起伏地形中的小气候特点

从1956年以来,我们曾先后在西北地区,湖北、四川、云南省以及南京方山等地的各种起伏地形中进行了大规模的小气候野外考察工作,其中有相对高差达到500—800米的山地,有起伏高度100—200米的丘陵地,有相对高度变化只有几米到十几米的沙丘地,也     

青藏高原地形起伏度及其地理意义

地形起伏度是区域人居环境适宜性与资源环境承载力的关键评价指标之一。当前有关其最佳评价窗口、及其与海拔—相对高差的相互关系仍缺乏深入研究,进而影响该指标对区域地形起伏的有效表征。客观认识青藏高原地形起伏度有助于促进其国家生态安全屏障建设与区域绿色发展。以先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型（ASTER GDEM, 30 m）地形数据（V2）为基础,本文利用均值变点分析法确定了青藏高原地形起伏度评价的最佳分析窗口,基于地形起伏度模型（RDLS）研制了青藏高原首套30 m地形起伏度专题图,据此分析了地形起伏度与海拔、相对高差的相互关系,并界定了地形起伏度对区域地形起伏状况的有效表征。主要结果/结论包括：① 基于GDEM的青藏高原地形起伏度评价最佳窗口为41×41个像元的矩形邻域,对应面积约为1.51 km²,均值变点分析表明区域地形起伏度评价最佳窗口有其唯一性。② 青藏高原地形起伏度均值约为5.06,超3/5区域地形起伏度介于4.5~5.7之间;整体上,青藏高原地形起伏程度由其东北部向西南部、西部递增,仅在柴达木盆地、藏南谷地以及河湟谷地出现低起伏地貌特征。且地表起伏在不同纬度剖面变化较为一致（沿山脉走向）,但不同经度剖面起伏层次错落（横切山脉走向）。③ 相关性分析表明不同地形起伏度分别对应不同平均海拔、不同相对高差的地貌单元。青藏高原地形起伏度经纬向剖面分析表明,该区由东部的低山稳步爬升,山体经历骤然爬升（即地表起伏特征剧烈）后形成以极高山为主的有序错落起伏（喜马拉雅山脉）。     

秦岭太白山夏季的小气候特点

1979年7月30日至8月15日我们曾在秦岭主峰太白山(最高点八仙点海拔3767米)南北两面不同高度的坡地、谷地和山顶设置了九个测点进行为期半个月的小气候观测,测点布置如图1所示。     

塔克拉玛干沙漠腹地起伏地形近地层微气象特征

利用2018年10月8日至2019年1月31日塔克拉玛干沙漠腹地起伏地形上高大沙垄高点和低点的温度、相对湿度、风速和大气压同步观测资料,对比分析沙漠起伏地形上秋冬季的微气象特征。结果表明:塔克拉玛干沙漠腹地高大沙垄造成的地形起伏,使得沙垄高点和沙垄低点气温、比湿和风速日变化差异明显。沙垄高点和沙垄低点气温差异主要体现在夜间,与沙漠腹地夜间存在逆温现象有关,表现出沙垄高点气温明显高于沙垄低点,观测期气温差异平均值为6.6 ℃。沙垄低点气温日较差高于沙垄高点。2018年10、11、12月,气温随高度变化出现逆温现象与沙垄高点气温高于沙垄低点气温在时间上相互对应。两个站点比湿较小,平均比湿分别为0.68 g·kg^-1和0.99 g·kg^-1。比湿日变化趋势随季节发生显著变化,主要与大气稳定度增加、冬季水汽增多及夜间逆湿现象逐渐显著相关。地形位置较高的沙垄高点风速比沙垄低点大,风速差异主要体现在夜间。2018年11月2、14、15、20日和2019年1月30日,沙垄高点风速维持在1.9~4.6 m·s^-1,平均3.2 m·s^-1,沙垄低点风速维持在0.8~4\^5 m·s^-1,平均2.5 m·s^-1。     

地形与黄土高原的气候

本文通过黄土高原平均气压场、风场、湿度场和降水的分布特征、季节变化以及相互关系的分析,发现中小尺度山系有其特定的气压系统和相应的盛行风场,并对降水有重要影响.文章对黄土高原气候做了一些成因上的解释.     

起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟

基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律。结果表明:受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡)     

起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟

1 Introduction Directsolarradiation (DSR)isthe key com ponentofthe globalradiation reaching the Earth.For the influence of terrain factors,calculation of DSR quantity of rugged terrain is considerably com plex (Oliphantetal.,2003). The solarradiation quan…     

起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模式

基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律.结果表明受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡).     

