黄河三角洲柽柳光合作用及树干液流对潜水埋深的响应

为揭示黄河三角洲柽柳（Tamarix chinensis）叶片光合作用及耗水特征对潜水埋深的响应规律,明确维持柽柳较高光合效率及适宜生长的潜水埋深,以三年生柽柳苗木为试验材料,模拟设置淡水条件下0 m、0.3 m、0.6 m、0.9 m、1.2 m、1.5 m、1.8 m共7个潜水埋深,测定分析柽柳叶片气体交换参数的光响应过程和树干液流日动态。结果表明：不同潜水埋深可显著改变土壤水分条件,从而影响柽柳的光合作用和耗水性能,柽柳叶片净光合速率、光合光响应参数、水分利用效率以及树干液流速率具有明显的水位响应性。在浅水位（≤0.3 m）导致渍水胁迫和深水位（1.8 m）导致干旱胁迫时,柽柳幼苗光合作用受到较大抑制。柽柳呈现出耐干旱不耐水湿的光合水分适应性,深水位（≥0.6 m）柽柳的光合能力显著高于浅水位（≤0.3 m）,在潜水埋深0.9~1.5 m之间柽柳光合能力较强,1.2 m是柽柳生长最适宜的潜水埋深。     

1970-2015年汉江流域多尺度极端降水时空变化特征

基于汉江流域63个气象站点逐日降水数据,辅以超阈值抽样、极端降水集中度（EPCD）和集中期（EPCP）、Mann-Kendall趋势检验等分析方法,对1970-2015年汉江流域多尺度极端降水变化特征进行分析。结果表明：（1）在旬尺度上,汉江流域EPCD较高,呈现出“西高东低”空间特征;汉江EPCP多年均值为七月下旬,空间呈现出“东部早,西部迟”的分布特征,不同流域表现出不同的年代变化规律。（2）在月尺度上,汉江流域极端降水各月分布不均,主要集中在5-9月,同年10月至次年4月为极端降水少发期。（3）在季尺度上,汉江流域极端降水夏季占比50%以上,但近期全流域夏季极端降水比例下降,其中上游主要为春季占比增加,中下游为秋季占比增加,说明夏季是影响汉江极端降水非均匀变化的关键季节。（4）在影响因素上,当东亚季风和南亚II区季风偏强时,汉江流域夏季极端降水量整体减少;当东亚季风偏弱时,夏季极端降水增幅呈南北分异,而南亚II区季风偏弱时,极端降水增幅呈东西分异。     

OBIA与RF结合的龙口市土地利用信息提取方法

为提高中分辨率遥感影像解译精度,本文提出面向对象影像分析（Object Based Image Analysis,OBIA）与随机森林（Random Forest,RF）结合的土地利用信息提取方法。采用Landsat 8 OLI影像,针对不同地物特点,阈值分割和多尺度分割结合创建影像对象,规则集和分类器协同分类,基于Relief F算法分别对光谱特征、纹理特征及所有特征降维筛选特征子集,并与全部特征一起应用RF建模,对龙口市进行土地利用信息提取与比较。结果表明：OBIA与RF结合提取土地利用信息,基于Relief F算法筛选纹理特征,保留完整光谱、几何、空间关系特征构建RF模型,建模错分率为0.0958,分类总体精度和Kappa系数分别为89.37%和0.872,取得较理想结果。该方法可应用于中分辨率遥感影像土地利用信息提取。     

塔里木河下游区域植被时空变化

为了对比生态输水工程实施前后塔里木河下游植被变化,分析植被对生态输水的时空响应,基于1986-2017年研究区上方无云的22期Landsat NDVI数据,辅以波动分析、趋势分析,探索研究区植被的时空变化特征,并对其驱动因素进行分析。结果表明：（1）空间上,植被的分布与水资源的分布密切相关,主要沿河道和积水区域分布。（2）1986-2000年,NDVI呈现缓慢下降趋势,2000-2017年NDVI总体呈现波动增加趋势;植被对生态输水有一定的滞后性,且与输水量密切相关。（3）研究区NDVI时间序列的方差介于0.0077~0.1957间,存在明显的空间差异,其波动的大小与植被种类密切相关。（4）1986-2000年,植被的NDVI空间趋势以减小为主,并主要发生在英苏和老英苏附近;2000-2017年,植被的NDVI空间趋势以增加为主,且主要发生在沿河道区域和喀尔达依东侧。     

