基于GWR模型的天山北坡经济带PM2.5浓度反演及时空特征分析

构建PM_(2.5)浓度与相关因子的关系模型已成为获取干旱区经济带连续变化PM_(2.5)浓度数据的有效手段之一。本文以天山北坡经济带为研究对象,基于PM_(2.5)浓度监测数据、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)的气溶胶光学厚度数据(aerosol optical depth,AOD)和气象数据,利用地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)反演了研究区2018年3～11月PM_(2.5)浓度,进而分析其时空变化特征。结果表明:(1)相比多元回归模型(multiple linear regression,MLR),GWR模型在天山北坡经济带的PM_(2.5)浓度反演效果更优,决定系数R2、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE分别为0.897、4.569μg/m~3和5.627μg/m~3,明显优于MLR模型的0.819、5.825μg/m~3和7.731μg/m~3;(2)天山北坡经济带PM_(2.5)浓度在月尺度上呈"凹字型"变化特征,其中11月最高,达到59.50μg/m~3,3月和10月次之,9月最低,仅为17.92μg/m~3;在季节尺度上表现出秋季(9～11月)春季(3～5月)夏季(6～8月)的变化特征,其中春季呈波动下降趋势,夏季总体维持在较低水平,秋季呈急剧上升趋势;(3)在空间分布上,研究区PM_(2.5)浓度呈现出"东高西低"的特征,峰值出现在乌鲁木齐附近,说明经济带东部地区PM_(2.5)污染相对严重,尤其是乌鲁木齐。     

河流湖泊碳循环研究进展

围绕河流湖泊的碳循环,明晰了不同水生生态系统中的颗粒有机碳（POC）、颗粒无机碳（PIC）、溶解有机碳（DOC）等各类碳组分的迁移转化过程,进而梳理了影响河流湖泊碳通量的关键因素,归纳了目前可用于水体碳组分测定的仪器和实验室技术.重点探讨了遥感技术在河湖碳循环组分反演和估算方面的应用,系统归纳了近年来利用遥感数据估算POC、DOC、有色溶解有机物（CDOM）以及叶绿素a（Chla）等河湖碳组分的相关研究进展,并进一步对目前国内外已经建立的内陆水域碳循环模型进行了全面的对比分析.研究发现,不同纬度与类型的河流湖泊碳通量和碳循环的影响因素不同,主要由当地水循环过程以及水-气交换过程决定.传统实验室测定是精确测量水体碳组分的技术手段,卫星遥感则可全方位监测河湖水体中CDOM、DOC、POC以及浮游植物等碳组分,实现大区域的水质和碳循环过程监测.河流湖泊碳循环模型可进一步分析碳组分的来源与特征,准确揭示生物地球化学循环过程,但现有模型的适用性和稳健性仍有待进一步提高.     

典型优化目标函数下源参数反演性能对比研究

基于外场实验数据,从反演高估率、准确性、稳定性角度系统评估了8种典型目标函数在不同未知源参数反演情形下的反演性能差异.研究发现,不同目标函数反演性能差异显著.仅反演单参数源强时（Q）,对数变换目标函数高估率最大（79.4%）,偏差平方和目标函数准确性最高（P_ARD<50%=82.3%,ARD=（35.3±9.1）%）,目标函数稳定性无明显差异（CV<0.01）.三参数反演（Q,x,y）时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大（98.5%）,对数变换目标函数准确性、稳定性最高（P_ARD<50%=91.1%,ARD=（48.4±9.8）%;CV=0.01）;位置方面,偏差平方和目标函数准确性最高（AD=（36.12±11.39） m）,对数变换目标函数稳定性最强（CV=0.0018）.四参数反演（Q,x,y,z）时,标准化均方根误差目标函数源强高估率最大（98.5%）,对数变换目标函数准确性、稳定性最优（P_ARD<50%=61.7%,ARD=（55.2±16.5）%;CV=0.03）;位置方面,相关系数总体表现最优（AD=（34.37±10.72） m;CV=0.011）.整体上,随反演参数变化,对数变换目标函数源强反演性能最稳定.     

基于ACE法和模拟退火算法的土层等效参数反演

提出了一种基于ACE法和模拟退火算法的土层参数反演方法:一方面先用均匀试验构造出输入数据与输出数据,再利用ACE非参数回归方法构造两者之间的高效响应面,然后通过响应面关系进行插值运算来得出对应参数的响应值;另一方面根据响应面的关系构造出反演目标函数,利用模拟退火法对目标函数进行寻优计算,从而能避免寻优过程中的目标函数值...     

基于MODIS的西藏典型湖泊叶绿素a浓度反演

叶绿素a浓度是反映湖泊富营养化状态的一个重要参数。以MODIS L1B数据为基础，结合叶绿素a浓度实测数据，基于经验分析法实现了西藏典型湖泊叶绿素a浓度反演研究，并探索了西藏典型湖泊2019年春、夏、秋季叶绿素a浓度的时空变化特征。首先，利用叶绿素a浓度实测数据和MODIS L1B影像不同波段的反射率值进行组合试验，选择最佳波段组合建立模型；其次，分别选用2015年、2017年叶绿素a浓度实测值和反演值对模型进行对比验证；最后，利用叶绿素a浓度反演模型对西藏典型湖泊2019年春、夏、秋季叶绿素a浓度的时空变化特征进行分析。结果表明：在空间尺度上，西藏典型湖泊叶绿素a浓度整体上呈现出周围高、中部低的分布特征，且湖岸水体叶绿素a浓度变化较大；在季节尺度上，不同湖泊叶绿素a浓度的季节变化存在较大差异，格仁错和色林错的季节变化幅度较大，纳木错、塔若错和羊卓雍错的季节变化幅度较小。     

历史演变法原理与演变曲线板

根据杨鉴初的历史演变法原理，对苏皖沪（３０°～３６°Ｎ，１１５°～１２５°Ｅ）１９７１ ～１９９７ 年最大震级（ ＭＳ） 形成的时间序列，先进行迭次平滑，再据这些逐趋光滑的地震活动历史演变曲线的外形特征及数值，找出它们之间的联系规律与各自的变化规律：超前性、近似性、准对称性与渐变性。并根据这些规律性制成时间序列演变曲线板：近似板、旋转板与折迭板，对逐年最大震级进行外延验证，以及对１９９８ 年的最大震级做出预报。结果表明：用演变曲线板量取的时间序列外延预报值，与实况的差值都能小于｜０ ．５｜ 级。