基于卫星遥感的南海海-气CO_(2)通量研究

海洋是地表环境中最重要的碳库,准确估算CO_(2)在海洋与大气之间的交换对于进一步阐明其变化过程机理具有重要意义。利用南海2011—2020年的海温、风速、海平面气压等多种遥感反演数据,基于海-气分压差算法,构建了海-气CO_(2)通量遥感估算模型,并分析其时空变化特征。结果表明:(1)遥感估算模型在整个南海海域具有较好的通用性,对比实测区域数据,估算结果的平均绝对误差和均方根误差分别为1.04和1.37mmol/(m^(2)·d);对于源汇区的识别准确率达到90.63%。(2)南海总体表现为弱碳源,CO_(2)通量的季节变化呈现出夏秋季高、冬春季低的特征,夏季和冬季分别为全年最高和最低。空间分布特征为南北部差异大。碳汇高值区始终位于北部,且冬季为强碳汇,而碳源高值区夏季出现在中南半岛东南部,秋季则转移到南海东北部。(3)南海三种典型区(北部陆架陆坡、中部海盆、南部陆坡)的CO_(2)通量随时间推移均呈现降低的趋势,且北部下降速度最快。2011—2020年,南海年均向大气净释放碳1.51×10^(7)t,但其碳释放量呈降低趋势,降低速度为2.03×10^(6)t/a,南海总体的“碳源”强度有所减弱。研究结果可为制定碳排放及碳交易政策提供科学参考。

基于卫星遥感的南海海域POC浓度时空变化特征研究

海水中颗粒有机碳(POC)是海洋碳循环的基本变量,在海洋碳循环研究中起着关键作用。根据2003—2020年南海区域遥感数据反演的POC数据集,分析了南海海域POC浓度时空变化规律。研究结果表明:在整个研究区POC的年平均浓度变化范围为76.98~83.91 mg/m^(3);POC浓度分布呈现出近岸高、远海低,主要原因为南海近岸浅水海域POC浓度主要受陆源输入和沿岸流影响,远海区域内POC浓度主要受南海环流和水团控制。在季度上,第1—4季度POC浓度平均值为89.62,72.90,79.22,84.86 mg/m^(3);总体上POC浓度呈现出夏季低、冬季高的趋势,主要原因为南海受到冬季的东北季风和夏季的西南季风影响,影响到南海海水混合层的结构变化,浮游植物在冬季比夏季更为繁盛。在月尺度上,1月POC浓度平均值达到最高值;2—4月POC浓度平均值快速下降,5月POC浓度平均值达到最低值;6—12月POC浓度平均值开始缓慢上升。以上研究结论可为南海碳循环、政府碳达峰、碳中和及应对气候变化等提供决策依据。

基于卫星遥感的南海叶绿素浓度变化规律研究

叶绿素a浓度是评价海洋浮游植物数量的一个重要指标,可以反映海域生产力的高低和海洋固碳潜力。该文根据卫星反演的南海叶绿素浓度数据集,分析了南海区域叶绿素浓度的变化规律,以期为南海生态环境演变、碳循环及应对气候变化工作提供决策参考。结果表明,南海多年平均叶绿素a浓度为0.31 mg/m^(3),在空间分布上,叶绿素a浓度呈近岸高、海盆低的分布特征;在季节性变化方面,叶绿素a浓度平均值呈先降后升趋势,一年四个季度叶绿素a浓度平均值分别为0.3465、0.2685、0.3045、0.3275mg/m^(3);在月尺度上,叶绿素a浓度呈先减少后增加趋势,1月平均叶绿素a浓度达到最高值,5月降到最低值,6-12月平均叶绿素a浓度出现缓慢波动上升趋势;季风、海表温度和海流等因素是影响南海区域叶绿素a变化的主要因素。

