基于DMSP/OLS数据的江苏省城镇人口空间分异研究

人口空间分异研究是区域协调发展的基础,便捷准确地获取城镇人口全局和局域的空间信息,对于合理制定区域人口、经济和社会发展政策具有重要意义。在DMSP/OLS(夜间灯光)数据和人口数据之间的定量关联基础上,模拟出格网尺度上江苏省2012年人口密度,采用人口集中指数、空间变差函数识别人口分布的空间格局并探讨区别于行政单元尺度的人口格局形成机理。区域层面,江苏省人口空间分异呈现苏北地区"低密度点状"分布,苏南、苏中为"高密度面状"分布并存格局。城镇层面,江苏省人口空间分布结构具有4种类型,H-H型地区人口各向差异性最强,网格单元内随机变异最小;H-L型人口各向差异性最小,网格单元内随机变异较大;L-L型人口轴向均质化特征明显,网格单元随机变异较小;L-H型空间各向差异性较小,网格单元的随机变异最大。结果表明,基于DMSP/OLS夜间灯光数据反演而得到的人口格网模型具有巨大潜力,结合变差函数进行拟合分析可定量地刻画城镇内部人口分布的空间异质性特征。     

ENSO对我国东部极端降水的季节影响

利用百分位法定义极端降水阈值,对我国东部地区极端降水在不同季节对ENSO的响应特征加以研究,并以湿位涡作为切入点从大气性质角度出发分析其可能成因。结果表明：暖、冷年当年夏季极端降水对比显著区域主要在华北地区东部,分别表现为负距平区和正距平区;在暖年次年夏季和春季分布形有相似之处,北方多极端降水,南方分布形势较为复杂,江南地区也有极端降水大值区;次年秋季,与春夏季相比,极端降水大值区主要分布在北方;到了次年冬季,整个东部地区以极端降水负距平为主,冷年次年四季极端降水基本呈相反的分布形势;对应的湿位涡场能很好的反映北方地区尤其是华北地区的大气稳定性,而在低纬度地区还不能作为很好预测极端降水分布情况的依据     

基于DMSP/OLS与土地利用的江苏省人口数据空间化研究

准确、高分辨率的人口分布信息是人地关系研究的重要前提。人口数据空间化可实现人口统计数据与空间信息集成,重构人口空间分布特征,为区域可持续发展研究提供数据支持。基于DMSP/OLS夜间灯光数据与土地利用数据,以遥感与地理信息系统理论与方法为基础,采用空间滞后回归模型模拟了江苏省2010年人口空间分布状况,并得到1km×1km的人口密度网格图。通过从县级、乡镇级两种空间尺度对人口数据空间化结果进行检验,结果表明基于DMSP/OLS与土地利用的人口数据空间化能够正确地表达人口空间分布规律,尤其对于人口较为密集地区,具有很高的数据重现精度;但是对于人口密度畸高或畸低的地区,由于人口空间分布异质性较大,数据重现的准确性下降。     

基于多源遥感数据及DEM的人口统计数据空间化——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行人口等社会经济数据的空间化时,往往受到其较低的空间分辨率、像元过饱和以及像元溢出现象的影响。植被指数（如NDVI）与不透水面呈负相关关系,与夜间灯光数据在反映人类活动、提取建成区方面可以互补,将这两种数据融合可以有效减少夜灯数据像元过饱和等因素引起的误差。通过进一步融合DEM数据对基于DMSP/OLS夜间灯光数据和NDVI构建的人居指数进行了海拔修正,基于修正后的人居指数与统计人口之间很强的线性相关建立人口空间化模型,获得2010年浙江省1 km×1 km分辨率下的人口密度空间分布。模拟结果显示,浙江省平均人口密度为515人/km2,模拟的平均相对误差为183%,相比海拔订正前的模拟误差减少约5%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数在省级尺度上模拟人口空间分布的精度较高     

