基于探空数据的对流层延迟模型精度评估

采用IGRA提供的2017年81个无线电探空站的探空资料,对4种对流层延迟模型在中国区域的精度进行综合评估与分析。结果表明,GPT2w模型的性能要优于依赖气象参数的Saastamoinen模型及基于球谐函数的GZTD和UNB3m模型;GPT2w模型的偏差均值MB(mean bias)和均方根误差RMSE分别为-0.8 cm和4.1 cm,各测站的MB和RMSE分别处于-2~2 cm和1.3~7.9 cm之间。UNB3m模型在中国区域存在较大的MB和RMSE,模型的RMSE最大可达10.2 cm。4种模型的精度对测站纬度具有一致的敏感性,表现为随测站纬度的升高而降低;模型精度呈明显季节性变化,且不同模型对季节的敏感程度有所差异;对流层湿延迟难以精确建模导致模型精度在夏季(RMSE为6~9 cm)低于冬季(RMSE为2~2.5 cm)。     

GF-2在城市绿地分类及景观格局度量中的应用

城市植被是维护城市生态系统平衡的重要组成元素,不同类型的植被具有不同的生态服务效益,然而基于植被精细分类的城市绿地景观格局度量研究较少。因此本文以北京城市副中心为研究区,使用夏、冬两季GF-2卫星遥感影像,基于随机森林特征优选和面向对象分类,划分了植被类型,并在此基础上使用景观指数法和移动窗口法分别度量了功能区尺度和栅格尺度绿地景观特征。研究结果表明：针对GF-2数据,使用多尺度分割后影像对象的光谱、纹理特征可以有效地提取植被信息;不同时相的影像能反映各类型植被的物候特征,相比于单时相数据,其分类精度更高,达到了87.7%;各功能区绿地景观格局特征差异较大,城市绿心拥有最丰富的植被且分布集中,商业区植被覆盖度和多样性均较低,绿地景观破碎;北京城市副中心景观多样性及各类型植被分布特征的空间差异显著,当前副中心绿地景观格局已形成规划的基本轮廓,但城市绿心和老城区公共绿地的建设仍有不足。研究探明了北京城市副中心绿地建设现状,证明了国产GF-2卫星在城市生态环境监测中具有较高的应用价值,有助于推动GF-2在城市生态环境领域的应用,并为副中心建设中的绿地系统监测和优化提供参考。     

Jason-2测高卫星对湖泊水位的监测精度评价

湖泊水位是评估湖泊水量变化的重要指标。本文以洪泽湖、高邮湖及洞庭湖为研究对象,利用集中度的概率密度函数方法(CPDF)来提高Jason-2测高数据精度,分析了降水量与各个湖泊水位变化的相关性,并基于实测水位数据对比评价了Jason-2测高卫星原始GDR数据和CPDF方法处理后的卫星数据的精度。结果表明:①Jason-2原始GDR数据点的分布存在疏密之分,大部分数据分布相对集中,且有一定的周期变化,但评价结果显示精度较差,故原始GDR数据不能直接用于湖泊水位监测;②CPDF方法可以极大提高测高卫星的水位数据精度,洪泽湖与高邮湖的均方根误差分别由1.92 m与1.74 m减少到了0.32 m和0.36 m,相关系数由0.28和0.04提高到了0.85和0.72。对于南北宽度较窄且日水位变化较大的湖泊(如洞庭湖),CPDF方法提高原始GDR结果的精度有限;③洞庭湖降水与水位相关性最强,高邮湖次之,而洪泽湖降水与水位成不显著的负相关,是洪泽湖水利工程对于水位的调节导致了这一结果。本研究对于利用测高卫星获得湖泊水位值,进而对湖泊进行动态监控,特别是在填补资料匮乏地区湖泊水位数据方面具有重要意义。     

