贵州夜郎湖表层水体地球化学昼夜变化及其影响因素

为探究岩溶水库水文地球化学行为过程,对贵州普定夜郎湖表层水体进行了为期3 d的高分辨率昼夜监测。结果表明：1）多变的天气和水文条件叠加导致水体离子指标昼夜变化不显著,规律性较差。而水温、DO、pH值、SpC、SIc、pCO₂等常规理化指标受水温变化和生物作用表现出明显的昼夜波动。2）利用亨利常数和主成分分析,得到温度变化、生物作用、人类活动、水库的蓄水与放水对夜郎湖水库水文地球化学特征变化的贡献率分别为21.66%、17.28%、14.08%和10.22%,说明作用于水库水文地球化学行为的因子具有多元性。3）δ ¹⁸O表现出与DO一致的波动趋势,即白天上升,晚上下降,反映在短时间尺度上,氢氧稳定同位素变化受控于生物过程（主要是呼吸作用过程）;而对比水库水体和大气降水的d-excess（d值）发现,水库水体的d值（8.21‰）显著偏低于当地大气降水的d值（9.64‰）,说明在长时间尺度上,主要受蒸发效应引起的不平衡分馏影响。     

美国出口管制下中国外贸风险的省域地理差异

从总贸易、出口、进口、外资和人员5个视角构建对美风险系数,测度和比较各省区市对美外贸风险的地理差异。结果表明：上海、浙江和福建与美国的进出口贸易规模最大,对美国市场的依赖程度最高,面临的综合外贸风险最大;河南尤其需要防范对美国的出口风险;海南、新疆、天津和西藏等需要加强从美国进口的风险管理;重庆除了需要防范对美出口风险外,还因为实际利用美资最多且依赖程度最大,亟需加强外资风险管理。宁夏和山西虽然从美国的引资规模不大,但是对美资的依赖程度最高,亟需提升外资多元化水平。从人员跨境流动风险来看,上海、北京和浙江面临的风险最大。中国各省区市在应对美国出口管制时应该加强外贸风险的识别和管理,针对不同的风险采取差别化的防范和化解措施。     

毛乌素沙地布寨淖尔下风向沙化湖滨地表沉积物理化特性

布寨淖尔湖是鄂尔多斯高原毛乌素沙地腹地的代表性盐湖,其东南部分布着平坦裸露的沙化湖滨\,湖岸沙丘及半固定沙丘,地表均沉积有大量沙物质与粉尘,这些松散富盐物质在风力侵蚀作用下常形成盐碱尘暴,威胁下风向区域的生态环境安全。研究了布寨淖尔湖东南部区域2.5 km范围内地表沉积物的土壤粒度与理化特性,旨在为盐碱尘暴源区的防治与生态治理提供基础科学参考。结果表明:布寨淖尔湖滨裸露地表沉积物以粗砂、中沙和细砂为主;从湖心沿东南方向等距离(0.5 km)采样,距湖心越远,粗砂和细砂含量逐渐减小,极细砂、粉砂和黏土含量逐渐增加,中砂含量无明显变化。地表沉积物含水率、容重随与湖心距离的增加逐渐增加,pH值、全盐量及电导率则呈逐渐减小趋势;沉积物阳离子以Na⁺为主,阴离子以Cl^-为主,其次为SO₄^2-、HCO^-₃。整体看,区内地表碱化较为严重,区域下风向土壤理化特征呈明显有规律变化趋势,湖滨地表土壤有明显风蚀迹象,可能是盐碱尘暴与湖岸沙丘形成的重要物源区。     

基于2 m格网点云数据的高精度DEM制作第三次国土调查坡度图

地形地貌随着时间的推移时刻发生变化,以高精度数字高程模型（EDE）数据制作坡度图,进而计算田坎系数,更精准地进行耕地面积计算及统计。以2 m格网点云数据生成的DEM数据为基础,按照第三次全国国土调查的相关技术要求,根据耕地坡度分级要求进行分级,生成坡度分级栅格数据图。对坡度分级栅格数据图进行矢量化,生成坡度分级矢量化数据。对矢量化数据进行图斑综合、界线平滑、拓扑重建、数据裁切等处理,制作完成调查区域坡度图及相关属性数据制作。并对生产的坡度图成果进行分析,找出不同尺度格网生产的坡度图的技术差异,并对高精度坡度的应用进行了展望。     

