土地利用变化对盐城滨海湿地土壤有机碳库的影响

以盐城滨海湿地为例,基于遥感影像提取土地利用变化信息,估算了1987-2007年盐城滨海湿地表层(0~20 cm)土壤有机碳储存量和滨海湿地土壤固碳能力现状。结果表明:表层土壤有机碳储量1992年较1987年略有增长,1992~2002年间下降33.3%,2002~2007年间增加30.5%。自然湿地面积减少是湿地土壤有机碳储量减少的主要原因,而互花米草入侵和围垦造田造成了湿地土壤有机碳储量增加。农田、芦苇滩、碱蓬滩、互花米草滩和光滩有机碳埋藏速率分别为12.90、0.30、0.80、2.92和1.68×104 t/a。滩涂围垦造田在短期内有利于滨海湿地土壤有机碳储量增加,但淤泥质滨海湿地生态系统在淤长过程中的自然演替过程,能使整个湿地具有更高、更持久的固碳能力。本研究建议合理控制围垦速率,才能在获取经济社会利益最大化的同时,保证湿地土壤有机碳储量持续增加。     

基于小波变换和LSTM神经网络的格陵兰岛近海海域海平面变化预测

海平面变化包含多种不同时间尺度信息，传统的预测方法仅对海平面变化趋势项、周期项进行拟合，难以利用海平面变化的不同时间尺度信号，使得预测精度不高。本文基于深度学习的预测模型，提出一种融合小波变换（wavelet transform，WT）与LSTM （long short-term memory，LSTM）神经网络的海平面异常组合预测模型。首先利用小波分解得到反映海平面变化总体趋势的低频分量和刻画主要细节信息的高频分量；然后通过LSTM神经网络对代表不同时间尺度的各个分量预测和重构，实现海平面变化的非线性预测。基于该模型的海平面变化预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为12.76 mm、9.94 mm和0.937，预测精度均优于LSTM和EEMD-LSTM预测模型，WT-LSTM组合模型对区域海平面变化预测具有较好的应用价值。     

基于空谱融合与AlexNet算法的滨海湿地植被分类研究

为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。     

联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例

本文基于CHRIS高光谱遥感影像,发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息,采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类,并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据,联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息,采用DCNN模型方法展现了高的分类精度,精度高达99%;2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%,相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%;3）基于验证图像,发展的DCNN分类方法精度优于其他算法,DCNN方法总体分类精度为84.64%,Kappa系数为0.80;4）相比于浅层分类方法,本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡,保持了主要地物类型的分类精度几乎不变,同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型,潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。     

基于GF-1WFV的黄河口湿地植被碳储量估算研究

为掌握黄河口湿地植被地上生长部分碳储量的空间分布情况,基于GF-1WFV卫星数据,对黄河口湿地植被地上生长部分碳储量开展了遥感估算模型研究,并根据研究区植被类型空间分布特点,对不同植被类型地上生长部分碳储量的特征开展了分析,结果表明:6种植被碳储量估算模型中,基于NDVI建立的指数模型为单位面积碳储量估算最佳模型,其决定系数(R2)最大,值为0.76,均方根误差(RMSE)最小,值为19.1g/m2;在不同植被类型分布区,地上植被单位面积碳储量平均值大小顺序为互花米草芦苇草甸柽柳林潮滩芦苇盐地碱蓬,其中各区域平均值最大为78.1g/m2,最小为46.7g/m2。研究结果为提高黄河口湿地植被的碳储量提供了有效措施,即合理优化植被类型的空间分布、恢复裸滩上盐地碱蓬的生长和提高植被类型盖度。     

海-气CO2通量实测数据通量计算中误差传递模拟与敏感性分析

海-气CO₂通量估算模型中参数的可靠性是决定模型可靠性的重要因素, 也决定了模型估算结果的可靠性, 因此开展海-气CO₂通量计算模型中误差传递规律与敏感性分析, 对模型参数端元因子的误差控制, 提高模型预测精度和降低不确定性十分重要。但由于模型中参数众多, 且各种参数间彼此相互影响, 使得误差传递过程与敏感性分析十分复杂困难。本文在海-气界面CO₂通量观测建模过程详细分析的基础上, 以海-气界面CO₂分压差的经典通量计算模型为基础, 以实测数据通量计算过程为例, 针对模型中的参数变量, 在假设参数变量的误差正态分布的前提下, 利用Monte Carlo手段分析各参数变量的误差在模型中的传递规律, 并将单因子扰动试验法用于海-气界面CO₂通量建模的参数敏感性分析。模拟和分析结果表明:CO₂通量计算过程中误差经模型传递后的分布规律存在正态分布、指数分布等多种形式;气体交换系数对通量计算结果的敏感性最大, 通量估算中的风速和表层海水温度是必须进行精度控制的关键参数。     

