安徽省热量资源空间分布模型及插值方法研究

【目的】对安徽省热量资源进行栅格化处理，解决无测站地区的热量资源估算问题，为区域农业气候资源评估提供依据。【方法】利用安徽省1971～2000年气象站地面资料，在地理信息系统技术（GIS）支持下，采用多元回归结合空间插值方法，建立安徽省热量资源要素空间分布模型，并比较反距离权重法（IDW）、克里格和样条函数3种空间插值方法的精度。【结果】基于GIS平台，建立了安徽省250m×250m分辨率的温度和积温栅格化数字地图。对空间插值方法的交叉验证结果表明，3种空间插值方法的平均绝对误差、平均误差平方的平方根排序均为IDW克里格法〈样条函数法，IDW法效果最优。【结论】应用GIS空间内插技术，构建高分辨率的栅格化热量资源要素集，可有效提高农业气候资源分析和利用的精细化程度。

安徽省冬小麦长势遥感监测与评估方法研究

沿淮淮北是安徽省主要的冬小麦种植区,为了对该区域冬小麦长势进行实时、动态地监测,通过采用变化向量分析方法,利用2005—2010年EOS/MODIS数据,在HANTS算法重构无云NDVI时间序列图像以及安徽省冬小麦种植区提取等数据处理基础上,研究基于NDVI变化向量、曲边梯形面积的长势综合监测模型,对研究区的年际与年内长势变化进行时间和空间上的定量分析。结果表明:HANTS处理平滑后的MODIS的10天合成植被指数的年时序曲线有效消除了云和数据缺失的影响,重构后的生长曲线可以更清楚地反应作物生长变化趋势和规律,有利于监测模型的建立;冬小麦种植区提取,大大提高了卫星监测精度,构建的综合监测模型适合单一生长季苗情长势遥感监测,该模型在2011年冬小麦长势评估中取得了良好的监测效果。

基于Sentinel-1A的安徽省2020年梅雨期洪水淹没监测

2020年超长梅雨期内的持续强降雨,导致安徽省发生全域性洪涝灾害,为了快速、准确地提取洪涝淹没范围,为防汛救灾提供科学支撑,选取安徽境内巢湖流域和淮河流域的灾前和灾中Sentinel-1A数据,首先,在快速预处理基础上,采用双极化水体指数(Sentinel-1A dual-polarized water index,SDWI)法,并结合地形因子对平原和山区分别提取水体信息,建立一套洪水淹没区监测流程;然后通过该流程利用灾前、灾中两期合成孔径雷达数据提取2020年7月27日巢湖流域、淮河流域行蓄洪区洪水淹没范围。结果显示:SDWI比直接用后向散射系数提取水体具有优势;7月27日巢湖流域洪水淹没区面积为524.8 km^(2),其中受洪灾较重的是白石天河子流域,西河子流域次之;淮河流域安徽境内行蓄洪区,沿淮的4个地市淹没面积从大到小依次为淮南市、阜阳市、六安市、蚌埠市。研究表明,基于Sentinel-1A数据,采用SDWI和地形因子建立的洪水淹没区监测流程对平原和山区都具有较好的准确性、适用性,且具有较高的时效性,便于及时开展洪水灾害监测。

