黑龙江省1959—2016年极端气温时空变化特征

为了掌握黑龙江省极端气温的变化规律,本文遴选黑龙江省27个气象观测站1959年1月—2016年12月逐月平均气温、极端最高(低)气温资料,运用趋势拟合、Mann-Kendall方法和GIS平台的空间插值方法,开展近58年黑龙江省极端气温时空变化规律研究.结果表明:1959—2016年,黑龙江省平均气温、极端高/低温整体表现出明显增温趋势,平均增温率分别为0.322℃·(10 a)-1、0.631℃·(10 a)-1、0.201℃·(10 a)-1.黑龙江省平均气温整体表现为随纬度增加而降低的空间分布特征,极端最高气温整体表现为由西南向东北方向随着纬度、经度增加而降低的空间分布特征,极端最低气温整体表现为由东南向西北随着纬度增加而降低的空间特征.通过平均气温变化率和极端气温变化率的对比分析,发现极端最低气温对气温变化贡献较大.     

近30年来渭河流域植被与气候变化互影响模式的探寻分析

基于1982-2006年间的GIMMS NDVI和2001-2013年的MODIS NDVI数据对渭河流域30年来植被NDVI的年际变化和空间分布特征进行了分析,并结合研究区内的气象数据探讨了植被NDVI与气候因子的相互影响关系。研究显示,近32年间渭河流域植被NDVI整体呈上升趋势,且空间差异显著,主要表现为流域西北地区的黄土丘陵沟壑区及北部的黄土高原区NDVI较低,植被覆盖较差;流域南部的秦岭山区、关中平原区等地植被生长状况较好。流域气温和降水呈现缓慢增长趋势。植被NDVI与年均气温整体上表现为负相关,与年降水量间呈正相关。总体上,降水是渭河流域植被生长的主要影响因子。     

MODIS数据在陕西省干旱监测中的应用

以MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和陆地表面温度(land surface temperature,Ts)数据为基础,构建双抛物线型NDVI-Ts特征空间,利用实测土壤湿度对其进行验证,并基于该特征空间的温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)监测和分析了2000—2016年间陕西省旱情时空分布特征和规律。结果表明,NDVI-Ts特征空间呈双抛物线型,基于该特征空间的TVDI与10 cm深土壤湿度呈显著负相关关系(P 0. 05)。空间上,2000—2016年间陕西省旱情主要分布在陕北西北部、北部以及关中北部、东部地区;时间上,2000年陕西省受旱面积占比为31. 95%,2016年为27. 65%。榆林市北部大部分地区、延安市中部部分地区、关中地区中部以及陕南零散地区旱情得到显著缓解,约占14. 45%,而全省84. 48%地区旱情虽发生了变化,但变化不显著;全省97. 62%地区变异系数较小,位于0～0. 8之间,主要分布在陕北北部和关中南部,表明全省旱情较稳定。全省23. 74%地区旱情与降雨量呈显著负相关关系(P 0. 1),随着降雨量的增加TVDI减少,旱情越轻,主要分布在陕西省榆林市大部分地区,延安市中部部分地区,汉中市北部、西北部,安康市、渭南市北部、商洛市东部部分地区及宝鸡市西部、北部部分地区;其余地区旱情变化并未受到降雨量显著影响。进一步分析表明,平均气温也不是影响陕西省旱情变化的主导因素。     

长江上游安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应

为探讨安宁河流域植被演变趋势及其与气候的相互作用,基于2001—2008年MODIS图像、降水量和气温数据,采用回归分析和相关分析等方法计算了安宁河流域降水、气温和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在时间和空间上的变化情况,并对安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应机制进行了探讨。结果表明:NDVI变化和气温、降水呈正相关;降水量和气温等气候因子的变动会直接反映在植被长势上,其中降水对安宁河流域植被生长的影响更为显著;植被长势与气温和降水存在一定的时间滞后性。     

利用时空神经网络模型的长江经济带气温反演

传统基于遥感的气温反演方法往往使用全局模型,从而忽略了气温分布及其时空影响异质性,特别是在较大区域尺度的研究中存在不足。针对长江经济带区域,引入时空地理加权神经网络模型,建立一种高精度的气温估计方法。通过在广义回归网络模型中建立局部模型来顾及时空异质性的影响,融合遥感数据、同化数据、站点数据,获取面域分布的近地表气温信息。采用基于站点的十折交叉验证方法对模型性能进行评估,结果表明,时空地理加权神经网络有效提高了气温估计的精度（均方根误差为1.899℃,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为1.310℃,相关系数为0.976）,与多元线性回归和传统的全局神经网络方法相比,MAE值分别降低了1.112℃和0.378℃。气温空间分布制图结果显示,该方法结果能很好地反映长江经济带气温空间上的差异和不同季节的特征信息,具有实际应用价值。     