基于多源遥感信息和土地利用数据的中国海岸带GDP空间化模拟

目前包括GDP在内的社会经济数据大多以行政区划为统计单元,普遍存在统计单元内的数据均一化以及与其他环境数据空间不匹配等问题。以中国海岸带地区为例,利用DMSP/OLS夜间灯光数据和植被指数构建的人居指数与非农业GDP之间的线性关系建模,对非农业GDP进行了空间化模拟,基于土地利用数据建立了农业GDP空间化模型,最终得到2010年中国海岸带地区250 m×250 m空间分辨率的GDP密度图。结果显示：相比仅利用夜间灯光数据模拟非农业GDP,人居指数模型较好地改善了夜间灯光数据的像元溢出效应以及过饱和问题,提高了对非农业GDP的模拟精度。栅格尺度上的中国海岸带GDP密度图可以为沿海地区灾害风险评估、社会经济决策、区域规划和可持续发展研究提供基础数据支持。     

近47年云贵高原汛期强降水和极端降水变化特征

利用云贵高原159个常规气象站1961～2007年汛期（5～10月）逐日降水量，用百分位法定义站点强降水和极端降水阈值，对强降水和极端降水事件进行了分析研究。结果表明：云贵高原汛期强降水和极端降水阈值地理分布差异较大，与汛期降水量关系不大，而与站点海拔高度显著负相关；1961～2007年汛期降水量变化趋势不明显，但降水日数显著减少，降水有集中的趋势；强降水量和极端降水量具有与汛期降水量相似的年际波动特征，极端降水与汛期降水的相关高于强降水；以强降水量和极端降水量与汛期降水量的比重表征事件的强度，两者均呈显著增加的变化趋势，并在1990年代初期发生了显著增加的突变；强降水和极端降水与夏季季风强弱变化显著负相关。     

近48年来湘江流域极端降水事件特征分析

基于湘江流域44个气象站1960~2007年的逐日降水资料,将第95个百分位值定义为各台站极端降水事件的阈值。同时,采用线性回归、突变分析和相似系数等方法,分析了该流域极端降水事件的变化特征,研究了不同强度降水事件的时空分布特征。结果表明：湘江流域近48 a来极端降水事件的各指标（降水量、降水日、降水强度、降水指数、日最大降水量）均呈增加趋势。但在不同时期,极端降水事件表现了不同的变化趋势。1970s以前多大雨事件,1970s~1980s各类极端降水事件相对偏少,进入1990s开始明显增加,尤其是暴雨和大暴雨事件显著增多。此外,极端降水事件的分布还表现出明显的区域性特点：湘江上游多暴雨事件,中游多大雨事件,下游多大暴雨事件。
     

透视中国小时极端降水强度和频次的时空变化特征(1961～2013年)

极端降水事件具有小概率和高风险的特征,采用高分辨率数据有助于了解极端降水真实情况。采用1961～2013年中国小时降水数据,从极端降水的强度和频次特征出发,采用多种数理统计方法诊断中国小时极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)不同重现期下的中国小时极端降水强度具有明显的东南高-西北低的空间分异特征。不同百分位数下的中国小时极端降水阈值也具有东南高-西北低的空间分异特征。(2)不同百分位数下的1961～2013年中国小时极端降水频次变化趋势主要以增加趋势为主,且随着百分位数的增加,增加趋势趋于减小并向长江流域地区集中。中国小时极端降水频次波动特征则呈东南波动小-西北波动大的空间分异格局,且随着百分位数的增加波动大的地区从西北向东部和南部地区扩张,同时西部地区逐渐呈现出波动大小镶嵌的格局。(3)90%和95%分位数下的中国小时极端降水频次EOF分析表明,中国小时极端降水频次具有明显不同的时空变化模态,且前两个模态可以反映中国小时极端降水频次的主要时空变化模态。两种超阈值取样方法均反映了长江流域呈增加趋势的时空模态特征。     