1961-2020年中国降水等级的变化特征

[目的]探究全国各等级降水的时空分布特征及季节变化规律,增强对我国不同等级降水发生规律的认知,进而为提升全国防灾减灾能力提供科技支撑。[方法]基于1961—2020年全国681个气象站点的逐日地面降水资料,分析了全国不同等级降水(小雨、中雨、大雨和暴雨)日数、强度的时空分布特征和季节变化规律。[结果](1)1961—2020年全国小雨日数呈减少趋势,中雨以上等级日数呈增长趋势,除暴雨强度变化幅度较大外,小雨、中雨和大雨强度均无明显变化。秋季小雨日数减幅最大,大雨、暴雨日数在夏季增加最快、秋季最缓,暴雨强度在各季节波动幅度均较大。(2)不同等级降水空间分布有一定差异性,小雨日数高值区主要分布在西南诸河流域,中雨以上等级降水日数以及各等级降水强度均从东南向西北逐渐减小,内陆河流域降水日数、强度均为最小。(3)春、秋、冬三季降水主要集中在东南诸河流域和珠江流域,小雨占主导地位,夏季降水主要集中在西南诸河流域、东南诸河流域和珠江流域。(4)小雨日数的减少在春季和冬季较为明显,东南诸河流域和珠江流域对小雨日数减少起到了很大贡献,中雨以上等级降水日数在各季节大致以上升趋势为主,大雨强度在春季增强、秋季减弱,各流域暴雨强度在春季呈增强趋势。[结论]全国各等级降水在时空分布以及季节尺度上有明显差异,九大流域对全国不同等级降水的贡献作用不尽相同,未来应加强各流域主要环流系统及水循环等对不同等级降水影响的研究。

省级农业气象数据库及管理系统的设计与实现

为了使农业气象数据更加规范化、标准化,同时为省级农业气象业务服务系统提供基础数据支持,而进行了省级农业气象数据库管理系统的设计与开发。农业气象数据库管理系统作为中国气象局统一组织设计、开发的大型业务软件"新一代省级农业气象业务服务系统"的子系统之一,已在全国省级气象业务单位推广应用。该系统针对省级农业气象数据的组成特征,分类设计农业气象数据库;选用当今流行的桌面分布式数据库——Microsoft SQL Server作为数据库系统开发平台,建立农业气象数据标准化存储格式、数据录入和转换方式。同时,基于C/S(Client/Server)模式,开发设计了具有数据的采集、数据质量控制、加工处理、数据库维护等功能的省级农业气象数据库管理系统。

基于MODIS数据的安徽省土地覆盖分类研究

利用中分辨率成像光谱仪MODIS(MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer)多时相、多光谱及纹理数据,结合安徽省GIS属性数据(2000年1:25万土地利用图),采用多时相分类和分层分类相结合的方法对安徽省土地覆盖进行分类(水田、旱地、林地、水体、城市)。最后,使用安徽土地利用格点数据对分类结果进行精度分析。结果表明:应用MODIS数据可以实时有效的获取安徽省土地覆盖信息,同时对大面积土地覆盖分类具有很好的精度。

基于MODIS资料的强对流云团通道特征分析

根据EOS/MODIS多通道遥感数据,针对2006年6月30日20:00～2006年7月1日20:00安徽省北部出现的一次强降水,定性地分析了产生暴雨的强对流云团的特征,揭示了强对流降水云团的云系特征和结构特征,并用地面雨量观测资料开展验证分析.研究结果表明利用MODIS资料对安徽省暴雨的监测是行之有效的方法之一,MODIS云图的云反照率、云顶亮温、两通道反照率差值、云的相态、红外亮温比值、温湿度场的结构与云的降水强度有一致的对应关系,MODIS遥感资料对强对流云团的云特征具有很好的捂示作用。

合肥市近50年最高气温变化特征

利用合肥市1953-2005年逐日最高气温资料，采用滑动t检验等统计方法，分析了合肥市平均最高气温、高温日数和高温出现初终日的变化特征。结果表明：合肥市近50年来平均最高气温呈“上升-下降-上升”的趋势，并且平均最高气温在1968和1988年附近发生了突变。合肥市高温日数也呈“增多-减少-增多”的趋势，但年累计高温日数没有很明显的突变；高温日5～9月都有出现，其中7月出现的次数最多，占总日数的49．7％，8月次之，占40．5％。合肥市高温持续的时间经历了由长变短再变长的过程，20世纪80年初期最短。

