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亚洲高山区冰川质量和融水径流变化预估

Science Bulletin 2023年第1期68卷 43-47页

作者：赵宏宇苏勃雷华锦张通效存德 State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology Beijing Normal UniversityBeijing 100875China State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering College of Water Resource and HydropowerSichuan UniversityChengdu 610065China

冰川存储着大量的淡水资源,其融水对于下游区域农业、生态、社会经济发展具有重要意义.本研究基于偏差校正的CMIP6数据和集成冰动力学的冰川演化模型(OGGM)预估了21世纪冰川质量损失和融水径流的变化.研究结果可为依赖冰川融水区域的可... 详细信息

冰川存储着大量的淡水资源,其融水对于下游区域农业、生态、社会经济发展具有重要意义.本研究基于偏差校正的CMIP6数据和集成冰动力学的冰川演化模型(OGGM)预估了21世纪冰川质量损失和融水径流的变化.研究结果可为依赖冰川融水区域的可持续发展提供数据支撑和决策服务.本文研究发现:(1)在SSP245情景下(最接近当前气候变化的预估情景),21世纪末亚洲高山区冰川质量相比2000年约损失55%±3%.小冰川对于气候的变化更加敏感,约20%的小冰川(面积小于0.2 km^(2))极有可能在21世纪中叶之前消失.(2)亚洲高山区总冰川融水最有可能在2029~2056之前达到峰值.(3)亚洲高山区17个主要流域之间总冰川融水量与融水拐点出现的时间存在显著的时空差异,包含冰动力学的冰川模型预估的融水径流拐点相比之前的研究结果有所提前.

关键词：社会经济发展冰川融水偏差校正可持续发展质量损失气候变化拐点时空差异

低排放情景下未来极端降水特征分析——以嘉陵江流域为例

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水力发电学报 2023年第11期42卷 33-45页

作者：孟长青刘柯莹董子娇王远坤武其月钟德钰门宝辉华北电力大学水利与水电工程学院北京102206 清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室北京100084 清华大学水利部水圈科学重点实验室北京100084

一场极端降水事件所造成的灾难性后果除与总量、峰值有关外,还与其时间分布模式有关。本文基于实测和全球气候模式降水数据,改进了三分段偏差校正方法,分析了嘉陵江流域基于时间分布模式的极端降水事件(包括日极端降水与其前后降水两部... 详细信息

一场极端降水事件所造成的灾难性后果除与总量、峰值有关外,还与其时间分布模式有关。本文基于实测和全球气候模式降水数据,改进了三分段偏差校正方法,分析了嘉陵江流域基于时间分布模式的极端降水事件(包括日极端降水与其前后降水两部分)频次、降水量、持续时间及集中度的历史分布特征及未来演变规律。结果表明:改进的三分段偏差校正法比传统的三分段偏差校正法校正效果明显,能更有效地减小实测值与模拟值间的误差;与历史期相比,未来情景下两种主要降水类型降水量增加,持续时间延长,集中度下降;未来预估期内,两种主要降水类型的频次、降水量、持续时间和集中度总体呈现先增长后减少的趋势。

关键词：低排放情景极端降水事件偏差校正时间分布模式嘉陵江流域

基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速估计及其影响

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中国科学：地球科学 2023年第11期53卷 2591-2608页

作者：田佳鑫卢麾阳坤秦军赵龙周建宏姜尧志马小刚清华大学地球系统科学系地球系统数值模拟教育部重点实验室清华大学全球变化研究院北京100084 中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境国家重点实验室国家青藏高原科学数据中心北京100101 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 西南大学地理科学学院重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站重庆400715 清华大学-西安市勘察测绘院新型智能测绘联合研究中心北京100084

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同... 详细信息

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精度更高,同时也提高了地表温度和蒸散发的估计精度.此外,相较于全球土壤数据中的沙土含量、黏土含量以及孔隙度,该方案得到的土壤参数空间分布更为合理.本研究改进的双循环算法有望进一步提高陆面、生态以及水文数据同化技巧.

