基于地理探测器的中国亚热带北界探讨

暖温带与亚热带的分界线,是自然区划中一条重要的自然界线,它的划分问题曾引起诸多学科学者的争论。由于早期综合自然区划研究多以定性、专家集成方法为主,同时区划目的、使用指标等多有不同,导致不同学者所划分的自然区多存在一定的差异。本文基于空间分异性思想,使用地理探测器定量探测气候指标对中国亚热带北界的影响,选择其中q值较大的指标如日均温≥0℃天数、最冷月1月均温、年降水和湿润指数等作为主导因子并参考植被、土壤数据探讨亚热带北界界线的位置。结果表明：① 地理探测器法可以快速、准确地筛选自然区划的主要气候指标,并确定分界线的准确位置,提高了自然区划研究的技术水平和区划界线的客观性。② 使用地理探测器划分的新界线在研究区西部位于秦岭南坡1000~1600 m的位置,与以往界线相比略偏南;在研究区东部河南东部、安徽北部比以往界线略偏北。在保持自然要素完整性的同时,新界线具有更大的q值,表明新界线可以很好的反映暖温带与北亚热带2个区划带之间的差异,划分结果具有合理性。     

青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究

山体效应不仅对气候产生重大影响,也对区域地理生态格局有深远影响,尤其是它对山地垂直带分布和结构类型等的影响已经为地理学家和地植物学家所认识。目前相关研究主要集中在山体效应定量化方面,缺少不同山地山体效应的对比研究,因此对山体效应的区域差异性了解不足。本文选择欧亚大陆上具有明显山体效应的两个山地青藏高原和阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线和DEM数据以及基于MODIS地表温度估算的青藏高原和阿尔卑斯山气温数据等,通过对比分析青藏高原与阿尔卑斯山相同海拔高度上的气温以及林线分布高度等来探讨两个山地的山体效应差异性。分析结果表明青藏高原的山体效应比阿尔卑斯山更为强烈,表现为：① 由于山体效应影响,在相同海拔高度上（4500 m）,青藏高原内部气温远高于阿尔卑斯山的气温,尤其是在最热月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高10~15℃,在最冷月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高5~10℃。② 由于山体效应影响,青藏高原内部林线也远高于阿尔卑斯山内部林线,约高2000~3000 m。本研究将为山体效应的影响因素分析奠定基础,同时对于揭示欧亚大陆山地生态系统格局具有一定的科学意义。     

防浪建筑物影响下珊瑚礁海岸波浪传播变形试验

通过测试一系列不规则波工况研究了防浪建筑物存在下珊瑚礁海岸附近短波、低频长波和增水的变化规律,并对比了防浪建筑物的不同位置情况。分析结果表明：波浪在沿礁传播过程中,短波波高沿礁坪持续衰减,低频长波波高沿礁坪逐渐增大,波浪增水则沿礁坪基本保持不变;海岸附近短波随着防浪建筑物与礁缘距离的变大而减小,低频长波则在防浪建筑物处于礁坪后部时达到最大,防浪建筑物位置的变化对于礁坪波浪增水的影响可以忽略。通过理论分析证明了珊瑚礁地形上低频长波是由于群波破碎造成的破碎点移动而产生的;当特定波况作用于特定位置的防浪建筑物时,低频长波在礁坪上会发生一阶共振效应导致其能量在海岸附近达到最大值。     