基于变点分析的地形起伏度研究

探讨利用DEM数据分析地形起伏度的方法,以及针对不同比例尺的DEM数据分析地形起伏度时,寻求最佳统计单元的途径。结果表明,新疆局部地形起伏度较大,总体地形较平缓;地形起伏度随网格尺度的增大而增大,并且存在一种对数关系。基于1∶25万DEM数据提取地形起伏度时,2.56 km2是最佳统计单元。均值变点分析方法在确定最佳统计单元方面具有普适性。     

中国地形起伏度及其与人口分布的相关性

基于人居环境自然评价的需要, 运用GIS 技术, 采用窗口分析等方法, 提取了基于栅 格尺度(10 km×10 km) 的中国地形起伏度, 并从比例结构、空间分布和高度特征3 个方面系 统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明: 中国的地形起伏度以低值为主, 63%的区域低于1 (相对高差≤500 m); 空间分布呈现西高东低、南高北低的格局; 随着经度和纬度增高, 地形起伏度呈逐渐下降趋势, 28^oN、35^oN、42^oN 纬线和85^oE、102^oE、115^oE 经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征; 随着海拔高度增加, 地形 起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明: 中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系, 拟合度高达0.91; 全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1 的地区, 在地形起伏度大于3 的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著, 东北、华北、华中和华南等地相关性显著, 内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。     

地形、气候、森林与水灾

1991年5月中旬至7月中旬，我国18个省相续发生程度不同的洪涝灾害。其中，水灾最严重的安徽，江苏灾情之重，损失之大不仅是建国以来前所未遇，而且历史上也是罕见的。据不完全统计，全国受灾人口达2．1亿，     

秦巴山连片特困区地形起伏与人口及经济关系

为了探讨地形要素对连片特困山区人口格局、经济布局和贫困程度约束作用,基于Arc GIS10.0空间分析技术与SPSS18.0统计分析工具,利用SRTM3-DEM数据,分别对中国典型贫困山区——秦巴连片特困区80个县区的地形起伏的空间特征,地形起伏与人口经济格局之间关系进行探析,并且对秦巴山区发展适宜性进行评价。结果表明:1.秦巴山区各县区地形起伏、人口密度、经济发展水平呈现出显著的由西北向东南方向递减的梯度空间规律。2.区域地形起伏与所在县区人口密度、三次产业结构存在显著的空间负相关,即地区地形起伏越大,人口密度越小,经济发展受限制越强,相反地形越平缓,经济活动则越活跃,人口的空间分布更为集聚。3.地形起伏度是决定区域经济发展的主导因素,但对秦巴山区深入研究发现,市辖区的人口分布与经济发展受地形起伏约束较小,究其根本原因是:市辖区在地方财政收入、基础设施投入力度、人才引进、资源支配、招商引资等方面存在明显的支配地位和集聚优势,较大程度上抵消地形对经济发展的限制。     

基于DEM的中国地形起伏度适宜计算尺度研究

基于SRTM和ASTER DEM数据,在全国范围内选取13个实验区,在渐变尺度下计算平均起伏度变化曲线的"突变点",据此确定中国地形起伏度的适宜计算尺度;结合山地界定标准计算各实验区山地面积,并采用人工解译的山地范围对计算结果进行检验。研究结果表明:1)地形起伏度适宜计算尺度与所采用的DEM数据有关,DEM分辨率越小,地形起伏度适宜计算尺度越大;2)针对同一分辨率DEM数据,中国境内的地形起伏度适宜计算尺度随地貌特征变化而变化,但总体变化幅度不大;3)针对SRTM和ASTER DEM两种常用数据源,分别选择4.72km2和3.20km2作为地形起伏度适宜计算尺度是合理的,山地界定精度达90%以上。     

中国的地形起伏度及其与人口分布的相关性

The relief degree of land surface （RDLS） is an important factor for describing the landform at macro-scales. This study defines a concept for RDLS and applies the concept for population distribution study of the entire country. Based on the concept and macro-scale digital elevation model datum and ARC/INFO software, the RDLS at a 10 km×10 km grid size of China is extracted. This paper depicts systemically the spatial distributions of RDLS through analyzing the ratio structure and altitudinal characters of RDLS in China. The conclusions are drawn as follows： the RDLS in more than 63% of the area is less than one （1） （relative altitude is less than 500 m）, reflecting the fact that most of RDLS in China is low. In general, the RDLS in the west is larger than that in the east and so is the south than that of the north in China. The RDLS decreases with the increase of longitude and latitude and the change of RDLS at the latitudes of 28°N, 35°N, 42°N, as well as at the longitudes of 85°E, 102°E, 115°E could reflect the three major ladders of China. In the vertical direction, the RDLS increases with the increase of altitude. Analysis of the correlation between RDLS and population distribution in China and its regional difference shows that the R2 value between RDLS and population density is 0.91 and RDLS is an important factor influencing the spatial distribution of population. More than 85% of the people in China live in areas where the RDLS is less than one （1）, while the population in areas with RDLS greater than 3 accounts only for 0.57% of the total. The regional difference of correlation between RDLS and population within China is significant and such correlation is significant in Central China and South China and weak in Inner Mongolia and Tibet.     

