海-气CO2通量实测数据通量计算中误差传递模拟与敏感性分析

海-气CO₂通量估算模型中参数的可靠性是决定模型可靠性的重要因素, 也决定了模型估算结果的可靠性, 因此开展海-气CO₂通量计算模型中误差传递规律与敏感性分析, 对模型参数端元因子的误差控制, 提高模型预测精度和降低不确定性十分重要。但由于模型中参数众多, 且各种参数间彼此相互影响, 使得误差传递过程与敏感性分析十分复杂困难。本文在海-气界面CO₂通量观测建模过程详细分析的基础上, 以海-气界面CO₂分压差的经典通量计算模型为基础, 以实测数据通量计算过程为例, 针对模型中的参数变量, 在假设参数变量的误差正态分布的前提下, 利用Monte Carlo手段分析各参数变量的误差在模型中的传递规律, 并将单因子扰动试验法用于海-气界面CO₂通量建模的参数敏感性分析。模拟和分析结果表明:CO₂通量计算过程中误差经模型传递后的分布规律存在正态分布、指数分布等多种形式;气体交换系数对通量计算结果的敏感性最大, 通量估算中的风速和表层海水温度是必须进行精度控制的关键参数。     

1974～2007年若尔盖县湿地变化研究

选取1974～2007年期间的5期多源遥感影像数据作为数据源,在解决多源遥感影像(MSS、TM、ETM+和CBERS影像)和多时相(1月、6～9月)影像数据的遥感分类问题上,以模糊物元理论来解释多数据源和多时相数据之间的关系,设计关联函数概率转化的多源遥感数据分类物元模型,利用该模型得到了若尔盖县湿地区1974～2007年期间的地物类型分布,并进行了变化检测和概率修正算法处理,揭示了1974～2007年若尔盖县湿地变化特征.2007年,若尔盖县各类型湿地的面积占湿地总面积的比例分别为河流和湖泊1.37％、泥炭沼泽4.23％、沼泽化草甸9.91％和湿草甸6.04％.1974～2007年期间,若尔盖县的河流和湖泊、泥炭沼泽、沼泽化草甸和湿草甸的面积在减少,以旱生植物为主的中、低覆盖度草地、居民点、建筑用地和沙地面积在增加.泥炭沼泽主要向沼泽化草甸、湿草甸演替.人为因素则是在较短时间尺度上影响湿地变化的主要驱动力.不确定性问题仍是遥感分类与变化检测存在的主要问题.     

基于GOCI影像的长江口及其邻近海域CDOM遥感反演及其日内变化研究

采用静止轨道海洋水色卫星（GOCI）数据对长江口及其邻近海域有色溶解有机物（CDOM）反演。以QAA-CDOM算法为基础,根据实测数据,利用BP神经网络模型来拟合QAA-CDOM算法中需要针对长江口水体进行优化的悬浮颗粒后向散射系数b_bp与吸收系数a_p的关系,从而准确估算CDOM的浓度。结果表明,反演结果准确度较高,平均相对误差为0.35。基于GOCI日内连续成像的优势,选取2014年3月15日8景GOCI影像,利用优化后的QAA-CDOM-BP算法,对长江口及其邻近海域CDOM的日内变化进行反演和分析,得到的变化规律如下:长江口及其邻近海域的CDOM日变化主要受潮流、长江径流等共同影响。长江口内CDOM浓度在涨潮期高于退潮期,由于受长江冲淡水的作用,CDOM从口外往外海区呈现逐渐递减趋势。     

不同地形与取样数的Kriging插值精度对比研究——以舒城县土壤全氮空间分异为例

为分析地形与取样数对大尺度Kriging插值精度的关系,在舒城县的山区、丘陵、岗区、平原等4个不同地形单元采集土壤表层(0~20cm)样品611个,进行可变取样数条件下的土壤全氮空间分异插值精度比较。半变异函数分析表明,4个地形单元块金值与基台值比值的平均值<25%,具有强烈的空间相关性。Kriging插值精度标准均方根误差检验值(NRMSE)在各地形单元内都随着采样密度的增大而不断降低,插值精度提高;各地形单元之间,在相同的采样密度下,Kriging插值精度大小顺序为平原>岗区>丘陵>山区,随着地形复杂程度增加,Kriging插值精度降低。NRMSE检验值平均变化率分析表明,地形越复杂地区Kriging插值精度提高越快。地形条件和取样数是影响大尺度Kriging插值精度的重要因素。     

SST产品误差在海-气CO_2通量计算中的传递及贡献分析

海-气界面CO2通量的估算对于碳的生物地球化学循环和全球气候变化等研究具有重要的意义,利用遥感手段是进行全球尺度海表面碳通量估算的唯一手段,但是由于不确定性的存在限制了海-气界面CO2通量遥感估算产品在决策应用上的可靠性。本文通过建立海-气界面CO2通量直接控制参量(气体交换速率k、海表面CO2溶解度S和海表面CO2分压pCO2sw)误差结构图,以通量估算的主要影响因子——海表温度(SST)为例,建立了SST在通量计算中的误差传递流程图,并采用Monte Carlo方法模拟了SST误差在通量计算中的传递规律和对最终误差的贡献。结果表明在遥感SST误差为±0.5°C并为正态分布的假设下,误差在k、S计算中的传递为指数分布和近似指数分布,而在pCO2sw模型计算中为正态分布,最终在通量FC O中的传递为指数分布;在大气CO22分压为固定值370μatm的情况下,SST对最终的通量结果带来的误差为±1.2mmol/(m2·d)左右。本文以SST为例,提供了一种通量计算中遥感参数误差传递和贡献的计算方法,可以为其它遥感获取的参量提供分析依据和参考。