基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

基于深度学习方法的PM2.5精细化时空估算模型

提出一种基于深度学习方法的地面PM_2.5浓度时空估算模型（PM_2.5-DNN）,该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_2.5监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_2.5浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_2.5-DNN模型的模拟性能与当前的主流方法进行了对比研究.结果表明,使用PM_2.5-DNN模型估算的北京地区1km分辨率每小时地面PM_2.5浓度与地表监测站观测数据对比的一致性较好,模型估算精度可达到R²=0.88,性能优于当前的主流方法.本文所提出的方法适用于区域尺度PM_2.5浓度时空分布细粒度建模与估算,采用端到端的训练方式构建模型,为精细的PM_2.5浓度估算提供了一个简便而有效的方法模型.     

Assessing the impact of urbanization on regional net primary productivity in Jiangyin County, China

Urbanization is one of the most important aspects of global change. The process of urbanization has a significant impact on the terrestrial ecosystem carbon cycle. The Yangtze Delta region has one of the highest rates of urbanization in China. In this study, carried out in Jiangyin County as a representative region within the Yangtze Delta, land use and land cover changes were estimated using Landsat TM and ETM+ imagery. With these satellite data and the BEPS process model (Boreal Ecosystem Productivity Simulator), the impacts of urbanization on regional net primary productivity (NPP) and annual net primary production were assessed for 1991 and 2002. Landsat-based land cover maps in 1991 and 2002 showed that urban development encroached large areas of cropland and forest. Expansion of residential areas and reduction of vegetated areas were the major forms of land transformation in Jiangyin County during this period. Mean NPP of the total area decreased from 818 to 699 gCm(-2)yr(-1) during the period of 1991 to 2002. NPP of cropland was only reduced by 2.7% while forest NPP was reduced by 9.3%. Regional annual primary production decreased from 808 GgC in 1991 to 691 GgC in 2002, a reduction of 14.5%. Land cover changes reduced regional NPP directly, and the increasing intensity and frequency of human-induced disturbance in the urbanized areas could be the main reason for the decrease in forest NPP.     

区域污染对本底地区气溶胶光学特性及辐射强迫影响的地基和卫星遥感观测研究

基于华北区域大气本底站(北京上甸子站)地面观测和卫星遥感监测数据,分析了2011年10月1~15日在天气系统和人为污染物排放的影响下3次华北平原地区污染输送事件对本底地区气溶胶质量浓度及其光学特性的显著影响.结果表明,受人为污染事件输送影响,上甸子站10月4~5日、7~9日及11~12日气溶胶浓度和反应性气体浓度显著增加,和10月1~3日背景条件相比,反应性气体NOx、CO体积浓度增加3~6倍,SO2体积浓度增加了10~20倍;PM2.5质量浓度10月9日达到200μg·m-3;污染期间500 nm日平均气溶胶光学厚度达到0.60~1.00,气溶胶单次散射反照率低于0.88,黑碳浓度增加4~8倍,表明此次污染事件气溶胶吸收很强,因气溶胶吸收作用导致大气吸收太阳辐射增加100~400 W·m-2,气溶胶吸收和散射导致地表入射太阳辐射下降100~300 W·m-2,地表入射太阳辐射减弱且大气加热增强将导致大气稳定度增加,这可能将显著影响云和降水过程,对区域天气和气候产生重要影响.     

南黄海6.1级地震前热红外异常

从1996-11-09南黄海6.1级地震(震中位置31°50′N,123°06′E)的地震地质构造环境、临震卫星热红外异常与近地表大气增温异常等3方面进行研究。认为该震震前有较明显的热红外异常显示,并初步探讨了该区地震的临震近地表大气增温与卫星热红外异常的基本特征。