春季西沙永乐龙洞浮游植物的昼夜垂直分布特征

南海永乐龙洞位于西沙群岛永乐环礁,是迄今为止发现的最深的海洋蓝洞,水文环境及理化因素特殊,90 m以下水体为无氧环境。为研究永乐龙洞浮游植物的群落组成及其昼夜变化,于2017年3月在龙洞、潟湖及外礁坡进行浮游植物样品采集。研究结果表明:龙洞内叶绿素a浓度呈现随深度先增大后减小的趋势,日间浓度最大值层出现在40 m层(0.42μg/L),夜间则出现在20 m层(0.59μg/L)。永乐龙洞微微型浮游植物丰度介于1.1×10^3~5.1×10^4 cells/mL。聚球藻在上层水体占优势(0~20 m),40 m以下水层原绿球藻丰度对微微型浮游植物丰度贡献率最大(90%以上),微微型真核浮游植物丰度在整个水体都较低(除20 m层)。微微型浮游植物昼夜存在明显差异,夜间其丰度最大值层为20 m层,日间则上移至表层。本研究共记录微型和小型浮游植物5门41属55种(含未定种)。其中,硅藻门25属34种、甲藻门12属15种、金藻门1属1种、蓝藻3属、隐藻1属。微型和小型浮游植物丰度介于3.3×10^2~9.8×10^4 cells/L。甲藻丰度对浮游植物总丰度贡献率最大,其次是硅藻,隐藻和蓝藻丰度仅在少数水层占优势。微型和小型浮游植物昼夜变化明显,夜间丰度最大值层为20 m层,日间则出现在40 m层。微微型、微型和小型浮游植物垂直分布与叶绿素a浓度垂直分布一致性高。龙洞浮游植物的种类数和丰度高于潟湖和外礁坡。     

春季南黄海、东海浮游植物群落结构与环境因子

2017年春季(04-20—05-09)在南黄海和东海海域(119°30′～125°00′E,26°00′～36°00′N)67个站位进行水文、化学和生物的综合调查,使用水采方法研究调查海域的浮游植物群落结构,并将群落数据与环境因子(温度、盐度和营养盐)进行相关性分析。调查中共鉴定出浮游植物4门55属146种,主要由硅藻和甲藻组成,还有少量的金藻和蓝藻,生态类型以温带近岸性和广布性物种为主。优势物种组成方面,南黄海和东海海域存在差异,其中南黄海海域优势物种为诺氏海链藻(Thalassiosira nordenskioldii)、太平洋海链藻(Thalassiosira pacifica)、微小原甲藻(Prorocentrum minimum)和具槽帕拉藻(Paralia sulcata)等,东海海域优势物种为柔弱伪菱形藻(Pseudo-nitzschia delicatissima)、具槽帕拉藻(Paralia sulcata)、柔弱角毛藻(Chaetoceros debilis)和具齿原甲藻(Prorocentrum dentatum)等。调查区浮游植物细胞丰度为(0.07～547.87)×10~3个/L,平均值为29.45×10~3个/L,高值区集中在南黄海中部和闽浙沿岸区域,其中在南黄海中部的10～30 m水层发生硅藻水华。与环境因子的相关性分析表明,南黄海海域浮游植物细胞丰度与硅酸盐和磷酸盐浓度呈现显著正相关性,与其他环境因子相关性不明显;东海海域浮游植物细胞丰度与温度和盐度呈现显著负相关性,与硅酸盐、铵盐和硝酸盐浓度呈现显著正相关性。调查区香侬-威纳多样性指数介于1.05～4.86,平均值为2.48,高值区出现在调查区的北部近岸区域;Pielou均匀度指数介于0.02～0.97,平均值为0.57,高值区集中在南黄海北部近岸区域和东海外侧区域。     

基于SWAT模型的森林分布不连续流域水源涵养量多时间尺度分析

为解决森林分布不连续流域森林水源涵养功能及其多时间尺度特征的定量评价问题,根据分布式水文模型（SWAT）的特点,提出了反映森林斑块空间分布的水文响应单元划分方法,以及基于水量平衡法的森林不连续分布流域森林水源涵养量计算公式。以东南沿海的晋江流域为例,构建了2006年土地利用条件下的日时间步长SWAT模型,统计分析了2002—2010年降水条件下森林水源涵养量的时空变化规律。结果表明：① 构建的晋江流域SWAT模型精度较高,面积阈值为零生成的水文响应单元比较准确地反映流域森林斑块分布,提出的森林水源涵养量计算公式适用于森林空间分布不连续流域森林水源涵养量的多时间尺度分析,为流域森林水源涵养功能评价提供了一个新的方法。② 晋江流域森林水源年涵养量271.41~565.25 mm;月涵养量-29.15~154.59 mm;日尺度的极端降水期皆为正值,极端枯水期都为负值。表明年际之间不存在森林水源涵养的蓄丰补枯调节作用,但在年内的部分月份得到体现,而日尺度的森林蓄丰补枯功能充分发挥。从而揭示了不同时间尺度森林水源涵养量及其蓄丰补枯功能的差异。     

