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基于广义加性模型估算1979-2014年三峡库区降水及其特征分析被引量：12: 2017年; 高精度、长时间序列、空间连续的降水产品是气候分析、水文模拟等众多研究领域中的重要输入。近期欧洲研究人员融合了3种不同类型的降水数据:站点观测、遥感产品、再分析资料,制作了全球1979-2014年3小时一次0.25°空间分辨率的降水产品(Multi-Source WeightedEnsemble Precipitation,MSWEP),凭借高时空分辨率及其对多源信息的挖掘和融合,该产品一经发布即受到广泛关注。本文利用三峡库区及附近地区气象站点的降水资料对MSWEP月降水数据进行评估,采用广义加性模型算法(General Additive Model,GAM)融合站点降水空间插值结果和MSWEP产品,对三峡库区融合后降水进行分析。主要结论为:(1)降水估算精度呈现冬春季偏高、夏秋季偏低的特征,MSWEP产品与站点插值方法具有互补性,前者对夏秋季降水估算精度更高,后者对冬春季降水估算精度更高;(2)GAM算法可以充分发挥站点插值和MSWEP数据各自的优势,提高区域降水估算精度,与融合前相比,均方根误差减少了17%~50%,相关系数r提高了10%~30%;(3)2003年库区蓄水前后降水变化的主要特征有:库区中部长江以南地区汛期降水(5-10月)下降,库区西部干季(1-4月,11-12月)降水增加,库区外围西北部(大巴山地区)汛期降水增加,降水空间格局异质性增加,干季降水占全年降水比例升高。; 王圆圆郭徵李贵才郭兆迪; 关键词：降水三峡库区 GAM

1979年—2014年三峡库区月平均气温的时空变化分析被引量：10: 2018年; 三峡区域气温变化长期以来受到科研人员和公众的关注。受三峡复杂地形的影响,仅仅基于气象站点观测数据很难准确获取区域气温变化的空间格局,遥感技术则可以通过提供空间连续的地表观测数据来辅助气温变化分析。以广义加性模型GAM(General Additive Model)为插值算法,以高程和夜间地表温度(LSTnight)遥感产品为辅助变量,估算三峡库区1979年—2014年1 km空间分辨率的月气温数据,在此基础上分析了气温变化趋势的时空特征及其与高程和森林覆盖率的关系。研究表明,(1)在插值算法中引入遥感产品LSTnight作为辅助变量可以明显改善气温估算精度,冬春季的改善幅度高于夏秋季;(2)三峡库区年平均气温在1997年后明显上升,但在2003年库区蓄水后无明显变化趋势,几乎所有月(除12月以外)的气温都呈现上升趋势,增温趋势最显著是3月和9月,3月增温主要来自于库区东部山区的贡献,而9月增温主要来自于库区西部平原的贡献;(3)多数月份(除7月、8月、9月以外)的低温上升速度超过高温上升速度,导致区域气温的动态变化范围缩小;(4)三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关,即海拔越高,升温越快,但在同一海拔高度处,森林覆盖率越高,年均气温上升速度越慢,暗示森林具有抑制增温的作用。; 王圆圆李贵才郭徵郭兆迪; 关键词：三峡库区气温变化地表温度

印度植被净初级生产力的时空变异及其影响因素分析: 2015年; 本研究旨在探讨1983-2008年间印度植被净初级生产力(NPP)的时空变化格局及其与温度降水的关系。基于遥感数据和GLOPEM-CEVSA模型估算区域植被NPP,利用分段线性回归,分析了过去26年印度植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明:(1)过去26年间印度植被年均NPP为414.29 g C·m-2·a-1,森林、农田和草地的NPP平均值分别为1002.32、485.98和631.39 g C·m-2·a-1。(2)分段线性回归结果显示,1983-2008年间,印度植被总平均NPP呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年。占印度面积比例最大的农田植被类型的平均NPP也呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年,与总平均NPP的趋势转折点一致。(3)在空间上,印度大部分地区,发生了趋势转折,趋势转折点集中在1991-2000年间,大部分地区NPP在趋势转折点前呈上升趋势,其后呈下降趋势,与区域平均NPP的变化趋势一致。(4)印度西北部干旱地区植被NPP与温度呈负相关,与降水呈正相关。喜马拉雅山南部森林NPP则与温度呈正相关。降雨量较大的印度南部地区NPP与降水呈负相关。; 王猛李贵才王军邦孙晓芳郭兆迪; 关键词：植被净初级生产力遥感

