渭河流域近50年来气候变化趋势及突变分析

基于渭河流域1958—2008年的主要气象数据,采用Mann-Kendall和R/S方法,对渭河流域降水和气温2个要素的时间序列进行趋势分析,在此基础上采用Mann-Kendall法对其突变点进行检验.结果显示:1)渭河流域年均气温在时间上呈现出明显上升的趋势,其中春季、秋季、冬季的上升趋势非常显著;在空间上则表现为中游地区气温最高;从整个流域Hurst指数分析看,未来渭河流域年平均气温仍将持续升高,但变异程度不显著.2)渭河流域的年降水量在时间上呈现出一定的减少趋势,其中春季和秋季降水显著减少,冬季降水量增加;在空间上表现为从上游到下游逐渐增加;从Hurst指数看,渭河流域的降雨序列处于弱变异状态,未来的降水变异不显著.3)对渭河流域近50a的气温和降水进行突变分析,大部分站点气温突变出现在20世纪90年代,之后显著变暖,与突变前相比较有明显差异;降水量突变点较多,每个年代都有不同程度上的突变,20世纪60年代和90年代尤为显著.     

BNU-SWAT模型应用工具开发

北京师范大学数字流域实验室在美国SWAT模型的基础上开发了BNU-SWAT模型应用工具.与原有SWAT模型相比,该工具具有以下特点:1)根据模拟计算结果,快速生成GIS专题图,易于分析水文要素的空间分布规律;2)提供地下水相关参数设置接口,实现了对地下水水位的模拟功能;3)提供子流域水量平衡分析功能;4)提供气候和土地利用变化情景设置功能,丰富了模型的应用能力.该工具在北京市、福建省泉州市、贵州省贵阳市和山西省潞城市等地区得到应用,取得了良好的效果.     

基于GOCI遥感数据的湖泊富营养化监测研究

采用高时间分辨率的地球同步海色成像仪(geostationary ocean color Imager,GOCI)遥感数据,以日本霞浦湖的西湖为研究对象,利用波段比值法建立了基于GOCI遥感影像的叶绿素a质量浓度反演模型.以此探讨利用GOCI数据估算湖泊水体富营养化程度的可能性.研究结果显示,遥感数据波段比值能够反映湖泊叶绿素a质量浓度随时间演变趋势,两者的相关系数达62％,利用反演模型得到的叶绿素a质量浓度的平均相对误差小于50％,表明GOCI遥感数据具有对湖泊富营养化程度进行监测的潜力.