陇东地区近51 a气温时空变化特征

 基于陇东地区15个气象站点1957—2007年的月平均气温、日平均气温资料,结合GIS空间分析技术和数理统计理论,对其气温变化进行定量化分析,阐述其时空演变特征。结果表明,陇东地区多年平均气温较高的地方在中部地区,西部地区平均气温较低,主要是受地形影响;年均气温总体呈上升趋势,春、冬季的增温趋势最为明显,这与全球气温变化及中国气温变化总体趋势一致;年均气温变化的第一主周期为13 a,四季平均气温变化的第一主周期分别是25 a、25 a、13 a和7 a;年均气温的突然升高开始于20世纪80年代中期,四季平均气温的突然升高分别始于90年代中期、90年代初、80年代末和90年代初。     

基于WRF和统计方法的气温空间尺度分析

WRF模式作为一个中尺度气候模式,其分辨率从几米到几千公里,其自身的双向嵌套特征也为进行动力尺度下推提供了有力条件。本文利用WRF模式和传统的统计方法对研究区的气温进行尺度下推。首先,通过动力下推得到不同分辨率下的气温空间分布,并选取15个气象站点进行点对点验证,为了更明显观察不同尺度间的差异,对不同尺度的输出与ANUSPLIN插值结果进行比对,结果显示动力尺度下推中,分辨率越高模拟效果越好。其次,我们采用传统的统计下推方法,从27km下推到3km分辨率,并与WRF和ANUSPLIN插值在该尺度的结果进行对比分析,结果显示统计下推结果的趋势与动力下推的插值结果是一致的,但具有明显的马赛克效果,通过分析认为,这与统计方法的尺度下推只考虑高程信息的变化对气温的影响,而未考虑其他因素有关,如若在下推时加入更多的变量,如对温度有较大影响的坡度、坡向、土地覆被类型等因素,综合分析不同尺度之间的关系,会使下推结果有所改善。     

Surface temperature differences between minerals in crystalline rocks: Implications for granular disaggregation of granites through thermal fatigue

Thermal expansion differences between minerals within rocks under insolation have previously been assumed to drive breakdown by means of granular disaggregation. However, there have been no definitive demonstrations of the efficacy of this weathering mechanism. Different surface temperatures between minerals should magnify thermal expansion differences, and thus subject adjacent minerals to repeated stresses that might cause breakdown through fatigue failure. This work confirms the existence of surface temperature differences between minerals in granitic rocks under simulated short-term temperature fluctuations so as to discriminate their potential for initiating granular disaggregation. The influence of colour, as a surrogate for albedo, and crystal size, as a function of thermal mass are specifically identified because of their ease of quantification. Four rock types with a range of these properties were examined, and subjected to repeated short-term temperature cycles by radiative heating and cooling under laboratory conditions. Results show that while albedo is the main control for overall and individual maximum temperatures, crystal size is the main factor controlling higher temperature differences between minerals. Thus, stones with large differences of mineral sizes can undergo magnified stresses due to thermal expansion differences.     

沙漠下垫面地面温度及能量收支的BATS模式参数化改进

利用陆面过程模式BATS,引入地表发射率及两种大气发射率参数化方案,同时引入不同的地表粗糙度参数化方案,对比各种参数化方案对沙漠下垫面地面温度及能量收支的模拟状况。结果表明：采用Van Bavel等发展的地表发射率及Chung等发展的大气发射率方案可以明显改进地面温度及向上长波辐射的模拟,Chung等方案在夜间与正午的模拟效果更好,减小了1 ℃左右的地面温度模拟偏差,减小了10 W·m^-2左右的向上长波辐射模拟偏差。晴天地面温度及向上长波辐射的模拟结果优于阴天。利用Zhang等发展的裸土粗糙度参数化方案也会提高模式对地表感热通量模拟的准确性。     

喀斯特地区地表温度空间降尺度方法初探

喀斯特地区地形起伏大,常规的降尺度方法及所选择的因子对其不适用。该文根据喀斯特地区的特点,选取反射率、遥感指数及高程因子为尺度因子,通过随机森林模型建立MODIS第31、32波段辐射亮度数据和尺度因子之间的非线性关系,构建适合喀斯特地区的随机森林(Karst Random Forest,KRF)模型,成功将空间分辨率为1 km的热红外辐射亮度降至100 m,最后利用劈窗算法反演得到空间分辨率为100 m的地表温度。将KRF方法与仅考虑常规因子的多因子随机森林回归模型(MTVRF)和热锐化算法(TsHARP)对比,结果表明:1)在不同高差的喀斯特地区,KRF方法可较大程度提高地表温度降尺度精度,均方根误差(RMSE)在遵义市西北部和贵阳市以南地区分别为2.46 K和1.45 K,较MTVRF模型分别降低了0.1419 K和0.2928 K,较TsHARP算法分别降低了0.6204 K和0.6953 K,且在地形起伏度较低的喀斯特山区城市(贵阳市以南)表现更好;2)在喀斯特地区不同地类上,KRF方法效果也较好,其中植被区域最优,RMSE为1.41 K,破碎的裸土区域RMSE为1.84 K。研究显示,考虑特殊尺度因子的KRF方法可提高喀斯特地区地表温度的降尺度精度,为该地区以地表温度为基础的研究提供更精细可靠的地表温度产品。     

