基于时间滞后集合和实时偏差订正的气温精细化预报研究

基于SWC-WINGS模式0.01°×0.01°分辨率的小时2 m气温产品,利用时间滞后集合和实时偏差订正,得到新的逐小时滚动更新的1 km网格气温预报,并基于预报准确率、平均误差、平均绝对误差等指标,对2022年7—8月逐日逐时气温预报结果进行检验分析。结果表明:时间滞后集合预报准确率在各时效均高于SWC-WINGS模式最新时次预报,实时偏差订正可明显提升临近时效准确率,1~6 h时效的平均提高率为17.3%。SWC-WINGS模式对于四川地区高、低温预报存在明显的系统性偏差,时间滞后集合对于系统性偏差的改进能力有限,而实时偏差订正可将1 h时效上四川大部分地区低温和高温预报的平均绝对误差分别控制在1℃和2℃以内。针对2022年8月13日四川地区高温天气,时间滞后集合与实时偏差订正集成预报对SWC-WINGS模式预报有较好的订正效果。

基于遥感的全国GDP 1km格网的空间化表达

针对资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,在我国经济社会的区域差异的综合分析基础上,对现有的统计型行政单元主要社会经济发展指标国内生产总值(GDP)进行空间化模拟,建立了统一空间坐标参数、统一数据格式、统一的数据和元数据标准的全国1km格网水平社会经济空间数据库。利用1995年遥感数据建立的1:100000比例尺土地利用格局分布图,综合分析人类活动形成的土地利用状态与GDP大小的空间互动规律,建立影响经济发展的关键因素评估模型,通过一、二、三产业GDP与土地利用类型的空间关联性,分区建立1995年县级GDP和土地利用格局的空间关联度模型库,实现在1km格网的社会经济数据的空间定量模拟。

近38年中国气温和降水的1km网格数据集

对中国38年的气温和降水进行了空间插值分析,选取最优模型去生成1km网格数据集,为中国大陆的植被分布、气候变化和环境生态等研究提供支持。基于国家气象中心839个气象站的逐日气温和降水数据,用经度、纬度和海拔作为ANUSPLIN软件插值的3个变量,对降水进行开平方预处理,采用3次样条的薄盘光滑样条法,得到了1980—2017年中国大陆月平均气温和月累计降水1km网格插值数据集。数据集的广义交叉验证均方根(RTGCV)和均方根误差(RMSE)具有年周期性和明显的季节变化特征;各站点的平均误差(MBE)的频率分布近似正态分布,绝对误差(MAE)的空间分布也符合中国大陆气候的变化特征。数据集在精准度和时间序列上较新,且提供公共下载服务,可为全国陆地生态系统的研究提供信息支持。

基于公里格网的中国人地关系紧张度定量模拟

人地关系紧张度是定量描述人类社会经济活动压力超过自然地理环境承载力所导致的人地关系紧张程度的量值。借鉴生态足迹模型的思想,分别从消费和生产角度对人类活动压力状况进行分析,构建人类活动压力模型;同时借鉴土地承载力模型概念,通过均衡因子、生产因子对自然承载力进行标准化处理,并通过城市、交通等人文要素对其进行修正,构建环境承载力模型;然后结合环境承载力及人类活动压力分析,建立基于公里格网数据平台的中国人地关系紧张度综合分析模型,实现在比行政单元尺度小的空间粒度水平上对中国人地关系空间差异状况进行定量模拟。

一个非均匀密度分布的人口房屋格网数据模型

介绍了人口、房屋数据空间化的方法,以伊犁地区为例建立了一个符合非均匀密度分布的公里格网人口和房屋数据模型,并将其进行空间化,最后利用实地调查数据对结果进行了验证。通过数据检验,公里格网的人口密度数据、房屋密度数据客观地反映了伊犁地区统计单元内承灾体的空间分布,具有较高的精度,为地震应急救援和决策提供可靠的依据。

基于格网的洪水灾害危险性评价分析——以巴基斯坦为例

洪水灾害已成为给当今人类带来严重损失的自然灾害之一,因此,灾害风险评价是区域经济持续发展的前提与条件。本文从致灾因子和孕灾环境两方面进行分析,综合考虑降水(累计降雨量和最大降雨量)、河流(河网密度)、地形(高程值和坡度值)、土地利用和植被(NDVI)共5种相关因子,以1km格网数据为基础,运用AHP(层次分析法)对巴基斯坦洪水灾害进行了危险性评价。结果表明:巴基斯坦洪水灾害危险性受降雨和地形的影响较大,其危险程度东南部大于西北部,并由东南部向西北部逐渐递减。