珠江三角洲地区登革热流行风险空间模拟与预测

近年来日益严重的登革热疫情已在中国南部地区形成疫情高发区,并对中国的公共卫生安全形成了一定的威胁。登革热主要受到区域内复杂的自然环境条件以及社会经济因素的影响,而利用地理空间分析方法和模型探究登革热疫情的影响因素,并对其未来流行风险的空间分布进行模拟,是有效开展登革热预防控制工作的重要基础。本文收集了珠江三角洲地区2010-2014年的登革热病例资料和土地利用、人口密度两种社会经济要素数据,构建土地利用回归（LUR）模型以分析登革热疫情与不同空间范围内的土地利用和人口密度之间的关系,并结合SLEUTH模型获取的2030年土地利用数据以及基于人口密度预测模型获取的2030年人口密度数据,预测珠江三角洲地区2030年登革热疫情风险的空间分布。结果表明,社会经济要素对登革热疫情空间分布的影响在不同范围内存在差异,半径分别为10、7、10、2和1 km的缓冲区内的人口密度、草地、城镇用地、林地和耕地进入LUR模型并对疫情有显著的影响（相关系数分别为0.779、-0.473、0.818、-0.642和-0.403）,所构建的LUR模型效果较好（调整R²为0.796,F=390.409,P<0.01）,留一交叉检验结果显示模型的相对均方根误差为0.7046,预测值与实测值的拟合精度达到0.7101。2030年城市空间扩展的区域主要分布在深圳、东莞以及广佛的交界地区,而登革热风险预测模型表明2030年登革热疫情风险较大的区域与珠江三角洲城镇用地占比、人口分布较高的地区有高度的一致性,尤其是广佛地区。因此,LUR模型可以较好地预测登革热疫情的空间分布,从而为当地卫生部门防控登革热提供方法支持。     

上海近十年来城市化及其生态环境变化的评估研究

为了了解上海近十年来的变化,应用遥感变化检测方法来评估研究近十年来上海的城市范围及城市生态方面的扩展和变化,即一方面利用从土地覆盖衍生出的城市化面积指数(UAI)来反映城市扩展的速度,另一方面应用植被覆盖率(FVC)变化来评估城市生态环境的演变.研究中,首先对2000～2009年的MOD13Q1影像按照年叠加反演出.N...     

2010年中国西南旱情的时空特征分析——基于MODIS数据归一化干旱指数

 近年来,干旱灾害频繁发生,对区域内农业生产和生态环境造成了极大的破坏。为了快速准确地获取大面积地表土壤水分信息用以评估地表受旱程度,本文以2010年年初中国西南大旱为例,运用MODIS可见光-红外波段数据以及像元可信度综合生成了归一化干旱指数(NDDI)。同时,结合研究区内地面气象站点实测的土壤湿度数据验证了NDDI对地表土壤湿度的敏感度。结果表明:相比于植被状态指数(VCI)干旱监测模型,NDDI能更加灵敏地对浅层地表干湿变化做出迅速响应。最后,本文利用NDDI分析了2010年年初中国西南大旱旱情发展的时空演变过程,宏观上重现了此次旱情的发展历程,并使用该指数统计了不同时间节点、不同干旱等级下的贵州省土地受旱面积。结果显示:2010年1月-2010年4月为贵州省旱情最为严重的4个月,平均受旱面积达103 352km²,最大受旱面积达132 257km²,占贵州省总面积的75%以上。同时,旱情等级为重旱的土地面积最大达到88 246 km²,占贵州全境土地面积的50%以上。     

