Review of globe solar radiation model for building energy efficiency analysis

太阳辐射是建筑节能分析的重要基础气象参数,实测数据远远不能满足需求,理论计算是目前获取辐射数据的主要途径。将常用水平面太阳总辐射模型归纳为气象参数、空间插值和基于DEM三类,详述了各自的原理和计算方法。对三类模型在建筑节能分析中的适用性进行了分析,展望了建筑节能分析用太阳辐射模型的发展趋势：气象参数模型与DEM模型的融合。     

基于遥感和GIS的柴达木盆地太阳能估算方法研究

为了科学了解太阳能资源,验证地面实测气象资料与卫星资料的相关性,通过利用遥感和GIS技术,对青海高原太阳能资源丰富区——柴达木盆地的太阳能资源进行反演,以回归统计法求取地面总辐射,用红外资料、可见光和红外数字卫星等资料,估算地面总辐射并与地面实测气象资料进行对比分析,并进行模型检验。结果表明：遥感资料反演和实测值变化很吻合,相关系数超过90%。利用静止气象卫星FY2C资料反演计算地表太阳总辐射,能填补气候学方法的不足,能提高定量研究辐射的空间精度。     

作物生长模型同化SAR数据模拟作物生物量时域变化特征

生物量是监测作物长势的一个重要指标,可以反映作物的生长状况,和作物产量有密切关系。遥感获取生物量的方法之一是通过基于矢量辐射传输方程的微波冠层散射模型反演,但多数模型反演方法并未考虑作物生物量在不同阶段的变化特征。运用数据同化方法,将SAR数据提取的生物量信息和作物生长模型结合,描述作物生物量与时间变化的关系,提高生物量估测精度。通过分析生物量和SAR数据提取的后向散射系数的时域变化关系建立反演模型估算生物量。在构建代价函数的基础上,采用共轭梯度法对生长模型参数进行优化,使模型估算的生物量和SAR数据反演的生物量差值最小。结果表明,引入SAR数据修正后的作物生长模型模拟生物量和实测值的时间分布基本吻合,且比未引入SAR数据的结果精度有明显提高。因此采用SAR数据提取的作物实时生长信息可以修正作物生长模型关键参数以提高模拟生物量的精度。     

玉米和大豆光合有效辐射吸收比例与植被指数和叶面积指数的关系

基于东北典型黑土区的玉米和大豆的实测光谱反射率、光合有效辐射及叶面积数据,选取常用的9种植被指数,并根据光谱曲线特征和植被指数结构建立了两种新的植被指数,对其估算玉米和大豆冠层FPAR效果进行了对比分析。结果表明,各植被指数与冠层光合有效辐射吸收比例(FPAR)的关系因植被类型而异。以近、短波红外波段较以可见光、近红外波段计算植被指数的估算效果好。NDVI、RVI在可见光、近红外波段计算的植被指数中估算FPAR效果较好,玉米估算模型R²分别为0.81和0.82,大豆估算模型R2均为0.81;NDSI、RSI在近、短波红外波段计算的植被指数中较好,玉米估算模型R2均为0.86,大豆估算模型R2均为0.84,优于NDVI和RVI。试验表明,利用近、短波红外波段估算FPAR是可行的;冠层含水量较土壤背景对FPAR影响更大;玉米和大豆冠层FPAR与叶面积指数(LAI)呈较好的对数关系,估算模型R²分别为0.75和0.70;但用植被指数估算FPAR效果要优于用叶面积指数。     

基于主成分分析的BP神经网络估算藏北高寒草地覆盖度变化

藏北高寒牧区草地是中国高寒草地分布面积最大的地区。为了及时准确地获得该区域草地覆盖度的变化趋势,本研究利用多年气象数据、社会统计数据、GIMMS、MODIS两种归一化植被指数（NDVI）数据作为参数,构建 BP神经网络模型,估算2010—2014年藏北高寒草地年际变化趋势,并用主成分分析方法优化参数来改进模型。结果表明,① BP神经网络模型及其改进模型对藏北高寒草地覆盖度年际变化趋势与遥感值的相关系数为0.16、0.47,表明通过主成分分析优化参数后的BP神经网络模型具有较好的模拟效果。 ②两种BP神经网络估算的植被指数值与NDVI值平均误差率分别为2.36%、2.20%。均有较高的模拟精度。③从神经网络训练步数上看,BP神经网络结果训练收敛步长为5000,基于主成分分析的BP神经网络模型训练收敛步长为454,表明后者提高了计算效率,体现出良好的收敛性。因此,无论从年际变化趋势拟合程度、植被指数估算值精度、还是从计算效率来看,改进的BP神经网络模型对于估算藏北高寒草地覆盖度变化更加行之有效。     