非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局

旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数（SPEI）和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数（NSPEI）并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明：① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%（2177个站点）。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。     

人类世可持续发展背景下的远程耦合框架及其应用

在全球一体化进程不断加深的背景下,国家与地区之间的联系日益紧密,产生了一系列跨国家、跨地区、多尺度的社会—经济—环境影响,远程耦合（Telecoupling,社会、经济、环境的远距离相互作用）科学概念和综合框架的提出为解决上述问题提供了新方法和新途径。为更好促进远程耦合综合框架的正确使用和规范推广,本文系统解析了远程耦合综合框架,厘清各组成部分的定义和功能,梳理了框架的应用现状;通过对3个中国典型案例的阐释,展示了远程耦合综合框架的使用方法、结果分析及由此得出的科学意义和政策价值;最后描述了远程耦合综合框架使用中需要重点关注的问题,并对其应用前景进行了展望。远程耦合综合框架的推广应用有助于以跨国家、跨地区、多尺度的视角,重新审视多个人类与自然耦合系统的相互作用,揭示隐藏的远距离地理空间作用的科学价值,服务于有关政策的制定和实施,促进全球社会、经济、环境的可持续发展。     

不同法截面子午线椭球衔接的研究及应用

为了满足高速铁路线路控制网的投影长度变形值不大于10 mm／km的要求,将长线工程线路分成多段并建立各自的法截面子午线椭球．针对相邻法截面子午线椭球的衔接问题,提出交点法线重合的方法,实现椭球变换之后交点位置的一致性,解决线路的衔接问题,从而大大加强法截面子午线椭球理论在工程线路弯曲性、复杂性及长度的适用性．      

复杂卫星图像中的小目标船舶识别

船舶作为海上的重要目标,实现对船舶自动识别有重要的意义。针对卫星图像中云雾、海岸背景等复杂海情对船舶识别带来的干扰,以及小目标船舶高漏检率问题,本文提出一种多尺度深度学习模型训练策略,在此基础上构建了一种船舶识别的深度学习网络,该网络可分为多尺度训练、特征提取、生成目标建议区域、船舶分类这4个部分。首先,采用多尺度的训练策略,将多尺度的船舶样本送入网络中进行训练,这样在训练样本中加入了大量小目标船舶的样本,使网络充分提取到小目标船舶的特征;其次,通过卷积神经网络对目标船舶进行特征自适应提取;然后,目标区域建议网络可依据卷积神经网络提取到的特征,在图像中找到感兴趣目标区域,即框定船舶的位置;最后,通过多个全连接层的组合,将高维特征映射到一个4元组中,再运用分类函数输出每一类船舶的概率值,概率值最大的则为该船舶的类别。同时为解决云雾遮挡和海岸背景的干扰,采用了一种负样本增强学习的方法,在样本数据集中加入了大量只含有云雾和海岸背景的图片,进行负样本扩充,增强网络模型对云雾及海岸背景的特征学习能力,以此解决复杂海情的影响。实验结果表明,所提方法有效解决了复杂海情条件下的船舶识别难,以及小目标船舶识别难的问题,实现了复杂海情条件下的船舶识别。同时,与现有成熟的深度学习目标识别算法相比,本文算法的精确度和召回率分别提升了6.98%和18.17%,所训练的模型具有良好的泛化能力和鲁棒性。