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1.
海洋叶绿素a质量浓度遥感产品是海洋初级生产力与海洋生态系统固碳能力研究的重要数据源,为了保证数据的可靠性,对遥感产品进行精度验证以及验证误差的成因分析尤为重要。遥感产品的验证过程中,由于空间变异的存在,使得遥感像元尺度内的实测数据具有不同的离散程度和统计分布特征,并由此产生了不同的误差统计结果。本文选择MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWiFS等卫星传感器叶绿素a质量浓度遥感产品为研究对象,统计分析了数据产品的空间变异与验证精度的关系。结果表明:空间变异是造成验证误差的直接原因之一,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error:MAPE)与空间变异系数(Coefficient of Variation: CV)呈幂指数模型关系;当CV<0.05时,MAPE随CV的增加明显;当CV>0.15时,MAPE的变化趋于平缓。不同卫星传感器叶绿素a质量浓度产品验证结果表明,SeaWiFS精度最高,MERIS次之,MODIS-Terra精度最低。 相似文献
2.
为了研究不同积水深度下若尔盖高原木里薹草(Carex muliensis)叶片的生理生态特征,于2016年4月23日,在若尔盖县喀哈尔乔县级湿地自然保护区内,将生长着木里薹草的原状土柱移栽至若尔盖湿地国家级自然保护区管理局实验场的木箱内,使木里薹草继续生长;设置3种模拟积水深度,分别为20 cm、10 cm和0 cm(无积水),于2019年6月30日、7月16日和8月1日,测定各积水深度下木里薹草叶片的光合气体交换参数、叶绿素荧光参数和生长指标。研究结果表明,随着积水变浅至无积水,3个观测日的木里薹草叶片的净光合速率、气孔导度和蒸腾速率都显著减小(n=5,p0.05),而胞间CO2浓度显著增大(n=5,p0.05);积水深度变化对木里薹草叶片的最小荧光产量、PSⅡ反应中心最大光化学效率和碳稳定同位素δ13C值无显著影响;随着积水变浅至无积水,木里薹草叶片的光化学猝灭系数和电子传递量子效率也减小,非光化学猝灭系数增大;随着积水变浅至无积水,木里薹草的株高变矮,叶长变短。 相似文献
4.
通过对济南2013年12月—2018年2月PM2.5质量浓度数据分析得出,PM2.5质量浓度平均和最大值均为冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5质量浓度值1月和12月最高,8月最低;其质量浓度呈明显的逐年递减趋势。在不同风向上PM2.5质量浓度存在显著差异性,在N风向和ESE(盛行)风向上均出现了质量浓度较大值,一方面与污染物的异地输送有关,另一方面与济南的特殊地形有关。研究表明,无论污染源在山脉的背风侧还是迎风侧,都很容易导致高浓度污染;尤其在冬季,山脉地形还会加重逆温影响,使污染程度加重。通过相关性研究发现,冬季、春季和秋季,PM2.5质量浓度与相对湿度和平均总云量均呈正相关,与日照时数及其距平呈负相关;冬季,PM2.5质量浓度与平均气温及其距平以及最高、最低气温均呈正相关,与平均、最高、最低气压均呈负相关;春季和秋季,PM2.5质量浓度与气温距平值呈正相关;夏季和秋季,PM2.5质量浓度与日降水量呈负相关,而且随着雨强的增大,对PM2.5的洗消作用越显著。上述变量间相关性均通过了P≤0.01显著性检验。 相似文献
5.
利用2009-2018年桂林大气成分站的大气气溶胶质量浓度观测资料,分析了PM_(10)、PM_(2.5)、PM_1统计值的变化规律,结果表明:(1)2009-2018年桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_1)年平均值变化趋势基本相同,2012-2014年,年平均值相对较高,自2015年后有下降的趋势。一年中月变化基本呈冬高夏低的正V字型分布,月平均峰值出现在1月,谷值出现在7月。质量浓度小时平均值从数值上呈现出冬春秋夏的趋势,并呈现明显的双峰分布特征。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM10_(2.5))介于60%-93%之间,说明全年可吸入颗粒物中细粒子占大多数。桂林大气气溶胶质量浓度月平均分布规律可能与天气气候特点有密切关系,日变化主要受到气象条件和污染物排放的影响。(2)桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)与日均气温、日均湿度、日降水量、日均风速显著负相关,与日均气压显著正相关。中雨及大雨、暴雨可明显稀释污染物的浓度,细颗粒物易被雨水冲刷清除。2级以上的风力对于污染物有一定的驱散作用,尤其粗颗粒物下降的程度较明显。 相似文献
6.