安徽省近40年参考作物蒸散量的敏感性分析

利用安徽省79个站点1971—2010年逐日气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算了近40年安徽省参考作物蒸散量(ET0)以及ET0对日照时数、相对湿度、风速、温度等气象因子的敏感系数,并对ET0的时空分布和4个气象因子敏感系数的时空变化特征进行了分析。结果表明:近40年来安徽省年平均参考作物蒸散量为862 mm,自1971年以来,年平均参考作物蒸散量总体上呈现波动下降趋势;空间分布上,基本呈自北向南、自低向高递减趋势;ET0与平均温度、日照时数、相对湿度和风速的敏感性方面,ET0对相对湿度的变化最为敏感,其次是日照时数、风速,对平均温度的敏感性最低。从近40年各气象因子敏感系数的多年变化特征来看,平均温度、日照时数和风速的敏感系数以平稳波动为主,年际间变化不是很明显,而相对湿度敏感系数则呈现明显的上升趋势(通过0.01的显著性检验),其绝对值有明显的减小趋势,表明相对湿度对参考作物蒸散的敏感性在减弱。在年内变化特征方面,总体来说,相对湿度敏感系数年内变化表现为明显的双峰型变化特征,而平均温度、日照时数和风速年内变化特征为单峰型。在这4个气象要素对ET0的贡献率方面,贡献率最大的是相对湿度,四个影响ET0的气象要素对ET0变化的总贡献为-1.33%。综合敏感性和贡献率两方面因素分析,日照时数和风速的变化趋势在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。

安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征

卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料,分析了安徽省归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。

春季巢湖水温和水体叶绿素a浓度的变化关系

根据2007年3 6月的巢湖逐时气象观测资料和水环境监测资料,分析了水体叶绿素a浓度、水温和气温的时间变化规律以及相互之间的关系.结果表明:水温日变化幅度小于气温日变化幅度,多项式拟合决定系数较高,为0.81;水温与水体叶绿素a浓度逐时变化关系不稳定,线性拟合决定系数变化范围为0到0.91,平均为0.35;水温日平均与水体叶绿素a浓度日平均的相关性较逐时的相关性要好,与水温和叶绿素a浓度阈值有关.巢湖东半湖叶绿素a浓度变化与前期单天、累积水温变化密切相关,而西半湖叶绿素a浓度则与同期水温的相关性好.

基于MODIS与AVHRR数据的安徽省覆被变化比较

不同季节内绿度值的变化特征代表了地物的生物信息,不同卫星传感器所监测地表信息不可避免存在系统差异,本文以MODIS和AVHRR卫星资料为主要数据源,针对安徽省淮北平原、大别山区,进行MODIS NDVI与AVHRR NDVI数值对比及特点分析。结果表明:相同覆被类型对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI日值之间具有较好的相关性,而且在4km×4km分辨率下,研究区的NDVI相关性均比1km×1km分辨率下高;相同覆被类型特征点对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI月值在年内的变化过程基本一致;不同地表覆被NDVI波形差异明显:典型旱地、水田由于两种作物轮种其NDVI变化曲线为双峰型,山区、果林和城市的NDVI变化曲线为单峰型;不同植被覆被总体的绿度值情况是大别山和皖南两大山区最大,旱地、农田次之,城市最小。

安徽省近45年最高气温时空变化特征

利用安徽省78个气象站1961～2005年逐日最高气温资料,分析了安徽省平均最高气温、高温日数和高温出现初终日的时空分布特征。结果表明:安徽省平均最高气温空间上呈南高北低、西高东低分布,时间上呈先下降再上升的趋势,且平均最高气温在1968年和1993年发生突变;高温日数空间上呈南高北低分布,其中低值中心出现在大别山区,时间上呈先下降再上升的趋势,高温日集中在4～10月份,其中7月份出现的次数最多(48.1%);高温初日与终日的分布均呈现出南高北低的趋势,高温持续的时间经历了长-短-长的过程,最低点出现在20世纪80年代。

基于双极化双时相RADARSAT-2的冬小麦估产模型研究

为了给农业部门提供准确的冬小麦产量评估,应用安徽省淮河流域4月底和5月初双极化星载合成孔径雷达(SAR)影像——RADARSAT-2和该区域冬小麦收割前(5月底)试验田产量资料,应用不同拟合方法建立冬小麦产量和2个时相(4月底和5月初)后向散射系数关系的估产模型;选择其余试验田对其检验,优选出最佳的估产模型,实现冬小麦大面积估产。结果表明,经计算得到了超过80%精度的估产模型和冬小麦较准确的估产结果。说明在冬小麦收割前1个月左右应用SAR进行估产,这种思路和方法是行之有效的。

