近30年甘肃省气温时空变异分析

基于ArcGIS Analyst平台,采用协同克里格(CoKriging)插值方法,对1979—2008年甘肃省旬平均气温进行了空间插值,得到1km×1km各旬的平均气温表面数据。第36旬气温插值结果的平均误差、均方根误差、平均标准差、标准化平均误差和均方根标准差的平均分别为-0.00046,1.998,1.809,0.0035和1.087℃。利用插值计算结果和气象站观测数据,分析了旬、月和年平均气温的时空变异特征。结果表明,空间上东南部地区的气温变异较小,其他地区的变异较大;时间上第23-24旬、第24-26旬、第25-27旬、第33-35旬和第34-36旬的平均气温呈平稳下降趋势,第4-6旬、第5-7旬、第6-8旬、第7-9旬和第8-10旬的平均气温呈平稳上升趋势,7月气温呈不显著下降趋势,3,5和10月的平均气温略呈上升趋势。1979—2008年甘肃省的年平均气温为8.05℃,3年滑动平均最低气温(1983—1985年)为7.13℃,最高气温(2005—2007年)为8.82℃,气温上升趋势较为明显。     

黑龙江省作物长势与气候因子关系的研究

利用黑龙江省34个气象站1998～2006年旬平均气温、旬降水数据与1998～2006年5～9月的连续135旬的SPOT-VEGETATION卫星资料,对黑龙江省作物长势与气候因子关系进行研究。并通过NDVI与旬平均气温、旬降水之间零时滞偏相关分析和旬时滞间隔偏相关分析,得出现阶段黑龙江省作物长势与温度、降水的定量关系。     

近51 a安阳市降水特征分析

利用EOS/MODIS的250 m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主成分反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

新疆地区多时相MODIS-NDVI数据主成分分析

利用EOS／MODIS的250m卫星遥感数据,对新疆2010年全年36个旬的数据,用最大值合成方法将每3旬NDVI数据合成每月NDVI数据,对每月NDVI数据进行主成分分析,提取了不同主成分分量,分析了不同主分量累积方差。结果表明,主成分变换的前4个主分量包含了大部分信息：第一主分量反映了NDVI在全年的空间分布和累积值。第二、三、四主分量反映的是冬夏、春夏、春秋等季节性的变化情况。     

气象卫星遥感地表温度推算近地表气温方法研究

气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模式或模型中的一个非常重要的近地表气象参数.多年来气温数据以离散的常规气象站点观测为主,连续分布的格点气温数据则以站点资料插值而得到,分辨率低,无法反映地形等下垫面因素对局地气温的影响,在农业气候区划等研究中具有一定的局限性.随着卫星遥感地表温度算法的日趋成熟,为探讨卫星遥感地表温度数据在气温观测中的可能性和可行性,利用全中国2340个站点1998 2007年的逐旬平均最高气温数据,以及相应时段的NOAA/AVHRR旬最高地表温度数据,以线性回归及拟合模型为主,通过考虑植被指数、土地覆盖类型、季节、风速、气压、降水等各类影响因子,建立了旬最高地表温度与旬平均最高气温间的推算模型,并利用未参与建模的2002-2003年的常规气象站点气温数据,同时与推算气温和插值气温结果进行对比分析.结果表明,利用卫星遥感地表温度数据推算的旬值气温数据可取得较高的精度,尤其在地形复杂地区以及站点稀疏地区精度明显高于插值气温结果.     

基于集合经验模态分解的新疆地区温度场预测评估

综合运用经验正交分解法(EOF),集合经验模态分解(EEMD)和最小二乘支持向量机（LS SVM）,构建新疆地区候平均温度距平场预测模型。采用EEMD分别对经过EOF分解得到的前3个模态的时间系数进行分解,对分解得到的结果运用最小二乘支持向量机进行预测并重构得到了各个时间系数的预测结果,将时间系数预测的结果与空间场重构得到了候平均温度距平场的计算结果,在候平均的基础上计算得到了旬平均的结果,在旬平均的基础上计算得到了月平均的结果。通过采用距平相关系数(ACC〖WTBZ〗),预报技巧(SS)〖WTBZ〗和同号率对结果进行评估显示,对于候平均预测,其在前20候内的预测较为理想,平均ACC〖WTBZ〗达到了0.32,平均SS〖WTBZ〗达到了0.70,平均同号率达到了0.80。对于旬平均的预测,其在前10旬内较为理想,10旬以内平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.50。对于月平均的预测,3个月的预测平均ACC〖WTBZ〗达到了0.50,平均SS〖WTBZ〗达到了0.50,平均同号率达到了0.80。3个月内的短期气候预测具有较高的水平。     

煤矿瓦斯浓度与气象因子相关分析及预报模型

对山西省大同市地方煤矿1979~1997年发生的90起重大典型事故案例进行分析,发现瓦斯事故是发生次数最多,占事故总数的33%,而其造成的灾害也最重。瓦斯浓度的高低与气象因子具有一定的相关性,通过统计计算,得出了旬瓦斯浓度与旬气温、旬气压的相关关系,建立了旬瓦斯浓度预报模型和逐日瓦斯浓度等级预报模型,预报拟合率和试报效果较好。利用该研究成果,结合中短期天气预报,可以提前预报瓦斯浓度的变化趋势,对于搞好煤矿安全生产的管理,及时加大通风,减少事故发生具有重要意义。     

陕西省农业气象情报自动化服务系统

依据气象旬（月）报电码（ＨＤ—０３），利用计算机技术，选用Ｔｏｒｂｏｃ和Ｄｂａｓｅ－Ⅲ程序设计，实现了省级气象旬（月）报的自动翻译、统计、数据存储和管理。     

乌鲁木齐地区生长季NDVI序列影像的植被覆盖变化分析’

应用EOS／MODIS—Terra卫星数据,按照NDVI(归一化植被指数)最大值合成法计算了乌鲁木齐地区2007、2010年生长季逐旬植被NDVI序列,得到植被长势演变图和植被指数分布基础数据,结合气象资料和南山中山带牧草监测站实测数据,分析了NDVI在乌鲁木齐地区的变化特点及其与气候因子的关系。结果表明：气温、降水是NDVI变化的主要驱动因子,但植被对于气候因子的响应普遍存在滞后性。乌鲁木齐地区NDVI旬最大值总体变化在0．46～0．83范围内。与近10 a中植被长势最好的2007年同期数据比较,2010年春季植被指数比2007年推迟4旬达到0．7以上,表明植被发育期比2007年推迟10～15 d;秋季植被指数7月中旬就出现下降拐点,表明植被发育期比2007年提前4旬进入种子成熟、黄枯期或停止生长。以上结论与南山中山带牧草监测站实测结果相符。     

基于大气降水的华北地区土壤湿度预测模型

基于引入随机变量的机理性模型方法,利用华北地区2000—2008年气象台站观测数据,以大气降水为随机变量,并考虑其延迟效应,利用回归方法建立了预测时效为1旬的土壤相对湿度预测模型。利用预测率和干旱等级预报精度两个评价指标,结合2009年土壤湿度实际观测数据,验证了预测模型预报率均在90%以上,绝大部分站点的干旱等级预报精度均在70%以上,得出该预测模型在华北地区应用的合理性,从而建立了一套客观、动态的土壤湿度预测方法,有利于及时掌握农田旱情程度和分布,主动采取防旱、抗旱应对措施。