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黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计 总被引：17，自引：4，他引：13
介绍了"黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验"的背景、科学目标、试验组成和试验方案。试验的总体目标是显著提升对流域生态和水文过程的观测能力,建立国际领先的流域观测系统,提高遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。由基础试验、专题试验、应用试验、产品与方法研究和信息系统组成。其中,①基础试验:搭载微波辐射计、成像光谱仪、热像仪、激光雷达等航空遥感设备,开展一系列关键生态和水文参量的观测;发展遥感正向模型及反演和估算方法。形成覆盖全流域的水文气象综合观测网,为流域生态—水文模型研究提供更有代表性的模型参数、驱动数据及更高精度的验证数据。构建无线传感器网络,度量生态水文模型所需的若干关键的驱动、参数和模型状态的空间异质性。开展航空遥感定标和地基遥感试验。依托传感器网络,并辅之以地面同步和加密观测,开展遥感产品真实性检验。②专题试验:开展"非均匀下垫面多尺度地表蒸散发观测试验",采用密集的涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供基础数据。③应用试验:在流域上、中、下游分别开展针对积雪和冻土水文、灌溉水平衡和作物生长、生态耗水的综合观测试验,将观测数据和遥感产品用于上游分布式水文模型、中游地表水—地下水—农作物生长耦合模型、下游生态耗水模型,通过实证研究提升遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。加强试验将在2012年5月起按中游、上游、下游的顺序展开,全流域持续观测期为2013—2015年。在各类试验的支持下,开展全流域生态—水文关键参量遥感产品生产,发展尺度转换方法,建立多源遥感数据同化系统。 相似文献
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涡度通量数据的空间代表性问题是影响其数据质量不确定性的重要原因。选取了我国西北地区具有代表性的四个通量观测站生长季数据,采用FSAM模型对各站点通量贡献源区范围以及通量贡献最大值点进行了计算,给出了在不稳定与稳定两种大气层结条件下各站点源区的主要分布范围(P=80%):盈科站源区范围相对最小(90~200 m);阿柔站源区范围约为(120~140 m);关滩站源区范围约为(500~600 m);敦煌站源区范围约为(140~280 m)。同时结合各站点仪器架设高度以及不同的下垫面生态环境等因素,对通量源区的变化进行了初步分析,仪器的架设高度直接影响涡度源区范围;不同的下垫面生态环境形成不同的近地面湍流状态进而对通量源区的分布产生间接影响。结果表明各站点观测的通量信息基本均来源于所感兴趣的研究区域。 相似文献
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额济纳旗浅层地下水环境分析 总被引：8，自引：2，他引：6
通过2003年野外采样和室内分析, 研究了额济纳旗浅层地下水的水环境状况和成因. 该区浅层地下水矿化度普遍比较高, 大多数地区的矿化度在800～3 000 mg·L-1之间变化; 整个区域矿化度变化幅度比较大(532～12 267.9 mg·L-1), 水化学类型主要为HCO3·SO4-Na、 Cl·SO4-Na·Ca、 HCO3·Cl-Na·Ca和SO4·Cl-Na型. 浅层地下水矿化度的高低与距离补给源的远近密切相关, 在河岸附近的矿化度变化幅度较小; 在远离河道地区, 随离岸距离的增减而升降, 体现了矿化度的高低主要依赖于补给水源. 地下水化学成分的形成主要有溶滤作用、蒸发和浓缩作用及混合作用. 相似文献
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地理系统是多圈层交互的复杂巨系统。地理系统模型是理解和预测不同尺度地理系统格局和过程变化最重要的研究方法。地理系统模型作为可持续发展科学决策必需的工具,是自然地理学重要的研究方向。过去几十年来,在全球变化等全球性重大环境问题和人类科学决策需求的推动下,地理系统模型虽然发展迅速,但还不足以准确地模拟和预测复杂人地耦合系统。本文分别从模型原理、框架和尺度等方面回顾与梳理了地理系统模型从单要素到多要素、从统计到过程、从静态到动态、从单点到区域和全球尺度模拟等发展历程,并总结了地理系统模型对发展人类—自然耦合系统以及模型—数据融合系统的趋势。发展中国的地理系统模型将有助于中国和全球可持续发展的科学决策。 相似文献
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额济纳盆地浅层地下水演化特征与滞留时间研究 总被引：2，自引：1，他引：1
以地球化学和氚(3H)同位素测年技术相结合,通过额济纳盆地地下水、地表水地球化学及同位素的研究,探讨中国西北干旱区内陆河流域下游盆地地下水地球化学演化规律和平均滞留年龄.额济纳盆地浅层地下水状况主要受地表水补给状况的影响,离河道近的水样矿化度低;而离河道较远的戈壁区,地下水矿化度高.水体化学成分主要受岩盐、石膏、白云石等矿物的溶解及蒸发作用的影响.通过利用指数-活塞模型流模型(EPM),计算出额济纳浅层地下水年龄在13～58年之间. 相似文献
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以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题：(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性？(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法？(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性？开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。 相似文献
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青藏高原是全球气候变化最敏感的地区之一。计算青藏高原生态系统净初级生产力(Net
Primary Productivity, NPP)对精确估算全球碳循环具有重要意义。基于CEVSA模型，利用M-K趋势检验法、Sen’s斜率估计法及Pearson相关系数法，分析了2000—2014年青藏高原生态系统的净初级生产力时空变化特征。结果表明：（1） 青藏高原高寒生态系统净初级生产力在空间分布上表现出由东南向西北减小的趋势，在东部及东南部的森林区NPP在600~1 200 gC·m-2·a-1之间，中部草原和草甸区NPP在200~400 gC·m-2·a-1之间，西部和北部荒漠区，受水热条件的限制NPP很小，该趋势与水热分布趋势基本一致。（2） NPP年际变化与多年平均气温呈正相关，与降水量呈负相关。NPP与气温呈正相关的地区面积占研究区总面积的82.24%，与降水量呈负相关的地区面积占49.31%，表明气温是影响植被NPP空间分布的主要因子。（3） 近15 a来，青藏高原 NPP整体呈增加趋势，与气温趋势变化一致，降水量表现出微弱的减少趋势，气温的增加伴随降水量的减少是青藏高原NPP缓慢增加的主要原因。因此，准确描述NPP对气候变化响应的能力将使我们能够深入理解陆地生态系统应对全球变化做出的反应。 相似文献
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参数敏感性分析SA（Sensitivity Analysis）是遥感、生态和水文模型不确定性分析UA（Uncertainty Analysis）的重要方法之一。本文梳理了遥感散射/辐射模型,以及遥感驱动的生态、水文模型研究中常用的敏感性分析方法,并总结了各类方法的优缺点和适用条件。从识别关键参数、不确定性分析和参数优化3个方面,分析了这些领域中参数敏感性分析研究的进展和存在问题,并介绍了最常用的敏感性分析平台。参数敏感性分析作为模型参数优化的先验知识之一,促进了模型和参数的优化。在不确定性和敏感性矩阵USM（Uncertainty and Sensitivity Matrix）的框架下,结合全局敏感性分析方法开展多阶段遥感反演、参数敏感性的尺度效应、参数敏感性的时空异质性研究更加需要关注。此外,还需要提高敏感性分析的计算效率和模式,来适应未来更加复杂的模型和迅速增长的数据量。 相似文献
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