2005-2015年中国及境内典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子分析被引量：4: 2020年; 基于2005-2015年OMI反演的甲醛柱浓度月均数据,对中国及境内典型城市群甲醛柱浓度时空变化及影响因子进行了分析.结果发现,甲醛柱浓度高值区集中在京津冀中南部、山东西部、河南北部、江浙沪、珠三角、湖北东部、湖南东部、广西、四川与重庆交界.2005-2015年中国甲醛柱浓度总体呈上升趋势,其中,京津冀地区增长趋势最明显,江浙沪地区呈略微下降趋势.中国、京津冀及江浙沪地区夏季甲醛柱浓度明显高于其余3个季节,呈明显的周期性变化;2005-2015年中国4个季节甲醛柱浓度均呈增加趋势,京津冀地区除夏季外其余3个季节也呈增加趋势,江浙沪和珠三角地区各季节甲醛柱浓度变化趋势不一致.近11年,中国、京津冀和江浙沪地区7月甲醛柱浓度最高,珠三角地区9月甲醛柱浓度最高.京津冀和江浙沪地区甲醛柱浓度月最高值和月最低值之间的差异大于珠三角地区.中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区近11年秸秆焚烧与相应甲醛柱浓度呈明显正相关,相关系数为0.84~1.00,表明秸秆焚烧是影响近11年甲醛柱浓度变化的重要因子.尽管有些区域季节温度与相应甲醛柱浓度呈负相关,但温度总体也是影响中国及这3个典型城市群甲醛柱浓度变化的另一个重要因子,京津冀地区尤其明显.月平均温度与相应甲醛柱浓度的相关系数为0.52~0.85.人口、民用汽车保有量和国内生产总值与中国、京津冀、江浙沪和珠三角地区相应甲醛柱浓度相关系数均低于0.60.影响因子分析结果暗示控制秸秆焚烧和减少温室效应是降低我国甲醛柱浓度的重要途径.; 刘旭艳高浩张倩倩梁林林张兴赢郭兆迪邓运超白薇; 关键词：OMI 城市群

CG-LTDR卫星气候数据集及其在中亚地区的应用被引量：2: 2017年; 全球及中国区域长时间序列卫星数据集(CG-LTDR)包括地表反照率、叶面积指数、土地覆盖分类、植被指数和积雪覆盖产品。为了应用CG-LTDR和其他卫星气候数据,基于WEBGIS技术建立了CG-LTDR系统,实现对卫星气候数据集的在线管理和显示分析功能。本文介绍了CG-LTDR卫星气候数据集及显示分析系统,并利用NDVI数据对中亚及周边核心区的植被状况和长期变化进行分析。结果表明:哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦地区及新疆西部和北部植被平均状况较好。中亚地区的植被在20世纪90年代和2000年代整体状况较好,20世纪80年代相对较差,2010年后空间变化不均。特别是从21世纪开始我国西部沙漠化程度加重,一些地区地表植被严重破坏,生态环境变化不容乐观。由于中亚地区常规观测少,利用CG-LTDR卫星气候数据集对中亚地区进行应用具有很好的意义,CG-LTDR可以为农牧资源和生态环境提供有效信息。; 张艳唐世浩王勇郭兆迪张青殷克勤周立平屈新原李悦; 关键词：植被变化

风云三号卫星夜间陆表温度产品对气温的代表性分析: <正>1研究背景气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模型中的非常重要的近地表气象输入因子[1]。观测气象台站能够监测站点上的近地面气温,而相对于气象台站数据,遥感图像数据具有更好的空间覆盖优势。不过,直接由卫星传感器接...; 郭兆迪; 关键词：气温; 文献传递

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