号红边特征在作物识别中表现优越,使得识别精度显著提高。后续研究者可开发更多与红边相关的植被指数,充分发挥红边特征在精准农业中的作用。     

贝藻类养殖碳汇核算与综合温室潜力评估研究进展

海水养殖可能是实现我国碳中和目标的有效途径之一。贝、藻类养殖是海水养殖的主要组成部分,可以通过碳移除（从海水中收获）、碳固定（形成贝壳）等方式成为有效的碳汇。因此,中国作为海水养殖大国,具有较大的碳汇潜力。然而,目前关于贝、藻类养殖过程中碳汇的计算、评估、监测等还没有统一的标准,对于其碳汇边界的定义（如储藏年限、周转周期等）也不清晰。本文阐述了典型贝、藻类养殖碳汇的潜力,认为碳汇的计算不仅仅要考虑储存碳,还要考虑养殖过程中由于呼吸等过程排放的碳;提出了贝、藻类养殖碳汇测算过程中存在的问题,认为目前常用的称重法等无法准确反应养殖系统的碳汇潜力;建议在未来养殖碳汇测算中首先明确碳汇边界问题（如使用长、短周期碳汇的概念）。最后,本文讨论了贝、藻类养殖生态系统综合温室效应评估的必要性,建议在碳汇核算过程中同时考虑非二氧化碳温室气体（如甲烷、氧化亚氮）的作用。     

极区海洋对全球气候变化的快速响应和反馈作用

分析了全球气候变化与极区海洋的相互作用;集成极区快速变暖促使极区海洋出现快速变化的各种现象,如海冰快速变薄和退缩,格陵兰冰盖严重融化,北冰洋和南大洋碳池的固碳能力下降以及极地海洋酸化等.研究提出:北冰洋夏季海冰覆盖面积快速退缩,海冰覆盖面积在2012年8月26日呈现了记录以来的最低值,有模型预测到2035年北冰洋夏季将会见不到海冰.格陵兰冰盖的消融对全球海平面的上升和大洋环流均会产生影响,格陵兰冰盖全部融化将会使全球海平面上升7 m.通过近10 a的观测发现极地海域对大气二氧化碳的吸收能力不升反降,海水对大气二氧化碳的吸收趋向饱和,南大洋和西北冰洋碳吸收能力变弱.有模式预测,到21世纪末,北冰洋表层海水pH值将会降低0.23～0.45,成为全球海洋酸化最严重的海区,而南大洋的表层海水二氧化碳浓度在21世纪下半叶或将超过600μatm的水平,极地海洋酸化对海洋食物链和生态系统的影响可能成为不可逆转的损害.这些极区海洋的快速变化将对全球气候变化产生反馈作用.     

我国南大洋海洋大气化学研究进展

海洋大气化学是一门海洋化学与大气化学交叉的新学科。中国的南大洋海洋大气化学研究与我国的南极考察事业同步成长。30多年来, 随着南极科学考察的经验积累和数据集成, 我国的南大洋海洋大气化学关键过程研究即大气-海洋生物地球化学循环, 碳、氮、硫、磷、铁等的海气交换研究都有了长足的进步。与气候变化关系密切的碳、氮、硫的海-气循环等研究, 取得了一批新的认知和成果, 引起国际学界的关注。自20世纪80年代早期开始至今, 我国已开展了三十多次南极科学考察, 在这些考察中开展了南大洋大气气溶胶物质来源研究, 探究了大气-海洋生物地球化学的一些关键过程, 估算了硫、磷、氮、铁的海气交换通量。随着国家重大计划“南极在全球变化中的响应与反馈作用”项目实施及后续研究的开展, 对全球变化的敏感要素碳、氮、硫、铁在南大洋的源汇特征及其环境和气候效应等进行了研究, 对其有了更深的了解。我们还对南大洋海冰区碳汇格局演变, DMS、MSA、N2O、Fe等的海气交换过程及其对生态环境的影响有了新认知。同时, 在对上述化学物种的实时走航观测关键技术研发上也取得了重要突破, 为未来开展相关研究提供了坚实的技术支持; 在站区大气污染特征分布上进行了深入探讨, 为了解人类活动对站区环境的影响提供了评估依据。     

