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基于卫星遥感数据和气象数据,采用距平分析、趋势分析、相关性分析等方法,分析了2000—2021年江西省植被生态质量时空变化特征,及其与气温、降水、日照等气候因子的关系。结果表明：1） 自2000年以来江西省植被生态质量整体改善明显,植被净初级生产力和生态质量指数呈明显上升趋势,年平均分别增加3.92 gC/m2和0.4,尤其2011年以后植被净初级生产力和生态质量指数处于较高水平,其中2018年最佳。2） 江西省植被生态指标低值区域位于城区周边,以及由长江和江西五大河流域的泥沙沉积形成的、以鄱阳湖为中心的冲积平原,中值区域位于中南部丘陵,高值区域分布于省境边陲山脉。3） 江西省植被生态指标与年降水量、年平均气温呈显著相关关系,与日照时数相关性不显著。与气候因子的相关性呈现地域差异,南部区域受气温影响较为明显,而中部盆地和东北区域受降水量影响更为明显。 相似文献
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针对实际工程中风廓线雷达风向、风速随高度分布取值的非线性特性以及非气象干扰因素,基于非线性化方法——扩展卡尔曼滤波法,对风廓线雷达探测数据进行滤波处理.先利用泰勒展开式的一次项对非线性方程作线性化处理,再结合经典的卡尔曼滤波进行滤波估计,将非线性滤波问题转化为一个近似的线性滤波问题.仿真实验结果表明,该方法可以有效去除风场数据中掺杂的噪声干扰,很好地发挥了其非线性特性,滤波效果优于传统的卡尔曼滤波,具有一定的工程应用前景. 相似文献
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云检测是卫星遥感影像应用中的重要环节。为了获取FY-3中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)传感器精确的云掩膜数据,在分析云与植被、水体、裸露地表等地物在不同波段光谱差异的基础上,结合FY-3/MERSI数据的通道特性,构建基于多光谱和综合阈值的云检测算法。采用热红外通道亮温(CH_5)检测出高云,使用云检测指数(Normalized Cloud Detection Index,I_(NCD))和可见光波段反射率(CH_3)检测中低云。利用江西地区的FY-3/MERSI数据进行应用,将检测结果与其他算法、人机交互解译结果进行了对比分析。结果表明,该算法对FY-3/MERSI影像上的云区具有较好的检测效果,同时利用地面气象观测资料进行验证,检测精度均高于88%,能够满足当前云检测精度需求。 相似文献
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基于1960—2020年宜春市10个气象站点的逐日降水资料,计算世界气象组织（WMO）“气候变化检测和指标”推荐使用的9个极端降水指数,应用线性趋势、M-K和滑动t检验、主成分分析、反距离加权方法,分析该区域极端降水的时空变化和突变特征。结果表明：1） 日最大降水量、极强降水量、大雨日数和日降水强度指数均呈显著上升趋势,5 d最大降水量、极强降水量和雨日降水总量指数增加趋势不显著。2） 区域整体呈“湿化”趋势发展。极端降水指数的气候变化率呈东部大于西部、南部大于北部的特征。3） 连续干日、5 d最大降水量和雨日降水总量指数未发生突变,其他指数基本在1990年前后发生突变。4） 连续干日指数与其他指数均表现为显著负相关,雨日降水总量指数与大部分指数表现为显著正相关。 相似文献
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江西省生态质量气象评价及其动态变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
参照《生态质量气象评价规范(试行)》标准,以2008—2013年遥感晴空数据及相关气象、统计、调查等资料为数据源,对江西省生态环境状况进行气象评价,并对其动态变化进行分析。结果表明,2008—2013年,江西省生态环境状况整体处于良好水平,且生态质量逐年略有提升。其中,1)江西省植被覆盖度整体较高,并呈小幅上升趋势;2)湿润指数亦呈现小幅上升趋势,并且江西省降水随季节分布不均,春季湿润指数值平均最大;3)水体密度指数及土地退化指数较稳定,但存在季节变化;4)灾害指数随年度受灾程度不同有较大起伏,夏季是江西省遭受气象灾害较为频繁的季度。 相似文献
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