气象条件对小麦白粉病发生影响的研究

这１０多年来江苏省代表站的小麦白粉病始病期、严重率和同期的气象资料,采用滑动相关普查方法,分析了气象条件对白粉病发生的影响作用,发现对白粉病始病期和严重率有着显著的影响,但影响作用具有阶段性和区域性。在此基础上建立了白粉病的预报模式。     

冬小麦赤霉病流行程度长期预报模型

小麦赤霉病的发生流行程度主要由天气条件决定,而５００ｈＰａ大气环流因子是较好地表征天气形势和控制天气条件的物理量。利用最优化相关分析方法,分区挑选了与小麦赤霉病显著、稳定相关的５００ｈＰａ大气环流因子,在此基础上建立了冬小麦赤霉病流行程度长期预报环流模型。     

气象卫星遥感洪涝面积估算

本文介绍了应用ＮＯＡＡ极轨气象卫星ＡＶＨＲＲ资料估算洪涝面积的原理和技术方法。应用气象卫星遥感资料，结合地理信息和实陆调查资料，通过计算分析和图像处理，可以实时、客观地判断洪涝灾害范围，区分洪涝程度，计算受灾面积。     

气温插值中不同空间插值方法的适用性分析——以江苏省为例

气温是最重要的气象因子之一,空间插值为台站气象数据降尺度提供了有效方法.本文利用江苏省67个气象台站2003年的逐日气温资料计算逐月平均气温和年平均气温,结合空间分辨率为30mX 30m的DEM数据,分别利用反距离权重法、张力样条插值法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,对月和年平均气温进行插值,并利用交叉验证法对插...     

利用POLDER数据验证MODIS BRDF模型参数产品及Ross-Li模型

将MODIS BRDF模型参数产品(MCD43A1)模拟的近红外波段反射率与从POLDER-3/PARASOL BRDF全球数据集中筛选的9961个像元的BRDF观测数据进行对比,验证了MCD43A1所采用的RossThick-LiSparseR BRDF 模型(Ross-Li模型)拟合二向反射的能力。结果表明,Ross-Li模型总体上可以有效地模拟地物的二向反射,所有像元的近红外波段反射率模拟值与POLDER-3观测数据之间的R²达到0.943,RMSE为0.016,模拟反射率比POLDER-3数据总体偏低5.2%。但Ross-Li模型明显低估了热点反射率,热点模拟结果比POLDER-3数据平均偏低14%,模拟值的R2为0.824,RMSE为0.07。热点反射率模拟误差与地表覆盖类型有关,针叶林热点反射率模拟值偏低最严重,其次是阔叶林、草地与农田,灌木与裸地热点反射率模拟值偏低相对较小。通过修正Ross-Li模型中的体散射核,可以明显改善热点反射率的模拟效果(R²＝0.839,RMSE＝0.043)。Ross-Li模型对天底、暗点等特征方向反射率的模拟较为准确。Ross-Li模型的模拟精度随太阳天顶角和观测天顶角的增大而降低。对于农田与草地而言,Ross-Li模型的模拟精度随NDVI的增加而降低;但在森林与灌木覆盖条件下,当NDVI约为0.5时,Ross-Li模型的模拟效果最差。     

气象卫星遥感资料微机处理系统(V3.2)简介

介绍了江苏省农业气象与卫星遥感中心开发的气象卫星资料微机处理系统软件的主要特点，功能和运行环境。该系统具有较强的遥感资料处理功能。显著的技术特点，适合于省级和省级以下气象部门开展气象卫星遥感研究和服务工作。     

内蒙古植被覆盖度的时空动态变化及其与气候因子的关系(英文)

The vegetation coverage dynamics and its relationship with climate factors on different spatial and temporal scales in Inner Mongolia during 2001-2010 were analyzed based on MODIS-NDVI data and climate data.The results indicated that vegetation coverage in Inner Mongolia showed obvious longitudinal zonality,increasing from west to east across the region with a change rate of 0.2/10°N.During 2001-2010,the mean vegetation coverage was 0.57,0.4 and 0.16 in forest,grassland and desert biome,respectively,exhibiting evident spatial heterogeneities.Totally,vegetation coverage had a slight increasing trend during the study period.Across Inner Mongolia,the area of which the vegetation coverage showed extremely significant and significant increase accounted for 11.25% and 29.13% of the area of whole region,respectively,while the area of which the vegetation coverage showed extremely significant and significant decrease accounted for 7.65% and 26.61%,respectively.On inter-annual time scale,precipitation was the dominant driving force of vegetation coverage for the whole region.On inter-monthly scale,the change of vegetation coverage was consistent with both the change of temperature and precipitation,implying that the vegetation growth within a year is more sensitive to the combined effects of water and heat rather than either single climate factor.The vegetation coverage in forest biome was mainly driven by temperature on both inter-annual and inter-monthly scales,while that in desert biome was mainly influenced by precipitation on both the two temporal scales.In grassland biome,the yearly vegetation coverage had a better correlation with precipitation,while the monthly vegetation coverage was influenced by both temperature and precipitation.In grassland biome,the impacts of precipitation on monthly vegetation coverage showed time-delay effects.     

