基于约束性分析的数据与作物模型同化方法

同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性,研究发现华北夏玉米观测数据对WOFOST模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大CO₂同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程, 利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量初值的敏感性分析,遴选出各状态变量的敏感参数;根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析,获得不同变量的可约束参数;组合优化可约束参数得到各参数最优值,由此实现了观测数据与作物生长模型的同化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力,可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得了最优结果。     

GPS反演的大气可降水量变化特征及其与降水的关系研究

利用GPS技术反演得到2009年盐城5站的大气可降水量(PWV)序列,分析了PWV随时间的变化特征及其与实际降水的关系.结果表明:PWV夏季占全年总量43.15％,春、秋季分别为19.21％和26.43％,冬季为11.21％;日变化过程中,最小值出现在07-08时,16-18时达到最大,夏季日变化幅近12 mm,春、秋季为7 mm左右,冬季不足5 mm;应用Morlet小波分析,得到全年PWV呈现15 d、30 d、60 d、准半年等多尺度周期变化,且时域分布不均;夏季降水大多发生在PWV峰值出现后1～2h内,春、秋季降水主要发生在峰值出现后的2～3h内,冬季则为峰值出现3h之后;当春到冬各季的PWV的2h增量分别达到5、6、5、4 mm时,出现降水的概率为60％～70％.     

从减灾角度分析江苏省粮食产量波动

利用江苏省１９４９～１９９２年的粮食产量、气象资料,分析了粮食单产和粮食播种面积对总产年际变化的影响以及水平因素、社会因素和气象因素（尤其是气象因素）分别对粮食单产年际变化的影响。结果表明：引起江苏省粮食产量波动的主要原因是气象条件。在此基础上,从减轻气象军家的角度分析了江苏省粮食生产,并提出了相应措施。     

云南省雷电灾害易损性分析及区划

利用云南省124个气象台站1971—2005年年平均雷暴日数资料及2001—2005年雷电灾害资料,从灾害易损性的角度出发,对云南省雷电灾害进行系统的分析研究,计算了各州市的雷击密度、雷击灾害频数、经济易损性指标、生命易损性指标,最后进行了综合评估,初步形成了云南省雷灾易损性区划。结果表明,某一地区雷击灾害的发生及其造成的损失情况既与该地所处的地理位置、大气环境状况有关,也与该地人口密度、经济发展状况有关。所形成的区划对各地防御和减轻雷电灾害,采取有效管理措施提供了比较客观的科学依据。     

结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成温度特征分析

气温对太湖蓝藻的复苏生长和水华形成、大面积暴发及衰退具有重要作用.利用太湖湖面及周边地区20032013年气象与卫星观测数据分析,结果发现太湖蓝藻水华形成的温度范围宽泛,在蓝藻复苏后,在日平均气温0~35.0℃区间都能观测到蓝藻水华现象,其中日平均气温15.1~35.0℃区间为太湖蓝藻水华频发区间,累计频次和面积占比分别为85%和90%;大面积蓝藻水华集中暴发的气温区间为20.1~35.0℃,累计频次和面积占比分别为72%和73%;蓝藻水华出现的概率随平均气温的升高而增大,二者呈二次正相关关系,而平均面积则随气温在均值附近波动,日平均气温达33℃后平均面积迅速减小.表明气温并非复苏后太湖蓝藻水华出现与否的主要限制因子,适度高温有利于蓝藻水华形成,但在日平均气温33℃以上时蓝藻水华会受到抑制.在此基础上将蓝藻水华分成4个阶段:休眠期、复苏期、增长期和衰退期,确定了基于气温的阶段量化指标,对应起始和终止的界限温度分别为:(0℃,5℃)、(5℃,15℃)、(15℃,30℃)和(30℃,0℃),据此可以计算出每年蓝藻水华的各生育阶段对应的时间节点,为防控提供依据.     