DMSP/OLS夜间灯光数据在城镇体系空间格局研究中的应用与评价——以近16年江西省间城镇空间格局为例

通过分析1994～2009年16 a逐年DMSP/OLS的静态平均灯光数据的DN值分布情况,考虑实际空间格局分布数据需求和数据质量,选择1994、2000、2005、2009年4个年度为代表,进行江西省城镇空间格局分布应用研究,并对数据质量进行评价。结果表明：1994～2009年度江西省城镇建设用地总量数值尽管与统计数据之间存在一定的波动,但总体扩展趋势基本一致;在城镇化增长速度上,2000～2005年比1994～2000年大29.53%,2005～2009年比1994～2000年大4357%,说明江西省城镇化发展正逐步提速,并有加快发展的趋势;景观指数分析表明江西省城镇化扩张过程中,面积越来越大,城镇间聚集度越来越高,相互影响也越来越大;城镇化形状越来越复杂;城镇间联系越来越紧密,破碎度逐步减小,城镇斑块形状变化逐步加大,发展无序程度加重。最后,针对江西省城镇空间格局发展现状,研究提出了积极发展中型城市、集约化发展特大城市、稳步扩大小城镇发展规模的建议     

近50年长江流域降水日数的演变趋势

通过分析不同强度降水量（大于75百分位和大于95百分位降水,下同）对应降水日数,研究了长江流域1951~2000年逐年和年代际降水日数变化趋势。大于75百分位的降水日数在上游以及中游的北岸增加趋势最显著,四川盆地是唯一显示减少趋势的地区。同样,大于95百分位的降水日数在中游和下游也表现出十分明显的增加趋势,呈现减少趋势的仍然是四川盆地,并略向其北方延伸。详细分析每10年的平均降水日数的距平发现,大于75百分位降水日数最大的正距平集中在中游的1980s、1990s和下游的1980s。最大的负距平也是在中游地区,发生在1950~1979年。因此,中游的降水日数增加的幅度最大。对于大于95百分位降水日数,长江流域中游和下游的变化趋势也是一致的,在1960s 和1970s的负距平后,都出现较大的正距平。上游降水日数的年际变化要小于中下游。比较不同百分位降水日数的变化趋势,可将长江流域1950~2000年降水日数的变化趋势分为3种类型：（1）在大于75百分位降水日数增加的同时,大于95百分位降水日数却有所减少;（2）大于75和大于95百分位降水日数同时呈减少的趋势;（3）大于75和大于95百分位降水日数同时呈增加趋势。     

全球升温1.5℃与2.0℃情景下长江中下游地区极端降水的变化特征

基于长江中下游地区1961~2100年区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)模拟与1961~2005年气象站观测的逐日降水数据,通过统计计算年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率4个极端降水指数,研究全球升温1.5℃与2.0℃情景下,长江中下游地区极端降水的时空变化特征。结果表明:(1)全球升温1.5℃情景下,年降水量相对于1986~2005年减少5%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加7%、33%和4%;概率密度曲线表明,年降水量均值下降,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值上升,极端降水方差增大;年降水量、强降水量和暴雨日数在空间上表现为南部增加北部减少,极端降水贡献率则相反。(2)全球升温2.0℃情景下,年降水量下降3%,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别上升15%、46%和15%;年降水量均值稍有减少且方差稍有上升,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率均值和方差明显增加;年降水量减少区域位于长江主干以北,强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率表现为绝大部分地区增加的空间变化特征。(3)全球升温由1.5℃至2.0℃时,年降水量、强降水量、暴雨日数和极端降水贡献率分别增加3%、7%、10%和11%;随升温幅度的增加极端降水均值和方差上升;极端降水呈增加态势的范围扩大。因此,努力将升温控制在1.5℃对降低极端降水的影响具有重要意义。     