岩溶槽谷区地形起伏特征及其对景观格局的影响

在当前多因素驱动下探讨岩溶槽谷区地形起伏对景观格局的影响,对区域景观规划和生态修复具有重要意义。本文以2017年Google Earth 0.53 m高清影像和DEM(Digital Elevation Model)为数据源,结合实地调查验证,通过移动窗口法和均值变点法提取地形起伏度和典型代表性样带设计,从景观水平尺度探究地形起伏对景观格局的影响,并运用Logistic回归模型分析景观格局和影响因子之间的定量关系,揭示其现实与理论意义。结果表明:受槽谷地形起伏特征影响,景观类型随地形起伏度的增加呈现不同的变化模式;西部槽谷景观类型呈三种变化模式,中部槽谷呈现先增加后增减少的变化模式,东部槽谷呈两种变化模式;低地形起伏区域景观结构较复杂,高地形起伏度区域景观呈现单一性;景观格局由低地形起伏向高起伏演变呈现出梯度差异性,景观格局由人为景观逐渐向自然景观过渡;岩溶槽谷区景观格局在地形起伏度的分布受多重因素影响,其中自然条件是景观格局决定因素,社会经济是推动因素,政策是再分配因素。     

受地形影响的气候特征及评价

分析某区域的气候特征,多从气温和降水两大要素考虑。气温考虑温度高低以及温差大小,降水考虑降水总量以及降水的季节变化和降水的年际变化,特殊地区还要考虑太阳辐射、大风等气候要素。评价气候特征对农业生产的影响,还要考虑水热组合状况。影响气候特征形成的因素很多,有纬度位置、海陆分布、详流、气压带和风带等,本文仅从地形这一要素加以分析。     

基于GIS的方向异性地形起伏度的地理日照时数计算

地形起伏是对日照形成遮挡的重要因素之一。随着太阳的运行, 相同的地形起伏在不同方位对日照的影响不同。基于此思想, 讨论了基于方向异性的地形起伏度的地理日照时数的计算, 并以全国634 个气象台站为对象, 推导了关于地形起伏度的地理日照经验模型。结果表明, 模型具有很好的拟合精度, 回归系数R²为0.841。由经验模型计算得到的全国地理日照时数与理论模型计算得到的日照时数, 两者相关系数为0.953。此模型只需地形起伏度便可计算地理日照时数, 参数简单易获取。气象站点坐标固定, 一定范围内地形起伏度也是一个定值, 地形起伏度可以作为站点计算地理日照的固定参数, 推广也较方便。     

基于ASTER GDEM数据的青藏高原东部山区地形起伏度分析

以青藏高原东部山区为研究区,基于高空间分辨率的ASTER GDEM数据,通过AML语言编程调用ArcGIS中用于邻域分析的focal函数,计算不同邻域尺度单元下地形起伏度。研究表明:邻域尺度单元大小对地形起伏度计算至关重要,起伏度值先随邻域尺度单元面积增大而快速增大,当邻域尺度单元面积达一定阈值后,其增大速度开始减缓并趋于平稳,且在增速减慢过程中存在一明显拐点,即最佳邻域尺度单元。通过高差显著性变化检验法,确定最佳邻域尺度单元为5.0625km2,据此制作地形起伏度分级图,发现研究区自西北向东南地形起伏度逐步增加,地势以中度起伏(200～500m)为主。     

基于区域地形起伏度模型的陕西农村劳动力时空格局

农村劳动力的流动不仅受经济社会的拉力,而且可能受自然环境推力的影响.地形起伏是农村自然环境状况的重要指标.运用改进的区域地形起伏度模型、成本距离模型、重心模型,定量分析1990-2009年陕西省农村劳动力时空变化格局,结果表明:20 a间农村劳动力并非简单的持续从地形起伏高的地区往起伏低的地区移动,但地形起伏作为农村劳动力分布的重要作用因素其影响正在不断加强,并表现出进一步加强的趋势性;关中地区农村劳动力增幅较慢,体现了其快速城市化进程;陕北与陕南地形起伏度较高,陕北作为能源工业基地,其劳动力增幅快于陕南;经济因素与地形因素在整体上会拉动或推动人口格局变化,但在年尺度上表现出较强的波动性;研究区整体表现为,地形起伏越低、土地集约度越高,则区域非农化进程越快.     

中国山地起伏度计算中地形自适应滑动窗口获取与验证

在地形起伏度研究中,多采用固定大小的"最佳计算窗口"进行运算,尚未见随地形特征变化的自适应窗口。针对单值最优窗口固有的不确定性,该文尝试构建适应局部地形的窗口阵列。首先对均值变点法作拓展与调整,遍历栅格单元,并求每一栅格处最佳窗口取值,从而得到地形自适应的滑动窗口。最后,使用SRTM和ASTR GDEM在山地范围内进行实验与检验,结果表明:最佳计算窗口的尺寸随地形发生变化;与单值窗口相比,基于地形自适应窗口求得的起伏度与地表实际情况更为吻合、细节特征更加清晰、精度更高;地形自适应窗口较好地改善了单值计算窗口对高程数据源敏感的情况。中国山地自适应滑动窗口以3.57km2、4.28km2、5.06km2为主,其统计特征符合正态分布,总体均值可与全局单值窗口相互印证。