基于CLDAS温度适宜度指标空间化方法

为了避免站点观测数据空间插值误差,提高玉米温度适宜度指标空间化精度,本文利用陆面数据同化系统CLDAS逐小时气温同化数据,基于内蒙古玉米动态适宜度计算方法,利用GIS空间分析和建模功能,构建逐日温度适宜度指标的空间化计算模型。该模型根据温度适宜度动态模型计算指定日期的"三基点"温度指标空间分布;结合CLDAS日平均气温空间分布,利用条件函数实现适宜度指标分段空间化计算。以2015年5—8月为例,进行常规气象站点误差检验,结果表明:常规站检验最大绝对误差0.156,90%的站点绝对误差小于0.1;最大相对误差36.9%,70%的站点相对误差不足8%;CLDAS数据很好的把握了5月高温、8月低温的不利影响,适宜度为0。基于CLDAS气温拟合数据的温度适宜度模型流程清晰实用,适宜度指标空间化精度较高。     

基于GIS的雪灾风险区划

依据巴彦淖尔地区冬春季节降水少、年变率大的气候特点和易形成雪灾的量级指标进行雪灾风险区划。选取1971—2010年11月到次年3月,日降雪量大于等于3mm,并出现积雪和结冰现象为研究对象,分析了降雪量大于等于3mm的降雪日数和积雪深度大于等于5cm的积雪日数年代际变化,结合民政部门历史灾情记载、实地调查、农牧业现状以及各种基础资料数据与GIS技术,从致灾因子、脆弱性评估分析方面,在NOAA卫星遥感雪覆盖监测图像上,利用加权综合与层次分析法,构建雪灾判别模型,得出巴彦淖尔地区雪灾风险区划:雪灾最严重的地区为五原县大部、乌前旗南部和东北部部分区域、乌中旗东南和西南两区域、乌后旗的海力素附近大片区域。