北京PM2.5浓度空间分布的贝叶斯地理加权回归模拟北大核心CSCD

针对地理加权回归(GWR)模型无法克服小样本数据下异常值影响的问题,该文利用贝叶斯地理加权回归(BGWR)模型对北京地区2016年10月1日至12月29日长达90d的PM2.5监测数据进行了浓度模拟。该方法通过加入贝叶斯先验信息,选取不同的平滑函数,在局部空间样本稀少的情况下,有效降低了异常值和"弱数据"对回归结果的影响,更加真实地反映了PM2.5浓度空间分布。实验结果表明,基于不同平滑函数的3种BGWR模型校正决定系数分别达到了0.799、0.801和0.867。平均比GWR模型提升了28%,比OLS模型提升了32%,证实了BGWR模型在模拟PM2.5浓度分布时具有更好的适用性。     

基于GIS的陕西省人口空间分布模式

借助空间自相关分析方法分析了陕西省人口的空间分布模式和空间关联关系。结果表明,陕西省人口分布呈现显著的空间集聚现象,在整体上具有较强的正相关性。在西安市附近存在几个非常明显的"高-高"集聚;同时,延安市和安康市分别出现"低-低"集聚。陕西省人口重心从2002年的礼泉县移动至2009年的泾阳县,向东北移动约3.3 km。     

1979年—2014年三峡库区月平均气温的时空变化分析

三峡区域气温变化长期以来受到科研人员和公众的关注。受三峡复杂地形的影响,仅仅基于气象站点观测数据很难准确获取区域气温变化的空间格局,遥感技术则可以通过提供空间连续的地表观测数据来辅助气温变化分析。以广义加性模型GAM (General Additive Model)为插值算法,以高程和夜间地表温度(LST_night)遥感产品为辅助变量,估算三峡库区1979年—2014年1 km空间分辨率的月气温数据,在此基础上分析了气温变化趋势的时空特征及其与高程和森林覆盖率的关系。研究表明,(1)在插值算法中引入遥感产品LST_night作为辅助变量可以明显改善气温估算精度,冬春季的改善幅度高于夏秋季;(2)三峡库区年平均气温在1997年后明显上升,但在2003年库区蓄水后无明显变化趋势,几乎所有月(除12月以外)的气温都呈现上升趋势,增温趋势最显著是3月和9月,3月增温主要来自于库区东部山区的贡献,而9月增温主要来自于库区西部平原的贡献;(3)多数月份(除7月、8月、9月以外)的低温上升速度超过高温上升速度,导致区域气温的动态变化范围缩小;(4)三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关,即海拔越高,升温越快,但在同一海拔高度处,森林覆盖率越高,年均气温上升速度越慢,暗示森林具有抑制增温的作用。     

天山中段近地表气温的遥感反演及时空分布特征

为天山中段近地表气温研究提供可靠、空间分辨率较高的数据源,该文以气象站气温数据、再分析气温数据以及遥感数据为主要数据源,采用多元回归模型反演了近地表气温并进行精度验证。在此基础上,揭示天山中段近地表气温时空分布特征及其变化趋势。结果表明:①反演精度与实测值相近,且精度较好。②天山中段近地表气温呈四周高,中部低,平原区高,丘陵、山区低的空间分布格局;年际变化呈先升高后降低,年内呈周期性单峰变化的趋势。③2001—2016年天山中段近地表气温以不显著增加为主,占显著降低的区域甚少。研究结果证明用多元回归模型可以提高近地表气温的遥感反演精度,为今后近地表气温研究提供空间分辨率较高的数据及其获取方法。     

基于GIS的东北三省气温降水空间自相关性分析

创新性地提出了基于两观测站点连线的垂直平分线构建空间连接矩阵,进一步计算空间自相关指数Moran's I来分析气象数据的空间分布模式。利用Moran’s I分析探讨了东北地区86个气象站1951~2011年气温降水数据的空间自相关。结果表明,东北三省气温降水存在显著的空间聚集现象,降水表现为吉林省北部显著低低聚集,吉林辽宁省东部显著高高聚集,气温表现为东北三省南北区域显著聚集;1960~2011年气温分布较降水表现出更强的空间自相关性,且随年份变化自相关性稳定程度比降水好;气温分布空间自相关性随时间有减弱趋势,但仍表现出区域显著聚集强相关现象。     