关键词：土壤水分数据同化参数校正偏差校正误差估计自动微分

夏玉米生育期内极端气候事件时空演变特征分析

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节水灌溉 2022年第10期 63-71页

作者：陈君洁丁一民高爽万愉快朱磊宁夏大学土木与水利工程学院银川750021 旱区现代农业水资源高效利用教育部工程研究中心银川750021

基于黄淮海地区107个气象站点历史气象观测数据,以及耦合模式第六次比较计划(CMIP6)中11个全球气候模式(GCM)两种情景(SSP2-4.5和SSP5-8.5)下气温和降水逐日数据,分析了未来两个时期(2021-2050年和2051-2080年)夏玉米生育期内高温热害... 详细信息

基于黄淮海地区107个气象站点历史气象观测数据,以及耦合模式第六次比较计划(CMIP6)中11个全球气候模式(GCM)两种情景(SSP2-4.5和SSP5-8.5)下气温和降水逐日数据,分析了未来两个时期(2021-2050年和2051-2080年)夏玉米生育期内高温热害和暴雨的时空演变特征。结果表明:基于分位数的偏差校正方法能有效消除气候模式中存在的系统性偏差。SSP2-4.5情景下夏玉米生育期内多模式平均最高温度在未来两个时期将分别增加1.38℃和2.52℃,而SSP5-8.5情景下将增加1.76℃和3.58℃。与此同时,SSP2-4.5情景下日最高温度超过35℃的积温(Killing Degree Days,KDD)在未来两个时期将分别增加16.4℃·d和41.3℃·d,而SSP5-8.5情景下将增加23.1℃·d和75.8℃·d,其中河南省增加幅度最为突出。SSP2-4.5情景下夏玉米生育期内多模式平均降水量将分别增加12.27 mm和26.39 mm,而SSP5-8.5情景下将增加9.86 mm和39.54 mm。大于50 mm的暴雨天数同样呈增加趋势,在SSP2-4.5情景下未来两个时期将分别增加0.09 d和0.18 d,而SSP5-8.5情景下将增加0.07 d和0.29 d。

关键词： CMIP6 气候变化高温热害极端降水偏差校正夏玉米

中国典型城市500m分辨率PM2.5浓度制图研究

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中国典型城市500m分辨率PM2.5浓度制图研究

作者：张华玉中南大学

学位级别：硕士

PM对生态环境和人类生命健康造成巨大威胁,全面掌握精细尺度下的PM时空分布特征是精准治理PM污染的重要前提。相较于稀疏的地面监测站点,通过卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)来监测区域PM污染具有时空连续、范围广、成本低等优势。但囿于... 详细信息

PM对生态环境和人类生命健康造成巨大威胁,全面掌握精细尺度下的PM时空分布特征是精准治理PM污染的重要前提。相较于稀疏的地面监测站点,通过卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)来监测区域PM污染具有时空连续、范围广、成本低等优势。但囿于业务化AOD产品空间分辨率和遥感反演PM模型精度不足的问题,中国地区遥感反演高空间分辨率高精度PM的工作仍存在技术瓶颈。鉴于此,本论文以形成一套生产高空间分辨率高精度的PM浓度数据的方法为根本目标,展开了AOD产品空间分辨率和精度优化、PM浓度估算模型改进的方法研究,并在此基础上实现了中国5大典型中心城市2013～2019年500m分辨率PM浓度空间分布制图和时空特征分析。论文的主要工作与结论如下:(1)针对现有业务化AOD产品空间分辨率和精度不足以支撑我国PM污染精细化治理需求的缺陷,本文提出了一种耦合偏差校正的统计降尺度(SDBC)模型,该模型基于“空间尺度不变性假设”引入相关驱动因子的额外空间信息实现AOD降尺度,并在此基础上通过偏差校正进一步提升降尺度产品的精度。以1 km MAIAC AOD产品为例,在北京、大湾区和台湾3个实验区展开研究。结果表明,DEM、NDVI、人口数量和土地覆盖是影响AOD变化的细节因子,而卫星观测几何、质量标识、大气水蒸气柱、气溶胶模式等是影响卫星AOD产品反演偏差的重要因子;顾及AOD细节因子和偏差影响因子的SDBC模型可实现MAIAC AOD有效降尺度至500 m,优化后的SDBC AOD产品精度R可达0.97、0.95、0.94;SDBC模型能在保留原产品中AOD的空间分布格局基础上,改善原产品的边界现象和马赛克效应,增强细节和纹理特征。(2)针对地理因子对AOD-PM关系的作用机制存在时空差异的问题,本文提出了顾及因子作用机制复杂性的线性混合效应-极端梯度提升树(LME-XGB)模型,以优化后的500m分辨率高精度AOD产品作为关键解释变量,耦合地形、气象、土地覆盖等多源地理数据,在北京、上海、广州、西安、武汉5个实验区展开PM浓度估算模型构建和精度验证,并对比了500m和1km分辨率下PM浓度估算模型精度。结果表明,综合考虑地理因子线性作用与非线性作用机制的LME-XGB两级模型可以减少单个模型估算带来的偏差,弥补在传统LME模型中非线性作用机制解释变量被忽视的缺陷,实现PM浓度估算模型精度提升;500m分辨率下构建的LME-XGB模型精度整体优于1 km,在500m分辨率下实施遥感PM浓度反演具有可行性和优越性。(3)在SDBC模型和LME-XGB模型等关键技术的支持下实现了2013～2019年北京、上海、广州、西安、武汉5大中心城市月均、年均PM浓度空间分布制图,从不同时间尺度上对比分析了各城市的PM浓度时空变化特征。结果显示,5个城市整体PM污染浓度表现为武汉>西安>北京>上海>广州;2013～2019年,北京、武汉呈逐年下降趋势,上海、广州、西安呈波动下降趋势,年均下降率表现为武汉>西安>北京>上海>广州;7年内,武汉年均PM超标现象十分严峻,其余各地达标区域面积实现大幅增长;影响PM年均空间分布格局的主要因素为地形、本地排放和外来污染输入,影响PM月均浓度变化的主要因素是气象和政策调控。图26幅,表7个,参考文献131篇

