和田河流域冰川径流对气候变化响应的模拟分析

为模拟和田河流域上游冰川径流,构建了嵌入冰川模块的SWAT模型,并基于实测径流数据及冰川编目数据对模型进行校正与验证,定量分析了和田河流域上游冰川径流的变化趋势及其对出山径流的贡献和对气候变化的响应规律。结果表明:1967—2017年玉龙喀什河流域多年平均冰川径流量为11.02亿m³,冰川径流对出山径流的贡献率为48.7％,喀拉喀什河流域多年平均冰川径流量为9.51亿m³,冰川径流贡献率为45.5％;在0.01显著性水平下,玉龙喀什河流域气温与降水量均呈显著上升趋势,喀拉喀什河流域气温呈显著上升趋势,降水量呈不显著上升趋势;气候变化背景下,两条支流由于地理位置、冰川特征等的不同,导致两条支流的径流响应呈现较大差异,玉龙喀什河流域冰川径流量呈显著增加趋势,而冰川径流对出山径流的贡献率呈显著下降趋势,喀拉喀什河流域冰川径流量与冰川径流贡献率均呈不显著增加趋势。     

Mashup在三维气象灾情预警信息系统中的应用

地理信息科学的迅速发展使Mashup应用于气象灾情信息服务成为可能。Mashup是一种新型的应用系统构建方式,它是指从网络上各种离散的数据源中获取、集成数据,从而构建出新的应用。在众多Mashup应用类型中,以地理信息Mashup应用最为广泛。通过提出将地理信息Mashup应用于气象灾情预警服务中的思路和方法,详细讨论了将Google Earth API和本地气象数据库等多源数据相结合的Mashup系统架构,并应用于青海省三维气象灾情预警地理信息系统中。该系统具有直观性高、浏览顺畅、多用户等特点,在运行过程中取得了良好的效果。
     

基于GEE的石羊河流域植被覆盖变化特征及其影响因素分析

植被作为陆地生态系统的重要组成部分，常被用作评估气候变化和生态恢复成效的指标。以石羊河流域为研究对象，基于Google Earth Engine (GEE)平台采用Theil-Sen趋势分析和MannKendall检验（TS-MK）、Hurst指数揭示植被覆盖变化特征；采用偏相关分析、残差分析和地理探测器探究植被覆盖变化的影响因素。结果表明：2001～2020年间石羊河流域植被NDVI呈现波动增长趋势，增长率为0.023/10 a；呈显著增加趋势和显著减少趋势的面积占比分别为72.32%和2.40%。未来植被NDVI变化趋势保持一致（Hurst>0.5）的面积占比为63.84%，其中持续性显著增加的面积占比最大，为47.37%。偏相关分析结果表明降水对植被生长的影响较强，而温度、太阳辐射和饱和水汽压差的影响相对较弱。残差分析结果表明气候要素和人类活动影响下植被NDVI呈显著增加趋势的面积占比分别为21.59%和60.07%，石羊河流域的植被变化主要受人类活动的积极影响。此外，地理探测器的结果表明植被NDVI的空间分布主要受水热条件分布特征的影响。该研究结果有助于深化对植被覆盖变化...