天山山区TRMM降水数据的空间降尺度研究

山区降水是干旱区水资源的重要补给源,但由于山区地形复杂、监测困难造成资料缺乏,水文预报的误差较大。近年来,TRMM3B43降水数据得到了大量应用,但受其较低空间分辨率的影响,使得应用精度受到限制。论文以2001—2010年TRMM3B43数据为基础,结合提取的7个数字地形因子（经度、纬度、坡度、坡向、海拔、地形开阔度、地形起伏度）,构建了天山山区年、季的降水主成分-逐步回归降尺度模型。分析结果表明：主成分-逐步回归降尺度模型有效地将TRMM3B43数据的空间分辨率由0.25°×0.25°提高到1 km×1 km。通过站点实测降水数据对比验证,决定系数均在0.85以上,降尺度后的数据精度显著优于原始TRMM3B43数据。该方法对研究干旱区空间降水精细化具有一定参考意义。     

基于多源数据的干旱监测指数对比研究——以西南地区为例

干旱作为一种时常发生的自然灾害,影响范围广,对农业和粮食安全、人类生活等有深远影响。目前常用的干旱监测指数,都有各自的优缺点,无法适用于所有类型的干旱。论文利用基于气象要素驱动数据集的SPI（Standardized Precipitation Index）、基于MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）的ESI（Evaporative Stress Index）、ETI（Evapotranspiration Index）和基于GRACE（Gravity Recovery and Climate Experiment）观测数据的水储量变化TWSC（Terrestrial Water Storage Changes）,对西南地区2005—2014年间的干旱情况进行分析,对比了几种不同数据源下的干旱监测指标的监测效果。结果表明：1）4种干旱监测指标对西南地区的干旱都较为敏感,其中6个月尺度的SPI（即SPI-6）与3个月尺度的ESI（即ESI-3）相关性相对最强（R²=0.431, P<0.01）;2）基于GRACE的水储量变化受全局性大干旱的影响较大,且秋冬比夏天的影响大;3）SPI-6、ESI-3、ETI-3能够较为准确地监测出干旱的空间分布及干旱过程中重心的移动,ETI-3在2009—2010年的干旱中有明显滞后,SPI-6则在干旱末期夸大干旱严重程度。     

综合考虑植被、温度和降水的四川省月尺度伏旱遥感监测

基于四川农业大省的重要性、伏旱监测的必要性、复杂地貌背景区实测气象站点的有限性以及多云雾天气下高频伏旱遥感监测的困难性,综合降水（TRM）、植被（VCI）和地表热力状况（TCI）在旱情发生发展中的作用及体现,构建基于三者加权的伏旱遥感监测模型,并完成了2000—2015年7—8月四川省月尺度伏旱监测,从伏旱多年平均状态、演变趋势、频率三方面分析了四川省月尺度伏旱的时空演变规律。结果表明：1）SDCI（归一化旱情综合指数）=0.25×VCI+0.5×TRM+0.25×TCI模型是最适用于四川省的月尺度伏旱监测模型。该模型体现了在伏旱监测过程中考虑并突出降水的重要性。2）四川省7月平均旱情强度较强,8月旱情强度整体上有所减弱;各地貌类型区7、8月旱情强度则表现为川东盆地旱情强度最强,高原与盆地过渡区次之,川西高原最弱。3）四川省整体上7月伏旱呈减缓变化,8月旱情呈加重变化。川东盆地7月伏旱以加重变化为主,8月则为减缓变化;高原与盆地过渡区及川西高原7月伏旱以减缓变化为主,8月多表现为加重变化。4）四川省不同地貌背景区伏旱频率分布特征表现为川东盆地历年旱情发生频率最高,其次是高原与盆地过渡区、川西高原。川东盆地和高原与盆地过渡区以中度干旱较为频发,川西高原则多为轻度干旱。     

