双源蒸散发能力计算模型在半干旱区的适用性

利用20世纪70年代的水文气象资料、地形和土地覆被资料以及双源蒸散发能力计算模型计算了老哈河流域甸子水文站以上集水区内30"栅格单元的逐日蒸散发能力,将其与集水区内蒸发皿资料的回归关系作为混合产流模型的输入来验证双源蒸散发能力计算模型在半干旱区的适用性.结果表明:由双源蒸散发能力计算模型计算的蒸散发能力与当地的蒸发皿资料在时间上具有较好的相似性和一致性,并且该蒸散发能力可以取代蒸发皿资料作为混合产流模型的输入进行径流模拟,且两者的模拟精度相当.     

基于遥感双层模型的宝鸡峡灌区日蒸散发估算

本文选取了陕西宝鸡峡灌区为研究区,基于遥感双层模型,选择2000-2011年不同季节典型日的TM 数据,辅以气象观测资料,估算了宝鸡峡灌区典型日蒸散发,分析灌区内日蒸散发的时空分布以及不同土地利用类型日蒸散发季节变化.结果表明,基于遥感双层模型估算半干旱区的日蒸散发是可行的.模拟典型日中,春季晴日灌区日蒸散发约为5.06mm、夏季约为5.36mm、秋季约为4.24mm、冬季约1.03mm,呈单峰型分布,有较好的季节变化特征;不同季节日蒸散发的空间分布差异较大,不同土地利用类型的日蒸散发季节变化特征相似,但略有不同.利用Penman-Monteith公式计算值结合作物系数验证日蒸散发估算精度,其中耕地和林地相对误差约为20%,相关系数R2>0.7,表明遥感反演的日蒸散发精度较高.      

长江流域实际蒸散发的遥感估算及时空分布研究

蒸散发是地表水热过程的关键环节.准确估计蒸散发对气候变化研究、水资源管理、作物估产以及环境保护等具有重要意义.本文结合中国区域气候和土地利用特征,改进地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了长江流域多年蒸散发量.结合基于模型树集成算法获得的全球蒸散发观测产品以及基于流域多年水量平衡的年蒸散发数据,验证估算精度.结果表明:SEBS模型获得的长江流域蒸散发与基于全球通量观测站的蒸散发集成数据产品的平均相对百分比误差约为10.15%,确定系数为0.98,均方根误差为7.11 mm·月~(-1),具有较好的相关性和一致性,且可以达到更高的空间分辨率;SEBS估算的年均蒸散发与区域多年水量平衡结果的误差为6.29%,模型精度较为可靠;长江流域年均蒸散发总量变化不明显,在二级水资源区内蒸散发的变化量有较大的空间变异性,鄱阳湖流域年均蒸散发值最大,金沙江流域最小,汉江流域季节变异最明显;受气候和人类活动影响,高原地区、江汉平原、太湖流域蒸散发有较为明显的下降趋势.     

基于SEBS模型的黑河流域蒸散发

利用MODIS遥感数据并结合地面气象观测数据,应用SEBS模型对黑河流域的蒸散发进行了估算,得到了黑河流域蒸散发的分布.结果表明:SEBS模型在估算黑河蒸散发上具有一定的精度,可满足区域日蒸散发估算的需要.     

考虑植被盖度的城市蒸散发模拟研究

基于城市涡动相关系统每30分钟蒸散发数据, 结合足迹源区分析及研究区域遥感数据, 获取源区植被盖度, 构建基于随机森林的蒸散发模拟方法。将此模拟方法应用于涡动系统空缺值插值, 并探究深圳干湿季蒸散发的主要控制因子, 得到如下结论。1) 与不考虑植被盖度的随机森林模型及边际分布抽样算法(MDS)相比, 考虑植被盖度的随机森林模型可以更高精度地模拟城市蒸散发。与实测数据相比, 模型的R²=0.73, RMSE= 20.5 W/m², MAE=13.3 W/m², pbias=0.8%。2) 对湿季日间较高蒸散发时期的空缺值进行插值, 考虑植被盖度的随机森林模型显著优于MDS模型。与实测数据相比, MDS插值模型低估 12.4%, 而随机森林模型低估 4.7%。3) 深圳湿季期间, 植被盖度是蒸散发的主要控制因素。在干季, 温度、净辐射以及饱和蒸气压差是蒸散发的主要控制因子。     

黑河流域蒸散发分布的遥感研究

利用NOAA AVHRR资料，选取Priestley-Taylor公式作为计算蒸散发的模型，对黑河流域的蒸散发进行了研究，并利用有关资料对多种地表参数和蒸散发进行了验证，分析了蒸散发的时空分布特征．结果表明，对黑河流域蒸散发的遥感估算和一些地表生物物理参数的反演结果，与实测值基本吻合，说明文中所采用的方法估算蒸散发是可行的．寒漠、冰川、沙漠和戈壁等植被条件较差的地区的蒸散量极低．弱水三角洲和古日乃湖盆作为下游植被较好的地方其蒸散量有别于周围地区．中游绿洲的蒸散量与绿洲发展程度具有密切关系．河流两岸天然绿洲，明显与周围沙漠和戈壁区分开来．高覆盖度草地和沼泽蒸散量最高，其次为中覆盖度草地和林地．     

