近43年江西省太阳辐射变化特征及其影响因素研究

基于江西省20个国家站1980—2022年逐日气象数据,利用Mann-Kendall趋势检验法、Pearson相关分析法分析了太阳辐射的长期变化趋势及其与气溶胶光学厚度、整层大气水汽含量、低云量和总云量之间的关系。研究发现:1)近43年来,受气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量显著增长的影响,江西省太阳辐射以-5.7×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,总云量、低云量的微弱变化对太阳辐射的影响有限;2)夏季、秋季和冬季太阳辐射分别以-24×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.4×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.8×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,而春季太阳辐射以11.5×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度上升,其中,夏季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度和低云量显著增加的影响,秋、冬季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度显著增加的影响,春季太阳辐射的增长主要取决于总云量的显著下降;3)气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量增加导致80%的台站太阳辐射呈下降趋势,总云量和低云量下降导致20%的台站太阳辐射呈上升趋势,而修水、赣州站太阳辐射与4个影响因素的变化趋势相同的原因还需进一步研究。

南昌市三类降水雨滴谱特征分析

为了更深入了解南昌市三类降水的变化,使用南昌市DSG5型降水现象仪的雨滴谱观测数据,以及自动气象站小时降水、雷达回波等数据,采用雨滴谱数据算法、雷达回波分析和Gamma函数拟合等方法,对2019年49月南昌市雨滴谱观测数据进行分析。结果表明:南昌市降水粒子平均直径为0.5~0.6 mm,积状云降水最大,层状云降水最小;雨强的大小与粒子数浓度和平均直径有关,主要由粒子数浓度决定;积状云降水、层状云降水和层积混合云降水三类降水对应三种回波类型和回波结构;小雨滴占比均超过97%,且无论是雨强还是雨滴数浓度,小于1 mm的雨滴贡献值均最大;三类降水雨滴谱Gamma分布曲线趋势基本一致,其中积状云降水在小雨滴段拟合较好,层状云降水在中间段拟合较好,层积混合降水整条曲线的拟合值与真实值都较为接近,拟合效果最佳。

黄渤海悬浮颗粒物密度的空间分布及其对固有光学特性的影响

【目的】研究悬浮颗粒物密度在黄渤海的空间分布特征及其对水体固有光学特性的影响。【方法】利用2014年11月以及2015年8月现场实测数据,计算得到黄渤海悬浮颗粒物密度,绘制出黄渤海悬浮颗粒物密度的空间分布图。将研究区域悬浮颗粒物密度与固有光学特性进行拟合分析。【结果】两个航次悬浮颗粒物密度的空间分布比较复杂,但整体趋势显示中层密度要小于表层和底层。在表层、中层和底层的密度分布图中,黄河口附近均有密度小值区域,山东半岛附近有密度大值区域,随着深度增加该大值区域有南移趋势。悬浮颗粒物密度与比固有光学特性cp＊、bp＊、bbp＊拟合所得到的P值绝大部分小于0.05,与固有光学特性cp、bp、bbp拟合得到的P值全部大于0.05,而与Qce、Qbe、Qbbe拟合得到的P值多数大于0.05。【结论】悬浮颗粒物密度对比固有光学特性变化影响较大,尤其对cp＊影响达到51%;对Qce、Qbe、Qbbe的变化影响一般;对cp、bp、bbp变化影响较小。

基于MODIS指数和随机森林的江西省早稻种植信息提取

尽早获取双季早稻的种植信息,对政府部门掌握全省水稻生产形势及制定粮食安全保障的相关政策方针具有重要意义。传统业务服务中,通常将水稻生长早期的多时相MODIS指数与阈值法相结合,对种植信息进行提取,但该方法主观性强,受人为及不同地区水稻物候期差异影响大,且存在混合像元等限制,机器学习算法可以较好解决此问题。因此,该研究提出一种结合水稻生长早期MODIS指数和随机森林的种植信息提取方法,基于江西省早稻生长早期多时相MODIS增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和地表水分指数(Land Surface Water Index,LSWI)的变化特征,利用随机森林算法构建早稻种植区域提取模型与丰度反演模型,提取全省早稻种植信息,并利用Sentinel-1A提取的验证样区与统计资料验证。结果表明,早稻种植区域及丰度的空间分布特征与Sentinel-1A提取的验证样区的空间特征基本一致,提取模型的分类精度为93.18%,丰度反演模型与样本数据的平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.07、0.10与0.86,且在高丰度种植区反演效果更优。与统计资料相比,全省早稻面积识别精度为92.33%。该研究解决了水稻种植信息提取中阈值选取合理性、混合像元与时效性限制等问题,为水稻生长早期种植信息的业务化提取提供一种参考方法,具有一定应用价值。

基于平流-干旱模型估算的江西省实际蒸发量时空变化特征

利用江西省93个气象站观测资料,基于平流-干旱模型对1961—2019年江西省实际蒸发量进行估算,再进行气候倾向率、贡献率计算、敏感性分析和M-K检验等,分析蒸发量的时空变化特征及其影响因素。结果表明:江西省蒸发量呈显著下降趋势,幅度为-5.47 mm/(10 a);蒸发量在1969年发生突变,突变后其下降趋势明显减弱;夏季蒸发量下降最为显著,秋季次之,春、冬两季不明显。蒸发量对风速变化表现为负敏感,对气温、水汽压、净辐射量变化表现为正敏感,且任意时段内蒸发量对气象因子变化的敏感程度均为净辐射量>气温>风速>水汽压。净辐射量变化是影响江西省夏季蒸发量变化的主导因子,但其他季节净辐射量变化是气温、净辐射量和风速的共同作用的结果。随着气候逐渐变暖,气温和风速等因素对蒸发量变化贡献的增加不容忽视。

焦作市PM_(2.5)污染化学组分特征及潜在源分析

利用2017年12月至2018年2月焦作市PM_(2.5)及其化学组分(水溶性离子和碳组分)数据,分析了观测期间焦作市PM_(2.5)化学组分特征及潜在源。结果显示:1)焦作市PM_(2.5)主要由NO_(3)^(-1)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2-)、OC(Organic Carbon,有机碳)和EC(Elemental Carbon,元素碳)组成,观测期间平均浓度分别为30.26μg/m^(3)、17.86μg/m^(3)、16.47μg/m^(3)、17.44μg/m^(3)和4.27μg/m^(3),在PM_(2.5)中占比75.1%;2)焦作市冬季污染天NO_(3)^(-1)和SO_(2)的二次转化程度更高且OC和EC的来源更为相似;3)本地源是焦作市冬季PM_(2.5)污染的主要潜在源,周边城市的区域输送也有一定贡献。

黄渤海海表密度的遥感反演

基于4次黄渤海航次实测资料(2014年11月、2015年8月、2016年7月和2017年1月)建立了采用遥感反射率反演海表密度(SSD)的遥感模型。结果表明,多元线性回归模型的反演效果最佳,其决定系数为0.70,平均绝对误差(SMAPE)为3.49%;采用独立实测数据集(27个样本)对所提模型进行了精度验证,该模型反演的海表密度具有较高的精度(SMAPE为3.27%)。此外,模型敏感性实验结果显示,SMAPE波动在3%以内,证实所提模型具有较好的稳定性。同时,将所提模型成功应用于静止水色卫星(GOCI)的卫星数据,并反演得到2016年7月的黄渤海海表密度的空间分布结果。结果表明,沿岸地区密度较大,渤海中心区和山东半岛北部海域、黄海中部海域均呈现较高值,青岛附近海域均呈现低值。