GPM卫星降水数据在黑河流域的适用性评价

论文分别从时间和空间两个角度对GPM卫星降水数据在黑河流域适用性进行评价。以TRMM卫星的降水产品和气象观测站点实测的降水数据作为参考,选用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、相对误差（BIAS）、平均误差（ME）以及标准偏差（SD）多种统计分析指标进行精度评价。结果表明：1）GPM卫星降水数据具有与观测数据较好的一致性以及良好的时间模式;2）GPM卫星降水数据与观测数据之间有着较高的相关系数（R>0.72）以及较低的误差范围 （-0.59%~1.62%）;3）相比TRMM,GPM具有较低的均方根误差（RMSE<28.76）,尤其是对夏季降水,GPM具有相对更高的相关系数（R>0.76）和更小的相对误差（BIAS<1.14）;4）卫星估测降水量的精度与高程具有明显的相关性。总的来说,GPM卫星降水数据在地形复杂的干旱半干旱区域也能够具有较好的精度,能够较为准确地反映干旱半干旱地区的降水分布。     

气象干旱对甘肃省榆中县乡村社会—生态系统的影响

干旱影响研究是干旱及半干旱地区人地关系研究的重要内容,社会—生态系统的视角为西北地区生态脆弱—贫困区的可持续性研究提供了新的思路。选取甘肃省榆中县为研究区,运用标准化降水指数、干旱经济损失估算模型和GIS分析工具,分析干旱对粮食产量、经济发展和农户家庭的影响,归纳干旱对乡村社会—生态系统的影响机制。研究结果表明：（1）1960-2015年,榆中县气象干旱程度较强,且与粮食产量呈显著正相关,尤其对榆中县南、北部山区的粮食产量影响显著;（2）气象干旱造成的经济损失具有频率高和空间分布广的特征,经济损失严重区集中在榆中县南、北部山区;（3）农户家庭受灾面积较大,农作物减产和家庭收入损失明显,气象干旱造成的粮食安全问题严重,且“纯农型”家庭收入损失和粮食安全问题尤为突出;（4）水资源利用环、产量环、收入环—生计环和经济环为干旱影响社会—生态系统运行机制的关键环节。     

土地利用变化对区域水—能源—粮食系统耦合协调度的影响——以京津冀城市群为研究对象

将土地因素引入水—能源—粮食系统,运用耦合协调模型对京津冀城市群2005— 2018年水—能源—粮食—土地系统的时空变化特征进行研究。结果表明：（1）从空间尺度上来看,京津冀城市群建设用地由中心向四周扩散;从京津冀城市群土地利用格局来看,耕地和建设用地面积分别呈现较为明显的下降和增长趋势。（2）将土地纳入水—能源—粮食系统降低了京津冀城市群大多数城市水—能源—粮食系统间的耦合度和耦合协调度。（3）土地与水—能源—粮食子系统组成的两要素系统的协调水平会进行叠加或抵消进而影响水—能源—粮食—土地系统耦合协调度。本文的研究启示在于：京津冀城市群在考虑水、能源、粮食协调发展的同时,应考虑土地对水—能源—粮食系统整体及内部子系统的影响,根据城市自身资源优势合理配置资源、优化产业布局以实现可持续发展。     

农业干旱与气象干旱关联性——以淮河蚌埠闸以上地区为例

基于淮河蚌埠闸以上地区60个站点1961—2015年气象数据,计算作物水分亏缺指数（Crop Water Deficit Index,CWDI）与相对湿润度指数（Relative Moisture Index,M）,以冬小麦干旱作为农业干旱的代表,分析生育期内冬小麦干旱与气象干旱时空特征,并通过游程理论识别30场主要干旱事件的历时、烈度及重现期频率,展开农业干旱与气象干旱关联性研究,结果表明：（1）时间上,冬小麦生育期内农业干旱旱情年占比均高于气象干旱,年际差最多年份均发生在冬前生长期;（2）空间上,全生育期和各个生育期内的冬小麦干旱和气象干旱呈纬向分布,由南至北旱情逐渐加重,冬小麦干旱75%以上中旱占比发生在越冬期至灌浆成熟期,气象干旱仅在越冬期出现;（3）冬小麦干旱相较气象干旱存在延时,且烈度大于气象干旱,平均历时分别为18.8旬和17.3旬,平均烈度分别为12.2和9.9;（4）气象干旱历时达到1.28旬或干旱烈度达到3.35时,便会引发冬小麦干旱,且冬小麦干旱历时、烈度重现期频率大于气象干旱,农业干旱较气象干旱持续周期更长、频率及强度更大,气象干旱加剧农业干旱旱情。     