基于哨兵1号的洪水淹没面积监测

准确及时得到洪水淹没区域及淹没面积,对于抗洪救灾有着重要意义。洪涝灾害时基本为阴雨天,光学遥感无法监测到洪水淹没有效区域,使时效性和准确性下降,利用星载合成孔径雷达(SAR)则不受云雨影响、可全天候观测,及时获得下垫面洪水淹没区域及面积,可为洪水监测提供有力保障。本文以2016年7月长江流域洪水为例,应用哨兵1号(Sentinel-1)星载合成孔径雷达结合阈值法和伪彩色合成等方法,在GIS工具下对长江流域部分湖泊和长江干流等提取水体区域,得到淹没范围和分县淹没面积,进行洪水淹没区变化分析,并与同期MODIS影像监测结果进行对比验证。结果表明基于哨兵1号的水体提取方法和淹没面积的计算可行。

基于Web-GIS的市县级农业气象业务服务系统研究

加强市县级农业气象业务信息化与自动化建设,可有效提升直通式农业气象服务水平。本文面向基层气象为农服务需求,依托省级农业气象业务服务平台,构建基于Web-GIS的市县级农业气象业务服务系统。系统首先应用ArcSDE技术,将省级农业气象业务服务平台输出的农业气象监测、灾害诊断和利弊影响分析等数据产品,转换为空间数据库;采用ArcGIS Server for Flex API开发技术,在浏览器端实现对农业气象数据产品的空间分析。通过拓展省级农业气象周年服务方案、农业气象指标库及农业气象灾害防御对策等知识库,构建农业气象知识库在线维护与服务平台。并基于Internet平台,为县级气象为农服务人员,提供基础数据统计分析及省、市、县三级农业气象业务服务产品共享等功能。系统基于B/S结构,便于推广应用,可为基层直通式农业气象服务提供重要技术支撑。

淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征

基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。

省级农业气象业务服务系统的开发和应用

在面向对象编程环境下,应用组件集成技术、组件GIS开发技术和数据库技术开发研制的省级农业气象业务系统软件具有数据库管理、农业气象情报处理、农业气象预报服务、环境遥感监测应用、农业气象灾害监测评估和农业气候资源利用等多种功能。系统提供农业气象信息处理、加工、发布的一体化平台,人机界面友好,操作方便,能够输出专题图件、图像、表格数据和文本等多种形式的产品。该软件已在全国各省级农业气象业务单位推广应用。实际应用表明,该系统实时性和实用性强,具有开放性和可扩充性,业务化运行比较稳定。

基于改进模糊综合评价的旱情评估模型

通过对降水量、土壤相对湿度及植被供水指数等三个反映旱情的指标进行介绍,就传统综合评价法在权重确定方面的随意性和主观性问题,提出一种基于信息熵与层次分析法的改进模糊综合评估模型。该模型利用层次分析法计算主观权重,利用信息熵计算客观权重,并进行权重拟合,从而得到综合权重,最后计算出综合评价结果。经过和其他评估方法相比,该模型的评估结果更为合理、准确。

大气校正对几种MODIS植被指数影响的分析

利用NASA—ESE提供的算法和代码对EOS/MODIS进行大气校正计算,得到CH1-CH7的地面反射率。再分别用大气校正前后的表观反射率和地面反射率数据计算三种常见植被指数(RVI、NDVI、NDVIg),分析三种植被指数在大气校正前后的变化以及与季节、地物类型之间的关系。指出大气校正并未完全抵消RVI中气溶胶的影响,但在绿度低值区补偿明显；而NDVI和NDVIg从整体上部分补偿了大气影响,在气溶胶较厚或使用绿通道(NDVIg)时必须进行大气校正。