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71.
非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数(NSPEI)并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明:① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%(2177个站点)。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。 相似文献
72.
生态系统服务弹性敏感性系数的合理性与决策属性探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
在经济学弹性基本概念的基础之上,采用数学推导的方式重点探讨3种生态系统服务弹性敏感性评价模型的合理性与决策属性。研究结果表明:① Kreuter敏感性系数大小始终为0~1;在极限形式下,生态系统服务价值变率函数与Kreuter敏感性系数具有相同的数学表达式与值域;所以这两种敏感性评价模型把1作为是否敏感的评价标准并不合适。生态系统服务交叉敏感性系数不符合一般意义上的“交叉敏感性”的概念,并且其计算公式不符合弹性的基本定义。② 弹性敏感性计算方式适用于随机变量间的研究,不适用于具有确定性关系的变量;生态系统服务框架下的3种弹性敏感性系数均建立在具有确定性关系的生态系统服务价值计算公式的基础之上,导致其敏感性计算结果缺乏深层次的决策属性。 相似文献
73.
Bevis公式在不同高度面的适用性以及基于近地大气温度的全球加权平均温度模型 总被引:1,自引:1,他引:0
加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)过程中的关键参量。利用Bevis公式和地表温度可以方便地得到地表附近的高精度T_m估计值。然而,不少研究指出,Bevis公式在高海拔地区存在较大误差。本文对Bevis公式在不同高度面的适用性进行研究后发现,Bevis公式在海拔较低时精度较高,随着海拔升高,精度逐渐降低。为了解决Bevis公式在高海拔地区适用性较低的问题,本文对近地空间范围内(本文指0~10 km的高程范围)的T_m与大气温度的关系展开了研究,发现两者在全球范围内都拥有很高的相关性,由此本文构建了基于近地大气温度的全球加权平均温度模型。对模型的检验结果表明,该模型在近地空间范围内的任意高度面上都可以提供高精度的T_m估计值。 相似文献
74.
为利用高分辨率遥感影像实现大面积的枯死松树监测,本研究通过测量不同程度的枯死和健康松针的光谱曲线,结合GF-2遥感影像的波段范围分析其光谱特征与敏感波段,并借助28种光谱指数探究区分健康松树与枯死松树的适宜光谱指数。结果表明:近红外波段(欧氏距离为118.16)是识别枯死松树的最敏感波段。文中使用的28种光谱指数除R_(gre)-R_(blue)、R_(blue)/R_(nir)+R_(gre)、R_(blue)/R_(nir)+R_(red)、R_(blue)/R_(gre)、(R_(blue)-R_(gre))/(R_(gre)+R_(blue))和R_(blue)/R_(red)+R_(gre)这6种光谱指数外,其余22种光谱指数的J-M距离均超过1.90,表现出很好的光谱可分性。研究结果可为构建适用于GF-2遥感影像进行枯死松树监测的植被指数提供理论基础。 相似文献
75.
基于时间序列叶面积指数稀疏表示的作物种植区域提取 总被引:3,自引:0,他引:3
以华北平原黄河以北地区为研究区域,以时间序列叶面积指数LAI(Leaf Area Index)傅里叶变换的谐波特征作为不同作物识别的数据源,利用稀疏表示的分类方法识别2007年—2016年冬小麦、春玉米、夏玉米等主要农作物种植区域。首先利用上包络线Savitzky-Golay滤波分别对2007年—2016年的时间序列MODIS LAI曲线进行重构,进而对重构的年时间序列LAI进行傅里叶变换,以0—5级谐波振幅、1—5级谐波相位作为作物识别的依据,基于各类地物的训练样本,通过在线字典学习算法构建稀疏表示方法的判别字典,对每个待测样本利用正交匹配追踪算法求解稀疏系数,从而计算对应于各类地物的重构误差,根据最小重构误差判定待测样本的作物类型,并对作物识别结果的位置精度进行验证。结果表明,2007年—2016年作物识别的总体精度为77.97%,Kappa系数为0.74,表明本文提出的方法可以用于研究区域主要作物种植区域的提取。 相似文献
76.
对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ(Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system)叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品(MODIS c5,GLASS LAI)和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据,从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明:(1) MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下,时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品(MODIS c5,GLASS LAI)在整体上有很好的一致性(RMSE=1.0,RMSE=0.81),但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定;(2) 与LAI地面测量数据相比,MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好(最高相关性(R2=0.54)和较低总体误差(RMSE=0.96)),其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上,MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度,可靠的空间分布和连续稳定的时间分布,且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。 相似文献
77.
地表温度在全球能量平衡和气候变化研究中具有重要意义。中国新一代高分辨率卫星高分五号卫星(GF-5)搭载的全谱段成像光谱仪有4个40 m空间分辨率的热红外波段,可以提供高空间分辨率的地表温度信息。本文提出了适用于全谱段成像光谱仪的温度与发射率分离TES(Temperature and Emissivity Separation)算法同时反演地表温度和发射率,为了提高大气校正精度,算法加入了水汽缩放WVS(Water Vapor Scaling)大气校正方法。首先利用Seebor V5.0全球大气廓线库构建模拟数据对算法精度进行了评价;然后利用张掖地区11景ASTER影像作为替代数据和同步的地面实测数据对算法精度进行了验证。模拟数据结果表明加入WVS方法后TES算法反演地表温度的RMSE由2.59 K降低到1.54 K,4个波段地表发射率的RMSE分别从0.122、0.12、0.102和0.037降低到0.042、0.04、0.028和0.026;地表验证结果表明本文算法反演的地表温度与站点实测值具有更好的一致性,平均Bias由1.08 K降低到0.47 K,RMSE由2.17 K降低到1.7 K;反演的各波段地表发射率与地面实测结果误差均小于1%。因此,本文提出的温度与发射率分离算法具有较高精度,可以利用GF-5数据获取高精度高空间分辨率的地表温度和发射率数据,服务于其他相关研究。 相似文献
78.
针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005—2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011—2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。 相似文献
79.
在全球定位系统(Global Positioning System,GPS)中,接收机硬件延迟引起的码偏差和相位偏差是影响精密授时、电离层建模以及非差模糊度解算的重要因素。利用GPS对电离层总电子含量进行估计和建模时,通常假定GPS接收机硬件延迟偏差是稳定不变的量,对其可能存在的波动及影响因素考虑不充分。因此,对GPS接收机硬件延迟偏差的时变特性进行分析,有助于提高电离层电子含量估值的准确性和可靠性。分析了GPS接收机差分码偏差(differential code bias,DCB)和差分相位偏差(differential phase bias,DPB)单历元及单天解的时间变化特性,并对温度变化与接收机DCB、DPB变化之间的相关性进行了实验探究。结果表明,接收机重启前后其DCB值会发生突变,重启之后接收机DCB和DPB大约需要25 min才能趋于稳定。接收机DCB和DPB并不能长期保持稳定,实验数据显示,在2~3 h内,DCB的变化量可以达到0.8 m左右,DPB的变化量可以达到4 mm左右,接收机DCB和DPB的波动与周围环境温度的变化具有较强相关性。 相似文献