基于随机森林的耕地利用效率测度模型构建及其应用

构建合适的量化分析模型是科学把握耕地利用状况及利用效率的基础性工作,可为制定合理有效的耕地资源管控政策,实现耕地利用与生态环境的协调发展提供决策依据。为了更准确地反映耕地利用系统的复杂性、动态性及差异性等特征,鉴于随机森林的基本思想,运用随机抽样Bootstrap法在合理构建分类树的基础上,构造了耕地利用效率测度的RF模型,进而以中国粮食主产区172个城市为例训练该模型并将其运用至2003-2015年的耕地利用效率测度中,同时将BP神经网络和熵权法作为对比验证其一致性、代表性和优越性。结果表明：（1）耕地利用效率测度的RF模型不受量纲限制,运行所需参数少,运算过程简化,能够较为精确地模拟各评价指标间的复杂联系,科学量化各评价指标对耕地利用效率的贡献。（2）对同一空间单元的效率值而言,RF>BPNN>EW,RF与BPNN所得效率值的总体分布格局相似,且均与EW的测度结果存在较大差异。（3）从评价结果与现实的匹配度和精度表征参数来看,RF的测度结果与自然和社会经济发展等客观事实更相符,具有较高的适用性与可靠性。同时,与其余两种常用模型相比,RF能够降低计算复杂度,提高训练效率,其测度结果的相关系数R为0.8685,M_RPD为2.3533,且具有最小M_MSE0.0174和M_MAE0.0211,更适用于复杂非线性特征的耕地利用效率研究。     

基于GOCI数据的霾天气气溶胶辐射强迫的日内变化——以长江三角洲为例

以长江三角洲（以下简称长三角）为研究区,基于2017年10~12月内共16d 94景的晴空静止卫星GOCI L1B图像和6S模型,采用深蓝算法反演长三角地区气溶胶光学厚度（AOD）,并利用2个实测站数据进行验证.再通过反演得到的AOD结果进一步模拟计算该区域地表和大气层顶的气溶胶直接辐射效应（ADRE）,并结合典型的雾霾天气进行分析.结果表明：利用GOCI数据反演的AOD具有较高拟合精度,北辰楼站点拟合相关性R²为0.68,太湖站点为0.67.空间上,由于气溶胶存在制冷效应,AOD和地表面、大气层顶气溶胶直接辐射强度均呈现出显著的线性关系.时间上,由于气溶胶扩散和风向等因素,早上和下午辐射效应强度较高,中午较低.其中10：00和11：00影像可以较好地模拟日均ADRE的特征,利用ADRE日内变化成功捕捉到一次雾霾爆发并消失的现象,对气象部门监测近地表气温和分析灰霾的形成等具有重要意义.     

阳澄湖沉积物重金属空间分布及生物毒害特征

为了解阳澄湖沉积物重金属含量空间分布及污染特征,选取阳澄湖柱状沉积物样为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）、原子荧光光谱仪（AFS）和Hydra-c型全自动测汞仪于2018年2月对阳澄湖15个采样点沉积物柱状样中8种重金属Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg进行测定,分析重金属元素含量在水平及垂向的分布特征和污染状况.结果表明,阳澄湖表层沉积物中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb、Hg平均含量分别为101.28,68.72,66.54,187.33,15.85,0.45,34.02,0.09mg/kg,是各自背景值的1.34,2.09,2.89,2.88,1.69,4.99,1.54,3.00倍.垂向上重金属的含量随着深度的增加呈现出下降的趋势.对8种重金属进行相关分析和聚类分析,除As、Ni和Hg外,不同重金属之间存在着显著相关关系（P<0.05）,这说明阳澄湖沉积物重金属之间存在着一定的同源性.采用沉积物质量基准（SQG）对阳澄湖沉积物中重金属生物毒性效应进行了评价,结果表明,阳澄湖沉积物中Ni有75%以上的可能性出现生物毒害效应,Cr、Cu、Zn、As则有10%~75%的可能性产生生物毒害效应,而Cd、Pb和Hg造成的生物毒害效应的可能性较小.ERMQ评价结果表明,阳澄西湖沉积物中重金属造成生物毒害的风险较大,其余湖区发生重金属生物毒害的风险较小.     