多参数冬小麦估产模型研究及产量影响因素分析

产量估算研究对制定粮食政策和经济计划,科学地进行粮食宏观调控有着重要意义。针对以往线性遥感估产模型中多是基于NDVI和LAI的研究,且参数间存在多重共线性等问题,该研究以河北省南部石家庄、保定、邯郸、邢台、衡水、沧州六市为研究区,选用2000—2008 年的种植区最佳时相NDVI、LAI累加值,并引入与小麦生物量积累密切相关的不同月份地表温度作为原始估产指标,针对参数累加值存在的误差,提出一个修正公式对NDVI、LAI 进行修正,再对选用参数进行主成分分析,将结果与冬小麦产量数据建立出4 个多参数综合作用的冬小麦遥感估产模型。结果表明,利用2009 年数据对模型进行验证,结果表明4 个模型的R2介于0.714~0.818 之间,估产精度均在93.0%以上,其中,综合所有遥感参数的模型拟合效果最好,R2为0.818,估产精度达95%,而且引入温差主成分的模型精度高于仅用NDVI、LAI作参数的模型,另外深入分析各参数对产量估测的影响可知4 月中旬和5 月中旬的地表昼夜温差对冬小麦的后期产量具有较大影响。     

基于星载SAR的冬小麦估产模型比较分析

旨在让农业部门等提前预知小麦产量,从而准确判断粮食生产形式,制订相关政策。应用2014年4月中旬和5月初星载合成孔径雷达(SAR)——RADARSAT-2各一幅,选择安徽省寿县和怀远县冬小麦产区,通过试验田产量和反演的雷达影像后向散射系数,建立冬小麦线性估产模型,在此基础上对2013和2014年估产模型精度进行比较。结果表明：通过星载SAR的同极化HH和交叉极化HV方式建立的估产模型对寿县涧沟镇冬小麦估产精度分别为68.37%和74.01%,对怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为63.10%和69.10%。特别是针对倒伏区域冬小麦估产模型精度差异进行理论详细分析,指出冬小麦大面积倒伏区域,基于交叉极化(HV)估产模型精度高于同极化(HH)估产模型精度。最后指出将来可选择四极化SAR影像,针对不同的生长方式有针对性的选择不同极化方式进行估产。模型结果分析结论为将来冬小麦估产模型参数纠正及推广奠定基础和积累经验。     

基于农田实景图像的玉米覆盖度估算模型

为实时、准确地获取玉米覆盖度,为玉米长势监测提供科学依据,以农田小气候实景站采集的玉米图像为数据源,利用图像处理技术对玉米图像进行分析处理,结合9种图像颜色指数(NDI、ExG、ExR、ExG-ExR、R-G、G-B、VEG、CIVE、(G-B)/|R-G|),构建了基于图像颜色指数的玉米覆盖度估算模型。结果表明：利用图像颜色指数可以有效估算玉米覆盖度,除颜色指数(G-B)/|R-G|外,其他8种颜色指数估算玉米覆盖度的精度均较高,其中,以VEG为变量的玉米覆盖度估算模型精度最高,预测结果的R²为0.993,RMSE和MAE均最小,分别为0.0270、0.0223。该方法可以有效、快速的提取玉米覆盖度。     

大跨度PC连续刚构桥徐变预测模型

为了能准确预测混凝土收缩徐变,提出了一系列徐变预测模型,但传统的徐变理论研究主要是针对普通混凝土进行的,所提出的徐变模型并不能完全适用于高强混凝土。对各徐变预测模型进行分析比较,最终参考了日本混凝土示方书建议模型,并在高强混凝土徐变试验的基础上,提出了一个适用于高强混凝土的徐变预测模型。基于Abaqus平台,使用Python语言进行二次开发,定义了修正模型的徐变规律,并采用修正后的模型计算牛角坪大桥的徐变应变。结果表明,修正模型的精度,能很好的满足工程需求。     

基于无人机RGB遥感的甘蔗株高估测

为快速准确地估测甘蔗不同生育期株高，探讨了无人机RGB系统遥感估算株高的可行性及效果。利用无人机RGB遥感平台，获取苗期、分蘖期、伸长中、后期和工艺成熟期的影像，通过Pix4D mapper生成数字表面模型（digital surface model,DSM），采用Eris Arcmap提取株高，基于DSM提取的株高与实测株高建立各生育期的估测模型，采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）对模型进行评价。结果表明，基于DSM提取甘蔗各生育期的株高高于实测株高；全生育期模型拟合性最好，预测精度较高（验证集R2、RMSE和MRE分别为0.9611、0.1623和0.1102），苗期株高模型预测精度最高。其他各生育期模型的拟合性不及全生育期和苗期，精度较低，工艺成熟期模型的预测精度最低，拟合性最差。因此，基于无人机RGB遥感平台获取甘蔗不同生育期影像后通过DSM提取株高并运用于甘蔗重要生育期株高的估测时，注意不同生育期模型的适用性。     