MODIS影像的局地云量信息元数据提取算法与应用

云对于光学遥感影像质量及其反演地表参数精度有着重要影响,且其作为时空多变要素之一,在一定程度上制约了光学遥感影像的应用。对于具有2 330km的大扫描幅宽MODIS影像而言,现有的元数据标准仅能反映影像的总体云量,而无法反映云的空间分布状况,限制了MODIS数据的局地研究和应用。本文在现有遥感影像元数据标准的基础上,提出了新的元数据项--局地云量,用于反映云在条带影像中的空间分布状况,并实现在MODIS二级云掩膜条带产品(MOD35)中针对特定区域的局地云量信息提取算法。经验证,本算法能较快速和准确地提取省级行政区的局地云量信息,并可根据用户的需求进一步推广到任意指定的多边形区域,为MODIS数据在局地研究和应用提供了便利。     

基于RTTOV模式的大气二氧化碳反演参数敏感性分析

大气二氧化碳是开展全球气候变化和碳循环研究的关键数据。卫星遥感技术与模式模拟相结合的反演方法已成为获取该数据的重要手段,但模式输入参数本身的误差会对大气二氧化碳反演精度产生影响,须在反演算法设计中加以关注。本文利用RTTOV10快速辐射传输模式模拟Aqua/AIRS红外探测仪17个大气二氧化碳反演通道,计算了这些通道上大气顶出射辐射对温度廓线、臭氧廓线、水汽廓线、地表温度和地表发射率的参数误差的不确定性,并与二氧化碳增加0.5%时造成的不确定性进行对比,分析二氧化碳对上述参数误差的敏感性。结果表明,温度廓线误差是干扰AIRS大气二氧化碳反演的主要因素,其次是臭氧廓线误差,而水汽廓线、地表温度和地表发射率的误差对二氧化碳反演的影响在除去个别通道后可忽略不计。最后,本文以通道为单位,确定了各通道上的高敏感参数、敏感参数和不敏感参数,为二氧化碳反演通道的选择和反演算法的设计提供了参考。     

中国北方地区秋季植被变化及对气候变化的响应研究

基于1982~2006年的AVHRR GIMMS NDVI数据,使用一元线性回归和分段线性回归等方法,通过对中国北方地区植被变化及其与气候因子的关系研究,揭示该地区近25年来在不同时段的植被变化趋势及对气候变化的响应规律,从而为该地区的生态环境变化研究提供理论依据。研究结果表明:1)中国北方地区秋季植被在25年时间内整体呈上升趋势。秋季NDVI在秋季温度断点之前以上升趋势为主,秋季NDVI在秋季温度断点之后仍以上升趋势为主,但上升趋势有所放缓。2)通过分段线性回归方法和相关分析研究得出中国北方地区秋季温度是秋季NDVI变化的主要驱动力。在秋季温度断点之后,秋季温度仍呈上升趋势而降水呈显著减少的面积增多,从而在温度和降水双重影响下的干旱胁迫导致植被下降;当秋季温度下降而秋季降水增多时干旱发生概率变小,从而使秋季NDVI呈上升趋势。     

中国近地面PM2.5浓度与排放的时空分布及其关联分析

PM_2.5是威胁人体健康的主要大气污染物之一。大量研究关注近地面PM_2.5浓度的监测及其时空分布,但目前针对PM_2.5排放及其与近地面浓度之间的关联研究较为缺乏。本文通过2000—2014年近地面PM_2.5浓度格网数据和PM_2.5排放格网数据,采用长时间序列分析法对PM_2.5浓度和PM_2.5排放从定性和定量两个角度进行时空变化趋势对比研究,并进一步结合标准差椭圆法和趋势分析法,分析了我国近地面PM_2.5浓度和PM_2.5排放的时空变化特征及其关联。结果表明,从总体时间序列趋势上,近地面PM_2.5浓度和PM_2.5排放之间在空间分布上基本呈现一致性,集中在胡焕庸线以东的人口密集区,但在时间上,PM_2.5浓度和排放之间存在动态变化时间差。且PM_2.5浓度的变化更为明显,2000—2007年高于35 μg/m³的国土面积占比增加了14.26%,2007—2014年减少了2.84%;从标准差椭圆分析来看,PM_2.5浓度椭圆和排放椭圆在覆盖面积和方位角上与人口和经济分布吻合,但前者面积更大,长轴更接近于东西方向,二者存在约17°差异,而两类椭圆的中心位置随时间变化呈现出较一致的轨迹特征并呈现出滞后特点;此外,受大气扩散、点源排放等因素影响,PM_2.5浓度变化趋势与排放变化趋势在胡焕庸线以东并不完全一致,部分区域排放呈降低趋势而浓度则反而呈升高趋势。因此,从全国层面来看,减排政策对浓度降低在时间上虽存在滞后,但边际效益显著,并已显露成效;而从局地来看,受地形、气象条件和大气化学过程等复杂影响,二者的变化在空间上仍会存在差异,有待进一步深入研究;从防控措施来看,在继续加强落实本地减排政策的同时,应考虑污染物的扩散迁移规律,加强联防联控,有效改善空气质量。     

