基于HOT影像优化的遥感影像去雾算法

针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。     

青藏高原及其周边地区水储量变化的独立成分分析

采用2003年1月至2013年12月共132个月的GRACE卫星数据反演得到的水储量变化信息,利用独立成分分析方法将水储量变化信息分解成多个信号成分,然后与NOAH和WGHM两个水文模型的分析结果进行比较。成分对比结果表明,GRACE反演得到的水储量变化与NOAH和WGHM水文模型在第一个主成分方面符合很好,相关系数分别是0.884和0.877。说明GRACE反演的水储量变化和水文模型在青藏高原及其周边区域具有很强的一致性。从空间模式上看,GRACE反演水储量变化信号的强度比水文模型信号要大,可能与GRACE反演的水储量变化还包括地下水的变化情况等有关。     

我国战略石油储备船概念设计研究

阐述了建立我国战略石油储备的必要性，对国外石油储备状况及储备方式做了简要介绍。从我国国情出发，提出了80万m^3浮式钢结构储油船方案设计，建立了储油船整船有限元模型，利用全船三维有限元结构分析技术进行了油舱的分舱设计，供超大型储油船设计时参考。     

基于随机森林模型的GRACE数据3种空间降尺度对比

陆地水储量是赋存在陆地上各种形式水的综合体现,研究其时空变化对认识区域水循环过程和水资源调控等具有重要意义。然而现有陆地水储量变化数据实际分辨率较低,限制了其在中小流域或地区中的应用。针对这一问题,本文基于GRACE重力卫星和其后续卫星GRACE-FO反演的陆地水储量变化数据,首先采用随机森林模型,分别基于格点、区域(流域)和区域(全国)3种空间降尺度思路将GRACE数据降尺度至0.25°×0.25°,后结合GLDAS模型数据,基于水量平衡原理计算得到地下水储量变化数据,最后基于降尺度模型模拟效果和实测地下水位数据评估3种降尺度思路在全国的适用性。结果表明:随机森林模型能够较好地模拟驱动数据(降水、气温、植被条件指数和土壤水储量)与GRACE数据的统计关系,验证期格点降尺度思路的平均相关系数总体在0.6左右,区域降尺度思路的平均纳什效率系数、相关系数和均方根误差分别>0.5、>0.75和<6.6 cm,3种空间降尺度思路的模拟精度均满足基本要求;2003—2021年间,GRACE数据、格点降尺度、区域降尺度(流域)和区域降尺度(全国)得到的我国陆地水储量亏缺量分别约为...     

一种高性能的大区域遥感影像管理模型

在金字塔模型的基础上,应用一种能够快速提供多分辨率影像、具有高分布性能的大区域遥感影像管理模型———瓦片金字塔模型,并给出了模型的相关数据结构。该模型支持大区域遥感影像、瓦片独立压缩和分布式存储。分析显示:对于不同大小的遥感影像,模型都能提供一致的服务性能。     

1960—2019年鄱阳湖五河流域陆地水储量变化及其对主湖区水量的影响

流域内地表水、土壤水和地下水等水储量组分相互作用和影响,共同构成了陆地水储量(TWS)的动态变化格局。本文以GRACE卫星数据为基准,利用GLDAS数据解析1960-2019年鄱阳湖“五河”流域TWS的时空变化特征及各组分对其变化的贡献,采用相关分析方法分析TWS对降水的滞后响应关系,并进一步采用多元线性回归分析方法探究了“五河”流域TWS及各组分对鄱阳湖主湖区水量的影响。结果表明:“五河”流域年TWS在1960-2011年(P1)以-0.07 mm/a的下降,而在2012-2019年(P2)以3.37 mm/a的速率上升。相较于P1阶段,P2阶段春、夏季TWS盈余增强,秋、冬季TWS亏损减弱。春、夏季流域西部TWS变化逐渐由地表水转变为地下水储量主导,流域东部TWS变化主要由地下水储量主导;秋、冬季流域TWS变化主要为地下水储量主导,且地表水对TWS变化的贡献减弱。流域TWS对降水变化的响应滞时呈现夏、秋季短(1个月)而冬、春季长(3~6个月)的季节模式。地下水储量和土壤水对TWS变化的贡献增加会延长TWS对降水的响应滞时,而地表水对响应滞时起相反的作用。“五河”流域TWS与鄱阳湖主湖区水量具有显著的正相关性,地表水和地下水储量增加对湖区水体的增长具有正向作用,而土壤水增加对湖区水体的增长具有反向作用。本研究解析了近六十年鄱阳湖“五河”流域陆地水储量的变化及其对主湖区水量的影响,可为流域水安全管理提供参考。     

Global Freshwater Storage Capability across Time Scales in the GRACE Satellite Era

Freshwater is recharged mainly by rainfall and stored inland for a period of time, which is directly affected by its storage capability. The storage capability of river basins has different spatiotemporal features that are important for the predictability of freshwater resources. However, the estimation of freshwater storage capability(FSC) remains a challenge due to the lack of observations and quantification indices. Here, we use a metric that characterizes hydrological "inertia"after rainfalls to analyze FSC over the 194 largest global major river basins based on satellite observations from the Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) and simulations from the Community Land Model version 5(CLM5). During2003–16, the global land was observed to retain 28% of precipitation after one month based on GRACE observations, and the simulation depicts that the retained proportions decrease from 42% after one day to 26% after one month, with smaller FSC partly attributed to wetter conditions and higher vegetation densities. The root zone contributes about 40% to the global land FSC on daily to monthly time scales. As the time scale increases, the contribution from the surface soil decreases from 26% to 14%, while the contribution from the deep soil increases from 4% to 10%. Snow contributes over20% of land FSC, especially over high latitudes. With six decades of CLM5 long-term simulations, it is revealed that the change of FSC in most basins is related to internal climate variability. The FSC of river basins which displays the proportion of precipitation retained on land is worthy of further attention regarding the predictability of water resources.     

退耕还林(草)背景下中国北方农牧交错带土地利用及碳储量变化

为明析退耕还林(草)背景下生态环境较为脆弱的北方农牧交错带土地利用及碳储量变化,基于该区2000、2010、2018年土地利用数据,通过动态度、土地转移矩阵,景观指数等指标从土地利用变化的数量、速率以及空间格局特征加以分析,同时基于In VEST模型定量估算了该区近20年来的碳储量变化.结果表明:(1)北方农牧交错带土...     

The drivers of Chinese CO2 emissions from 1980 to 2030

China's energy consumption doubled within the first 25 years of economic reforms initiated at the end of the 1970s, and doubled again in the past 5 years. It has resulted of a threefold CO₂ emissions increase since early of 1980s. China's heavy reliance on coal will make it the largest emitter of CO₂ in the world. By combining structural decomposition and input–output analysis we seek to assess the driving forces of China's CO₂ emissions from 1980 to 2030. In our reference scenario, production-related CO₂ emissions will increase another three times by 2030. Household consumption, capital investment and growth in exports will largely drive the increase in CO₂ emissions. Efficiency gains will be partially offset the projected increases in consumption, but our scenarios show that this will not be sufficient if China's consumption patterns converge to current US levels. Relying on efficiency improvements alone will not stabilize China's future emissions. Our scenarios show that even extremely optimistic assumptions of widespread installation of carbon dioxide capture and storage will only slow the increase in CO₂ emissions.