2017年9月14—27日在珠江三角洲地区开展了6个架次飞机观测试验。利用飞行获取的气溶胶、云凝结核、云滴及常规气象探头观测资料,结合天气形势、气象条件及气团后向轨迹分析,研究了珠江三角洲地区深圳气溶胶数浓度及其谱的垂直分布特征,配合不同过饱和度条件下云凝结核浓度观测,分析了气溶胶活化特性。结果表明:在不同天气条件下,深圳低层气溶胶数浓度变化范围为500~9000 cm-3;边界层内气溶胶分布相对均匀,谱型随高度变化与气象条件相关。将6个架次气溶胶观测资料根据数浓度及谱型分为3种类型:类型Ⅰ为海洋型气溶胶,数浓度小,粒子尺度大,谱型呈双峰分布;类型Ⅲ为大陆型气溶胶,数浓度高,粒子尺度小,谱宽较宽且呈三峰分布;类型Ⅱ为海洋大陆影响型气溶胶,即受海洋和大陆共同影响,数浓度低于类型Ⅲ高于类型Ⅰ,谱型为双峰分布。拟合了包含海洋型及大陆型气溶胶的3个架次近地面云凝结核活化谱,计算了气溶胶在不同过饱和度条件下的活化效率。 相似文献
7.
利用2019年5月WZ02生态浮标监测数据,建立了两种不同隐层人工神经网络(ANN)模型的叶绿素a(Chl-a)智能预报方法,并对单隐层和双隐层模型的预测结果做了对比。结果表明:双隐层结构预测结果精度更高,泛化能力更强,一定程度上说明了深层学习比浅层学习对信息的主要特征提取能力更有优势。同时,对数据样本集合进行了系统预处理。结果显示:Chl-a浓度与溶解氧、pH、浊度和氨氮都有显著的相关性,与表层温度、盐度、亚硝氮和磷酸盐在限定时间段内的相关性不大。通过对模型预测结果的对比验证,发现数据预处理对数据质量的改进、数据挖掘执行效率和执行效果(预测结果)都起到明显的正向作用。 相似文献
8.
近几十年来,人类活动带来的化石燃料燃烧和工业过程引起了全球大气CO2浓度的显著增长,带来了一系列生态和环境问题,其中对地表蒸散发的影响就是一个重要方面.地表蒸散发及其分量植被蒸腾是能量和水量平衡的重要组分,直接影响着陆气相互作用和水循环系统.由于大气CO2浓度增加可通过减小叶片气孔导度从而抑制植被蒸腾,为量化这一影响,基于碳水耦合的蒸散发模型PML-V2和CMIP6的大气CO2浓度时空序列驱动数据,分别进行了考虑和不考虑大气CO2浓度逐年增加情况下的2组植被蒸腾模拟试验.通过对比2组结果分析了2001-2014年大气CO2浓度增加对中国区域植被蒸腾的影响.研究结果显示,在季节上,夏季大气CO2浓度增加对植被蒸腾的抑制作用最小,冬季最大;在数量级上,2001-2014年大气CO2浓度引起植被蒸腾变化在0~5%;不同生态系统比较而言,森林、耕地和灌丛生态系统受CO2浓度增加引起植被蒸腾的减小量较大,14年间减小量为15~20mm/a,而草地下降最小,约5 mm/a;在空间上,我国中东部受影响最大;CO2浓度引起植被蒸腾变化最敏感的区域是我国东南部地区. 相似文献
9.
利用MODIS火点、土地类型、植被覆盖、生物质载荷和排放因子等数据产品,开发了露天生物质燃烧排放模型,并将其嵌入空气质量模式WRF-CUACE,通过敏感性试验定量评估了露天生物质燃烧对中国地面PM2.5浓度的影响。研究设计了3种模拟方案,比较模式评估结果发现修订后的方案能更好地模拟PM2.5浓度。结果表明:2014年10月露天生物质燃烧主要集中在我国东北、华南和西南地区,其对PM2.5月平均浓度的贡献达30~60 μg·m-3,局地甚至超过100 μg·m-3;华北、华东和华南地区生物质燃烧对PM2.5月平均浓度的贡献达5~20 μg·m-3。从相对贡献看,东北大部分地区生物质燃烧对地面PM2.5浓度的贡献超过50%,华南地区达20%~50%,西南局部地区甚至超过60%;华北、华中以及华东地区相对较低,平均相对贡献达10%~20%。生物质燃烧越严重的地区,其产生的PM2.5中二次气溶胶的贡献占比越小,反之亦然。 相似文献
10.
利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM10、PM2.5、PM1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明:桂林城区大气能见度和PM10、PM2.5、PM1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。 相似文献