基于Item2Vec负采样优化的专题地图产品个性化推荐方法研究

建立适用于专题地图产品检索的用户偏好推荐模型是提高专题地图质量的有效方式之一,在专题地图产品推荐场景中,存在严重的内容冷启动和评论数据稀疏问题,现有的推荐算法无法为特定类用户推荐不同特征的专题地图产品,导致用户从专题地图中获取偏好信息受到限制。因此,本文构建基于负采样的连续词袋模型和基于Word2Vec的Item2Vec相结合的用户偏好推荐方法,用于专题地图产品推荐。① 计算用户行为日志文件中交互行为数据的隐性评分,以代替专题地图推荐信息流场景中稀疏的用户评论数据;② 基于负采样的连续词袋模型提取目标专题地图的前后地图序列感知特征信息,通过控制正负样本比例为1:2,提升目标专题地图潜在评分的预测精度;③ 通过Item2Vec将带有用户行为特征信息的专题地图映射到向量空间,计算用户对专题地图的相似度矩阵,根据用户偏好程度完成推荐。在构建的专题地图评分实验数据集Thematic CMaps和4个公开验证数据集MovieLens上的测试结果表明:与LFM、Personal Rank、Content Based和SVD 4种传统推荐算法相比,本文所提方法可有效提高潜在评分的预测精度,推荐性能最高达到27.85%;与以霍夫曼采样方式的Item2Vec基础方法和YouTubeNet 2种神经网络推荐算法相比,评分预测精度有一定提高,且推荐性能不断提升,最高达到2.97%和5.78%。以经典算法奇异值分解（SVD）为例,将MovieLens-20M数据集切分后,在数据量不断增大的数据子集中,本文所用方法的评分预测精度和性能均优于SVD方法。     

老挝北部Sentinel-2 A/B云覆盖适宜阈值界定及其影像获取概率时空差异

光学卫星影像云覆盖时空特征评估是衡量其作为重要遥感监测数据源的前提。Sentinel-2 A/B影像因其免费获取、多光谱（红边）、更高时空分辨率等优势,已在全球不同尺度陆面植被与生态监测中受到重视。相较于Landsat等同类影像产品,有关Sentinel-2 A/B的云覆盖分析还未见报道。本文利用2016—2018年老挝北部所有5288景Sentinel-2 A/B影像（Granule/Tile）的云覆盖元数据,基于不同云覆盖阈值（0~100%）水平下的影像获取概率差异确定了影像获取概率分析的云覆盖适宜阈值,并揭示了云量特征阈值水平下的影像获取概率时空差异。主要结论如下:① Sentinel-2 A/B影像获取概率分析云覆盖适宜特征阈值为20%（即云覆盖≤20%）,该阈值水平下老挝北部Sentinel-2 A/B影像的逐月累积平均获取概率最高（约27.41%）;② 在20%云覆盖阈值水平下,老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率差异在时间上与旱季（11月—次年4月）雨季（5月—10月）的时间分布较为吻合。旱季获取概率约为42.91%,3月概率（50.27%）最大,4月与2月次之,时间上与刀耕火种焚烧与橡胶林落叶特征吻合;雨季相应概率约为11.81%,6月最低（约1.26%）;③ 老挝北部Sentinel-2 A/B影像逐月累积平均获取概率在空间上存在东西差异,旱季西部省域单元（如琅南塔）影像获取概率远高于东部,雨季西部地区影像获取概率则略低于东部地区。本研究既可为后续开展大区及全球Sentinel-2 A/B影像云量分析提供借鉴,也对开展联合国减少森林砍伐和退化排放（UN-REDD）计划引发的土地利用变化如刀耕火种农业演变、橡胶林扩张等遥感监测有指导意义。     

中国南方降水及其极端事件的动力-统计相结合延伸期预报

延伸期预报是无缝隙预测系统中的薄弱环节,如何提高灾害天气过程的延伸期预报技巧是国际热点及前沿问题。本研究基于2005年12月—2014年8月的观测/再分析资料,通过奇异值分解方法,揭示了与中国南方低频降水变化高度耦合的热带对流和中纬度波列信号。利用中国气象局参加国际次季节至季节预报计划模式（BCC-CPS-S2Sv2模式,简称BCC S2S模式）的回报数据,对中国南方低频降水异常场进行统计降尺度,构建了一套动力-统计相结合的延伸期降水预测模型。独立预测时段（2014年12月—2019年8月）的结果表明,BCC S2S模式可以提前10—15 d预报中国南方大部分区域的异常降水;提前15—20 d以上预报时,动力-统计结合预报模型对冬季（夏季）华南沿海地区（长江以北地区）的降水时间演变、降水空间分布及极端强降水事件的预报技巧均优于BCC S2S模式。文中提出的思路和方法可广泛应用于其他区域气象要素和极端天气事件的延伸期预报。     

