新疆地区遥感、融合和陆面模式模拟的蒸散产品的不确定性分析

蒸散是干旱区水资源消耗的主要方式,由于该地区地表植被覆盖稀疏且空间异质性较大,目前国际常用的众多蒸散产品的结果存在较大差异。故选取中分辨率成像光谱仪(MOD16)蒸散产品、全球陆地蒸散阿姆斯特丹模型(global land evapotranspiration amsterdam model,GLEAM)和通用陆面模式(common land model,Co LM)的蒸散产品为代表,利用三角帽(three cornered hat,TCH)方法定量评价3种蒸散产品在新疆干旱区模拟结果的空间不确定性。结果表明:GLEAM和MOD16蒸散产品的空间分布规律相似,山区蒸散值均显著高于平原区;Co LM在阿尔泰山、天山蒸散值显著高于平原区。此外,全疆多年平均蒸散值分别为:GLEAM[(142.36±11.11)mm·a~(-1)]、Co LM[(126.66±19.12)mm·a~(-1)]、MOD16[(78.64±4.61)mm·a~(-1)]。基于TCH方法的全疆蒸散模拟的不确定性结果大小依次为:Co LM(24.18 mm·a~(-1)),GLEAM蒸散产品(21.58 mm·a~(-1)),MOD16蒸散产品(17.66 mm·a~(-1))。在灌丛,山地半干旱区和山地半湿润区,3种蒸散产品的不确定性显著不同,其中Co LM不确定性最大(33.47 mm·a~(-1)、30.46 mm·a~(-1)、32.11 mm·a~(-1)),MOD16不确定性最小(9.50 mm·a~(-1)、14.80 mm·a~(-1)、14.34 mm·a~(-1))。量化新疆地区蒸散的不确定性为更加准确估算该地区的蒸散有着重要的科学意义。     

新疆地区遥感、融合和陆面模式模拟的蒸散产品的不确定性分析北大核心CSCD

蒸散是干旱区水资源消耗的主要方式,由于该地区地表植被覆盖稀疏且空间异质性较大,目前国际常用的众多蒸散产品的结果存在较大差异。故选取中分辨率成像光谱仪（MOD16）蒸散产品、全球陆地蒸散阿姆斯特丹模型（global land evapotranspiration amsterdam model,GLEAM）和通用陆面模式（common land model,Co LM）的蒸散产品为代表,利用三角帽（three cornered hat,TCH）方法定量评价3种蒸散产品在新疆干旱区模拟结果的空间不确定性。结果表明：GLEAM和MOD16蒸散产品的空间分布规律相似,山区蒸散值均显著高于平原区;Co LM在阿尔泰山、天山蒸散值显著高于平原区。此外,全疆多年平均蒸散值分别为：GLEAM[（142.36±11.11）mm·a^-1]、Co LM[（126.66±19.12）mm·a^-1]、MOD16[（78.64±4.61）mm·a^-1]。基于TCH方法的全疆蒸散模拟的不确定性结果大小依次为：Co LM（24.18 mm·a^-1）,GLEAM蒸散产品（21.58 mm·a^-1）,MOD16蒸散产品（17.66 mm·a^-1）。在灌丛,山地半干旱区和山地半湿润区,3种蒸散产品的不确定性显著不同,其中Co LM不确定性最大（33.47 mm·a^-1、30.46 mm·a^-1、32.11 mm·a^-1）,MOD16不确定性最小（9.50 mm·a^-1、14.80 mm·a^-1、14.34 mm·a^-1）。量化新疆地区蒸散的不确定性为更加准确估算该地区的蒸散有着重要的科学意义。     

基于CMIP5的中国区域气溶胶变化及其对降水的影响

基于第5次国际耦合模式比较计划（CMIP5）提供的气溶胶光学厚度（AOD）数据和气溶胶单因子历史试验降水数据，采用线性趋势分析、相关分析、经验正交分解（EOF）方法，从时间和空间维度上分析了自工业革命以来中国AOD的变化及其对降水的影响。1860—2000年，中国区域的AOD整体呈显著增加的趋势（P<0.001），AOD的增加趋势以胡焕庸线为界呈现出“东高西低”的空间分布格局，并在1945年以后AOD的增加趋势〔0.380 7·(100a)^-1〕显著大于1945年以前的趋势〔0.029 0·(100a)^-1〕。在气溶胶单因子驱动试验中，中国有89.1%区域的降水呈显著减少的趋势（P<0.001），其中东南部、四川盆地以及青藏高原东南部是降水减少最明显的区域，西北地区降水减少趋势较弱，并在1962年以后降水的减少趋势〔118.04 mm·(100a)^-1〕显著大于1962年以前的趋势〔26.67 mm·(100a)^-1〕。气溶胶主要通过抑制弱降水显著降低了降水事件发生的频率与降水强度，降低速率分别为3.160 d·(100a)^-1、0.162 4 mm·d^-1·(100a)^-1。研究工业革命以来气溶胶对降水的气候效应，为更好的应对区域气候变化问题提供科学依据。     

黄土高原地区土地覆盖类型的时空格局

[目的] 构建黄土高原地区长时序、高精度的土地覆盖数据集,对该区2001—2020年土地覆盖的时空格局进行分析,并为该地区生态环境保护和可持续发展提供科学依据。[方法] 利用多源、多时期土地覆盖产品和地面特征数据构建训练样本,并使用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）平台和随机森林分类模型生成黄土高原地区土地覆盖（land cover of Loess Plateau,LCLP）数据集。在此基础上,通过空间分析和一元线性回归模型对黄土高原地区土地覆盖类型的时空格局进行分析。[结果] 基于随机森林验证集的结果显示,LCLP产品的总体精度和kappa系数均高于90%。基于独立验证集的精度验证结果显示,LCLP的总体精度较现有产品提高了0.58%～20.23%。同时,耕地、林地、草地、不透水面和裸地的分类精度均得到了提升。[结论] 本研究构建的LCLP数据集分类精度相较于其他产品有了显著提升,适用于反映黄土高原地区土地覆盖的变化。2001—2020年,黄土高原地区耕地和灌木呈现下降趋势,而林地、水体和不透水面呈现为极显著的上升趋势。从土地覆盖的变化情况来看,耕地和草地是其他土地覆盖类型新增的主要来源。