中国气温未来情景的降尺度模拟

由于GCM模拟的气温数据分辨率不高,很难用于区域尺度上各种生态系统的模拟。本文基于长时间序列（1964～2007年）的全国气温观测数据,结合经纬度数据、以及DEM、坡向、坡度等系列地形特征数据,利用空间统计方法,在构建年平均气温降尺度模型的基础上,运用高精度曲面建模（HASM）方法对HadCM3的A1Fi、A2a和B2...     

全球平均气温未来情景的降尺度分析

如何提高全球气候模拟数据的分辨率,以满足全球、区域乃至局地陆地生态系统全球变化响应的定量分析,是当今全球气候变化研究的核心内容之一。在全球尺度上,本文利用全球气象观测站点的气候数据和DEM 数据,对全球年平均气温与纬度和海拔高程之间相关性进行回归分析,建立全球气候降尺度空间模拟的统计转移函数,并与高精度曲面建模(HASM)方法进行集成,从而实现IPCC GCM HadCM3 的模拟数据从3.75° × 2.5°到 0.125° × 0.125°的降尺度处理。研究结果表明,在3 种气候情景的T1-T4 时段内,格陵兰岛平均气温在0℃以下的区域和南极洲平均气温在-35℃以下的区域均呈逐渐缩减趋势,赤道至南北回归线之间的平均气温大于40℃以上的区域呈逐渐增加趋势。其中,A1Fi 情景的平均气温上升速度最快,A2 情景次之,B2 情景的平均气温上升速度最慢。构建降尺度方法有效地将IPCC GCMs的粗分辨率的气候情景数据降尺度转换成高分辨率的气候数据,并克服和弥补了目前IPCC GCMs的模拟数据因分辨率低而不能对区域乃至局地气候变化的细节及趋势进行刻画的缺陷。     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

TRMM降水数据的空间降尺度方法研究

以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对TsHARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。     

中国北方未来土地利用变化情景模拟

利用系统动力学 (SD) 的原理和方法,发展了区域土地利用情景变化SD模型。在不同系统状态下,模拟了中国北方13省未来50年不同社会经济情景下的区域土地利用结构变化,并初步评价了这些变化的可能生态影响。1990~2001年的模型结果表明该SD模型具有一定的可靠性,能在一定程度上为当前理解土地利用系统的复杂驱动行为,评估脆弱生态区土地系统变化的潜在生态效应提供帮助。2000~2050年的情景仿真结果表明,经济、人口、市场和技术等因素对中国北方13省未来土地利用变化的影响非常明显。     

TRMM降水数据的空间降尺度方法研究北大核心CSCD

以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对Ts HARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。     

2001-2010年石羊河流域上游TRMM降水资料的降尺度研究

在地形比较复杂的石羊河流域上游,基于2001-2010年TRMM3B43降水数据和1 km空间分辨率DEM数据,采用回归方程+残差法的插值方法,对石羊河流域上游10年平均TRMM3B43和2001、2007年两个典型干、湿年份的TRMM3B43数据分别进行降尺度操作,将空间分辨率由原来的0.25°×0.25°提高为1 km×1 km。利用研究区34个雨量站的观测数据作为"真实值",对2001-2010年的TRMM3B43和降尺度结果进行精度检验,结果表明:TRMM3B43降水数据整体上具有一定的可信度,但比地面站点观测的降水量偏小;TRMM3B43经过降尺度之后,数据在空间分辨率和精度方面都有一定程度的提高,其中10年平均TRMM3B43降尺度结果的精度要高于2001年(干旱),而2001年的降尺度结果精度又高于2007年(湿润);就单个雨量站而言,位于西部高海拔区域的站点的降尺度结果精度较高,而位于东部低海拔区域的站点的降尺度结果精度较低。     

基于GWR模型的陕西秦巴山区TRMM降水数据降尺度研究

应用TRMM降水数据,进行国内典型区域降尺度相关研究,可弥补应用气象站点数据研究带来的局限。以陕西秦巴山区为研究区,基于TRMM降水数据和NDVI数据,应用GWR模型和比例指数,获得GWR年、月降尺度数据并进行检验,最后分析地形对降尺度结果的影响。结果表明：获得的1 km分辨率的GWR降尺度降水数据,具有较强的细节表现能力;降尺度数据与实测降水数据年尺度上相关系数为0.88,月为0.93,相关性较好;与TRMM原始数据对比,降尺度结果降水值略小,整体低估降水;区内秦岭山地GWR降尺度结果精度变化幅度最小,相似地形条件下,海拔越高,GWR降尺度结果表现越好;采用GWR模型进行秦巴山区TRMM降水数据的降尺度研究,具有较强的适用性。     

GPM卫星降水数据的降尺度研究 ——以陕西省为例

以陕西省内2019年33个地面气象观测站点的测量数据为真实值,选取相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(BIAS)等多种统计分析指标对GPM(Global precipitation measure?ment)卫星降水数据进行精度验证,并引入地形因子作为空间参考要素,基于地理加权回归模型(GWR)对GP...     