关键词： PM2.5 气溶胶光学厚度(AOD) 精细制图统计降尺度偏差校正线性混合效应-极端梯度提升树(LME-XGB)模型时空分析

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气溶胶光学厚度数据空间重构方法研究

气溶胶光学厚度数据空间重构方法研究

作者：王梦娟东北石油大学

学位级别：硕士

在快速城市化、工业化的背景下,空气中颗粒物污染已成为不可避免的一种环境问题。大气环境污染对生态环境、气候变化、人类健康等各方面均产生重要影响,气溶胶光学厚度(AOD)是描述气溶胶含量和大气颗粒物污染的一个重要表征,对AOD进行... 详细信息

在快速城市化、工业化的背景下,空气中颗粒物污染已成为不可避免的一种环境问题。大气环境污染对生态环境、气候变化、人类健康等各方面均产生重要影响,气溶胶光学厚度(AOD)是描述气溶胶含量和大气颗粒物污染的一个重要表征,对AOD进行空间重构能够进一步了解空气环境质量,更好地为空气复合污染研究提供数据支持,为我国流行病学与健康卫生效应研究提供长期的基础资料,其具有重要意义。AOD数据主要通过卫星遥感方式获取,该方式能够提供长时间、大范围数据集,但由于传感器的设计原理、校准过程和反演算法的不同,反演的AOD产品存在一定的高估和低估现象;又由于云层遮盖、轨道间隔等其他因素,造成AOD数据缺失。本文以提高AOD数据精度和覆盖范围为研究方向,对AOD数据进行空间重构,以MODIS AOD数据为研究对象,结合机器学习技术探索出更高效的AOD空间重构算法,提高AOD数据的精度和覆盖范围。重点研究内容如下:1.提出了基于机器学习的AOD偏差校正模型,解决AOD数据高估和低估问题。以MODIS AOD数据为研究对象,将不同尺度的MODIS AOD数据与EAR5气象数据、高程数据等进行时空配置、特征选择、归一化处理构建数据集,运用机器学习方法(ANN、SVR、XGBoost)对构建的数据模型进行偏差校正对比分析,验证ANN模型为最佳AOD偏差校正模型。2.提出基于遗传算法优化的随机森林(GA-RFR)AOD数据回归预测模型,解决AOD数据缺失问题。运用校正后的数据,结合随机森林回归(RFR)模型对AOD数据进行填充,针对RFR模型中使用网格搜索交叉验证方法实现参数最优化的过程中,恒定不变的搜索步长可能会造成模型欠拟合和过拟合问题,利用遗传算法优异的全局寻优能力,运用GA-RFR回归模型有效避免了模型过拟合或欠拟合问题,通过对比分析GARFR模型在保证覆盖度的情况下,数据的精确度更高。3.设计并实现气溶胶光学厚度数据空间重构原型系统。在上述算法研究的基础上,对平台体系架构、数据库、系统功能进行了设计,实现了集数据预处理、数据管理、气溶胶光学厚度偏差校正、填充、专题制图为一体的“AODSRSystem”系统,并证明了“AODSRSystem”能够支持气溶胶光学厚度数据空间重构方法研究,具有重要的应用价值。