中国气候变化的科学新认知

了解和认识百年来中国气候发生的变化、引起其变化的驱动因素以及未来的可能变化,可以更好地适应和减缓气候变化。本文综合评估了观测到的中国气候变化事实、中国气候变化的驱动力、中国未来气候变化预估三大方面,分析了气候变暖的趋势、水循环以及降水和冰川变化、极端天气气候事件变化、生物化学循环、海洋和土地覆盖变化及其气候效应以及未来气候变化的特点和趋势等最新科学进展。在中国百年温度趋势、气候系统多气候指标变化特征、极端天气气候事件中的人类活动作用以及气候系统模拟能力等方面的研究有了新的进展。可以看到中国气候变暖趋势持续、大气二氧化碳等长寿命温室气体浓度继续增长、人为强迫影响了多种气候要素在强度和频率的变化,中国陆地生态系统的固碳量增加。本文最后提出未来中国气候变化研究需要进一步加强的问题,包括:中国气候变化中的城市化效应、气候系统内部变率在年代际变化中的作用、气溶胶-云-降雨相互作用的机理、大范围土地利用变化(如大规模生态恢复工程)的气候效应,以及云辐射反馈、海洋环流对气候变化的响应与反馈、气候-碳循环反馈等过程对气候模拟不确定的影响等。     

近53 a来长江流域极端降水指数特征

利用1963~2015年长江流域115个气象站点逐日降水数据,分析了不同极端降水指标的空间变化特点和时间变化趋势。结果表明,近53 a来,长江流域多年平均年极端降水量与年降水量从下游到上游逐渐递减,两者变化趋势大致呈现“增-减-增”的空间分布格局。年极端降水量对年降水量贡献（PEP）存在明显的空间分布差异,但贡献比例在流域内普遍呈现增加的趋势。持续1 d的极端降水事件的降水量分布及其变化趋势与年极端降水量的分布特征类似,其对年极端降水量的贡献比例高达65%以上,说明长江流域极端降水以持续1 d的极端降水事件为主。持续2 d及以上的极端降水事件主要集在中皖苏赣局部地区和四川中部地区,但其降水量对年极端降水量的贡献比例较小。从上游到下游,年最大日降水量（MDP）逐渐增大。其中,上游源头地区的沱沱河、曲麻莱和玉树3个站点MDP主要集中在0~25 mm之间,其他站点均以25~50 mm量级为主;长江流域中部地区的MDP大部分以50~100 mm的量级为主,处于100~150 mm之间的次之;长江流域东部地区主要以100~150 mm量级的MDP为主。 关键词： 极端降水;降水贡献;不同历时;长江流域     

1961~2015年西南地区降水及洪涝指数空间分布特征

利用西南地区98个气象站连续完整的日降水序列数据,整合降水强度、持续性指数及等级指数形成降水指数体系并研究该区域降水及洪涝指数的空间分布特征,得到以下主要结论：（1） 1961~2015年,西南地区年降水量（PRCPTOT）与极端降水量（R95PTOT）都呈现出“东多西少、南多北少”的分布形态;持续降水日数（CWD）则表现为“南高北低、西高东低”的分布格局。区域多年平 均PRCPTOT、R95PTOT、CWD分别以-13.12 mm/10 a、1.34 mm/10 a、-0.29 d/10 a的速率变化。（2）西南地区不同等级降水日数具有相似的空间分布特征,均呈现出“南高北低、东高西低”的分布形态。（3）西南地区洪涝强度指数呈由东北向西南递减的分布特征;降水总量越多的地区,洪涝强度反而越低,主要由于单站洪涝强度表征的是降水的波动情况,降水量越多波动越不明显。21世纪以来,该 地区洪涝等级以重级为主,2010年以来连续多年出现特重级洪涝。此外,洪涝强度越大,区域性年度灾害等级越高。该研究对于掌握西南地区极端气候变化规律,从而服务于防灾减灾具有一定的理论意义。     

近30 a三峡库区(重庆段)城镇化发展的气温响应图谱诊断

城镇化发展是区域气候变化的重要影响因素之一。以Landsat TM影像数据、多期土地利用类型数据、城镇化率数据、DEM数据、气象站点时空数据为基础,通过城镇发展指数法、气温变异指数法,以图谱方式对三峡库区(重庆段)近30 a城镇化发展格局、气温变异格局进行可视化,运用一元线性回归模型,建立了重庆三峡库区城镇发展的气温响应模型。研究表明:(1)研究区全域城镇建设用地增长3.83倍,城镇化发展指数年增长率为4.56%,总量呈现出西南高东北低格局。(2)气温变异指数从20世纪90年代后期开始迅速增加,2005~2014保持在高指数状态,库区蓄水对气温变异指数增长的影响未达显著性水平。(3)从城镇发展的气温响应状况看,呈较强正相关性且拟合精度较高,绝大部分区县t概率值(p值)达到0.05的显著性水平。分析表明,库区下垫面物质环境的改变和人类活动的增加对区域气温的长期同向变化具有较强解释力。     

