Kappa系数在干旱预测模型精度评价中的应用——以关中平原的干旱预测为例

Kappa系数较多地用在评价遥感影像分类精度中。通过对分类影像和参考影像逐个像元统计,并建立误差矩阵,可以较准确地验证遥感影像分类的精度。将Kappa系数引入到关中平原地区加权马尔可夫和自回归移动平均两种干旱预测模型的精度评价中,基于标准降水化指数和条件温度植被指数两种干旱指标,对干旱监测数据和模型预测数据建立误差矩阵,得到了错估误差、漏估误差、总体精度和Kappa系数。综合应用4种评价指标分析模型的预测结果表明,错估误差和漏估误差能够验证预测模型的局部适用性,总体精度在一定范围内不能够直接反映模型的预测精度,Kappa系数可以较精确地评价不同时空间尺度的干旱预测模型精度。当参与预测的样本数目增加到一定程度时,Kappa系数和总体精度基本相等,可以更准确地评价模型预测精度。     

南海北部文石饱和度的分布及控制

基于2011年8月底和9月初对南海北部两个断面水文参数和碳酸盐参数的调查结果,探讨了南海北部文石饱和度（Ω_arag）的分布特征;并基于一个双端元混合模型,分析了上升流带来的物理混合和生物过程对Ω_arag的影响。结果表明:珠江口外A断面的近岸区域受到上升流影响,而海南岛外B断面则不受上升流影响且水体呈现明显的分层现象。A、B断面的Ω_arag范围分别在1.87~3.05和1.77~3.29之间,低值主要出现在A断面的近岸上升流区和B断面的深层水。基于一个双端元混合模型对A断面的分析,发现上升流带来的高CO₂水体涌升最大可使Ω_arag降低0.37,而近岸区好氧呼吸分解有机物释放的CO₂造成Ω_arag降低高达0.7,离岸区初级生产的发生则使Ω_arag最大升高了0.1。在海南岛外的B断面,深层水发生好氧呼吸释放CO₂是造成其Ω_arag偏低的主要原因。