中国表层土壤全氮的空间模拟分析

基于第二次全国土壤普查5336个典型土壤剖面数据,分析表土全氮(A层)与环境因素的相关关系,利用多元回归模型和HASM模型结合的方法模拟中国国家尺度上表层土壤全氮的空间分布格局。结果表明:对350个检验点模拟结果的平均绝对误差和平均相对误差为0.67g·kg^-1和61.06%,与普通克里格法相比分别降低了0.05g·kg^-1和17.53%;对样点分布较少的西北地区的模拟结果也更符合实际情况。多元回归模型和HASM模型结合的方法考虑了环境因素的影响,可作为目前模拟大尺度土壤性质空间分布相对有效的方法。     

中国北方未来50年土地利用变化模拟

1 IntroductionLand use m odelling is a useful tool to analyze the land use cause, process and result, torecognize the im pact of land use system change on ecological environm ent,and to support theland use planning and policy (IIA SA ,1998;Costanza etal.,…     

Modelling scenarios of land use change in northern China in the next 50 years

Modelling scenarios of land use change and their impacts in typical regions are helpful to investigate the mechanism between land use and ecological systems and process the land use allocation under the ecological security. A system dynamics (SD) model with the aim to modelling scenarios of land use change and assessing ecological impact in northern China in the next 50 years is developed here. The accuracy assessment with the historic data from 1990 to 2001 indicated the SD model is robust. After the different "what-if" scenarios controlled by GDP, population, market, and technology advancement were built, the different scenarios of land use change in northern China from 2000 to 2050 were simulated with their ecological impact assessed. The result suggested that such factors as GDP, population, market and technology have a strong relationship with land use structural change in northern China. It also indicated that such measures as strict controlling of population increase, importing some food to keep the supply-demand balance in the region, and improving agricultural technology will be the guarantee of regional sustainable development with fast economic growth and the obvious land use structural improvement at the same time.     

1951-2010年中国季平均降水高精度曲面建模分析

利用1951-2010年中国711个气象观测站的月降水资料,对多年季平均降水根据中国农业气候类型进行分区模拟。针对中国降水特点,首先分析了影响各分区降水的地理、地形因素及局部地形因素,利用多项式回归和逐步回归的方法对各分区降水进行了趋势拟合;在此基础上,采用改进的高精度曲面建模(HASM)方法,对各模拟区域去掉趋势后的残差进行迭代修正,并比较验证了模拟效果。同时,为保证HASM在边界附近的模拟精度,根据区域内站点间的距离,对每一分区设置一个缓冲区,将HASM实际插值区域扩展为缓冲区内的部分。模拟结果表明:HASM方法的模拟精度在不同区域不同季节内均比经典的插值方法模拟精度高。利用上述方法分析了同一季节各分区降水的分布特点,并模拟了不同季节内多年平均降水的空间分布状况,模拟结果符合我国降水的实际分布特点。     

基于多种高分辨率卫星数据的TRMM降水数据降尺度研究——以内蒙古地区为例

利用内蒙古地区2001~2010年42个站点实测降水数据作为“真值”,采用LOO（Leave-One-Out）交叉验证、多元逐步回归等方法,构建TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）降水数据与地形及气候等要素之间的多元回归关系,在此基础上,利用回归值+残差值的方法,获得空间分辨率为1 km×1 km的TRMM年降水数据,并对降尺度TRMM数据进行精度检验。研究表明：① TRMM数据可用于区域年降水量估计,且与实测年降水量呈显著线性关系;② 通过建立不同年份、不同空间分辨率TRMM数据与其它遥感数据的多元统计模型,研究发现在中尺度下TRMM与观测年降水数据拟合效果较好,且在空间分辨率为0.50°×0.50°时的拟合效果最好;③ 降尺度分析提高了TRMM数据对研究区降水时空特征的描述能力,确定性系数、标准误差和偏差均有明显改善,表明降尺度算法在将TRMM降水数据空间分辨率提高到1 km×1 km的同时,并能提高降水数据的精度。     

基于地理加权回归模型的典型山地卫星反演降水产品降尺度研究

降水是陆地水循环的关键变量,高分辨率降水数据的获取是准确模拟陆地水循环过程的前提。虽然卫星反演降水产品具有较强的空间代表性和连续性,但其空间分辨率较低的问题限制了它的应用。以太行山、横断山和喀斯特山区为研究对象,基于降水与高程(DEM)、植被指数(NDVI)之间存在较好相关关系的假设,构建了GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)与高程、植被指数的地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1km分辨率GPM降水数据。研究结果表明:地理加权回归模型能有效地提高GPM数据的空间分辨率。降尺度后,GPM数据精度在太行山和横断山区略有提高。年尺度上,相比于原始GPM数据,太行山和横断山区降尺度数据站点实测数据的确定系数分别提高了0.06和0.08,RMSE分别降低了0.45%和3.89%,MAE分别降低了0.16%和1.70%;月尺度上,太行山区67%的月份,横断山区83%的月份GPM产品降尺度后更加接近于站点实测数据。喀斯特地区GPM数据降尺度后精度略有下降,降尺度后,年尺度的降雨数据与实测数据的RMSE和MAE分别增加了10.00%和8.00%,R^2降低了0.06,月尺度上仅8月和9月降尺度后的精度更高。降雨与地形和NDVI的关系较弱是喀斯特地区降尺度效果较差的主要原因。