H_(2)O_(2)抑制ERK通路诱导L-O2细胞铁死亡

目的:探讨过氧化氢(H_(2)O_(2))诱导人肝实质细胞(L-O2细胞)铁死亡的作用及潜在机制。方法:采用不同浓度梯度H_(2)O_(2)刺激L-O2细胞,分别于处理12、24 h后使用CCK-8法检测细胞存活率,从而确定最有效的H_(2)O_(2)诱导条件。在实验中设立了以下处理组:空白对照组、H_(2)O_(2)组、Erastin组、H_(2)O_(2)+Fer-1组;确定H_(2)O_(2)可诱导L-O2细胞发生铁死亡,为了进一步明确具体的机制,细胞分为空白对照组、H_(2)O_(2)组、H_(2)O_(2)+不同浓度的ERK激动剂以及ERK抑制剂,使用试剂盒检测各处理组的细胞死亡情况、ROS水平和MMP水平,利用RT-qPCR检测铁死亡标记物PTGS2和ACSL4 mRNA表达水平。结果:800μmol/L H_(2)O_(2)刺激24 h可诱导L-O2细胞死亡;与空白对照组相比,H_(2)O_(2)组和Erastin组细胞受损明显,细胞内ROS水平升高、MMP水平显著降低,同时PTGS2和ACSL4 mRNA的表达水平升高;与H_(2)O_(2)组相比,H_(2)O_(2)+Fer-1组细胞受损减弱,细胞内ROS水平降低、MMP水平恢复,PTGS2和ACSL4 mRNA的表达水平降低。与H_(2)O_(2)组相比,H_(2)O_(2)+ERK激动剂组细胞受损减弱,细胞内ROS水平降低、MMP水平恢复、PTGS2和ACSL4 mRNA的表达水平降低;然而,加入ERK抑制剂组则出现了相反的结果。结论:800μmol/L的H_(2)O_(2)处理24 h能显著诱导L-O2细胞发生铁死亡,且此过程可能主要通过ERK通路的抑制作用来实现。

CRA再分析资料在海南岛的适用性

利用海南岛国家站10年的地面和高空观测资料对CRA再分析资料在海南岛的适用性进行了研究,结果表明:CRA在海南岛总体上的适用性较好.对于地面要素,CRA的2 m气温在海南岛的适用性明最好,2 m相对湿度次之,10 m风速则较为一般;2 m气温和相对湿度有明显的季节变化,而10 m风速的站点差异更为明显.CRA高空资料在不同高度和站点具有明显的差异性,对流层中层适用性好于低层和高层,在三亚站和永兴站适用性较好,海口站则相对一般.总体上CRA在海南岛的适用性不逊于欧洲中心的ERA5再分析资料.

调亏灌溉对作物生理生态特征影响的研究进展

文章介绍了国内、外近年来调亏灌溉技术在农业生产中的应用及其作物的生理、生态反应和调亏灌溉的节水机理。探讨了调亏时期、程度、方式等条件对作物补偿效应的影响 ,指出了实施适度水分亏缺灌溉的可行性及风险性 。

海南荔枝产量的寒害风险分析与区划

利用1990-2010年海南荔枝产量和气象资料,采用线性滑动平均、回归分析、信息扩散等方法,构建荔枝的理论收获面积模型和气象灾害指数,实现了寒害与其它气象灾害减产率的分离,并建立产量风险评价模型,结合地区间荔枝种植规模风险的差异,对海南荔枝寒害综合风险进行区划。结果表明:海南荔枝产量风险较高的区域主要分布于北部和中部,西北部相对较低,南部、东部和西南部沿海地区最低。种植规模风险较高的地区主要分布在中部、北部和东部。综合风险较大的地区呈带状分布,高风险区集中在中部和北部,其中海口、琼中和五指山风险最高,澄迈略低,东部、西部和南部的沿海地区风险最低。区划结果较好地反映了海南荔枝寒害风险分布的实际情况,可为荔枝合理布局、防灾减灾提供科学依据。

海南岛香蕉寒害纯保险费率研究

寒害严重影响和制约了海南香蕉种植业的发展,开展香蕉寒害保险研究,对于减少农业损失、促进海南经济发展具有重大意义。利用海南岛18个市(县)1990-2010年的香蕉产量数据和1961-2010年的气象数据,计算了香蕉的寒害减产历史序列,应用极值理论构建了产量风险分布模型,并依此对各市(县)纯保险费率进行了厘定。结果表明:20世纪60-80年代是海南岛寒害多发的时期,90年代以后则呈现降低的趋势。中部和北部是纯保险费率的高值区,其中白沙、琼中、五指山和澄迈为最高,而低值区分布在南部和东部,费率的空间分布与寒害气象风险的空间分布基本一致。多种免赔额为不同地区选择合适的费率提供了参考,而在进行费率设定时要考虑当地寒害风险的变化趋势。