水稻叶片最优叶肉结构参数估算

叶片作为植物冠层的基本组成元素,其自身的光学特性直接影响着遥感所能获得的植物冠层反射光谱。从原理上讲,叶片的光学特性不仅取决于其内部生化组分含量的多少,还与其物理结构密切相关。因此对叶片内部物理结构进行估算有助于分离其对叶片光谱的影响,从而提高叶片生化信息反演的精度。在基于叶片内部辐射传输过程的PROSPECT模型中,叶片内部结构用一个假想的叶肉结构参数N来描述。PROSPECT模型模拟光谱发现,N对叶片反射率和透过率均影响显著,且影响范围涵盖400—2500nm的全部波段。本文利用水稻叶片实测光谱和生化数据尝试了3种N的估算方法,包括两种经验方法和一种模型反演方法,并对其进行比较。结果表明,由于两种经验方法都基于N和表观叶面积（SLA）之间的非线性经验公式,因此两者具有内在的数学关系。运用模型反演方法估算的N可在实测水稻光谱和模型模拟光谱间得到最小RMSE,且其在数值上小于两种经验方法的估算值。以N为因变量,叶片光谱反射率为自变量,运用逐步线性回归分析建立了N的光谱估算模型,550nm,816nm,1210nm和1722nm四个波段被选入模型,回归效果较好,为N的估算提供了一种新的经验方法。     

基于MODIS地表参数产品和地理数据的近地层气温估算方法评价——以安徽省为例

为研究应用MODIS地表参数产品估算近地层气温的可行性,对MODIS地表温度(LST)、反照率(ALBEDO)、植被指数(NDVI)等产品数据和高程(ALT)、纬度(LAT)等地理数据进行主成分分析,并以主成分累积方差较大的前若干个主成分作为自变量,建立自变量与各气象台站气温之间的多元线性关系.结果显示:所建立的多元线...     

基于遥感和BP人工神经网络的城乡气象站点划分分析

城市热岛是城市环境和全球变化研究的重要组成部分,利用气象观测资料研究城市热岛的影响一般采用城市和乡村气象站的同步实测气温,并计算其平均气温差,因此,城乡气象站点划分的准确性,将直接影响城市热岛研究的科学性。鉴于以行政单元统计人口为依据的划分方式未考虑人口在行政单元内的实际空间分布,本文以安徽省为例,利用从遥感影像上提取的土地利用信息,采用BP人工神经网络方法,建立站点缓冲区内土地利用类型比例的城乡站点划分模型,并利用空间化后的人口格网数据对该模型的精度进行了验证。结果表明,该模型有效地建立了气象站点周边缓冲区内的土地利用类型比例与城乡站点类型之间的定量关系,避免直接采用行政单元统计人口数据的不足,客观地模拟了缓冲区内土地利用对气象站点的综合作用,科学地划分出城市和乡村气象站点,为城市热岛研究提供科学、可靠的数据保障,并可用于大区域研究。另外,本文利用划分出的乡村站点建立背景温度场,得出2000年安徽省各城市站点平均热岛强度为0.4℃。