太湖蓝藻水华形成的适宜气象指标

根据2005—2017年卫星遥感反演的太湖蓝藻水华信息,利用区域气象观测数据分析各类气象因子对太湖蓝藻深水华形成的影响,结果表明:①在日平均气温为0～35℃区间内会出现蓝藻聚集现象,其中最适宜气温区间为15.1～35℃,该区间内累计出现蓝藻水华的面积占比达90%、出现大面积蓝藻水华占比达93%;②在卫星观测到蓝藻前6h,平均风速为0.2～4.8m/s区间内能观测到蓝藻水华,其中最适宜的平均风速区间为0.5～3.4m/s,该区间内蓝藻水华累计出现次数占比达94.7%,大面积蓝藻水华主要出现在平均风速2.0m/s的情况下,占比89%;③降水总体上呈负效应,但在观测到有大面积蓝藻水华的情况下,前24h有小雨(10mm)的情形与总降水次数之比达88%,说明小雨的适度扰动有利于形成大面积蓝藻水华;④日照充足有利于蓝藻生长,但并非蓝藻水华形成的必要条件。在此基础上建立的多元回归综合气象指数模型,拟合结果较好,通过了0.001的显著性检验。     

1960-2008年淮河流域极端降水演变特征

采用地理空间统计、时间序列分析和趋势诊断等方法,研究1960-2008年淮河流域极端降水时空演变特征:流域大部分地区全年及四季的极端强降水量、降水强度、强降雨日数无明显变化趋势;≥15 d的持续无降水事件发生次数由南向北递增,平均每年2～5次,冬季最多、夏季最少;≥5 d的持续降水事件由东北向西南递增,平均每年1～8次...     

基于海温和环流特征量的江苏省小麦适播期预测

基于江苏省60个气象台站1961-2010年冬小麦冬前生长期间的气温资料,利用曼-肯德尔法（Mann-Kendall method）分析发现,小麦冬前生长期间日均气温及有效积温在全球气候变暖背景下均有明显的增暖趋势。同时根据江苏省各地区冬小麦有记录以来的农业气象资料分析可得,播期与冬前总积温、有效积温具有极显著的相关关系,尤以有效积温更为显著,均通过了0．001显著水平检验,故可利用冬前有效积温确定冬小麦适播期。在此基础上,根据海气相互作用原理以及500hPa大气环流特征量能表征天气形势和控制天气条件的这一特性,利用最优化因子相关技术对海温及环流特征量进行普查,从中挑选一批与冬前有效积温相关显著、稳定性强、因子相互独立、可靠的海温和环流特征量作为长期预报因子,建立冬前有效积温的海温模型和环流模型,其拟合效果和试报效果甚佳,可投入业务应用,提前1-2月预测冬前有效积温,从而确定冬小麦适播期。     

气温对太湖蓝藻复苏和休眠进程的影响

利用2005 2014年每日的卫星数据、气象站和浮标站观测资料研究复苏期和休眠期的平均气温、稳定通过界限温度初终日、周有效积温与太湖蓝藻休眠和复苏时间的关系,探讨气温是否是影响蓝藻休眠和复苏时间进程的关键因子.分析结果显示:太湖蓝藻复苏早晚与春季(3 5月)气温密切相关,春季气温越高,蓝藻复苏时间越早;太湖蓝藻休眠时间与秋、冬季(11次年1月)气温密切相关,秋、冬季气温越高,蓝藻休眠时间越晚.此外根据分析结果发现,太湖首次出现蓝藻水华的时间一般是气温稳定通过9℃初日之后的1个月左右,但上一周期的休眠与下一周期的复苏之间气温异常偏高会导致蓝藻水华首次出现时间早于稳定通过9℃初日;最后一次蓝藻水华出现时间与气温稳定通过4℃的终日相近;在复苏期,湖水中的叶绿素a浓度随周有效积温变化而变化,二者相关系数为0.9.     

Detecting Arctic snow and ice cover with FY-1D global data

Chinese meteorological satellite FY-1D can obtain global data from four spectral channels which include visible channel(0.58-0.68 μm) and infrared channels(0.84-0.89 μm,10.3-11.3 μm,11.5-12.5 μm).2366 snow and ice samples,2024 cloud samples,1602 land samples and 1648 water samples were selected randomly from Arctic imageries.Land and water can be detected by spectral features.Snow-ice and cloud can be classified by textural features.The classifier is Bayes classifier.By synthesizing five d ays classifying result of Arctic snow and ice cover area,complete Arctic snow and ice cover area can be obtained.The result agrees with NOAA/NESDIS IMS products up to 70%.     

