青藏高原湖泊面积动态监测

高原湖泊的动态变化对区域水循环具有重要影响。受全球气候变化的影响,青藏高原湖泊自20世纪90年代开始呈现剧烈扩张趋势。为揭示近年来青藏高原湖泊面积的时空变化规律,本文提出了一种改进的半自动湖泊提取算法,结合环境减灾卫星（HJ-1A/1B）和Landsat系列卫星影像数据,对青藏高原内流流域中面积大于50 km²的127个湖泊进行了连续6年的动态监测,并分析了该区域2009-2014年湖泊面积时空变化特征。研究结果表明,该区域湖泊整体呈现显著扩张趋势,年均变化速率为231.89 km²yr^-1（0.87 %yr^-1）,6年间湖泊面积扩张速率有所减缓。其中,扩张湖泊有104个,收缩湖泊有23个,变化速率分别为271.08 km²yr^-1（1.02 % yr^-1）和-39.19 km²yr^-1（-0.15 %yr^-1）。不同区域湖泊面积变化具有明显差异,主要表现为东部及北部大部分区域湖泊扩张,南部地区大部分湖泊面积稳定,萎缩湖泊主要分布于研究区四周。最后,本文通过分析冰川融水补给对湖泊面积变化的影响,发现存在冰川融水补给的湖泊面积变化率远大于不存在冰川融水补给的湖泊。由此可见,近年来冰川融水的增加是促进青藏高原内流流域湖泊扩张的主要因素之一。     

高分辨率影像城市植被自动提取算法

近十几年来,随着城市化进程加剧,准确获取城市植被的分布信息,是城市气候和地表能量平衡研究的重要内容。高空间分辨率遥感影像数据,为精确获取和动态监测城市植被提供了重要资料。本研究利用资源三号数据对长江三角洲地区城市植被进行光谱特征分析与提取,提出一种城市植被的自动化信息提取算法—分离面法（Hyperplanes for Plant Extraction Methodology,HPEM）。结果表明：在假彩色反射率空间,植被与NDVI值低的背景有很好的分离性,而在真彩色反射率空间,植被与NDVI值高的背景有很好的分离性;HPEM能很好地避免NDVI最佳阈值法中将建筑物误分为植被的问题,其精度明显优于NDVI最佳阈值法,Kappa系数从0.85提高到0.90,总的错分与漏分误差从21.15%降低到14.18%。可见,本文的HPEM方法能有效提高城市植被信息自动提取的精度。     

胸有境界品自高——记中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所所长李成名

提起中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所所长李成名．他的同事都表示出由衷的敬佩。敬佩之余又说：“他这个人有个最大的特点．就是严谨、严格、严厉。”     

1981—2020年贵州省降雪时空分布特征

利用1981—2020年贵州省降雪日数、初始日期、终止日期资料,分析了贵州降雪的气候特征,以及降雪日数与海拔高度、纬度的关系。结果表明：1） 贵州降雪日数西北多、南少,大值中心位于贵州西北部;降雪日数整体偏少,呈逐渐减小的趋势,2012年为突变点,整体上降雪日数每10 a减少1.6 d。降雪从11月开始出现,持续到次年3月,主要集中在冬季;开始时间集中在08—10时和20—21时;降雪具有明显的间歇性特征,降雪天气过程中仅发生1次降雪的占全部降雪过程的48.1%,主要在贵州南部,持续3 d及以上的过程集中在贵州中北部。2） 降雪初始日期集中在12、1月,最早11月;终止日期集中在2、3月,最晚4月。贵州中北部开始降雪多为12月,终止降雪多为2月;南部初始多为1月,终止降雪多为1—2月。贵州中北部降雪期更长,开始到结束间隔约为60—129 d,而南部大部为40 d以下,全省平均54 d。3） 降雪日数随着海拔高度每升高100 m增加2.3 d,纬度每增加1°增加11.4 d。     

生态遥感新锐——轻小型无人机的应用

基于研究对象视角梳理轻小型无人机遥感手段在生态学研究中的应用现状，重点分析了无人机在不同生态对象应用的优势和局限：优势主要在于其能够高灵活性、高分辨率地获取各生态对象的数据，为较大规模的生态研究提供了便利。在农田生态系统应用中主要关注农田信息检测、自动化农作等方面，但在这方面的应用还比较单一，缺乏更深层更全面的系统化应用；在森林草地中主要关注植被结构参数提取、生物量反演等，在数据采集过程中应注意设备的稳定性避免对数据准确性造成影响；城市生态系统主要集中在城市环境监测和测绘方面，同时城市方面飞控政策尚待完善；水生生态系统主要关注水生动植物监测和潮间带观测等，大规模监测也对设备续航和数据标准化处理提出了要求；动物研究应用中主要关注动物迁徙规律、物种分布等方面，在监测过程中需注意不要对动物栖息造成干扰。总的来说，无人机应用局限主要在于其获取的数据处理尚未标准化，飞控政策尚未成熟和硬件续航等方面。在此基础上探讨了未来无人机遥感在生态学研究的应用趋势：随着无人机智能化的软硬件发展和云端生态大数据的建立，无人机数据的获取和处理将更加智慧化，多源的无人机遥感数据将会更好地服务于生态学研究。     

