澜沧江流域卫星产品降尺度与融合方法

卫星降水产品具有覆盖范围广、更适用于无资料区域的优势,但分辨率较低、精度不足,为获取高时空分辨率、高精度的降水数据,需对卫星产品进行降尺度,并与地面观测数据融合,以提高数据质量。以澜沧江流域为例,在综合考虑地形、地理和植被等要素的基础上,建立地理加权回归（geographic weighted regression,GWR）模型对热带降雨测量卫星（tropical rainfall measurement mission,TRMM）和基于人工神经网络的遥感降水估计-气候数据记录（precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks-climate data record,PERSIANN-CDR）产品进行空间降尺度,再采用集合卡尔曼滤波算法,将地面气象站点经反距离加权插值法（inverse distance weighted,IDW）插值后的数据作为融合算法观测值,对降尺度后的TRMM、PERSIANN-CDR数据进行融合,以进一步提高降水数据精度。结果表明：...     

基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积

使用植被指数阈值法提取冬小麦种植面积时,通常需要根据区域间物候差异设置不同阈值。针对这一问题,该文以黄淮海平原为研究区,使用农业气象站生育期观测数据和气象再分析资料,利用逐步进入法模拟冬小麦播种期和成熟期,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构的MODIS EVI数据逐像元计算播种期至成熟期EVI的峰值频数并结合光谱突变法构建了具有普适性的冬小麦种植面积提取模型。用统计数据验证提取结果表明:在市级尺度和县级尺度上R~2分别为0.91(RMSE 60.08×10~3 hm~2)和0.80(RMSE 8.97×10~3 hm~2)。该文改进的提取模型既考虑了区域间的物候差异,又避免了阈值设置问题,具有一定的普适性,能较好地在大范围内应用于冬小麦面积快速提取,可为大范围内冬小麦监测及估产提供参考。     

基于REOF的淮河流域降雨侵蚀力时空变化

淮河流域作为中国重要的粮食生产基地,研究其降雨侵蚀力的时空变化特征,对流域水土流失防治、土壤资源保护及农业可持续发展具有重要意义。该研究基于淮河流域内的40个气象站点1960-2018年的日降雨数据,采用Xie方法计算各站点降雨侵蚀力及降雨侵蚀力密度;使用旋转经验正交函数（Rotating Empirical Orthogonal Function,REOF）对淮河流域依据降雨侵蚀力的分布特性进行分区,采用线性倾向率、改进的Mann-Kendall检验和R/S分析法来分析流域内降雨侵蚀力的时空变化特征;并为不同分区提供合理的农业水土流失防治措施。结果表明：1）淮河流域多年年均降雨侵蚀力及降雨侵蚀力密度分别为4 264 MJ·mm/(hm2·h)和4.21 MJ/(hm2·h),且降雨侵蚀力未来将呈增长趋势;整体上,流域内年降雨侵蚀力从东南部向西北部递减,年降雨侵蚀力密度从北部向南部递减。2）基于淮河流域40个站点的年降雨侵蚀力序列,使用REOF展开的10个空间特征向量的累计贡献率达74.34%,可着重突出空间分布特征。并依据这10个模态分布将淮河流域的降雨侵蚀力场划分为降雨特征不同的10个地理区。3）降雨侵蚀力较高的分区为第2、3、4、5和6区,主要集中于流域南部和东部;5-9月的降雨侵蚀力约占全年总和的80%～91%,降雨侵蚀力密度较高。3）在降雨侵蚀力较高的5-9月期间,流域内各区域的农业活动过程中需加强水土流失防治措施,尤其是第6区所在的区域。研究结果可为淮河流域内不同区域的耕地水土保持工作提供参考,并进一步保障流域内农业可持续发展。     

基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究

基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

雅砻江流域1961-2018年极端气候时空演变研究

近年来我国极端气候事件频发，研究极端气候的变化规律，能够预防自然灾害对人类生活造成的伤害以及水资源分布的失衡。雅砻江拥有我国重要的水电能源，基于雅砻江流域1961-2018年日降雨、日气温数据计算得到26个极端气候指数，利用线性拟合、Sen’s斜率估计、Mann-Kendall突变检验以及Pettitt检验法分析极端气候指数的趋势和突变；使用反距离权重空间插值法（IDW）进行空间插值，分析极端气候指数的空间分布特征。结果表明：雅砻江流域极端高温、低温以及平均温差指数在空间上都是南高北低；流域北部气温偏寒，结冰和霜冻日数偏长，而南部气温偏暖，夏天日数和生长期长度偏长。极端降水指数除持续干期，其他指数在空间上也是南高北低，且在东南部达到最大值。在全球气候变暖的趋势下最高和最低气温极值温度上升，高温增长速率小于低温增长速率，从而温差逐渐缩小；结冰和霜冻日数减少，夏天日数、生长期长度和暖日持续日数增加，使得流域冬季变短夏季变长，适合动植物生长的温度持续时间增长。极端降水指数除了持续干期，其余指数均呈现上升趋势，年降水量增加幅度最大，强降水量增加幅度次之。说明1961-2018年雅砻江流域极端气...