秦岭南部地区农业气候资源的变化及其对油菜的影响

秦岭南部地区地形及气候条件复杂,作为油菜主要种植区之一,研究其农业气候资源的变化特征及其对油菜的影响,可以为该区有效利用农业气候资源、合理安排农事活动提高油菜生产提供实践参考。以1960~2014年秦岭南部33个站点的逐日气象数据和近25a各省市统计年鉴资料,通过滑动平均、线性倾向估计、灰色关联分析等方法,研究秦岭南部农业气候资源的时空变化特征及对油菜产量的影响。结果表明:(1)近55a来,秦岭南部地区油菜生长季内平均气温和≥5℃积温呈上升趋势,平均速率分别为0.2、29.3℃/10 a,冻害指数、降水量、开花期降水量和相对湿度与日照时数都呈减少趋势,平均每10 a分别减少0.3、14.8 mm、1.4 mm、0.6%、32.2 h。(2)近55a来研究区油菜生长季内平均气温与≥5℃积温的多年平均空间分布都表现为由西南向东北方向递减,冻害指数的空间变化与二者相反,表明越冬期极端最低气温值在空间上由西南向东北逐渐减小;其水资源指标多年平均空间分布由南向北递减,日照时数则由西南向东北递增。(3)1960~2014年秦岭南部油菜生长季内平均气温与≥5℃积温在空间上均呈极显著的增加趋势,研究区西部变化幅度较小,东部变化幅度较大,冻害指数的空间变化趋势与二者相同;水资源与日照时数在空间上均呈极显著的减少趋势,只有少数站点表现为极显著的增加趋势,而日照时数在研究区东部变化幅度相对较大,其余区域变化幅度相对较小。总体上,平均气温和≥5℃积温高值区的变化幅度小,低值区变化幅度大,其他指标与之相反。(4)近25a来秦岭南部油菜气候产量呈不明显的上升趋势,平均速率为3.79 kg/(a·hm~2),其空间变化幅度差异大,且大部分站点的变化趋势均不显著;由关联度得作用于各区域油菜气候产量的主要影响因子存在差异。各农业气候资源指标的变化幅度越大,对油菜单产的可能影响相对较大。     

近52a西南地区潜在蒸散发时空变化特征

潜在蒸散发对水资源评价和气候变化均具有重要意义。采用Penman-Monteith公式和气象观测资料计算了中国西南地区90个气象站的潜在蒸散发,并采用多种统计方法分析了潜在蒸散发的时空变化特征。结果表明:(1)西南地区近52a的平均潜在蒸散发为3 209.8 mm,其中云南省潜在蒸散发最高(3 664.7 mm),其次为四川省(3 015.0 mm)、重庆市(2 972.4 mm)、贵州省(2 958.0 mm)。四季潜在蒸散发空间分布特征与年不同,从大到小排序为夏季,春季,秋季,冬季。(2)西南地区整体呈增加趋势(0.9 mm/10 a),其中31个站点呈减少趋势(p0.1),17个站点呈增加趋势(p0.1),其余站点变化趋势不显著。大部分站点春季(55.6%)和夏季(63.3%)呈减少趋势,秋季(62.2%)和冬季(58.9%)则呈增加趋势。(3)经MannKendall突变检验,该区整体潜在蒸散发的突变时间为1995年(p0.05);单个站点突变检验显示,76个站点发生突变,突变年份集中于1980s,未发生突变的站点主要分布于青藏高原东缘。整体上看,近52a来西南地区潜在蒸散发略呈增加趋势,并存在突变点,但部分站点存在相反的变化趋势,这和复杂的地形环境和气候特征有较大关系,体现出西南地区水文气象变化的独特性。     