亚热带山地丘陵区气象要素空间化方法分析

空间连续的气象要素是区域环境、生态系统模拟的重要参数,空间插值是实现气象观测站点数据空间化的主要方法。由于不同区域气候要素时空分布的复杂性,研究适用于特定区域的空间化方法具有重要意义。本文以湖南省为研究区,分析长江中游亚热带丘陵区气象要素的空间化方法。基于湖南省及其毗邻地区的46个气象站点14年(2000—2013年)的气象观测数据(月降水量、月均温)和DEM数据,对普通克里金法(OK)、反距离加权法(IDW)、样条法(SPLINE)和基于DEM的多元线性回归插值法(MLR)进行比较分析研究。研究结果表明:1)月降水量和月均温的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWMLROK和SPLINOKIDWMLR;年平均降水量和年均温插值的MRE和RMISE值排序分别为:SPLINEIDWOKMLR和SPLINOKIDWMLR;2)MLR法不仅插值误差小,而且能从细节上反映出气象变化的空间变异性;3)对多变量进行数据探索分析表明,MLR插值法中,经度、坡度与年降水量空间分布存在空间的一致性;纬度、高程和坡度对年均温的空间分布具有很强的解释力。     

湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型

利用2005~2011年的全球大地测量观测系统(global geodetic observing system,GGOS)Atmosphere提供的2.5°×2°(经度×纬度)的天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的2.5°×2°可降水量(precipitable water vapor,PWV)格网数据,在全球范围内计算得到各格网点的地基GPS水汽反演关键参数Π^-1的时间序列,分析了其时空分布特征,建立了一种转换系数Π的全球经验模型。该模型无需站点气象数据,仅与站点经纬度、年积日和海拔相关。利用未参与建模的2012年的GGOS Atmosphere和ECMWF格网数据、2012年661个无线电探空站的探空资料对模型进行精度检验。结果显示,采用格网数据检验,其偏差的平均值(Bias)为-0.179 mm,均方根误差(root mean square error,RMS)的平均值为1.806 mm;采用无线电探空资料进行检验,其Bias为0.465 mm, RMS为0.789 mm。结果都表现出了较小的系统性偏差与较高的精度,说明所建立的湿延迟与可降水量转换系数模型在全球范围内具有较高的精度与稳定性。     

The global climate monitor system: from climate data-handling to knowledge dissemination

This paper summarizes our work on building a data model and a geovisualization tool that provides access to global climate data: the Global Climate Monitor Web Viewer. Linked to this viewer, a complete set of climate-environmental indicators capable of displaying climate patterns on a global scale that is accessible to any potential user (scientists and laypeople) will be built and published using the same online application. The data currently available correspond to the CRU TS3.21 version of the Climate Research Unit (University of East Anglia) database – a product that provides data at a spatial resolution of half of a degree in latitude and longitude, spanning January 1901 to December 2012, on a monthly basis. Since January 2013, the datasets feeding the system have been the GHCN-CAMS temperature dataset and the Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) First Guess precipitation dataset. Climatologists, hydrologists, planners and non-experts users such as media workers, policymakers, non-profit organizations, teachers or students, can access useful climatological information through the Global Climate Monitor system.     

GNSS基线走向对点位精度影响分析

通过对不同长度GNSS导线实测数据的处理比较,分析了GNSS基线走向变化对点位精度的影响。结果表明,GNSS支导线中各控制点在经度、纬度和高程方向的误差累积与基线走向有关,并随点位经纬度的变化呈现一定的规律。      

太湖水生植被NDVI的时空变化特征分析

为了明确太湖不同生态区水生植被长势的变化规律及其影响因子,利用MODIS传感器提供的NDVI数据,分析了太湖2000年—2015年NDVI的时间及空间变化特征。结果表明:太湖水生植被NDVI存在明显的季节变化和年际变化,NDVI每年最小值出现在冬季,最大值出现在植被生长旺盛的8月或9月,其值可达0.35;太湖全湖NDVI多年平均值为0.1,最大值为0.14,出现在2007年。太湖NDVI的空间差异可将太湖划分为不同的植被类型区,太湖西北部(竺山湾和梅梁湾)NDVI最大值可达0.2,植被类型主要以浮游藻类为主,东太湖区域最大值超过0.6,主要以沉水植被为主;太湖不同区域植被动态特征对气象因子的响应也不尽相同,沉水植物生长与平均气温有显著的正相关关系,而浮游植物区的生长状况受平均风速影响较大。     