顾及地理-语义动态的城市热点预测框架

城市热点时空预测是城市管理和智慧城市建设的一项长期而富有挑战性的任务。准确地进行城市热点时空预测可以提高城市规划、调度和安全保障能力并降低资源消耗。现有的区域级深度时空预测方法主要利用基于地理网格的图像、给定的网络结构或额外的数据来获取时空动态。通过从原始数据中挖掘出潜在的自语义信息,并将其与基于地理空间的网格图像融合,也可以提高时空预测的性能,基于此,本文提出了一种新的深度学习方法地理语义集成神经网络(GSEN),将地理预测神经网络和语义预测神经网络相叠加。GSEN模型综合了预测递归神经网络(PredRNN)、图卷积预测递归神经网络(GCPredRNN)和集成层的结构,从不同的角度捕捉时空动态。并且该模型还可以与现实世界中一些潜在的高层动态进行关联,而不需要任何额外的数据。最终在3个不同领域的实际数据集上对本文提出的模型进行了评估,均取得了很好的预测效果,实验结果表明GSEN模型在不同城市热点时空预测任务中的推广性和有效性,利用该模型可以更好地进行城市热点时空预测,解决一系列如犯罪、火灾、网约车预订等等现代城市发展中亟需解决的相关问题。     

Optimum temperature for the growth performance of juvenile orange-spotted grouper （Epinephelus coioides H.）

Effects of water temperature （17, 21, 25, 30 and 35℃） and body size （14.75-281.41 g initial body weight） on food consumption, growth, feed conversion, and dry matter content in orange-spotted grouper fed to satiation were investigated. The combined effect of temperature （T, ℃） and body weight （W, g） on maximum food consumption （Cmax, g/day） was described as： InCmax=-7.411＋0.828 InW＋0.317T4）.004 7T2, and the optimum feeding temperature was 33.9℃. The combined effect of temperature and body weight on growth （G） was described as： lnG=-4.461-0.2081nW＋0.394T-0.006 3T^2. The optimum growth temperature was 31.4℃, whereas overall growth rates were high at 25, 30 and 35 ℃. Feed conversion efficiencies （FCE, %）, increasing first and then decreasing with increasing temperature, averaged from 1.8 to 2.1 in terms of dry weight of food fish. The optimum temperature for FCE tended to be lower than that for growth or feeding. Dry matter content increased with both increasing water temperature （17, 25, 30 and 35℃） and body weight, and the combined effect of temperature and body weight on dry matter content （DM, %） was described as： lnDM =3.232＋0.01 4 lnW-0.004 4T＋0.001 2TInW.     

深圳市1986―2020年间海岸线动态变化特征及成因分析

综合利用LandsatTM影像数据、土地利用变更调查数据和城市总体规划成果资料,对深圳市1986―2020年期间海岸线变化进行回顾和预测分析,总结了海岸线动态变化区域土地利用时空动态变化的基本特征并进行了成因探讨。结果表明:深圳市在1986―2020年间海岸线人为改造活动表现出明显的西强东弱的空间分异格局,其中西部海岸线即将全部被改造成人工岸线,东部还保留约100.4km的天然岸线;全市6处岸线热点变化区域累积填海造地总面积将达到108.9km~2,目前已经完成74.0km~2。缓解土地资源供需紧张矛盾、大型工程建设、水产养殖区拓展和海岸带的自然条件差异是海岸线时空动态变化的主要影响因素;深圳市大规模海岸带人为改造已经显现出一系列负面生态环境效应。     

Global temperature and monsoon activity

In this paper an attempt has been made to search a new parameter for the prediction of the Indian summer monsoon rainfall. For this purpose the relationship of the global surface-air temperature of four standard seasons viz., Winter (December-January-February), Spring (March-April-May), Summer (June-July-August), Autumn (September-October-November) with the Indian summer monsoon rainfall has been carried out. The same analysis is also carried out with surface-air temperature anomalies within the tropical belt (30°S to 30°N) and Indian summer monsoon rainfall. For the present study data for 30 years period from 1958 to 1988 have been used. The analysis reveals that there is a strong inverse relationship between the monsoon activity and the tropical belt temperature.     

利用AMTIS数据反演植被和土壤温度

遥感陆面温度 (LST)是目前遥感界面临的重要课题 ,组分温度反演则为LST反演的主攻目标。如果混合像元组分间的温度及发射率存在明显差别 ,就可以从多角度热辐射亮度变化中分离出组分温度的信息。在热辐射矩阵模型的基础上 ,讨论了确定可反演参数和反演组分温度的方法 ,并以AMTIS多角度热红外图像为数据源 ,在进行几何和大气纠正后 ,尝试利用矩阵反演方法分解混合像元中的植被和土壤温度。误差分析表明土壤温度反演结果较好 ,但植被温度的反演精度不高