基于OMI的亚洲地区对流层NO2高分辨率反演产品POMINO v2.1及其与其他产品的定量对比

对流层二氧化氮(NO₂)是一种重要的痕量污染气体。现有基于OMI卫星探测器、覆盖亚洲地区的NO₂公开产品QA4ECV、OMNO2和POMINO受到广泛使用,然而对于这3个产品的差异的定量认识仍然不足。我们将前期开发的POMINO产品进行了改进和优化,更新至v2.1并将反演区域扩大至覆盖东亚、东南亚和南亚大部分地区,随后定量分析了QA4ECV、OMNO2 v4和POMINO v2.1对流层NO₂垂直柱浓度在2015年—2020年在不同采样条件下的异同。结果显示,POMINO版本的更新对自身NO₂柱浓度反演结果的整体影响较小(<10%)。当3个产品均基于POMINO v2.1进行一致采样时,产品之间在整个亚洲区域的平均差异约为10%,在京津冀等污染地区的差异最高可达40%。3个产品均显示,京津冀地区NO₂柱浓度在五年间下降了约30%,而长三角地区的变化趋势较小。当3个产品进行分别采样时,POMINO v2.1的有效数据量比其他两个产品增加了11%—44%,特别是更好地保留了重...     

基于多源数据融合预测沉降的方法

基坑施工过程中主要有地表沉降、地下管线沉降、锚杆应力、支护桩顶位移、支护桩体位移5项沉降监测项目,因此,沉降预测对评价基坑稳定性至关重要。由于5项监测项目之间互相关联、互相影响,因此,可通过灰色模型GM(1,N)融合其他几种监测项目的多源数据,实现对沉降数据的预测。通过实例计算,基于灰色模型GM(1,N)融合多源数据的方法适用于地下管线、锚杆应力和支护桩身3种数据的沉降预测。     

基于OMI卫星数据的对流层O3柱总量时空分布特征分析

利用OMI卫星数据分析了2008-2017年全球及我国O_3柱总量浓度空间分布特征和长时间序列变化,总结了地形、人口密度、城市扩张和前体物NO2等因素对中国地区O_3柱总量浓度产生的影响。结果表明,全球O_3柱总量高浓度区主要位于中低纬度且季节性差异十分显著,冬季的含量相对较低,夏季的含量相对较高。中国地区由于独特的地形条件、渐增的人口数量和稳步增长的经济发展趋势,中国O_3柱总量浓度具有东南高西北低的分布格局,且含量在逐年降低。通过对流层NO2浓度与O_3柱总量浓度的拟合结果发现,前体物NO2对O_3的生成和分布具有重要影响。     

用太阳光谱遥测大气污染气体NO_2的含量

利用地面可见光 (4 30— 45 0nm)波段的太阳光谱和大气上界的参考太阳光谱 ,反演出大气中NO2 的柱总含量 ,得到了该地区上空NO2 含量及其变化 ,其变化与当地环境监测站用常规法测量的NO2 浓度的变化基本一致。该文介绍了测量仪器、测量原理和部分测量结果     

地铁沉降数据的时间序列分析与研究

基于平稳时间序列的分析理论,对西安地铁五路口站的地质沉降数据进行平稳化处理,确定预测模型和误差残差值。研究结果表明,原始观测值与拟合值的残差在合理范围内,时间序列模型可以对短时间内的沉降量做出预测,具有良好的短期趋势预测效果。     

Sentinel-2数据的冬小麦地上干生物量估算及评价

作物生物量快速精确的监测对于农业资源的合理利用与农田的精准管理具有重要意义。近年来,遥感技术因其独特的优势已被广泛用于作物生物量的估算中。本文主要针对不同宽波段植被指数在冬小麦生物量(文中的生物量均是指地上干生物量)估算方面的表现进行探索。首先利用欧洲空间局最新的Sentinel-2A卫星数据提取出17种常见的植被指数,之后分别构建其与相应时期内采集的冬小麦地上生物量间的最优估算模型,通过分析两者间的相关性与敏感性,获取适宜进行生物量估算的指数。最后,绘制了研究区的生物量空间分布图。结果表明,所选的植被指数均与生物量显著相关。其中,红边叶绿素指数(CI_(re))与生物量的估算精度最高(决定性系数R~2为0.83;均方根误差RMSE为180.29 g·m~(–2))。虽然相关性较高,但部分指数,如归一化差值植被指数(NDVI)等在生物量较高时会出现饱和现象,从而导致生物量的低估。而加入红边波段的指数不仅能够延缓指数的饱和趋势,而且能够提高反演精度。此外,通过敏感性分析发现,归一化差值指数和比值指数分别在作物生长的早期和中后期对生物量的变化保持较高的敏感性。由于红边比值指数(SR_(re))和MERIS叶绿素敏感指数(MTCI)在冬小麦全生长季内一直对生物量的变化保持高灵敏性,二者是生物量估算中最为稳定的指数。     