基于决策树与二分分割算法的BP神经网络在赤潮等级预测中的应用研究

针对赤潮灾害等级预测难的现状,提出了一种基于C4.5决策树与二分分割算法优化的BP(反向传播)神经网络赤潮等级预测模型。该模型针对传统BP神经网络输入参数难以选择和隐含层节点数量难以确定的问题,通过决策树分类获取最优的属性组合,来解决输入参数难以选择的问题;通过"二分分割算法",来解决隐含层节点数难以确定的问题。实验结果表明,该模型在青岛近海海域赤潮灾害等级预测中,预测结果的均方根误差(RMSE)小于传统BP神经网络的预测误差,并且在网络训练时间上有所缩短,预测精度上有所提高,能够获得良好的预测结果,可为赤潮等级预测提供新的解决方法。     

盐城大丰麋鹿自然保护区滨海湿地土壤有机碳分布特征

在盐城大丰麋鹿自然保护区选取光滩、碱蓬、互花米草、白茅、獐毛、狗牙根和芦苇7种典型滨海湿地植物作为研究对象,分析不同植被群落土壤有机碳含量在垂直方向和季节上的分布特征,并估算湿地碳储量。结果表明：在水平方向上,土壤有机碳含量整体表现为互花米草>光滩>碱蓬>狗牙根>獐毛>芦苇>白茅;在垂直方向上,不同湿地类型土壤有机碳含量的分布均呈现非单调趋势,在0～40 cm土壤中,所有植被群落SOC含量的垂直分布规律大致相同,即随土壤深度增加SOC含量下降;在季节变化上,研究区不同植被群落SOC含量总体表现为10月>8月>4月>1月;土壤有机碳含量与土壤总氮、含水率、电导率、C/N呈显著的正相关,与土壤容重、pH呈显著的负相关。研究区土壤有机碳储量在0.65～7.32 kg·m^-2范围内,有机碳密度随土壤深度的增加呈现出近似“V”形分布,最高值出现在80～100 cm土层,最低值出现在20～40 cm土层。植被对滨海湿地土壤有机碳的含量和分布有着重要影响。互花米草的入侵明显增加了潮滩有机碳的积累,其演替过程也对湿地生态系统碳...     

海洋表面大气下行辐射遥感估算

在海-气相互作用研究中,大气下行辐射的准确估算具有重要意义。在气象站点分布密集的地区,大气下行辐射可通过常规的仪器测量获取。但海洋表面布点成本高,维护比较困难,严重影响我们对海区辐射特征的认识和了解。遥感可提供良好的时空连续性和多层次数据,是研究大气下行辐射的有效手段。本文模拟了不同大气条件下海表的长波下行辐射,考虑到大气下行辐射不仅与所在层的大气有关,还受临近大气层的影响,我们通过增加大气水汽含量重新参数化大气比辐射率,改进Brutsaert模型,建立基于MODIS数据遥感估算海洋表面大气下行辐射的模型,并利用"中国近海海洋综合调查与评价"项目中黄海区观测的海-气通量观测资料对所提出的模型进行检验。结果表明,本文所改进的参数化模型在模拟数据中的均方误差(RMSE)为11.2 W/m~2;在实际数据验证中,RMSE为20.9 W/m~2;模型的精度基本达到了海-气作用研究中对瞬时大气下行辐射的精度要求。     

世界地磁场模型WMM2015误差分析与评估

基于WMM2015模型的建立方法,系统分析了WMM2015模型的误差来源,建立了WMM2015模型误差估算模型,并计算了WMM2015模型总误差。结果表明:WMM2015模型误差包括主磁场系数定义不准确导致的定义误差和忽略因素影响误差,忽略环境因素误差包括地壳磁场及长期变化和扰动磁场所导致的误差,建立的WMM2015误差估算模型可以用来计算WMM2015模型的总误差,可以为海洋磁力测量正常场校正和相关应用提供参考。     