基于SEBS模型的辽河三角洲地表蒸发量的研究

利用MODIS数据,采用SEBS模型,结合地面站点观测的温度、湿度、风速、日照时数等气象数据,并结合地面气象观测数据,对辽河三角洲的蒸散发进行了估算,对辽河三角洲区域蒸散发量的时间分布特点进行了分析。得到了辽河三角洲蒸散发的分布结果,并对结果进行了可信度测试,结果表明模型在估算辽河蒸散发上具有一定的精度,可满足区域日蒸散发估算的需。     

基于机器学习的拉矫延伸率预测模型及数值分析

在冷轧弯曲矫直过程中,针对拉矫机工艺参数设置问题,利用经验公式、有限元仿真建立的延伸率模型预测精度不高.为提高预测精度,基于传统解析模型与机器学习算法进行研究,比较了两种方法预测模型的精度,得到机器学习算法的延伸率预测模型要比数值解析模型的拟合优度高.比较BP神经网络算法和支持向量机(SVM)算法,得到两种机器学习算法的预测模型精度基本一致.为进一步提高预测精度,采用Adam算法对BP神经网络进行优化,采用遗传算法对SVM预测模型的参数进行优化,最终得到最优预测模型的均值绝对百分比误差MAPE以及拟合优度R^○2分别为13.4%和0.953,可以为实际生产提供技术指导.     

基于蒸散发同化的流域ET过程模拟研究

采用集合卡尔曼滤波同化水文模型与遥感模型反演的蒸散发(ET)结果,获得更接近真实情况的ET,并利用同化后的ET结果进一步优化水文模型,从而获取连续精度较高的区域ET.通过对北京市沙河流域1999—2007年的ET过程研究显示,运用本方案可以改善水文模型对ET的估算精度,模拟出精度较高的流域蒸散发过程.     

基于特征空间法的美国南部大平原蒸散发遥感反演

蒸散发是地表能量平衡和水热循环的重要环节,准确估算对区域水资源合理开发利用、农业节水研究以及气候调节等至关重要。特征空间法作为蒸散发反演的主要方法之一,因其对地表参数的依赖较小,具有较好的优势。然而,该方法在干湿边界确定时却存在一定的主观性和不确定性,给出相应的干湿边界理论公式,以美国南部大平原为研究区,利用MODIS遥感数据,构建具有时空二维属性的地表温度——植被指数特征空间,获得了2017年美国南部大平原蒸散发;并采用站点数据进行验证,分析时空分布规律。结果表明:本文方法对于研究区地表蒸散发模拟精度较高,略微存在高估,与观测值相关系数(r)达到0.86,均方根误差(RMSE)和偏差(B)分别为1.07 mm和0.06。从时空特征分析,蒸散发年内变化呈单峰型分布,与植被生长周期相一致。此外,蒸散发季节差异显著,夏季蒸散发最高,春秋次之,冬季最低,并且四季蒸散发空间分布趋势均呈东南向西北递减。     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。     

基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型

【目的】建立含林分类型或立地类型哑变量的栎类林分断面积生长模型,为湖南栎类天然林林分断面积生长收获和预估提供理论支持。【方法】以湖南省5个区域51块栎类天然混交林样地为研究对象,选取6个具有生物学意义的理论生长方程,构建含年龄、平均优势高及林分密度指标的林分断面积生长模型,比较不同理论生长方程与密度指标对栎类天然林断面积模型拟合效果的影响,从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建哑变量模型的基础模型; 考虑混交林立地类型的差异与优势树种的聚集分布,划分林分类型与立地类型,并分别作为哑变量加入基础模型参数及其组合中,比较林分类型哑变量模型、立地类型哑变量模型与基础模型模拟效果的差异。【结果】以株树密度作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R²)在0.47～0.51之间,P值均小于93%,以林分密度指数作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R²)在0.85～0.92之间,P值均大于95%,说明密度指数模拟效果优于株树密度模拟效果,其中含年龄、平均优势高与林分密度指数的Schumacher模型决定系数最大(R²=0.924 2),模拟效果最优。以Schumacher模型作为基础模型,构建含林分类型或立地类型的哑变量的模型,基础模型、林分类型模型、立地类型模型的决定系数分别为0.924 2、0.979 8、0.997 6,以立地类型作哑变量的模型要优于基础模型与林分类型模型。【结论】含哑变量模型可以有效解决天然混交林优势树种分布与立地类型差异对断面积预估的影响,提高建模的精度与模型的适用性。     

一类非线性差分方程的伪概周期解

讨论了非线性差分方程x(n)=∑ⁿ_{k=-SymboleB@}α(n,n-k)f(k,x(k))+h(n,x(n)),n∈Z的伪概周期解的存在性,其中α:Z×Z⁺→R⁺,h:Z×R⁺→R⁺和f:Z×R⁺→R⁺.通过2个例子说明定理1中的4个条件是可以实现的.     