长江流域极端降水的区域频率及时空特征

以长江流域130个气象站点1965~2014年的日降水量资料为基础,应用线性矩以及各种统计检验和空间分析技术对流域极端降水进行区域频率分析和时空特征描绘。研究表明：（1）应用模糊C均值分类和异质性检验,整个长江流域的年最大1、3、7和10日降水序列均可划分为7个一致性子区域。拟合优度检验表明,广义极值分布（GEV）和广义正态分布（GNO）为大部分区域极端降水序列的最佳分布;（2）使用考虑站间依赖性的Monte Carlo模拟评价极端降水增长曲线和分位数估计值的精确性,与站点绝对独立的情况相比,其均方根误差（RMSE）变大,90%的误差界也变宽;（3）每个一致性区域的区域增长曲线及其90%的误差界表明,当重现期小于100年时分位数估计值具有较高的可靠性,在四川盆地和长江中下游地区发生极端降水事件的可能性比较大,易发生高风险洪涝灾害;（4）重现期为100年的极端降水空间分布格局表明,从长江上游到下游的极端降水量逐渐增加,导致长江中下游流域更容易遭受洪涝灾害,这一结果与其区域增长曲线相一致。     

西南地区极端降水的时空变化特征

西南地区是我国山地灾害最为严重的区域之一,而短时极端降水则是山地灾害成灾演化的关键控制因素。以西南地区1960~2011年110个气象站的逐日降水量资料为基础,通过建立起超门限峰值序列(POT),结合GIS空间分析技术与线性倾向估计、Mann Kendall趋势检验、Morlet小波分析等方法,研究了西南地区极端降水事件的时空变化规律。结果发现：20世纪60年代以来,西南地区极端降水频数有增加趋势,速率为0017/10 a,极端降水量在总降水量中所占的比重不断增加,增幅为0.638%/10a;西南地区极端降水频数的变化在年代际间存在显著的区域增减差异,增加的区域主要呈现出斑块状分布,而减少的区域则呈现出较明显的条带状分布;云南西南部、贵州大部和四川盆地中部3个区域是极端降水频发区,而川滇交界处的元谋-会理一带和四川盆地北部山区则较少发生极端降水;季风期极端降水频数呈现出明显的增加趋势,速率为0031次/10 a,非季风期极端降水频数则呈现出减少的趋势,速率为-0014次/10 a;季风期和年极端降水频数均没有明显的突变年份,非季风期存在3个突变点,分别是1969、1983和1994年;季风期与年极端降水存在27、15和7 a时间尺度上的周期性振荡,非季风期的周期性振荡则主要集中在27和12 a时间尺度上     

近60年中国持续极端降水时空变化特征及其环流因素分析

极端降水具有较强的持续时间不确定性，持续多天的极端降水事件往往具有较大的致灾性，但目前从极端降水持续性角度进行极端降水变化及其环流因素的研究还非常缺乏。利用1961~2018年中国逐日降水格点数据集以及大气环流指数数据，定义持续了2天及以上的极端降水为持续极端降水事件，研究其在中国不同区域发生频次、持续日数以及持续极端降水总量、持续极端降水最大降水量的时空变化和影响因素。结果表明：（1）近60年来，中国持续极端降水事件在较为干旱的地区(蒙新地区、青藏地区)高发且持续时间长，但在较湿润的地区（东部地区）持续极端降水事件强度更高。（2）中国持续极端降水事件的频率和强度均呈现出增加的趋势，但在区域尺度上，东部地区没有明显的变化趋势，越干旱的地区增加趋势越大。各个指数变化趋势的空间分布格局相似。（3）持续极端降水事件对总降水的贡献率呈现出缓慢的增长趋势，东部地区增长趋势不明显。（4）西太平洋副高、南海副高、西太平洋暖池、亚洲区极涡、北半球极涡和中国持续极端降水事件有着显著的相关关系。区域尺度上，西太平洋副高对蒙新地区和青藏地区的影响最大，东部地区则受到西太平洋副高和西太平洋暖池的较大影响。总体上西太平洋副高对于中国持续极端降水事件影响最大，西太平洋副高强度的加强往往会引起中国持续极端降水增多。