TRMM卫星降水数据在雅鲁藏布江流域的适用性分析

以雅鲁藏布江流域为研究区,利用16个气象站点的实测降水量在月尺度和日尺度上验证了TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)卫星降水数据的精度,并在此基础上基于TRMM月降水数据分析了雅鲁藏布江流域的降水时空分布特征。结果表明:在整体上,TRMM月降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.902,斜率K=0.849,数据精度较高,数值上比站点实测降水量略微偏低;就单个站点而言,大部分站点相关系数较高,偏差较小,但波密站相关系数相对较低,江孜站和南木林站数据偏差相对较大。TRMM日降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.466,斜率K=0.451,数据精度较低,与站点实测降水量一致性较差。在降水空间分布上,雅鲁藏布江流域整体呈现由西向东逐渐递增的趋势,不同区域间差异极其明显;在降水时间分布上,大部分降水集中在6至9月,12月至第二年2月很少有降水发生。     

TRMM降水数据在东北地区的精度验证与应用

利用东北地区2000-2007 年的APHRODITE降水数据,基于GWR方法对TRMM降水数据进行修正,分析新的TRMM降水数据精度,并基于修正的TRMM降水数据对东北地区降水进行时空分布特征分析.结果表明:①APHRODITE降水数据与观测数据之间的线性相关性更高、均方根误差RMSE更小,数据具有较高的精度;②修正后的TRMM降水数据相关系数R有所提高,且RMSE值均有降低.整体来看,TRMM降水数据的降水量数值偏大于观测值;③修正TRMM降水数据在5-10 月的误差相对较小,整体来看,在大部分区域的误差在0~30%之间;④东北地区降水分布极不均匀,整体呈从东南向西北减少趋势.11 月到翌年3 月的降水稀少,降水主要集中在夏季,其中7月降水量最大.     

基于TRMM降水订正数据的祁连山地区最大降水高度带研究

采用TRMM卫星反演月降水数据和气象台站实测降水数据,通过误差评估等数理统计方法验证数据,并结合Kriging法对TRMM降水数据进行订正,以此研究了祁连山地区最大降水高度带的时空变化。结果表明：（1）TRMM降水数据在祁连山地区的整体适用性较好。其中TRMM降水数据与台站实测值的年均降水量相关系数达0.94;季节平均降水量的相关系数分别为春季（0.87）、夏季（0.89）、秋季（0.88）、冬季（0.70）。（2）祁连山地区27个气象台站实测值与TRMM降水数据的相关性较好,但在个别台站误差较大且存在低值高估、高值低估的现象。（3）祁连山地区年均降水量自东向西呈减少趋势。东、中、西三段最大降水高度带分别为4100 m、4500 m、4700 m,年均降水量的垂直变化率分别为16.6 mm/100 m、10.8 mm/100 m、9.8 mm/100 m。（4）1998-2016年祁连山地区东、中、西三段降水量均呈波动增加,最大降水高度带也呈波动上升趋势,祁连山地区年内各季节最大降水高度带按夏、春、秋、冬的次序降低。     

基于MODIS的湖南省农业干旱监测模型

诸多遥感干旱监测指数已被成功应用于中国北方地区,但在南方湿润地区的应用则相对较少。以湖南省为研究区,结合遥感(RS)、地理信息系统(GIS)技术,利用MODIS增强植被状态指数(EVCI)和温度状态指数(TCI)的复合信息,并根据EVCI和TCI对干旱信息的敏感程度不同,赋予不同的权重值,建立干旱状态指数(DCI)遥感监测模型,并将该模型应用于湖南省农作物的旱情监测,得到了湖南省耕地旱情等级的空间分布图。通过与该省97个气象台站同期获取的综合气象干旱指数(CI)的相关分析与验证,表明DCI与CI指数的线性相关显著,EVCI和TCI的权重分别取值0.4和0.6时为最佳组合,并论证了该模型适宜南方地区的干旱监测。     