基于进化建模方法的HJ-1 CCD黄海悬浮物和叶绿素a浓度遥感反演模型研究

本文利用实测数据集,发展了基于进化建模方法的HJ-1CCD黄海悬浮物(TSM)和叶绿素a浓度(Chl a)遥感反演模型,建模过程中有针对性地设计了适合水色反演的端点集和函数集,并利用转基因方法引入水色先验知识。经实测数据检验,TSM反演的平均相对误差约为31%(相关系数R2为0.96),Chl a反演误差约为33%(R2为0.88)。分析了模型对输入误差的敏感性,当输入端引入±5%的误差时,模型误差的波动在大多数情形下都可控制在±10%以内。与神经网络模型相比,本文发展的进化模型具有检验精度高、结构简单等优势。利用不同季节的黄、东海实测数据进行了模型精度的独立检验。本文的研究工作表明,进化建模方法适用于水色遥感反演建模问题,可由程序自动生成多个满足精度要求、结构形式多样的显式模型,为水色反演应用提供了多种选择,对于拥有数百个波段的高光谱数据水色反演具有更大的应用潜力。本文最后探讨了进化建模方法的改进方向。     

海冰热力模式的辐射参数化方案在渤海和波罗的海应用的比较

研究了海冰热力模式中的各种辐射参数化方案,对比了模式计算的太阳短波辐射、大气长波辐射以及海冰热力变化,并利用渤海和波罗的海观测资料进行比较和误差分析.冬季大部分时间太阳短波辐射对海冰热力过程的作用有限.简单计算方案一般满足海冰模式要求.误差主要受云和冰雪表面与大气之间的多重反射影响.长波辐射对表面热平衡和海冰质量变化起重要作用.长波辐射参数化方案的计算结果受环境因素影响.云量参数化有待进一步改进.海冰模式计算结果的精度与长波辐射计算精度有一致性.     

胶州湾水体悬浮物浓度遥感反演模式优化研究

为了及时、准确的了解胶州湾水域总悬浮物情况,采用2001—2015年水面实测数据,选取HJ-1、MERIS、LandsatTM/ETM+三个不同卫星数据,通过ENVI软件分析计算TM/ETM数据的多波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建多元函数回归模型,对胶州湾总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,估算因子三波段模型432算法与悬浮物浓度的相关性最好(R20.8),反演精度较高,以此建立了悬浮物浓度三波段半分析+生物光学遥感反演模型,检验值R~2均高于0.85,并通过F检验法和均方根误差(RMSE)分析,证明误差的敏感性差,该模型相关系数及稳定性好。因此,三波段模型在这三种反演模型中精度最好。     

基于多时相Sentinel-2影像多特征优选的湿地信息提取

本文提出了一种随机森林(random forest,RF)模型和Pearson相关系数相结合的RF-Pearson模型特征优选方法。以多时相Sentinel-2影像为数据源,提取多时相多特征;利用RF-Pearson模型进行特征选择,筛选出特征重要性得分较高且相关性较小的特征作为优选特征,参与黄河三角洲湿地信息提取;最后将分类结果与多时相全特征和随机森林模型优选特征进行比较。实验表明:特征优选能够提高湿地信息的提取效果,基于RF-Pearson模型特征优选方法的分类精度最高,表明了特征优选方法的有效性以及特征优选在湿地分类方面的优势。     

基于VGPM模型的广西北部湾近岸海洋初级生产力估算

以北部湾近岸海域为研究对象,基于海洋水质监测数据与海洋初级生产力实测数据,对VGPM模型各参数分别进行校正,评估校正后的模型估算精度.结果表明:通过参数校正能够有效减小初级生产力计算误差.根据校正模型计算可得,2018年北部湾近岸海洋初级生产力变化范围为101.27～2 161.75 mgC/(m2·d),北部湾近岸海...     