基于通径分析法的太湖蓝藻水华定量气象评估模型

利用2005-2017年太湖周边区域气象观测资料和基于遥感解译的蓝藻水华信息，基于信息量权数法构建太湖蓝藻水华影响程度指数（简称为蓝藻指数），应用通径分析法，分析年平均气温（T_y）、1-3月平均气温（T_1-3）、年降水量（R_y）、6-7月降水量（R_6-7）和年高温日数（D_Tmax）5个气象因子对蓝藻水华影响的直接效应和间接效应，在此基础上构建太湖蓝藻水华气象评估模型.结果表明，2007年蓝藻指数值最大，为0.759，2017年其次，为0.709，2009年最小，仅为0.113，蓝藻指数与实际情况基本相符；直接通径系数中T_y和T_1-3为正值，其余为负值，表明T_y和T_1-3对蓝藻水华的发生发展具有正效应，而R_y、R_6-7和D_Tmax具有负效应，总通径系数绝对值排序为：T_y > T_1-3 > R_y > R_6-7 > D_Tmax，由此可以反映各气象因子对蓝藻水华影响程度的权重.根据模型计算的综合气象指数与蓝藻指数之间的相关系数达0.826，通过0.01显著性检验，根据百分位法将蓝藻指数和气象指数进行等级划分，分类总精度为84.6%，其中中度以上达90.9%，表明模型能够较好地反映综合气象因子与蓝藻水华发生发展程度的关系，在水体富营养化程度没有明显改善的情况下，可用于太湖蓝藻水华定量气象评估.上述研究结果有助于更好地理解环境因子、尤其是气象因子在蓝藻生长和水华形成机制中所起的作用，从而为太湖蓝藻水华的监测、预测预警和精细化防控提供理论依据.     

基于多年卫星遥感的江苏省夏季城市热岛特征分析

利用2003—2020年的MODIS土地覆盖类型和地表温度等数据，从地表温度、气温和城市化的角度分析了江苏省夏季城市热岛强度和面积的时空分布和变化趋势。结果表明：近20 a快速的城市化导致了江苏省夏季热岛强度（0.07℃·a^-1）和热岛面积（529 km²·a^-1）整体均呈增加趋势；其中热岛强度前期受城区升温影响，呈明显增强（0.18℃·a^-1），后期受郊区升温影响，呈明显减弱（-0.14℃·a^-1）；热岛面积变化主要由弱热岛面积（297 km²·a^-1）和较强热岛面积（192 km²·a^-1）的增长趋势主导，强热岛面积呈前期增长（133 km²·a^-1）和后期减少（185 km²·a^-1）的变化趋势；高温对整个城区的热岛效应影响有限，但对城市核心区的热岛效应影响明显，对应的强热岛面积增加和热岛强度增强。     

利用FY-1D全球数据监测北极冰雪覆盖

利用FY-1D极轨气象卫星全球数据(GDPT)4个通道资料选取了北极冰雪样本2 366个、云2 024个,陆地1 602个,水体1 648个,分析各类别的光谱特征和纹理特征,利用光谱特征从图像上识别出陆地、水体和部分云,根据冰雪和云纹理特征不同用贝叶斯判别方法建立类别判别函数进一步对北极冰雪与云进行分类,然后通过5 d合成,得到北极地区完整的冰雪覆盖范围.所得结果与NOAA/NESDIS的IMS提供的北半球日积雪产品检验分类结果相比较,一致率达到70 %以上.     

基于MODIS植被指数的太湖蓝藻信息提取方法研究

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,而卫星遥感技术是进行太湖水质监测与保护的措施之一.本文以2007年7月25日Terra/MODIS数据为主要数据源,用比值植被指数(Irv)、归一化植被指数(Indv)和增强型植被指数(Iev),研究提取太湖蓝藻信息.结果表明:植被指数可以有效提取遥感影像中的蓝藻水华信息,其中Indv是应用效果较好的植被指数之一;在掩膜处理后,用Indv提取了太湖蓝藻的面积分布信息,效果较好;此外,选取Indv为测试变量,利用决策树分类法,有效地把蓝藻水华高浓度覆盖区、中浓度覆盖区和轻浓度覆盖区分开来,为准确掌握太湖蓝藻发生、发展趋势和发生程度提供可靠信息.     

结合卫星遥感技术的太湖蓝藻水华形成温度特征分析

气温对太湖蓝藻的复苏生长和水华形成、大面积暴发及衰退具有重要作用.利用太湖湖面及周边地区20032013年气象与卫星观测数据分析,结果发现太湖蓝藻水华形成的温度范围宽泛,在蓝藻复苏后,在日平均气温0~35.0℃区间都能观测到蓝藻水华现象,其中日平均气温15.1~35.0℃区间为太湖蓝藻水华频发区间,累计频次和面积占比分别为85%和90%;大面积蓝藻水华集中暴发的气温区间为20.1~35.0℃,累计频次和面积占比分别为72%和73%;蓝藻水华出现的概率随平均气温的升高而增大,二者呈二次正相关关系,而平均面积则随气温在均值附近波动,日平均气温达33℃后平均面积迅速减小.表明气温并非复苏后太湖蓝藻水华出现与否的主要限制因子,适度高温有利于蓝藻水华形成,但在日平均气温33℃以上时蓝藻水华会受到抑制.在此基础上将蓝藻水华分成4个阶段:休眠期、复苏期、增长期和衰退期,确定了基于气温的阶段量化指标,对应起始和终止的界限温度分别为:(0℃,5℃)、(5℃,15℃)、(15℃,30℃)和(30℃,0℃),据此可以计算出每年蓝藻水华的各生育阶段对应的时间节点,为防控提供依据.