基于随机森林的西辽河流域CCI土壤湿度降尺度研究

土壤湿度是气候系统中的关键因子，对农业管理、水资源管理和生态系统监测与评估等具有重要应用价值。遥感土壤湿度产品虽能提供大尺度范围的土壤湿度分布，但受限于较低的空间分辨率，难以满足实际应用的要求，对遥感土壤湿度产品的降尺度研究成为当前的热点之一。本文以0.25°分辨率的欧空局ESA CCI日土壤湿度为主要数据源，结合1 km分辨率的MODIS下垫面数据、地形数据、气象数据等环境因子，构建随机森林降尺度模型，对我国西辽河流域2013—2020年CCI日土壤湿度产品进行降尺度，得到1 km分辨率的土壤湿度时空分布数据。研究发现：(1)环境因子重要性分析表明，相对湿度和白天地表温度是影响土壤湿度变化最重要的2个因素，地形与位置因子的影响次之；(2)利用研究区内22个站点的实测数据序列对随机森林降尺度模型性能进行验证，结果表明考虑多种环境因子（地表、地形和气象）的降尺度结果比仅考虑地表参数的降尺度结果的精度要高，每个站点的RMSE都在0.048 8 m3/m3以下，平均相关系数为0.497 3,BIAS绝对值在0.003 0～0.033 3 m3/m3，降尺度后的土壤湿度与原始CCI遥感土壤湿度...     

1980—2020年全球重大洪灾时空特征探析

为充分理解全球洪涝灾害的时空演变规律,基于长时间序列全球历史洪灾数据,运用数理统计和GIS空间分析方法,在不同空间尺度和年代际、年际的时间尺度上,全面分析了1980—2020年重大洪涝灾害的时空特征。结果表明：(1)全球洪灾次数在21世纪前10 a达到峰值,死亡和影响人口在1990s达到峰值,累计经济损失在2010s达到峰值,次均经济损失在1990s和2010s最高;(2)洪灾发生次数及造成的经济损失在1980—2020年期间呈显著上升趋势,每次洪灾造成的人口损失呈现下降趋势;(3)亚洲洪涝灾害严重,洪灾的发生次数、死亡人数、影响人口及经济损失的累计值分别占全球总数的41%、68%、95%和63%,然而包括中国在内的亚洲诸多国家的洪灾人口损失呈下降趋势;(4)全球重大洪灾呈东西向分布,灾害重心有南移趋势,洪灾由集中趋于分散,影响区域逐渐变广。