基于MODIS时序数据提取河南省水稻种植分布

以河南省为研究区,利用2009年多时相8d合成MODIS地表反射率产品提取水稻种植分布。根据稻田含水量变化特征及水稻生长规律,构建水稻种植分布提取流程。为减少云等噪声的影响,对地表水含量指数（ILSW,land surface water content index）和增强型植被指数（IEV,enhanced vegetation index）的时序数据进行平滑重建。然后,依据豫北和豫南稻区水稻物候期差异,分别建立标准水稻IEV生长线,以计算像元尺度的水稻相似性指数作为影像分类的特征波段。同时,对重建的ILSW和IEV时序数据分别进行主成份分析,选择各自的前3个成份作为特征波段。在此基础上,采用支持向量机分类算法对组建的特征波段进行分类,提取影像中水稻的种植分布。结果显示,提取的河南省水稻种植分布与实际情况吻合较好,豫北稻区水稻分布呈现集中连片的特征,多分布在沿黄河两岸,而豫南稻区水稻种植广泛,多在大型水库灌区周边及沿淮和低洼易涝地区。与各地区水稻统计面积相比,MODIS提取的水稻面积平均相对误差为6.56%,根均方误差为5.63khm2。受到混合像元影响,以及个别地区水稻种植分散且面积相对较小,使该地区水稻面积相对误差超过±60%。     

全国热带气旋降水量的初步气候分析

利用1949—2009年热带气旋降水资料分析了全国热带气旋降水的时空分布特征。结果表明,全国各地区热带气旋降水的空间分布很不均匀,大致呈现东南—西北向的梯度分布,东南沿海地区降水量最大,西北内陆地区最小。另外,地形对降水的空间分布也有影响,例如东南沿海和山脉迎风坡的地形作用尤为显著。此外,比较不同年份的热带气旋降水的空间分布特征,有很多相似之处,如随经纬度的变化趋势,降水最大中心位置等。热带气旋降水具有比较明显的年代变化和显著的年际震荡。年代变化表现为20世纪50—60年代为大幅增加的过程,60—80年代降水总量基本维持,80年代后期降水呈现明显的震荡趋势。     

基于GIS的徐水县干旱灾害风险区划

以河北省保定市徐水县干旱灾害为例,对其干旱灾害风险区划进行研究。利用GIS技术,建立气象数据库,集成基础地理数据、气象观测数据和人口经济等资料;选择适当指标,实现干旱灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力栅格化的计算。通过建立干旱灾害风险评估模型,完成干旱灾害风险区划的绘制,并分析了徐水县干旱灾害风险区划的分布特点。结果表明,徐水县干旱灾害风险分布呈地区性差异,中部地区发生干旱灾害的风险较高,西南地区风险较低。     

基于遗传优化BP神经网络的水稻气象产量预报模型

利用1951—2010年江苏省水稻产量及同期14个气象站点的逐日平均气温、降水资料,采用因子膨化及相关分析,研究了水稻气象产量的影响因子及影响时段。在此基础上建立了逐步回归、PCA-BP神经网络以及PCA-GA-BP神经网络3种产量预报模型。结果表明:(1)7—9月份是水稻产量形成的关键时期,对气温、降水的变化最为敏感,气温对气象产量的影响大于降水;(2)两种神经网络模型预报效果好于回归模型;(3)遗传优化的神经网络模型比未优化模型的训练速度提高了70%左右,预报精度也提高了4.3%。     

近50 a华东地区雨日及降水量的变化特征

利用1961-2010年华东地区88个气象站逐日降水资料,采用趋势分析和突变检测等方法,研究了华东地区年、季、月雨日和降水量的时空变化特征.结果表明,华东地区年雨日和年降水量的长期趋势变化几乎相反,年雨日普遍减少(区域平均气候倾向率为-2.3d/(10a)),而年降水量除山东省外却普遍增加,反映年平均的日降水强度增加.季雨日与季降水量的长期变化较一致,秋季最相似;春季、秋季雨日和降水量都是大范围负趋势,但雨日的负趋势比降水量的范围更广、强度更大;夏季、冬季降水量在山东省呈减少趋势,在其他地区呈增加趋势,其中长三角地区夏季及江淮流域冬季的降水增加显著,而雨日在山东和福建是负趋势,其他地区为正趋势.年雨日在山东中东部、福建北部减少最多,这些地区一年四季雨日都是减少趋势,平均每10a减少3～5d.山东半岛年雨日在20世纪70年代末期发生突变,此后年雨日明显减少.