基于涡度相关通量数据的植被最大光能利用率反演研究

准确估计和预测陆地生态系统碳循环时空变化是预测气候变化的基础,也是目前全球变化研究中最为重要的前沿领域之一。最大光能利用率(ε_(max))是遥感估算陆地生态系统初级生产力的关键参数之一,本研究基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型,采用马尔科夫链-蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)方法,利用中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)8个野外台站的涡度相关通量观测数据对ε_(max)进行反演,得到ε_(max)的最优估计值及其不确定性,并利用优化后的ε_(max)对2003~2008年各生态系统总初级生产力(Gross Primary Productivity,简称GPP)及其不确定性进行了模拟。结果表明:8个生态系统ε_(max)后验估计结果均呈近似正态分布,森林、农田和草地生态系统ε_(max)分别为0.737±0.026~0.850±0.035g C/MJ·PAR,1.056±0.090g C/MJ·PAR和0.199±0.068~0.469±0.043g C/MJ·PAR;ε_(max)估计的不确定性将导致内蒙、当雄和海北草地生态系统GPP年总量的模拟值产生9.17%~14.20%的误差,长白山、鼎湖山、千烟洲和西双版纳4个森林生态系统GPP年总量的误差为3.52%~7.79%,禹城农田生态系统GPP年总量的误差为8.52%。对ε_(max)进行优化后,GPP年总量模拟值的相对误差显著降低,有效改善了原模型对内蒙草地生态系统GPP年总量的高估和除当雄草地生态系统外其他6个生态系统GPP年总量的低估。     

基于集合卡尔曼滤波的多相流模型参数估计——以室内二维砂箱中重质非水相污染物入渗为例

重质非水相有机污染物(DNAPL)泄漏到地下后,其运移与分布特征受渗透率非均质性影响显著。为刻画DNAPL污染源区结构特征,需进行参数估计以描述水文地质参数的非均质性。本研究构建了基于集合卡尔曼滤波方法(EnKF)与多相流运移模型的同化方案,通过融合DNAPL饱和度观测数据推估非均质介质渗透率空间分布。通过二维砂箱实际与理想算例,验证了同化方法的推估效果,并探讨了不同因素对同化的影响。研究结果表明:基于EnKF方法同化饱和度观测资料可有效地推估非均质渗透率场;参数推估精度随观测时空密度的增大而提高;观测点位置分布对同化效果有所影响,布置在污染集中区域的观测数据对于参数估计具有较高的数据价值。     

高阶电离层在GNSS对流层参数估计的影响

为了研究高阶电离层在全球卫星导航系统(GNSS)对流层参数估计中的影响.在太阳活动平静期和活跃期，分别选择亚太地区的8个MGEX (Multi-GNSS Experiment)跟踪站.通过GAMIT10.71分析了高阶电离层延迟在北斗二号(BDS-2)、北斗三号(BDS-3)、GPS、GLONASS和Galileo对流层参数估计的影响.实验结果表明：太阳活动平静期，高阶电离层延迟对于Galileo的对流层天顶总延迟(ZTD)、可降水量(PW)和南北梯度(NSgrad)影响最大分别达到7.70 mm、1.26 mm和6.77 mm；高阶电离层延迟对于GLONASS的对流层东西梯度(EWgrad)影响最大达到9.30 mm.太阳活动活跃期，高阶电离层在GNSS对流层参数估计中产生了更大影响.其中，高阶电离层延迟对于BDS-2的ZTD和PW影响最大分别达到21.30 mm和3.49 mm；高阶电离层延迟对于Galileo的对流层NSgrad影响最大达到19.87 mm；高阶电离层延迟对于GLONASS的对流层EWgrad影响最大达到了21.21 mm.实验结果进一步表明：高阶电离层在GNSS...