近30年京津冀地区湖泊面积的变化

利用遥感、气候和社会经济统计数据, 探究1987—2017年间京津冀地区湖泊面积的变化及其与自然和社会因素的关系。结果表明, 该地区湖泊面积过去30年间整体上呈减少趋势, 每年减少约2%, 这是自然和人为因素双重影响的结果。可分为3个阶段: 前10年(1987—1996年), 湖泊面积增加约4.8×10² km² (约占76%), 由自然因素主导(R²=0.849, p=0.001); 1997—2009年的13年间, 湖泊面积呈减少趋势(减少约 4.7×10² km², 占43%), 主要由人为因素主导(R²=0.536, p=0.013); 最近8年(2010—2017年)中, 湖泊面积呈增加趋势(增加约2.3×10² km², 占36%), 也主要由人为因素导致。虽然最近8年来该地区湖泊面积减少的趋势得到扭转, 但地表水资源供需矛盾仍然严峻。     

激光雷达GLAS与ETM联合反演森林地上生物量研究

在实现大脚印激光雷达GLAS森林冠顶高度反演算法基础上, 建立了复杂地形条件下森林地上生物量神经网络反演模型, 制作了研究区森林地上生物量分布图。总体上, 激光雷达GLAS森林冠顶高度和地上生物量估算精度较高。森林冠顶高度针叶林精度最好(R²=0.692); 阔叶林次之(R²=0.5062); 地上生物量反演结 果与实测结果十分接近, 在空间分布上与土地覆盖分布特征非常一致。     

基于MODIS产品的生态系统呼吸模型在内蒙古半干旱草原的验证

利用2010—2013年锡林浩特国家气候观象台涡动相关通量观测系统数据以及MODIS产品数据, 验证基于增强型植被指数(EVI)、陆地表面水分指数(LSWI)和地表温度(LST)的生态系统呼吸模型在内蒙古半干旱草原的适应性, 并探讨该遥感生态系统呼吸模型存在的问题。结果表明: 生态系统呼吸模型能较好地模拟夜间生态系统呼吸速率(R_eco)在生长季内和年际间的变化, 模拟值与观测值吻合较好(R²=0.90, RMSE=0.02 mgCO₂/(m²·s)); 夜间R_eco的观测值与EVI_s×W_s (EVI_s和W_s分别是EVI和LSWI对光合作用的影响函数)呈较显著的线性相关(R²=0.63), 与LST 的关系基本上满足L-T方程(R²=0.39); 夜间R_eco在生长季的前、中、后期对EVI_s×W_s和LST的响应不同是造成模型误差的重要原因之一。     

青钱柳幼林地上部分生物量生长模型研究

【目的】青钱柳是我国特有的珍稀多用途树种,研究青钱柳幼树地上部分生物量生长规律,为发展叶用林提供依据。【方法】以6年生的青钱柳人工幼林为研究对象,对其生长特性及生物量的分配进行了研究,同时选取了37株样木进行地上部分生物量及相关测树因子的分析评价,从19个生物量模型中进行筛选,构建了青钱柳人工林各生物量组分及地上部分生物量与相关测树因子的预估方程。【结果】青钱柳幼林地上部分生物量(W)与胸径(D)具有高度相关性,筛选的4个模型均以胸径作为自变量,则:①干生物量模型 W=0.15 D^2.1, R²=0.982;②枝生物量模型 W=0.05 D^1.88, R²=0.864;③叶生物量模型 W=0.07 D^1.55, R²=0.802;④地上部分生物量模型 W=0.28 D^1.95, R²=0.976。【结论】不同密度下6年生青钱柳幼林生长尚未郁闭,受密度效应的影响较低,胸径、树高和单株材积的总生长量之间差异不显著,单株和林分生物量分配模式基本相似,地上部分各器官生物量分配由大到小表现为干(73%)> 枝(16%)> 叶(11%)。     

胺类捕收剂在石英表面吸附的定量构效关系

为深入研究胺类阳离子捕收剂在石英表面吸附能与其结构之间的关系,基于遗传算法构建了20种胺类捕收剂在石英表面吸附能与其结构参数之间的定量构效关系模型,得到了模型的相关系数R²=0.969,调整系数R²_ad=0.964,交叉验证系数R²_cv=0.955,显著值F=168.429,表明模型预测结果与模拟计算值拟合较好.四种未参与建模的阳离子捕收剂对所构建模型外部检验结果误差不超过5%,证明模型具有较好的预测性,能够较好预测胺类捕收剂在石英表面的吸附能.