海南岛万泉河流域暴雨洪涝灾害风险区划研究

应用灾害风险形成的理论和方法,通过统计万泉河流域基本气象站1961—2011年的降水资料,实现了对自动站降水数据的估测及历史数据的延长,应用趋势面残差法获取了致灾因子危险性的空间分布,并选取了适合评价小流域暴雨洪涝灾害敏感性、易损性和防灾减灾能力的空间指标,对流域的灾害风险进行了评价。结果表明,万泉河流域暴雨洪涝灾害的危险性分布为西部高于东部,东部的大部分地区处于中等以上风险区,西部则多处于次低以下风险区。东部地区以嘉积县为中心的部分区域的风险为最高,北部岭口镇、翰林镇和大路镇也处于风险高值区。

海南省暴雨洪涝灾害风险评价及区划研究

选取暴雨洪涝灾害较为严重的海南省为研究区,在对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等因子进行定量分析评价的基础上,根据风险度指数的大小,反映暴雨洪涝灾害风险分布的地区差异性,对研究区暴雨洪涝灾害风险进行区划,结果分为5个等级。将灾情数据的空间分布与相应的灾害风险区划结果进行对比分析及结果验证,并提出相应的灾害防御措施。

基于自适应Levy飞行改进的TDOA三维定位算法

针对已有的算法在基于到达时间差(time difference of arrival,TDOA)测量方案中存在的搜索能力不均衡,导致三维定位区域局部存在定位精度低甚至求解失败的问题,提出了一种基于改进探路者优化算法(pathfinder algorithm,PFA)的TDOA定位算法,通过将自适应Levy飞行和改进后的PFA算法进行融合,增强了个体对定位区域复杂环境的适应性,解决算法早熟、易陷入局部最优等问题,提升了算法综合性能.通过仿真和实验,结果表明:与Taylor算法、LM算法相比,本文提出的算法(Levy-pathfinder algorithm,LPFA)可以提高定位精度;与PSO算法、PFA算法相比,LPFA算法可以在提高运算速度的同时得到更准确的定位结果.

基于植被长势的香蕉区域估产信息扩散模型

基于Landsat-8和MODIS数据,首先采用面向对象方法对海南岛香蕉种植区的空间分布进行初次提取,然后采用基于时序植被指数的马氏距离方法进行二次提取,最后对两次提取结果进行空间叠加,采用随机选点实地验证的方法对分类精度进行评价。针对区域估产样本数量少的问题,统计2014−2015年的MODIS数据和2015年的香蕉区域产量数据,以全生育期香蕉长势为输入变量建立信息扩散区域估产模型,利用交叉验证方法评价估产精度,同时评价估产模型对于产量增减变化趋势模拟的准确性。通过组合多个生育阶段构建三种信息扩散估产方案,对比各方案的估产精度。结果表明:(1)采用面向对象和马氏距离的综合分类方法精度较高,总分类精度和Kappa系数分别为82.5%和0.7338,一致性检验的结果较好。(2)基于全生育期香蕉长势的信息扩散模型估产精度较高,平均相对误差为26.0%,决定系数为0.9216,解释能力和稳定性较好;对年际间产量趋势变化的预估准确率达到83.3%。(3)基于全生育期构建的单变量信息扩散估产方案精度最高,相比其它两种多变量建模方案平均相对误差分别降低2.9个百分点和10.4个百分点。可见,信息扩散方法对于小样本数据的处理能力较强,以全生育期为输入变量构建的估产模型精度较高,适应性较好,可为热带经济作物区域估产提供重要参考。

海南岛旅游气候资源分析

依据1979—2009年的气候资料对海南的气候特征进行分析,并计算全岛1—12月的特吉旺气候舒适度指数。结果表明:海南的年平均气温在23～26℃之间,高温日数较少;年平均降水量为900～2600mm,降水多集中在5—10月;日平均日照时数在5h以上;年平均相对湿度在76%～86%之间,由东部向西部逐渐递减,季节间的变化较小;11月至翌年3月的舒适度较高;闷热期虽长,但与雨季重合。综合各气象因素分析,海南的气候资源有利于旅游产业的发展。

