莲沱砂岩——南华大冰期前气候转冷的沉积记录

湖北宜昌地区出露的莲沱组中上部细屑岩的化学蚀变指数(CLA)介于60～70之间,表明是在寒冷干燥的气候条件下沉积的。比较莲沱组与板溪群中下部沉积岩的主化学成分和 CIA 值表明,板溪群源区遭受过强烈的化学风化,相应的古气候是温暖湿润的,而莲沱组源区化学风化弱,可见两者形成时的古气候环境明显不同。根据 CIA 值推测,地层层序上莲沱组位于板溪群的中上部,莲沱砂岩的 CIA 研究表明南华大冰期前全球气候已经从温暖湿润转变为寒冷干燥,CIA 值继续降低预示着全球性的冰期到表,不久就发生了"雪球地球"事件。     

两种反映东亚夏季风异常的指数的比较研究

本文利用文献^ [4]提出的一种新的反映东亚夏季风异常的海陆温差指数分析了夏季风异常时我国气温、降水异常以及东亚环流状况，通过分析指出，东亚夏季风偏强，则中国东部夏季气温偏高，江淮干旱，华北多雨；夏季风偏弱则夏季气温偏低，江淮多雨，易涝，华北少雨。通过两种夏季风指数的对比，海陆温差指数能更好地反映东亚夏季环流及天气气候异常。文中还指出，海陆温差指数能更好的反映夏季风异常的原因是它的定义方法更科学，更全面的反映东亚海陆热力差异，既包含了东亚纬向海陆热力差异的影响，又考虑了东亚经向海陆热力差异的因素，并用地表气温和海表温度差来表示海陆热力差，好于以往用海平面气压差来反映海陆热力差。     

周期-频度谱在小爆破自动识别研究中的应用

历年来在所开展小爆破识别与判据研究的基础上,进行了计算机易于实现爆炸事件自动识别判据的研究,通过对近震、爆破、矿塌和远震事件的周期-频度谱、波形不规则指数、卓越周期开展的研究,确定了切实可行的爆破事件自动识别方法和判据,达到了77%以上的正确自动识别概率。关键词爆破;自动识别;周期-频度谱;波形不规则指数;卓越周期     

江淮流域极端降水时空变化特征:站点观测和再分析的对比

利用淮河流域1979—2011年260个站点观测、ERA-Interim和NCEP/DOE再分析资料的日降水量数据,选用8个极端降水指数,从空间分布、发展趋势、时间变化等方面对比分析了我国江淮流域极端降水的变化规律,研究了再分析数据的适用性,结果表明:1)持续湿润指数(CWD)、强降水日数(R10mm,R20mm)以及百分位指数(R95p,R99p)具有一致的北少南多的分布特征,而持续干燥指数(CDD)为北多南少,且强度指数(Rx1day,Rx5day)和百分位指数在浙江沿海均有极大值存在。2)大部分地区的强降水日数呈减少趋势,仅在江淮周边地区有弱上升趋势。3)区域平均的降水强度指数具有上升的趋势变化,逐月变化具有先增长后减少的结构特征,5—6月的增长量最大,峰值出现在7月,在夏末、冬季有较明显的随年代增加的趋势,在秋季则随年代减少。4)再分析资料ERA-Interim和NCEP/DOE对不同指数的再现能力有所不同,ERA-Interim对强降水日数(R10mm)、CDD、百分位指数的空间分布以及CDD的变化趋势再现能力较好,与强度指数和百分位指数年际变化的相关性较高,但对CWD变化趋势分布特点的再现能力较弱;NCEP/DOE更善于再现较强降水日数(R20mm)的空间分布以及强度指数和百分位指数的线性变化趋势。5)两种再分析资料能合理地再现强降水日数(R10mm,R20mm)和CDD年际变化特征和强度指数的季节变化特征。     

冬小麦地面光谱监测

从小麦反射光谱的特征，探讨了小麦不同物候期反射光谱特征和小麦日变化、季节变化特征。建立了大田冬小麦光谱植被指数与叶面积指数的关系模型和冬小麦农学参数与植被指数之间的关系模型，为开展冬小麦大田生长状况的遥感动态监测和产量预报打下基础。     

SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型

传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。     

2001—2019年湖南省叶面积指数时空变化动态研究

基于MODIS叶面积指数时序数据集,运用变异系数、Mann-Kendall趋势检验和相关分析等主要方法,对2001—2019年湖南省植被时空特征、变化趋势及其与气象因子的对应关系进行了研究。结果表明：1)湖南省叶面积指数保持在较高值,整体植被LAI呈增加趋势,速率为0.57%/10a;西部植被生长好于东部,高植被生长区及中高植被生长区占整个省域面积的80.5%;2)省内植被LAI与气象关系不显著,且与降水、气温呈正相关,与日照时数呈负相关。     

南海海温异常与ENSO的相关性

使用1958－1987COADS资料，应用复经验正交函数（CEOF）分析方法，分析南海海表面温度场（SST）和风场（u及v）。结果发现，南海海温异常基本独立于西太平洋，同时存在类似于ENSO事件的年际变化，ENSO发生前冬季南海有异常降温过程，之后有增暖事件发生。分析还表明，南海SST异常主要取决于经向风场的异常强迫。南海SST与ENSO事件的相关性实质上反映了季风异常对ENSO循环的影响。     

一种基于PPI的高光谱数据矿物信息自动提取方法

本文通过分析PPI算法后续处理存在的问题,引入最大距离法(MD)实现基于PPI的端元自动分类,并将获得的未知端元在波谱库中遍历以匹配最佳地类,最终完成基于PPI端元的矿物信息的自动提取。实验采用美国内华达州Cuprite地区的机载AVIRIS和我国东天山地区的星载Hyperion高光谱遥感数据,利用IDL编程实现矿物信息的自动提取,通过对实验结果的比较分析,验证了本文方法的有效性和实用性。     

地形位指数模型改进及其在植被覆盖评价中的应用

地形作为影响植被覆盖的重要因素,对植被恢复评价以及生态修复规划意义重大。地形位作为测度地形因子综合效应的指标,具有单一地形因子难以比拟的优势。然而,现有地形位指数算法以整个研究区为参照,未考虑空间异质性,难以反映植被生长的局部环境特征。基于地理学第三定律对地理环境相似的强调,融合“空间位置邻近”和“环境特征相似”,对传统地形位模型进行改进：(1)引入局部窗口算法,以突出局部地形特征;(2)在不同生境因子组合下测算地形位指数,以排除环境差异对地形位作用的干扰。案例研究表明,新模型有效提升了地形位指数对植被覆盖水平的解释力度;当考虑生境因子组合,且采用最优窗口时,局部窗口地形位指数与植被覆盖度之间的相关性最高。此外,通过观察不同生境组合下的地形位指数发现,在高热少水阴坡和高热少水阳坡条件下,植被覆盖度与局部窗口地形位指数具有更高相关性;可见,越是水资源相对匮乏区域,植被覆盖对局部窗口地形位的响应越敏感。本文有望为植被恢复评价与规划提供新的指标。