湖南省太阳能资源时空分布特征及评估

为了给湖南省太阳能资源合理规划和有效利用提供科学依据,本研究基于湖南省3个辐射观测站的太阳总辐射资料和97个站的日照时数资料,按照中国气象局发布的太阳能资源评估方法,分析了湖南省太阳能资源时空分布特征、太阳能丰富程度、稳定程度及可利用状况。结果表明：湖南省年太阳总辐射和年日照时数分布趋势基本一致,呈东多西少的分布趋势,1961年以来湖南省年太阳总辐射总体趋于下降;洞庭湖区和长株潭地区是湖南省太阳能资源最丰富的地区,同时也是太阳能资源可开发利用日数最多、资源最稳定的区域,未来对于太阳能的开发利用应优先考虑。     

随州市近50年太阳总辐射气候学计算与时空分布特征

采用随州周边4个辐射观测站 (武汉、郑州、西安1961-2017年,南阳1990-2017年)日照百分率和实测日太阳总辐射值,结合一元线性回归法拟合出适用于计算随州太阳总辐射的公式参数,再将随州本站及周边17个市县气象站2011-2016年日照百分率代入公式,推算出随州市境内月太阳总辐射值,再利用气候学计算方法和空间插值法对全年和各个季节太阳总辐射空间分布和时间变化展开剖析。其结果显示：随州市太阳总辐射的区域分布受其撮箕样地形影响,全年和各季节均表现出南多北少的特性,太阳总辐射在冬季为低值季,夏季为高值季,春秋适宜;年际和各季节的太阳总辐射值均呈减小趋势,且夏季减小速率最大;春夏秋三季的太阳总辐射偏大偏小期与全年变化步调相似,但冬季变化不显著。     

呼伦贝尔市近30年太阳能资源区划与评估分析

为了客观评估呼伦贝尔市各地太阳能资源潜力,利用海拉尔和富裕2 个辐射观测站1985—2014年辐射观测站的太阳总辐射资料和呼伦贝尔市其他15 个站的日照资料,根据太阳能资源评估方法和标准,计算呼伦贝尔市其他15 个无辐射站的太阳总辐射,分析了呼伦贝尔市太阳总辐射时空分布特征,计算了评估太阳能资源的各种参数。结果表明,呼伦贝尔市太阳能资源储备很丰富或丰富、大部地区稳定或较稳定、可开发利用日数较多,西部和东南部地区尤其适合进行太阳能资源开发利用。     

安徽省油菜菌核病气象等级预报方法研究

为满足现代农业气象业务服务中病虫害发生发展气象等级预报需求,利用安徽省江淮、沿江和皖南3个区域代表站1991—2010年油菜菌核病观测数据和气象资料,通过相关分析,确定影响菌核病发生发展的主要影响时段和气象因子,再通过归一化处理、加权等方法得到影响油菜菌核病发生发展的综合气象条件指数。以综合气象条件指数为自变量,以油菜菌核病加权平均病株率为因变量,采用曲线回归方法,建立不同区域代表站油菜菌核病发生发展气象等级预报模型。模型拟合结果表明：江淮、沿江和皖南地区拟合准确率分别为80%、70%和75%;利用模型对2011—2013年发生情况进行预测,结果显示：江淮地区代表站全部正确,沿江和皖南地区代表站均为2年正确,一年与实际发生情况误差一个等级。建立的模型基本上能满足油菜菌核病气象等级预报业务服务的需求。     

黑龙江省典型日光温室气候生产潜力估算及分析

研究旨在估算黑龙江省典型日光温室气候生产潜力,分析其时空分布特征,以期使有限的气候资源得到充分高效的利用,为设施农业的稳产高产提供科学依据。利用温室内外的观测数据,建立温室内温度预测模型,模拟1961—2020年温室内温度,对黄秉维光合生产潜力估算模型进行修订,得到日光温室内的光合和光温生产潜力模型,计算1961—2020年不同地区的气候生产潜力并分析其分布规律。结果表明：研究时间段内林甸和友谊的天气类型每月晴天居多,其次为阴天,多云天气相对较少;建立了代表站点典型日光温室平均气温预测模型,均通过信度检验(P≤0.05);黑龙江省日光温室1961—2020年温室生产季节光合生产潜力和光温生产潜力时空分布规律基本一致,均是由东北向西南逐渐增大,且逐年减小,5月最高,12月最低。光合生产潜力最小值出现在2015年,最大值出现在2020年,光温生产潜力最小值出现在1995年,最大值出现在2020年。该研究获得了黑龙江省不同地区典型日光温室1961—2020年的气候生产潜力分布,以期为当地日光温室生产布局提供科学依据。     