台湾岛地形对台风“海棠”(0505)移动路径影响的数值试验研究

利用非静力模式MM5模拟台风“海棠”（0505）穿过台湾岛再次登陆的移动路径，分析了“海棠”登陆台湾岛前后结构特征变化。结果表明：台风自身的非对称结构与台风异常移动路径密切相关。另外，就台湾岛地形对台风“海棠”登陆台湾前打转和在台湾海峡出现“V”型移动异常路径影响进行数值试验表明：台湾岛地形不但可以直接影响台风移动路径，而且通过影响台风非对称结构来改变台风移动路径，因此，登陆台湾前逆时针打转异常路径是在弱引导气流中台风自身非对称结构和台湾岛地形共同作用的结果；台湾岛地形有使台风东北-西南向非对称增大趋势，而在台风进入台湾海峡前后对东南。西北向非对称有明显不同影响。     

结合注意力机制的区域型海表面温度预报算法

海表面温度预报在海洋相关领域具有重要的实用价值,随着遥感信息采集技术的不断发展和完善,区域内海表面温度数据采集的完整性得到了保障。现今大多数方法在预报海表面温度时,只考虑了海表面温度的时间相关性,并未利用其空间相关性,使得预报精度受到限制。针对该问题,本文将区域内每天的海表面温度数据作为一个矩阵输入模型,便于时间和空间信息的提取,并提出了CA-ConvLSTM模型来预报海表面温度。该模型首先利用卷积层对海表面温度矩阵进行局部特征提取,然后通过注意力模型为矩阵序列分配权重,将权重与矩阵序列对应相乘得到加权特征序列,最后,利用ConvLSTM进行预报,获得未来一天或五天内的海表面温度。通过实验确定模型的结构、输入尺寸和k值,再将CA-ConvLSTM与SVR、LSTM和ConvLSTM进行对比。实验结果表明:CA-ConvLSTM的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和预报精度(Prediction Accuracy,PACC)指标均要优于其他三种预报方法,验证了本文方法的有效性。     

极地海冰厚度探测方法及其应用研究综述

海冰是全球气候变化的敏感指示器,对全球热平衡、大气环流、海洋水循环和温盐平衡起到至关重要的作用。海冰厚度作为海冰中最重要的参数之一,也是最难探测的地球物理参数。在回顾和分析基于仰视声纳、走航观测、电磁感应、微波遥感等方法进行极地海冰厚度探测和应用研究的基础上,着重阐述近年来利用卫星测高技术估算极地海冰厚度的研究现状与趋势,为我国开展相关科研工作提供参考。     

利用卫星数据估算南大洋海-气CO_2通量的展望

本文简述了南大洋在全球碳循环系统中的重要作用以及极地海域海洋CO2通量现场实测数据调查的局限性和存在问题,借鉴国外学者在大洋利用卫星数据估算海-气CO2通量的研究成果,结合我国在南极积累的二十多年的大洋考察资料,展望我国在南大洋进行相关碳通量估算的研究前景。总的基本思路是:从海表层水CO2分压和其相应的调控因子之间推导出经验公式,通过最佳的插值方式由卫星遥感数据外推整个计算海域的CO2数据场,与实测数据做比较,计算碳通量。     

中国近海海面风场的时空特征分析

本文利用1987年9月—2013年9月连续26 a的多源卫星融合数据,用经验正交函数方法(EOF)分析中国近海海面风场变化特征。分析结果指出中国近海海面风场的第一模态占总方差贡献的63.94%,呈现为冬-夏季风振荡类型,揭示了中国近海风场的季节变化特征;第二模态占总方差贡献的12.35%,呈现为春-秋振荡类型,反映了冬季风和夏季风过渡时期的变化特征;第三模态占总方差贡献的3.49%,呈现出近似半年周期的波动,体现了中国近海风场季节内变化的特征。     

多视图协同的海洋多要素环境数据关联关系分析方法

海洋事件离不开各要素环境数据的共同作用,获取要素之间的关联关系从而进行海洋事件的预报预测,是一个亟待解决的问题。为此,本文提出一种多视图协同的关联关系分析方法来度量海洋各要素数据间的关联关系。首先,在传统平行坐标技术的基础上增加刷技术、轴排序等功能对海洋多要素数据进行初步探索,同时引入散点矩阵图展示各要素的分布;其次,以平行坐标中数据线间的角度、面积以及散点图中要素分布的距离为差异度量方式,对计算得到的差异构建相似性矩阵;再次,采用多维标度法得到原始多要素数据在低维空间中的表达;最后,使用K-means算法对降维后的低维度数据进行聚类分析。本文提出的方法从视觉角度对数据进行分析和特征挖掘,并得到高维数据在低维空间上的可视化展示,实现了有效量化海洋数据不同要素间的相关关系。