基于Noah-MP陆面模式的青藏高原地表感热和潜热通量分布及变化特征

利用中国区域高分辨率数据集作为大气强迫场,驱动修改了热力学粗糙度参数化方案后的NoahMP陆面模式进行了2000-2018年青藏高原地区陆面过程模拟。用野外观测资料校验模拟结果后,分析了地表感热通量（SH）、潜热通量（LH）的分布及变化特征。结果表明,模式能较合理模拟高原地表感热和潜热通量。高原的中、西部为地表感热和潜热通量的年际变率较大区域。模拟的高原中、西部地区感热通量强于东部地区,且绝大部分区域的感热通量是有增强趋势的。对于整个高原,感热通量从2002年前后呈较明显的增强趋势。总体上,四个季节的平均感热都有较明显的增强,特别是在2010年以后。潜热通量在高原东部地区强于中、西部地区。潜热通量的年际变率相对于感热通量的变率要小。中部地区潜热呈减弱趋势,西部和东部都有弱的增强。对于整个高原,潜热通量在2000-2018年呈弱的增强趋势。其中,2000-2003年潜热通量是增强的,2003-2015年呈减弱趋势,主要因素为在夏季潜热通量的减弱。     

黄河源区玛曲土壤冻融过程中地表水热交换特征分析

土壤冻融过程显著影响地表含水量和能量收支变化。利用玛曲2017年8月至2018年7月的土壤温度/湿度、涡动观测资料以及公用陆面模式(Community Land Model,CLM)最新版本CLM5.0的模拟资料,其中冻结过程阶段的辐射和能量通量使用模式模拟的数据,通过分析土壤冻融过程中土壤温湿度、地表能量平衡各分量的时间演变特征,探讨冻融过程中地表水热交换的特征。数据分析表明：(1)土壤冻融过程包括冻结过程、完全冻结、消融过程及完全消融四个阶段,各阶段中的土壤温度/湿度、辐射和能量通量存在明显的日变化,在冻结过程和消融过程阶段,土壤湿度随土壤温度变化显示出明显的日冻融循环。(2)冻融过程通过影响表层土壤水分影响地表辐射收支和能量分配。冻融过程中土壤中的水相变为冰,改变下垫面性质影响地表辐射收支。土壤中的液态水通过相变影响地表潜热通量,完全消融(冻结)阶段,地气之间能量交换以潜热(感热)通量为主。相比于以潜热通量为主的冻结过程阶段,消融过程阶段净辐射通量逐渐增大,地气之间能量交换主要受感热通量影响。土壤中水分的昼融夜冻导致频繁的潜热通量释放影响地表热通量。土壤热通量在冻结过程(G     

低平流层涡动热通量近似的最佳参考纬度

通常基于准地转的变换的欧拉平均框架下提出的涡动热通量近似理论计算极区平流层温度变化的动力和非绝热加热贡献,但是这可能会带来一定的误差。本文根据Liu and Fu(2019)提出的欧拉平均框架下新形式的面积加权平均的热力学能量方程,通过滑动累加得到逐月的温度变化方程。再利用1980-2019年欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料(EuropeanCentreforMedium-range Weather Forecasts fifth reanalysis data, ERA5),计算北半球极区低平流层100 hPa在全时段(1980-2019年)和两个分时段(1980-1999年、 2000-2019年)各月温度增量、动力加热、非绝热加热和对流加热项(W项)的气候平均值,进而讨论涡动热通量近似理论成立的最佳参考纬度。结果表明,新导出的W项使得极区累积的动力和非绝热加热项之和与温度增量项之间的误差在冬春季减少了一半。在100 hPa上,W项随月份和纬度变化,尤其在冬春季节对温度变化贡献明显,由此得到涡动热通量近似成立的最佳参考纬度应该在W项的零等值线附近。进一步验证表明参考纬度可以取在...     

青藏高原典型下垫面通量印痕特征分析

下垫面的非均匀性影响地气通量观测的准确性和代表性,青藏高原复杂下垫面通量印痕分布的研究对地气相互作用的观测、模拟及其天气气候影响均具有重要意义。印痕分析是研究通量观测信息空间代表性的重要方法,通量印痕模型FFP(Flux Footprint Prediction)为计算通量印痕提供了一种行之有效的方法。基于西藏珠穆朗玛大气过程与环境变化国家野外科学观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、西藏纳木错高寒湖泊与环境国家野外科学观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站和藏东南高山环境综合观测研究站5个台站2013年观测数据,利用FFP模型对通量印痕进行了模型参数敏感性分析,探讨了不同站点通量印痕分布的时空特点、具体影响因素,进而对观测台站架设提供指导。研究结果表明,通量印痕的主要影响因素为观测高度、风速、风向,下垫面类型为常绿针叶林的林芝站对观测高度、行星边界层高度较其他台站敏感。在青藏高原,使用三维超声风速仪观测数据得到的通量印痕的空间尺度为250～500 m。5个台站中珠峰站白天稳定层结时次最少,占白天数据点的15.69%,阿里站夜间不稳定层结时次最少,占夜间数据点的13.32%。在...