辽宁省滨海城市入境旅游发展研究——基于ＧＭ （１，１）模型

旅游指标建模与预测研究起始于20世纪60年代,已成为旅游研究的热点之一。基于灰色系统理论,以辽宁省滨海6城市2000-2009年入境旅游统计资料为原始数据,建构旅游指标GM(1,1)灰色预测动态模型并进行模型精度检验;对预测结果分析表明,模型预测结果与实际数据基本一致,进而利用该模型对辽宁省滨海6城市2011—2015年入境旅游指标进行预测;最后提出辽宁省滨海6城市入境旅游可持续发展对策。     

深海自治式水下航行器组合导航/定位误差分析与建模

在深海海洋油气资源勘探开发中,导航定位数据是各个测量参数的基准信息,测量载体的定位精度在一定程度上决定了其搭载的传感器探测精度。以COSL Explorer型深水自治式水下航行器为研究对象,分析其组合导航/定位系统的特点,得出包含超短基线水下定位、多普勒计程仪与惯性系统组合导航、海水中声速影响的深水自治式水下航行器导航/定位误差模型,并对该模型参数进行等误差剖面分析,得到该载体导航/定位误差分布趋势。并针对不同航速、不同定位斜距、不同时间间隔下的组合导航定位误差进行预报,为自主航行器在大海深、大范围工程勘察测量时参数设置提供理论依据。     

浙江省滨海城市入境旅游发展研究——基于GM(1,1)模型

作为区域旅游业发展研究的一项重要内容,旅游指标建模与预测研究起始于20世纪60年代,已成为旅游研究的热点之一。基于灰色系统理论,以浙江省滨海7城市1995—2007年入境旅游统计资料为原始数据,建构旅游指标GM(1,1)灰色预测动态模型,并进行模型精度检验;对预测结果分析表明,模型预测结果与实际数据基本一致,进而利用该模型对浙江省滨海7城市2008—2012年入境旅游指标进行预测;最后,提出浙江省滨海7城市入境旅游可持续发展对策。     

1989～2010年间厦门湾滨海湿地人为干扰影响评价及景观响应

选择厦门经济特区成立后的2个关键时段为监测期,利用1989～2010年的时间序列遥感影像,建立了3个时间节点的厦门湾湿地与非湿地景观类型数据库.基于景观生态学与地统计学理论与方法构建人为干扰度及其动态模型,评价了过去22a间滨海湿地人为干扰影响及其动态变化,并分析了景观格局的响应过程.结果表明：厦门湾滨海湿地退化程度不断加剧.自然湿地的面积从1989年的275.82 km2降至2010年的238.60 km2;非湿地从1989年的590.61 km2上升至2010年的637.09 km2.在城市化不同阶段,滨海湿地经历着从以向人工湿地转化为主,过渡到以向非湿地转化为主的过程.干扰度及其动态模型能较好地表征城市空间拓展模式与人为干扰影响的空间响应关系.人为干扰影响正逐渐扩大其规模和强度,并且呈现出由陆地向海洋扩展的趋势.在第一时段,环西海域海岸线成为厦门城市化空间发展的重要方向,滨海湿地资源空间成为城市化扩展、海水养殖业占用的重要目标.在第二时段,人为干扰度变化的高值区已经沿着海岸线向东部转移,形成了新的干扰带;中高值区在整个区域蔓延,滨海湿地资源空间被进一步挤压.干扰度动态变化高值区是滨海湿地退化最显著的区域,也是未来进行湿地保护与生态修复的重点区域.边缘密度、斑块密度与分离度综合起来能较好地反映出景观格局信息与人为干扰之间响应关系.研究区景观格局趋于复杂化,景观异质性程度升高,景观破碎度增大.非湿地景观类型逐渐居于主导地位,滨海湿地的优势景观控制力下降.人为干扰已成为厦门湾滨海湿地景观格局演变的主要驱动力.     

基于回归分析的滨海湿地草本植物生物量估算方法研究

为了研究利用滨海湿地草本植物的形态指标来估算植物生物量,根据黄河三角洲互花米草(Spartina alterniflora)的调查数据,运用Pearson相关系数和回归分析法,分析了互花米草的形态指标高度、密度、茎直径与地上生物量、地下生物量、总生物量的相关性,构建了回归模型。结果表明:地上生物量和总生物量均与植株高度、密度、茎直径在0.01水平上显著相关,地下生物量与植株密度在0.01水平上显著相关。将相关性显著的生物量和相应的形态指标进行回归分析发现,其拟合优度较好,其中,拟合优度最优的回归模型分别是地上生物量与高度的“J”型增长曲线模型(拟合优度为R²=0.904)、总生物量与密度的一元线性回归模型(拟合优度为R²=0.659)。经过应用精度验证,上述两个模型评价结果均较好,估算值与实测值绝对误差范围为0.01~0.17 kg/m²,相对误差范围为0.71%~12.02%,符合实际估算应用需求。研究结果说明互花米草的生物量可以通过与其相关性较高的形态指标进行回归估算获得。