湘江流域多源降水与气温产品组合的径流极值模拟精度评价

为探究卫星遥感、再分析产品等多源数据组合径流极值模拟的精度,选取湘江流域TRMM、PERSIANN-CDR、CFSR以及实测数据的8种降水与气温组合,利用水文模型探究不同组合在各径流极值序列中的模拟精度。结果表明:在无实测数据的组合中,TRMM降水与CFSR气温、PERSIANN-CDR降水与CFSR气温2种组合的模拟结果分别最接近径流极高值与径流极低值实测值;除基准组合(实测降水、实测气温),实测降水与CFSR气温、TRMM降水与实测气温分别是径流极高值、径流极低值模拟精度最高的组合;在各径流极值序列中,CFSR降水与CFSR气温、CFSR降水与实测气温2种组合皆严重高估径流极值,最大高估可达651%,表现出模拟误差随径流值减小而增大的特征,其余组合皆低估径流,最大低估可达67.48%,且呈现出误差随径流值减小而减小的特点;降水产品在不同的径流极值序列中表现出的极端降水特征不同,径流极高值序列中TRMM较其他2种降水产品更能反映极端降水的发生频率以及无雨历时等特征,径流极低值序列中PERSIANN-CDR降水对极端降水强度、总量以及连续湿日特征的体现最好。

基于遥感时空融合的鄱阳湖洪泛湿地植物群落动态变化特征

湿地植物群落结构及其动态变化特征是反映湿地生态系统健康状况的重要指标,对预测湿地生态系统演变方向和生态恢复至关重要。本文基于融合Landsat和MODIS数据获得的30 m、8 d分辨率的NDVI数据集,结合物候特征构建决策树分类方法,解译了20002020年鄱阳湖洪泛湿地植被空间分布格局,分析不同植物群落时空动态特征及转移变化过程。结果表明:遥感时空融合为鄱阳湖湿地植被精细化分类提供了良好的数据基础,基于物候特征的决策树分类方法将研究区解译为水体、泥滩、浮叶植物群落、蓼子草(Polygonum hydropiper)-虉草(Phalaris arundinacea)群落、苔草(Carex cinerascens)群落、芦荻(Phragmites australis-Triarrhena lutarioriparia)群落、蒌蒿(Artemisia selengensis)群落和林地8种景观,总体分类精度达89.36%。从全湖范围来看,湿地植被总面积虽有波动,但整体呈显著增加趋势,其中蓼子草-虉草群落的增加最为明显,而分布最广的苔草群落先增加后有微弱减小,次优势种的芦荻群落面积在300~500 km 2之间波动;从不同区域的对比来看,苔草群落在北部和东部湖区的变化趋势较明显,而次优势种的分布存在空间差异,北部和东部湖区主要为蓼子草-虉草群落,南部湖区以芦荻群落为主。此外,在20002020年间,鄱阳湖湿地景观演变趋势呈现出从水体→泥滩→低滩地植被(苔草群落、蓼子草-虉草群落)到苔草群落与芦荻群落相互转化的过渡性特征,整体表现出高滩地的芦苇、南荻等植被向低滩地扩张,而低滩地的苔草、虉草、蓼子草等向湖心扩张的态势。