基于线性参照系统的高铁沉降数据集成模型

针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用Arc Engine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。     

高层建筑沉降数据的组织与管理模式探讨

为了保证建设期间的施工安全及竣工后建筑物的安全使用,必须按照相关规范对其进行沉降观测,其周期长、数据量大,如何更高效地对沉降观测数据进行组织和管理,已经成为当前沉降观测工作的重点之一,本文对其数据的组织与管理模式进行了探讨,并尝试采用B/S+SQL Server的方案。     

基于Sentinel-5P卫星数据的黑龙江省NO2浓度监测研究

随着经济快速发展和城市化进程不断加快,大气污染日益严重,开展大气环境监测具有重要现实意义。本文基于TROPOMI(哨兵5P)卫星数据,对大气中的氮氧化物进行了大范围连续监测。研究结果表明：黑龙江省NO₂浓度分布呈现出明显的南北差异,NO₂浓度较高地区主要分布在人口稠密、工业较为发达的南部地区,而北部地区人口较少,森林资源较为丰富,空气条件较好,NO₂浓度较低。     

基于CryoSat-2数据的海冰厚度估算算法比较

以北极为研究区,使用CryoSat-2数据,利用现有海冰厚度卫星测高研究中4种主流算法(Laxon03算法、Kurtz09算法、Yi11算法和Laxon13算法)分别对北冰洋海冰厚度进行估算,并将估算结果与研究区IceBridge机载激光测高冰厚数据进行了比较,探索各算法海冰厚度估算的差异,寻找最优的估算算法,为估算长时序海冰厚度提供基础和参考。结果表明,4种算法估算的海冰厚度空间分布较为一致,但不同算法估算的结果差异较大,可达0.476 m;4种算法估算结果大小依次为Laxon03算法、Yi11算法、Laxon13算法、Kurtz09算法;4种算法估算的平均海冰厚度差异,在北极波弗特海海域最大,其次是北极中心海域、格陵兰和挪威海;Laxon13算法估算结果相对于IceBridge观测结果与其他算法相比,具有最小的平均偏差和均方根误差,是卫星测高估算海冰厚度的最优算法。     

局部地区对流层大气垂直干延迟的模型改正

干延迟的精确确定对GPS气象中解算可降水分含量有很重要的作用。根据武汉和探空站Kingspark的探空资料,计算了这两地的实际干延迟量。在这些资料的基础上,用回归分析的方法对这两地的干延迟算式进行了建模和分析,发现该算式的精度优于其他模型。     

北部湾经济区陆海统一似大地水准面精化关键技术研究北大核心CSCD

针对北部湾经济区生态文明建设、海洋资源利用和海洋应急救援事件处置等缺乏统一的陆海高程基准等难题,本文首先利用广西北部湾经济区2764项重力数据和8项GNSS水准数据,应用第二类Helmert凝聚法,反演得到广西北部湾海域及沿大陆海岸线向内陆延伸约15 000 km^(2)区域内置信度较高的重力似大地水准面;然后参考重力场选取EIGEN6C4模型,重力似大地水准面对比8项GNSS水准资料,其精度达2.2 cm;最后采用球冠调和分析方法,将2′×2′格网似大地水准面精度提高至1.6 cm,并将陆地高程基准传递到广西北部湾海域及其海岛上,实现该区域陆海高程基准的统一。     

基于GGOS Atmosphere数据的ZHD模型精度分析

对流层天顶干延迟(ZHD)建模是对流层延迟建模的一个重要组成部分,由于ZHD变化较为规律,因此,通常用模型来表达。而对流层天顶湿延迟(ZWD)变化不规则且随机性大,所以在GNSS处理中将它作为一个未知的待估参数。不精确的ZHD模型,会影响到ZWD估算的准确性,因此,选择精确合理的ZHD模型具有重要的意义。传统无线电探空仪数据获取的ZHD由于不能覆盖全球所有位置,尤其是海洋地区,而且在特殊天气使用也受限。为了更能全面反映ZHD模型的精度,本文尝试使用GGOS Atmosphere数据比较分析3种经典ZHD模型、即Saastamoinen模型、Hopfield模型和Black模型。通过对全球范围内的657个站点且时间覆盖长达5年的GGOS Atmosphere数据进行比较分析,我们得到以下结论:Saastamoinen模型优于Hopfield模型和Black模型,Saastamoinen模型的ZHD的精度可以优于1.5 mm。因此,在GNSS用户使用ZHD模型时,Saastamoinen模型可以作为使用模型。具体可以应用到GNSS大地测量学、GNSS车辆导航定位以及GNSS气象学。     