山西省冰雹天气变化的气候特征分析

掌握山西省冰雹天气的气候变化特征,能为本区域灾害性天气的预报预测提供参考依据,有利于科学地指导工农业生产,达到趋利避害的目的。基于1960—2010年山西省71个国家观测站的冰雹资料,通过求线性趋势、滑动t检验、小波分析等气候统计方法,对山西省冰雹天气的时间和空间变化特征进行详细分析。结果表明：山西冰雹总日数分布呈东部多、北部多、西南部少的格局;1960—2010年71站冰雹总日数变化总体呈下降趋势,无明显的周期性和突变性。山西大部分站点年冰雹日数呈下降趋势,夏季6—8月是冰雹的高发期,约占全年冰雹的67%。各月冰雹日数的空间分布特征不尽相同。五台山是冰雹极易发生区,山区冰雹日数月际变化量明显大于盆地。一天中93%以上的冰雹开始在11—20时,结束在11—20时。99.6%的冰雹持续时长不超过1 h;80.6%的小时内冰雹持续不足10 min。     

Analysis of the Development of the Commercial Space Around Metro Stations in Urban Core Areas Based on Place Making: A Case Study of Chunxi Road Metro Station in Chengdu

The metro is the most efficient and convenient public transport system in modern cities. For urban core areas in China, in which the metro was built later, there was more consideration for meeting the traffic needs of cities. However, there are few studies of collaborative planning for metro stations and their surrounding space. Thus, there is an urgent need to conduct research on collaborative planning for metro stations and their surrounding commercial space in urban core areas. Unlike conventional methods of integrated design of stations and cities, this paper, based on the theory of place spirit, took Chunxi Road Metro Station in Chengdu and its surrounding commercial space for example. It explored the pattern and characteristics of the place in the commercial space around the metro station, analyzed the strategies of cultural and commercial integration, as well as architecture, street, landscape and other aspects of the design method in the space, and explored the strategies of place-making and infiltration, providing a reference point for the development and place-making of the commercial space around metro stations in urban core areas.     

1960—2005年皖东南降水变化分析

以皖东南7个气象站1960—2005年降水资料为基础,系统分析了近46年来皖东南地区的降水变化趋势。结果表明:皖东南地区年降水量自20世纪60年代起呈减少趋势,70年代以来年降水量有增加趋势,但增加趋势不是很明显,各季节仅秋季降水量呈减小趋势,并通过显著性检验。1960—2005年降水日数和春冬季变化趋势不明显,夏季降水日数呈缓慢增长趋势,秋季降水日数呈现下降的趋势。极端强降水总量在1981年之后呈上升趋势,1963—1965年和1968年极端强降水总量呈减少趋势并达到显著性水平。极端强降水频率和极端强降水强度在1960—2005年间,未发生明显趋势变化。     

安徽省农业旱灾风险评估与区划

为客观分析农业旱灾对安徽农作物造成的风险损失,根据安徽省1991—2012 年的农业灾情数据和农作物播种面积等数据资料,对安徽省农业旱灾风险进行了评估区划。结果显示：旱灾是安徽省主要的农业自然灾害,22 年间安徽省旱灾占农业自然灾害受灾面积和成灾面积的比例分别为42.1%和40.1%;安徽省各市受灾面积和成灾面积的变化具有很强的同步性;安徽省农业旱灾呈现出风险发生周期短、频率高的特点,旱灾受灾面积一般不超过60%,该指数下风险概率为357.1 年一遇;从旱灾风险时空分布看,淮北和江淮地区旱灾风险较高。     

安徽省农业灾害情况及防灾减灾对策分析

分析安徽省主要农业灾害发生及分布情况,探讨相应的防灾减灾对策,为实现安徽省农业可持续发展及保障安徽省粮食安全提供依据。以1978—2012年安徽省农业灾情及粮食播种面积、粮食总产等数据为依据,分析农业灾害对安徽省农业生产的影响和安徽省水灾、旱灾、风雹灾、霜冻灾等主要农业灾害发生及分布规律,并提出防灾减灾对策。结果表明,1978年以来,安徽省农业气象灾害频发,1991、1998、2003年受灾面积较大,总体上粮食总产呈增加趋势,农业气象灾害受灾及成灾面积与粮食总产呈负相关;1979—2012年安徽省粮食总产呈周期性波动,且与成灾面积的年际增长率呈负相关关系,表现为每3年左右为1个周期;影响安徽省农业生产发展的最主要灾害种类是旱灾、水灾、风雹、霜冻等,其中水灾和旱灾是最主要灾害,其危害多数年份占所有农业灾害危害受灾面积和成灾面积的80%以上;安徽省绝大部分地市的旱灾成灾面积指数大于水灾成灾面积指数,说明旱灾是影响安徽省农业生产发展的最重要农业气象灾害类型。该研究可为安徽省农业灾害风险的有效管理和政府部门相关决策提供技术支持和参考。