基于多分辨率分析的GF-5和GF-1遥感影像空—谱融合

针对空间分辨率比率较大尺度差异下的高分五号(GF-5)与高分一号(GF-1)卫星影像的空—谱融合问题,提出多传感器影像融合策略:一方面,通过现有空—谱融合方法的分步融合得到融合影像;另一方面,在分步融合理论基础上,推导得出一体化融合基础框架,并进一步提出基于多分辨率分析的多传感器一体化融合方法,缓解现有方法因空间分辨率比率过大导致影像空、谱互补信息难以有效集成的问题。其中,提出的一体化融合方法基于调制传递函数MTF (Modulation Transfer Function)滤波对多传感器影像空间(高频)和光谱(低频)分量进行分解提取,并充分考虑多传感器高空间分辨率影像与高光谱分辨率影像之间的关系,以及高光谱分辨率影像波段间关系,设计合理的融合权重,最终可得到具有最高空间分辨率和最高光谱分辨率的融合影像。通过GF-1全色影像、GF-1多光谱影像、GF-5高光谱影像数据对提出方法进行实验验证,结果表明:本文方法可有效集成多传感器影像间的空、谱互补信息,得到较优融合结果。     

融合差异图与高斯混合模型相结合的SAR图像变化检测

在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。     

2018?2019年舟山近海浮游动物群落结构春季年际变化及其与水团的关系

根据2018?2019年春季两个航次在舟山近海进行的浮游生物调查结果,对舟山近海的浮游动物群落结构(类群组成、优势种数量)年际变化进行了研究,利用典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis, CCA)研究了两年春季浮游动物类群组成差异、优势种变化的原因,初步探讨了春季浮游动物群落结构动态变化的机制。结果表明:根据表层温度(Sea Surface Temperature,SST)、表层盐度(Sea Surface Salinity,SSS)的聚类分析,将该区域分为3个水团:杭州湾内水团(I区)、舟山本岛上升流水团II区)、舟山近海水团(III区)。不同水团对浮游动物类群组成影响显著,引起2018年和2019年春季3个水团区差异的主要贡献种(贡献率>10%)均为中华哲水蚤,同一水团两年间年际差异的贡献种如下:I区为捷氏歪水蚤(56.91%)和真刺唇角水蚤(12.34%);II区为中华哲水蚤(72.64%)、五角水母(13.35%);III区为中华哲水蚤(41.93%)、夜光虫(22.94%)。CCA分析表明,第1 CCA轴(CCA1)和第2 CCA轴(CCA2)共解释了两年春季浮游动物优势种累计方差的46.14%和物种?环境累计方差的97.82%。CCA1主要反映了空间(近海水团和湾内水团)的差异。CCA2主要反映了2018年和2019年站位的年际差异。盐度是影响春季浮游动物群落结构空间差异的主要因素,而温度、叶绿素a浓度是春季浮游动物群落结构年际差异的主要因素。     

数据湖技术在气象卫星资料业务共享中的应用

文章依托大数据云平台“天擎”系统的共享网络存储(Network Attached Storage,以下简称“NAS”),通过省级气象通信系统的文件分发策略,将气象卫星广播数据迁移到共享NAS上进行统一存储。基于B/S系统构架在贵州省搭建气象数据湖集群,实现对“天擎”系统共享NAS存储权限的统一管理。数据湖提供了前端图形界面对目录权限和账户权限统一管理,一方面规范了数据访问权限,保障数据和账户的安全性;另一方面解决了因数据反复迁移、多处存储而造成的资源浪费,符合气象业务的发展需求。