多源数据支持下的森林地上生物量估算方法

以Landsat8 OLI（operational land imager）为遥感数据源,森林资源二类调查和地理国情数据为主要辅助数据,对森林地上生物量（aboveground biomass,AGB）进行了反演和估算。以安徽省金寨县的天然林为研究对象,通过计算覆盖研究区Landsat8 OLI的光谱、纹理和地形特征,利用森林资源二类调查、地理国情普查与监测和外业调查数据建立AGB定量反演模型,以此为基础分析了不同特征对于AGB估算的影响。结果表明,基于所采用的方法得到的金寨县的森林地上生物量,最优反演模型的实测值与估算值相对误差为0.708 718,均方根误差为1.318 983,精度较高。依据该模型计算得到金寨县的生物总量为4 723 728 530 t,结果与实际情况符合。该研究对AGB定量反演和研究所采用的方法对于大范围监测森林资源具有可用性。     

基于半参数模型的滑坡段数据估计与预测

在滑坡段数据的参数平差模型的基础上,通过在模型中增加表示模型误差或系统误差的非参数分量,将半参数模型的估计理论应用到滑坡段参数估计与预测中,分离出数据中的系统误差,给出了滑坡稳定系数的预测公式;并以云阳-奉节长江顺层岸滑坡段实测数据为例,将半参数估计方法与最小二乘方法进行了比较分析,验证了半参数估计方法应用到估计和预测滑坡段数据的可行性和有效性。     

基于MODIS数据的小麦生物量估算模型研究

地表生物量对农作物估产、植被长势评估具有很重要的意义。随着遥感技术的发展与应用,遥感为生物量估算提供了一种新的手段。本文以唐山市为例,利用小麦种植区的MODIS遥感影像数据和同期野外调查获得的16组32个生物量数据,对比分析了归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)与小麦生物量多个回归方程的相关系数,进而建立了NDVI、EVI与小麦生物量的线性回归模型。结果显示,使用MODIS数据的植被指数能够很好地对研究区地上生物量进行估算,其中使用EVI的三次函数模型拟合精度最高,并且对每组数据进行平均处理会使模型精度进一步提高。     

基于ANUSPLIN的小兴安岭地区降水格点数据空间插值

在全球变化研究中,高分辨率、网格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气模型等相关研究的重要参数.本文以黑龙江省小兴安岭地区为研究对象,采用ANUSPLIN空间插值方法,利用该区域69个地面降水月值0.5°×0.5°格点和1 km空间分辨率DEM,对逐月降水进行了空间插值,使用广义交叉验证方法和多个评估指标进行了误差分析和精度评价,进一步分析了2020年小兴安岭地区降水月值的时空特征.结果表明:TVTPS4模型具有最优插值精度和区域适用性;降水具有阶段性和季节性,以及地域分布差异特征.本研究成果可为复杂地形地貌的气象要素精细化研究,以及区域可持续发展科学决策提供参考.     

基于GPS数据的川滇地区地壳水平运动研究

利用川滇地区2011-2013年年积日206-220 d共计45 d的陆态网络站点的GPS观测数据,得到川滇地区基于ITRF2008的两期水平运动绝对速度场;经分析川滇地区近3年地壳水平运动较为显著,整体呈SE向且有增强趋势。利用单点基准得到相对水平运动速度场,相对于LHAZ站,川滇地区整体上呈现显著SW向运动,顺时针旋转向印度板块。相对于区域内部站点SCSM和YNYM,川滇地区不同区域呈现出相异的运动趋势。     

Estimation of Partial Pressure of Carbon Dioxide and Air-Sea Fluxes in Hooghly Estuary Based on In Situ and Satellite Observations

An empirical model is developed and used with remotely sensed predictors: sea surface temperature (SST) and chlorophyll-a concentration (Chl-a), to compute surface water partial pressure of carbon dioxide (pCO_2w) and air-sea fluxes of CO₂ in the Hooghly estuary and its adjacent coastal oceans. In situ observations used here were based on measurements carried out in this region during winter and summer periods in 2008. The estimated pCO_2w compares well with the in situ observations at root mean square error ±18 μatm. In winter, estimated pCO_2w ranges between 320 and 500 μatm with large values (>400 μatm) on the south-western and south-eastern flanks of the coastal domain and lower values (340–375 μatm) on the main-channel. In summer, it remained spatially uniform at 450 μatm. Extrapolation of the results over the study region based on the Moderate Imaging Specroradiometer (MODIS) measured SST and Chl-a suggests that the region is a strong source of atmospheric CO₂ during the summer with net release of 0.095 Tg C year^?1 (equivalent to mean flux of 90 molC m^?2 year^?1) and is a weak source during the winter with net release of 0.006 Tg C yr^?1 (0.5 molC m^?2 year^?1) from the geographical extent of 6000 Km² area.