基于TRMM订正数据的横断山区降水时空分布特征

鉴于高时空变异地区降水观测的需求,论文提出了基于ISODATA动态聚类法和最大似然法分区逐月回归的TRMM数据订正方法,并以横断山区为例,利用地基台站降水数据对1998-2012 年的TRMM 3B43 V7 数据进行了实验研究,并探讨了过去15 a 横断山区的降水时空分布特征及变化趋势。结果表明,TRMM 3B43 V7 数据在横断山区的总体精度较高,单站精度较低。订正后的TRMM 3B43 数据,与实测值偏差大为减少,降水相对偏差大于10%的站点由原始数据的16 个(42.1%)减少为7 个(18.4%),有81.6%的站点年降水量相对偏差小于10%,且相对偏差大于等于20%的站点仅3 个,能够基本满足横断山区降水时空分布特征研究的精度需要,有效地弥补了有限站点观测的不足。研究区内年降水量从东南向西北递减,与东亚季风在该区域的走向一致;1998-2012 年横断山区的降水量主要呈减少趋势,减少地区主要分布在南部以及中西部地区。夏季降水减少趋势最为突出,秋季次之,冬春变化趋势不明显。横断山区大部分区域的降水量与东亚夏季风指数正相关,与东亚冬季风指数负相关;最近15 a,研究区东亚季风指数持续变小,恰好与研究结果中的降水减少趋势一致。     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5日浓度估算

利用2016年182d的MODIS 3km AOD数据与地面监测数据,评估了混合效应模型不同参数组合的模拟性能,得出模型在解释AOD-PM_2.5关系时,对时间序列变异的解释能力要比空间差异更佳.在此基础上,利用混合效应模型建立京津冀地区每日的AOD-PM_2.5关系,模型拟合R²为0.92,交叉验证调整R²为0.85,均方根误差（RMSE）为12.30 μg/m³,平均绝对误差（MAE）为9.73 μg/m³,说明模型拟合精度较高.基于此模型估算的2016年京津冀地区年均PM_2.5浓度为42.98 μg/m³,暖季（4月1日~10月31日）为43.35 μg/m³,冷季（11月1日~3月31日）为38.52 μg/m³,与同时期的地面监测数据差值分别为0.59,0.7,5.29 μg/m³.空间上,京津冀地区的PM_2.5浓度呈现南高北低的特征,有一条明显的西南-东北走向的高值区.研究结果表明,基于每日混合效应模型可以准确评估京津冀地区的地面PM_2.5浓度,且模型估算的PM_2.5浓度分布状况为区域大气污染防治提供了基础的数据支撑.     

京津冀地区钢铁行业高时空分辨率排放清单方法研究

针对目前京津冀地区钢铁行业大气污染物排放量基数不清,排放清单缺失的现状,以钢铁行业调研、企业在线监测、污染源调查等数据为基础,综合考虑钢铁行业具体工艺设备、环保措施、产能等信息,按照自下而上的方法建立了一套高时空分辨率排放清单.经计算,2012年京津冀地区钢铁企业排放SO2为47.16万t,NOx为37.22万t,烟粉尘为34.15万t,其中烧结和高炉工艺为京津冀钢铁行业污染物的主要来源;从空间分布来看,唐山、邯郸两地区集中了整个京津冀地区一半以上的钢铁企业,其污染物排放量占到了整个区域钢铁企业排放总量的一半以上.     

基于GWRK的土壤有效磷空间预测及其超标风险评估

以江苏省金坛区土壤有效磷的空间预测为例,构建地理加权回归克里格（GWRK）模型,即采用地理加权回归（GWR）来量化土壤有效磷与主要土壤因子（即：土壤全磷、土壤pH值和土壤有机质）之间的局部空间关系,并结合局部回归残差的插值结果来预测土壤有效磷的空间分布状况.GWR结果显示主要土壤因子对土壤有效磷含量的影响程度随空间位置的变化而变化.同时,采用独立验证样本对比GWRK模型和普通克里格（OK）模型的空间预测精度.结果显示,GWRK预测结果具有更低的平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和更高的Pearson相关系数（r）,且较OK预测结果的相对提高指数（RI）为19.61%.此外,根据GWRK预测结果,对金坛区土壤有效磷含量的超标风险进行了评估.结果表明土壤有效磷含量超过其环境安全阈值（40mg/kg）的区域集中分布在金坛区北部,其面积为175.58km²,约占金坛区总面积的18%.因此,GWRK模型能有效评估区域土壤元素有效量空间分布状况,且GWR局部空间回归系数能为区域土壤元素有效量的调控提供更精确空间决策支持.