基于Landsat数据的关中盆地腹地AOD时空格局及城市化对其影响

气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶最基本的光学特性之一,表征气溶胶对光的消减作用,对区域大气污染有一定的指示作用.首先,以2000 ～ 2019年长时间序列MOD09A1产品数据为基础,利用ASTER波谱数据库,构建了Landsat TM/OLI蓝光波段地表反射率数据集,利用深...     

基于GRACE数据的中国水储量变化特征分析

论文以中国2003—2015年GRACE水储量数据、GLDAS-Noah地表蒸散发数据、地面实测降水数据为数据源,基于Theil-Sen Median 趋势分析和Mann-Kendall检验法,分析了中国水储量、降水量以及蒸散发量的变化趋势及相关关系,并利用经验正交函数（EOF）分析了中国水储量变化时空分布特征,结果表明：1） 2006年以后中国整体水储量年际变化剧烈,且降水和蒸散发可以识别水储量异常时段内的特征信息;2） 2003—2015年全国各地水储量、降雨量和蒸散发量变化空间分布差异明显;3） 全国共有18.6%的地区气候因素对水储量变化的方差解释量超过50%,主要位于中国东北、东南沿海、四川盆地、青海高原以及新疆西北部地区;4） EOF分解的GRACE水储量各主成分信息可以表征研究时段内中国地区整体和局部的水储量时空变化特征。     

太湖叶绿素a浓度分布的时空特征及其影响因素

基于2005—2009年20次太湖采样期间的水质监测数据,研究了太湖叶绿素a浓度的主要分布特征,分析了水环境因子对叶绿素a浓度分布的季节性和空间性影响.结果表明,太湖叶绿素a浓度分布的空间差异较大,主要表现为梅梁湾、竺山湾、太湖西部和西南部湖区为叶绿素a浓度距平经验正交分解(EOF)第一模态空间分布的显著正值区,太湖湖心和东南湖区则为负值区;影响叶绿素a浓度的因子有水温、溶解氧、总氮、磷酸根和总磷,但总磷和水温的影响相对更为显著,而各季节叶绿素a浓度的影响因子则略有差异;影响藻类生长的因子存在较大的空间分布差异,但总磷、水温和溶解氧是其主要限制性因子,氮类营养盐的影响则处于次要地位.     

武宁县森林扰动及驱动因子分析

森林扰动是影响陆地生态系统的重要因子,也是影响全球碳循环的重要因素.以江西省武宁县为例,利用1986-2011年14景Landsat TM/ETM+遥感影像,通过扰动指数(disturbance index,DI)时间序列轨迹分析提取森林扰动信息,并引入经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分解方法定量分析了森林扰动的时空变化规律,利用GIS深入分析了自然和社会驱动因子影响.结果表明,武宁县森林扰动在1986-1998年较强,扰动面积以1992年为最大,以地区性扰动为主;2000年以后则趋于平缓,扰动以砍伐和森林火灾为主;在空间上,扰动主要发生在近道路、低海拔、低坡度和近水地区,并受地形和交通的制约,城镇化逐渐成为该地区森林扰动的一个不可忽略的驱动因子.     

1978—1994年分省农业旱灾灾情的经验正交函数EOF分析

本文利用１９７８～１９９４年各省、市、自治区的农业旱灾受灾面积及播种面积的资料，以旱灾受灾率（即旱灾受灾面积与播种面积之比）作为刻划旱灾灾情的指标。对标准化的旱灾受灾率进行经验正交函数分析，发现前五个典型场方差贡献达７０．７％，可以概括我国旱灾灾情的空间分布主要类型。其中，前三个典型场的正负区域分界线的大体位置分别为长城一线、秦淮线和江南丘陵北缘     

2016—2020年广州市PM2.5时空分布特征全文替换

对大气污染物进行时空分布特征研究是开展大气污染防治的关键技术支撑.本研究基于广州市52个城市环境空气质量监测站点数据,采用系统聚类法、经验正交函数(EOF)等方法分析了2016—2020年广州市PM_2.5浓度的时空分布特征.结果表明：(1)2016—2020年广州市PM_2.5污染改善显著,PM_2.5年均浓度从35.9μg·m^-3下降至23.0μg·m^-3,达标比例由96.2%上升至100%;PM_2.5干季平均浓度为湿季的1.54倍,国控点超标天数为湿季的10.5倍;PM_2.5浓度日变化曲线峰谷值浓度差由7.5μg·m^-3下降至3.9μg·m^-3,日变化幅度趋于平缓.(2)广州市PM_2.5浓度最高值区主要分布在东西两侧,高值区域范围逐年减小,全市PM_2.5浓度分布趋于均匀;采用系统聚类法可将广州市PM_2.5分成北部、中北部、南部...     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

基于REOF方法的辽宁气候舒适度区域特征分析

基于辽宁省50个气象站1964-2008年的气象资料,采用适应东北地区的人体舒适度计算公式及分级标准,得出辽宁省近45年历年人体各舒适度级别日数,使用旋转经验正交分解法(REOF),对辽宁省气候舒适度进行区域划分,并分析了各区域气候舒适度的空间分布特征和变化趋势.结果表明:(1)根据前4个旋转倚载向量场高载荷区分布,将...     

川渝地区夏季降水与赤道印度洋海温的诊断分析

利用川渝地区1960-2006年逐月降水量资料和美国NOAA Research/ESRL逐月再分析海表温度(SST)资料,采用经验正交函数分解(EOF)、点相关、合成分析和奇异值分解(SVD)等方法,详细探讨了川渝地区夏季降水量与赤道印度洋海温的关系。结果表明:川渝夏季降水量EOF分解得出的第一模态占总方差的27.8%,降水量的空间分布为全区一致型;川渝地区夏季降水量与赤道印度洋海温区域(10°N~16°S,57~77°E)(下称关键区)存在显著相关。合成分析指出关键区海温异常偏暖(冷),对应川渝地区夏季降水量比常年同期偏多(少)。通过SVD分解发现,川渝地区夏季降水量与关键区海温呈显著相关,具体表现为印度洋关键区海温与川西高原和盆地东部夏季降水量呈同位相变化,与盆地中部降水量呈反位相变化。