人类活动净氮输入时空变化特征及其影响因素——以香溪河流域为例

为了阐明人类活动对三峡库区第一大支流香溪河流域氮输入的影响程度,基于人类活动净氮输入（NANI）模型估算了2001~2015年间香溪河流域乡镇水平的人类活动净氮输入,分析了氮输入的主要来源及其动态变化.结果表明：时间尺度上,香溪河流域人类活动净氮输入（NANI）因氮素施用的变化而呈现先上升后下降最后上升的趋势,但2015年相对2001年的NANI下降了143kg N/（km²·a）;空间尺度上,香溪河流域NANI整体呈现北低南高的分布格局,其中NANI输入强度差异较大的区域主要有昭君镇、峡口镇和黄粮镇.从人类活动净氮输入的组成上来看,氮肥施用仍然是最主要的来源（40.06%）,其次为大气氮沉降（29.98%）和食品/饲料净氮输入（27.75%）,作物固氮仅占净氮输入总量的2.21%.香溪河流域的NANI与人口密度和耕地面积比例极显著相关（P<0.001）;而NANI与河流氮输出的相关性不显著,香溪河流域河流氮输出占NANI的比例仅为24.28%.因此,可以通过减少氮素施用降低流域尺度氮素净输入量,但该流域NANI与河流氮输出无直接的响应关系.     

不同工况下轻型车油耗试验驾驶方式评价

在一台性能稳定的汽油车上由同一驾驶人员按平顺、粗暴和正常3种驾驶方式分别进行NEDC （新欧洲行驶工况）、FTP75（美国认证工况）以及WLTC （世界统一轻型车测试循环）工况油耗试验,采用能量变化率（ER）、距离变化率（DR）、能量经济性变化率（EER）、绝对速度改变率（ASCR）、速度平方根误差（RMSSE）以及惯性做功改变率（IWR）6个指标作为驾驶质量评价指标,通过分析计算每次试验各项评价指标及其与燃料消耗量变化的相关性,确定了油耗试验驾驶方式的合理性边界条件.结果表明,对于WLTC和FTP75工况,平顺驾驶和粗暴驾驶均会导致评价指标变大或者变小,驾驶方式与评价指标呈规律性变化;对于NEDC工况,不同的驾驶方式对NEDC工况油耗影响较小.油耗试验的边界条件,WLTC工况的EER为（0.25±0.47）%、ASCR为（1.20±0.97）%、RMSSE为（0.85+0.15）km/h、IWR为（2.15±1.27）%时,可认为油耗试验的驾驶方式较为合理;FTP75工况的EER为（-0.09±0.69）%、ASCR为（-0.59±0.42）%、RMSSE为（0.88+0.34）km/h以及IWR为（-0.69±1.66）%时,油耗试验的驾驶方式较为合理.     

基于多源遥感数据的锡尔河中下游农田土壤水分反演

机器学习结合多源遥感数据反演土壤水分含量（SMC）是目前SMC研究的热点,因较少考虑温度、蒸散等重要SMC影响因子,反演结果存在一定的不确定性。利用Sentinel-1影像、MODIS产品和SRTM数据,提取雷达后向散射系数等32个SMC影响因子,经相关分析选择27个显著的SMC影响因子（P<0.05）作为反演因子,并设计三组因子组合。这三组因子组合分别与随机森林、支持向量回归、BP神经网络三种机器学习方法结合,发现基于随机森林结合所有因子的方案,其SMC反演精度最高,该组合均方根误差RMSE为0.039 m³/m³,将该方案被用于反演2017年生长季锡尔河流域中下游平原区农田SMC。结果表明：从上部至下部SMC总体呈逐渐增加的态势,但存在显著时空差异,春季和秋季SMC较高而夏季较低。SMC差异主要由土壤质地、热量条件和地表植被状况差异引起。春季平原区下部农田SMC要高于上部,SMC的主控因子是土壤质地和地表植被状况;在夏季,土壤水分的主控因子是热量条件,农田灌溉弥补了热量条件差异对土壤水分的影响,导致空间上平原上部和下部土壤SMC空间差异不显著;秋季SMC的主控因子植被状况抵消地表温度和土壤质地差异对SMC的影响,使得秋季SMC空间差异不显著。本文采用的研究方法在一定程度上克服了因考虑SMC影响因子不足而获取更高SMC精度的限制。