时序变差函数特征驱动下的月平均降水空间分布模拟

高精度降水场是水文、气象以及环境分析的重要数据支撑,直接影响相关服务的准确性。传统降水分布模拟大多依赖站点空间维的驱动因素,而忽略了降水时序变化特征对其空间分布的影响。使用2015—2017年中国湖北省83个国家气象观测站点和28个省级观测站点近3 a月平均累积降水资料,通过相关性分析,引入站点降水时序理论变差函数模型的拱高值(C)和块金值(C₀)作为影响因素,使用地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)建立湖北省月平均降水分布模型。结果表明:（1）各站点降水的时序变差函数曲线与降水的季节性基本吻合。站点时序理论变差函数模型中,有25.3%能够在4个月内达到平稳,36.14%在6个月内达到平稳。（2）站点降水时序理论变差函数模型的C和C₀与逐年12月平均累积降水在0.01水平（双侧）上显著相关,平均相关系数分别为0.745和0.526,大于地理位置和高程对降水的影响。（3）引入C和C₀ 有助于提升GWR模型的整体拟合优度和插值精度。对比仅使用经纬度的GWR模型和引入时序理论变差函数特征的GWR模型,3 a平均整体拟合优度从0.852提升至0.912。验证集站点插值精度评价显示,3 a绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差下降幅度均大于60%。因此,引入时序理论变差函数特征的时空GWR模型能够获得较高精度的降水模拟结果,更适合具有丰富历史降水资料地区的降水空间分布估算。     

临近空间大气参数误差特性分析

为定量分析临近空间大气环境参数的准确性,利用10年以上的TIMED和ENVISAT卫星探测数据,以及根据理想气体状态方程和地转风公式计算出的密度和风场结果,统计得到大气温度、密度、纬向风、经向风和合成风的分布,并与中国参考大气开展对比验证,分析中国区域内临近空间大气参数误差随高度、纬度和经度的季节变化规律,对于临近空间卫星数据应用、环境特性分析和气象保障具有重要意义。研究表明:温度偏差在55 km高度以上的春季和秋季沿纬向逐渐减小,密度偏差随高度降低逐渐增大,沿经向在30 km高度以下存在偏差较大的经度带。纬向风偏差在夏季随高度的变化特征明显不同,沿纬向在40—70 km高度逐渐减小;经向风偏差在40 km高度以下沿纬向均匀分布,且季节性差异较小;合成风偏差随高度的震荡特征明显,沿纬向在秋季的40—60 km高度先减小后增大,沿经向在春季的30—45 km高度呈不断减小趋势。     

基于2.5维面的气象数据可视化技术——以风场数据显示为例

根据2.5维面的设计思想及曲面可视化的方法,结合部分气象数据信息具有相同的经纬度范围和海拔高度的特点,构造了基于温度和可降水量的2.5维面,并重点提出在2.5维面上进行风场流线可视化的方法。实践证明,应用2.5维面分析气象数据在一定程度上平衡了运算量和可视化结果之间的矛盾,对地理环境气象数据的分析和比较有帮助作用。     

Linux Shell在电离层TEC格网数据提取和分析中的应用

电离层延迟误差是卫星导航和定位中不可忽略的重要误差,全球电离层总电子含量(TEC)格网数据因其将全球按规则的经纬度格网化,并给出了相应格网点的电离层TEC值,从而为用户使用提供了极大的便利．本文基于Linux Shell脚本编写简单、快速和容易维护等优点,利用Shell脚本对电离层TEC格网数据进行提取和分析处理,主要包括全球和自定义区域电离层TEC数据提取、均值计算、格网经纬度互差计算、最值提取等应用,可为基于全球电离层格网(GIM)数据对全球或区域电离层TEC周年变化、季节变化、周日变化规律以及时空变化特性等相关规律的分析研究提供一定的参考.      

基于WebGISGeocoding搜索与Lambert变换的研究与实现

针对项目平台系统开发中遇到的批量POI（PointofInterest）数据与平台地图进行匹配的问题进行分析与研究．通过地理编码对经纬度进行搜索,并建立经纬度与Lambert投影变换的数据模型。运用C#语言进行实现验证,并完成批处理经纬度搜索与投影变换的功能。最终将覆盖全国范围内所有POI坐标数据与平台地图成功匹配,满足了项目的需求,也使平台开发的功能得以进一步加强,为平台支持多分辨率、多尺度、多投影的全球空间数据提供了技术积累。