利用小波分析研究近地空间高能电子的周期变化特征

利用小波变换对GOES (Geostationary Operational Environmental Satellites)系列卫星(GOES 10/11) 1999年3月至2010年12月和风云2号系列卫星(FY 2C/2D) 2004年10月至2012年5月记录的2 MeV高能电子通量变化情况进行了相关研究,发现GOES卫星观测到的高能电子通量存在明显的13.9 d、 27.7 d、 187.0 d和342.9 d周期, FY卫星观测到的高能电子通量存在明显的13.9 d、27.7 d、222.3 d和374.0 d周期,在某些年份GOES和FY卫星均存在9 d的周期,与地磁Dst (赤道环电流指数)、 AE (极光电射流指数)指数周期高度相似.将高能电子通量和Dst、AE指数进行交叉小波分析,并利用该算法的多分辨率特点以及时域、频域局部化分析方法,将数据按不同频率进行分解,从低频系数重构图像和交叉小波谱图可以清楚看出高能电子通量和地磁指数的关系.基于FY和GOES卫星高能电子通量良好的相关性,对多卫星高能电子通量变化短周期相同、中长周期不同进一步研究,对比发现不同地磁扰动引起的GOES和FY卫星高能电子通量变化存在各向异性,小磁暴也可以对高能电子通量造成和强磁暴一样的效果,并且某些时候存在地方时一致的24 h周期.这一结果表明对地磁宁静期高能电子研究至关重要,同时对理解太阳活动,预报高能电子能谱和预警深层充电事件以及验证预测磁暴、亚暴等事件具有重要意义.     

我国东部海域高精度地转流的确定方法

针对目前带有高频信息的全球稳态海面地形模型的计算过程比较复杂的问题,该文采用移去恢复法,对由全球海面高模型得到稳态海面地形模型添加高频信息,并用新模型计算我国东部海域的地转流,分析其精度。结果表明:使用卫星重力场模型GOCE_TIM5,全球平均海面高模型CNES-CLS15,计算出分辨率为15′×15′我国东部海域的地转流,高频信息不明显;采用移去恢复法,利用GOCE_TIM5模型、CNES-CLS15模型、全球稳态海面地形模型CNES-CLS13,得到相同分辨率我国东部海域的地转流,与未采用移去恢复法相比,其结果中细节信息明显,与全球实测浮标数据更为接近,其精度与由全球稳态海面地形模型CNES-CLS13得到结果相当。     

中国西南贵州地区冬季凝冻日数的气候特征及其异常成因

利用贵州84个国家气象观测站逐日观测资料,NCEP/NCAR月平均再分析资料以及英国Hadley中心全球逐月海温（HadISST）资料,对中国西南贵州地区冬季凝冻日数的气候特征及其异常成因进行了研究。结果表明：贵州地区有69个站点（占比85.2%）的单次凝冻过程最长连续日数和63个站点（占比77.8%）的冬季凝冻总日数极值出现在1976年、 1983年和2007年,其中以威宁的66 d(1976年)和39 d(2007年)为最多;贵州地区冬季凝冻日数的主模态（方差65.04%）呈全区一致型分布,大值中心位于贵州中部;在贵州地区冬季凝冻日数异常偏多年,欧亚中高纬地区的乌拉尔山阻塞高压和东亚大槽共同作用在东亚地区形成稳定的经向环流,而中亚地区低值系统活跃并引导阻塞高压和蒙古冷高压前部的冷空气南下,在贵州及其以北地区的对流层低层形成浅薄的异常冷垫。同时,来自孟加拉湾和南海的对流层低层暖湿气流在异常环流圈作用下沿着云贵准静止锋锋区附近的冷空气堆边缘爬行抬升,在贵州上空对流层中形成上暖下冷的不稳定垂直层结异常,导致贵州冬季凝冻的形成。此外,分别来自上游的北大西洋地区和低纬热带地区的波扰动能量传播...     

黑龙江省非典型环境条件强迫下短时强对流天气特征研究

本文利用常规气象观测资料、区域自动站加密观测资料、FY-2卫星云图、新一代天气雷达及NECP的1°×1°再分析资料对黑龙江省的2006-2014年冰雹和2008-2014年的强降水在非典型环境条件下表现出的局地要素特征以及卫星和雷达特征进行分析。分析结果显示：较大的对流有效位能、低层强暖空气为对流发生提供了热力不稳定;700hPa湿区配合冰雹500hPa干区和强降水低层弱水汽辐合使得对流具备了有利的水汽垂直分布条件;最终在地面局地辐合的触发下产生了对流;冰雹有较高的0℃层高度和较低的气压;冰雹和强降水有利的海拔高度分别在200-500m和100-200m。卫星云图和雷达上的表现往往比较孤立,移动较快,产生的时间和位置与两个小云块或小云块与大云团合并的时间及位置一致,低层水汽辐合明显时可能会伴有大的云团。雷达回波上冰雹云但很难探测到钩状回波等特征回波,强降水多为原地生消火或列车效应产生。     

温度与天气对IGS跟踪站联测的残差影响分析

针对一年中全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站联测残差影响较大等问题,总结平均温度变化、雨雪天气情况与IGS站联测残差的关系,判断影响IGS跟踪站联测残差的因素. 适合我国境内及周边IGS站联测的基准站的稳定性检测,并使用标准化均方根误差平均值(NRMS)进行评价,在避免影响精度因素的情况下进行联测,提高精度. 最后选取2018年CHAN站作为未知站点,对我国东北地区周边4个IGS站(BJFS、DAEJ、SHAO、ULAB)进行联测,利用GAMIT／GLOBK软件进行高精度基线处理,并选择2017年数据进行检核. 实验结果表明平均温度变化与雨雪天气是影响IGS跟踪站联测残差的两项因素,平均温度与NRMS值呈负相关趋势,相关性大于60％. 雨雪天气联测效果较差,较非雨雪天气NRMS值相差0.5 mm左右,其中降雪天气联测精度最低,不建议雨雪天气进行联测任务.