2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征

基于MODIS-NDVI遥感数据反演了内蒙古地区2001-2010年植被覆盖度的空间格局和变化规律,并结合该地区同期降雨量和温度数据,分别从不同空间和时间尺度上分析了森林生态区、草原生态区和荒漠生态区植被的年际变化和月际变化对气候变化的响应.结果表明:(1)内蒙古植被覆盖度在空间上呈现东高西低的分布特征,自西向东的变化速率为0.2/10°N,10年间森林、草原和荒漠生态区的年均植被覆盖度分别为0.57、0.4和0.16;(2) 2001-2010年,内蒙古植被覆盖度总体上呈上升趋势,研究区内植被覆盖度极显著增加和显著增加的面积分别占总面积的11.25％和29.13％,二者之和大于植被覆盖度极显著减少和显著减少的面积比例之和,后者分别为7.65％和26.61％;(3)在年际水平上,内蒙古植被生长总体上与降雨量的关系更加密切,而在月际水平上,降雨量和温度对植被生长的影响作用相当,说明年内植被生长更依赖于水热组合的共同作用,而与单一气候因子的相关性降低;(4)森林生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与温度的相关性较强,荒漠生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与降雨量相关性较强,而草原生态区植被覆盖度在年际水平上主要受降雨影响,在月际水平上与二者相关性相当;(5)草原区月植被覆盖度对降雨量的响应存在时滞效应.     

江苏春季霜冻气候变化特征及其未来可能变化趋势

在利用江苏省35站1961-2008年气象观测资料分析春霜冻发生时空演变特征的基础上,利用“WCRP”的耦合模式比较计划一阶段3的多模式未来气候数据,分析了未来不同气候变化情景下江苏省春霜冻变化趋势。结果表明：近48a来,江苏省终霜冻期显著提早、春霜冻日数明显减少;终霜冻期和春霜冻日数均在20世纪90年代后期发生气候突变。在未来全球气候变化背景下,江苏的终霜冻期将进一步明显提前,其中在中排放情景下（A1B）,2020s终霜冻期将比1961-1999平均终霜冻期提前4．6～9．6d,至2060s将提前14．6～17．7d;在高排放情景下（A2）,2020s将提前7．3～11．3d,至2060s将提前12．8～16．5d;在低排放情景下（B1）,2020s将提前5．3～10．2d,至2060s将提前9．4～14．2d。     

1981—2019年全球陆地生态系统碳通量变化特征及其驱动因子

陆地生态系统碳汇显著降低大气CO₂浓度上升和全球变暖的速率,受人类活动和气候变化的影响,陆地生态系统碳通量具有强烈的时空变化,其估算结果仍存在较大的不确定性,不同因子的贡献尚不清晰。为此,利用遥感驱动的陆地生态系统过程模型BEPS模拟分析了1981—2019年全球陆地生态系统碳通量的时空变化特征,评价了大气CO₂浓度、叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）、氮沉降、气候变化对全球陆地生态系统碳收支变化的贡献。1981—2019年全球陆地生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）、净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）和净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）的平均值分别为115.3、51.3和2.7 Pg·a^-1（以碳质量计,下同）,上升速率分别为0.47、0.21和0.06 Pg·a^-1。全球大部分区域GPP和NPP显著增加,NEP显著上升（p<0.05）的区域明显少于GPP和NPP。1981—2019年,全球NEP累积为105.2 Pg,森林、稀树草原及灌木、农田和草地的贡献分别为76.4、15.8、9.4和3.6 Pg。CO₂浓度、LAI、氮沉降和气候变化各自对NEP的累积贡献分别为58.4、20.6、0.7和-43.6 Pg,全部4个因子变化对NEP的累积贡献为39.8 Pg,其中CO₂浓度上升是近40 a全球陆地生态系统NEP上升的主要贡献因子,其次为LAI。