南京地区蒸散发降尺度研究——基于增强型时空自适应反射融合模型

蒸散发是水文循环的重要组成部分,获取高时空分辨率的数据能够更加精细化蒸散发的时空变化规律,对于水资源管理、生态水文过程量化具有重要意义。由于单一传感器反演的蒸散发无法同时具有高空间和高时间分辨率,以南京地区为例,首先结合Landsat-8遥感影像数据和气象数据,采用基于能量平衡原理的SEBS模型估算日蒸散量。在此基础上,选取典型区域采用基于增强型时空自适应反射融合模型(ESTARFM)将估算的蒸散发结果与低空间分辨率的MOD16A2蒸散发产品数据进行时空融合降尺度研究,并评价模型的融合精度。结果表明:(1)SEBS模型估算的蒸散发结果与蒸发皿折算后的数据、MOD16A2产品数据的平均相对误差分别为0.14 mm/d和0.22 mm/d。(2)南京地区蒸散量季节差异明显,表现为夏季>秋季>冬季;各区在夏季的日平均蒸散量差异也较大,六合区蒸散量最大,秦淮区最小;另外,蒸散量分布受土地利用类型的影响,总体上表现为水域>林地>耕地>草地>其他,且植被覆盖度较高的区域蒸散量较大。(3)基于ESTARFM模型融合的蒸散发结果与基于Landsat-8遥感影像反演的蒸散发数据在空间分布上具有相似性,二者相关系数为0.74。在全球气候变化的背景下,本研究可为蒸散发数据集时空分辨率的提高提供参考,同时也能够为南京地区水循环过程和水资源管理研究提供数据支撑。

基于转移函数分析的蒙东地区不同类型植被变化对干旱的响应

为了量化不同类型植被与干旱的响应关系,首先采用回归模式降尺度方法获取内蒙古地区1982-2019年1 km分辨率的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据集,并计算标准化降水蒸发指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)以表征干旱状况;然后,利用转移函数分析(transfer function analysis,TFA)频域技术进行内蒙古东部不同类型植被变化对干旱响应的存在性、强度和时滞性的研究.发现在年、6个月和3个月尺度上,草地、灌木、阔叶林和针叶林NDVI与SPEI的相干性分别为0.44、0.57、0.31,0.43、0.60、0.32,0.30、0.19、0.14和0.20、0.13、0.10;各类型植被NDVI对干旱的响应强度表现为灌木>草地>阔叶林>针叶林;草地、灌木、阔叶林和针叶林在3个时间尺度上滞后干旱的时间分别为31 d、20 d、12 d,77 d、28 d、34 d,120 d、69 d、57 d和179 d、103 d、65 d.研究结果表明:草地和灌木与干旱的相干性显著,响应强度较大,响应速度更快;而针叶林和阔叶林与干旱的相干性较低,其对干旱的抵抗力较强,对干旱的响应时间较长,受干旱影响较小.

AM-LSTM网络的北京平原东部地面沉降模拟

基于传统数值方法构建的地面沉降模拟预测模型需要大量的水文地质数据和实测数据,对于地质条件复杂地区的形变模拟预测难度大。本文基于PS-InSAR技术获取的北京平原东部地区的地面沉降信息,综合考虑不同层位地下水水位对沉降的影响,采用基于注意力机制的长短时记忆网络(AM-LSTM)对不同沉降发育地区典型位置处的地面沉降进行模拟。结果表明:(1)研究区地面沉降空间差异性明显,2010年11月—2016年8月最大沉降速率约153 mm/a,累计沉降量达到1063 mm,位于朝阳区三间房乡附近;(2)基于AM-LSTM模型的模拟精度优于传统LSTM模型,本次模拟精度最高提升了22%;(3)AM-LSTM模型注意力权重表明,第二承压含水层水位对地面沉降贡献最大。本次研究能够为地面沉降防控提供可靠的技术支撑。