基于GIS的台风灾害损失评估模型研究

由于台风灾害所造成的损失有些是无法用精确的数学模型来描述,其损失可能是一个区间值。为准确及时地了解台风灾害过程中可能造成灾害损失等级的大小,选择了降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价的指标。采用可拓分析方法,将评价指标及其特征值作为物元,通过计算综合关联度判断灾害损失的等级;建立基于GIS的台风灾害损失评估模型,以实现台风灾害的动态评估。

海南岛香蕉寒害风险区划

依据自然灾害风险分析理论和海南岛历年气候、DEM、耕地面积、香蕉种植面积和产量资料,借助GIS技术,对海南岛香蕉寒害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、易损性和防寒抗灾能力进行了分析和区划,在此基础上建立了综合的香蕉寒害风险指数,并将该指数应用于海南岛香蕉寒害的风险区划。结果表明,海南岛中部为香蕉寒害高和次高风险区,东部和南部为香蕉寒害次低和低风险区,其余地区为中等风险区。

地形因子对海南岛台风降水分布影响的估算

台风登陆过程中,地形对台风降水有明显的作用,及时了解台风过程中降水的空间分布信息对灾害预测预警有着重要的意义。基于最小二乘的多元线性回归方法,利用1953-2005年间登陆海南岛的台风(不包括其他热带气旋)的降水资料,建立了台风过程中年平均降水量与地形因子(地形高程、坡度、坡向)的关系模型,估算了海南岛台风过程中降水量的分布,分析了地形对其的影响,为后期台风灾害过程中降水的地形影响分析提供参考。

基于MOD16蒸散量的海南岛干旱特征分析

以MOD16月蒸散产品数据为基础,探讨了海南岛蒸散量的时空变化规律,并结合降水资料分析了典型区域的干旱特点。研究结果如下:(1)海南岛多年平均蒸散量为1 020 mm,年际变化不大,年内具有明显的季节变化;(2)空间分布呈中间山区高四周低的趋势,蒸散量旱季和雨季的差异中部山区并不明显,差异大致从北向南,从东向西逐渐显著;(3)海口、东方、三亚和琼海这4个典型区域MOD16蒸散量均小于参考作物蒸散量,且两者之间的差值随时空变异较大;(4)通过衡量降水对需水量的满足程度发现海南冬、春季(12月份到第二年4月)全岛普遍干旱,东方、三亚地区旱情最重,冬季三亚地区降水的保障能力弱于东方,琼海地区干旱最轻,解除也最早,一般在4月份。

大豆干物质积累与水分动态变化的关系

选用不同生态品质型的大豆品种,采用二次正交旋转设计方法,按大豆生育阶段进行5个等级的水分处理,动态监测大豆不同生育阶段干物质的积累与水分的关系及其全生育期累积的特点。试验结果将为大豆生产水资源的合理配置提供依据。

改进的物元可拓模型在台风灾害预评估中的应用

以数值天气预报产品为信息源,选择降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价因子,建立了可拓模型,并进行了台风灾前的灾害预测性评估。针对物元可拓法在台风灾害预评估应用中的不足之处(当待评估的数据超出某一指标评价指标范围,其关联度函数就会出现无法计算的情况),对原有模型中经典域的量值作规格化处理和改变关联度计算,以海南岛的台风历史灾害数据为基础,建立了新的评估模型,并将GIS与评估模型结合开展实例应用,结果表明:该方法是可行性。

Landsat 8在橡胶林台风灾害监测中的应用

台风对橡胶林的影响是一个复杂的过程。选择1973年以来登陆华南的最强台风"威马逊"(201409)作为研究案件。通过台风登陆前后的Landsat 8遥感数据,利用橡胶林NDVI值的变化表示橡胶受损的程度,分析了它与台风破坏潜能、地形指数的相关性,并建立了台风对橡胶林植被的影响力指数,借此可以开展台风对橡胶林植被的影响预测。结果表明:(1)橡胶NDVI值的变化能从一定程度上反映橡胶受台风影响的程度,说明Landsat 8遥感数据能用于监测台风对橡胶的影响。(2)风速是决定橡胶林破坏严重程度的主要因子,台风破坏潜能指数能客观反映台风对橡胶林的影响程度。(3)定义的台风对橡胶林植被影响力指数,能从一定程度上预测台风对橡胶林的可能影响程度,但仍需要大量个例对其进行验证。