关键词：气溶胶光学厚度(AOD) 机器学习偏差校正 AOD数据填充

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异质性地表像元尺度参考真值获取方法研究

异质性地表像元尺度参考真值获取方法研究

作者：汪静平兰州大学

学位级别：硕士

随着遥感技术的发展,越来越多的地表参数遥感产品为生态环境、气候变化等领域的监测管理提供了重要信息源,但由于遥感数据自身的限制以及反演算法的不确定性等,定量遥感产品不可避免地存在误差。只有经过真实性检验的遥感产品才能更好... 详细信息

随着遥感技术的发展,越来越多的地表参数遥感产品为生态环境、气候变化等领域的监测管理提供了重要信息源,但由于遥感数据自身的限制以及反演算法的不确定性等,定量遥感产品不可避免地存在误差。只有经过真实性检验的遥感产品才能更好地支持行业应用。真实性检验的核心是获取像元尺度参考真值。然而,由于地表广泛分布的空间异质性以及地面观测与待检验遥感产品之间巨大的尺度差异的存在,地面观测的空间代表性往往十分有限,需要对其进行升尺度转换得到像元尺度参考真值。针对目前光学遥感产品和被动微波遥感产品真实性检验中面临的主要问题,本文以获取高质量的、时空连续的像元尺度参考真值为目标,开展了基于机器学习的尺度转换方法研究,并首次基于获取的像元尺度参考真值对几种偏差校正模型的性能做了全面的评估。论文的主要研究内容及相关结论包括:（1）光学遥感产品的验证方法研究。针对利用传统升尺度方法得到的像元尺度参考真值的空间覆盖范围有限的问题,发展了基于机器学习的升尺度模型并探讨了这一过程中的不确定性因素。研究中选择了三种机器学习模型,包括随机森林、K最近邻法和Cubist模型,将站点尺度的反照率升尺度到像元尺度。通过与像元尺度反照率参考数据进行比较,对升尺度结果进行评估。结果表明,升尺度结果的准确性取决于机器学习模型的选择、与反照率相关的关键变量的包含与否、辅助数据集的来源和准确性、训练样本量以及机器学习模型对这些因素的敏感性。（2）被动微波遥感产品的验证方法研究。针对地面“点”尺度观测与几十公里像元尺度产品（如被动微波土壤水分产品）之间的巨大的尺度差异,本研究首先基于机器学习降尺度的思路生成高分辨率数据集,然后在站点-高分-低分的多尺度验证的方法框架下评估了几种主流的被动微波土壤水分产品,包括SMOS-IC、SMAP L3和AMSR2 LPRM。研究首先基于上述三种土壤水分产品进行数据融合,得到一个相对准确的粗分辨率土壤水分数据集;然后基于随机森林方法对该数据集进行降尺度,得到分辨率较高的土壤水分数据集;最后,基于地面实测土壤水分对该数据集进行质量评估,并将评估后的高分辨率土壤水分进行空间聚合以作为像元尺度参考真值来验证三种土壤水分产品。研究结果表明产品质量的好坏跟验证选用的指标有一定的关系,当选择精度指标的中值作为判断基准时,SMAP L3和AMSR2 LPRM分别在与参考真值的相关性和偏差方面表现最好,而SMOS-IC总是最差的;而在逐像元验证时,AMSR2 LPRM在大多数情况下表现最好,其次是SMAP L3和SMOS-IC。另外,地形对产品精度的影响尤其是坡度比其他因素（如地表覆盖类型和地表温度）更为显著。（3）基于像元尺度参考真值的偏差校正模型的评估。本研究以反照率产品MCD43A3的偏差校正为例,基于像元尺度参考真值对三种偏差校正模型(即随机森林（RF）、累积分布函数（CDF）和卡尔曼滤波（KF）)的性能进行评估。结果表明,三种模型对于提高遥感产品的精度都发挥了显著的作用,从总体精度来说,RF优于CDF和KF。三种模型在改善产品与像元尺度参考真值的偏差方面比改善产品与参考真值的一致性方面更具优势,并且这种改善在产品误差较大的站点更为显著。在模型的性能稳定性方面,RF在降低RMSE方面表现较好,而CDF在降低Bias和提高R方面表现更好。本研究聚焦当前定量遥感真实性检验中的前沿科学问题开展了较为系统的研究工作,在一定程度上提高了像元尺度参考真值的准确性和时空连续性,不仅促进了真实性检验工作的系统性,也有利于进一步提高遥感产品的准确性。对提高我国遥感定量化水平起到一定的推动作用。

关键词：真实性检验异质性地表尺度转换机器学习偏差校正

基于CMIP6多模式集合的青藏高原未来气候变化与植被动态预估研究

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基于CMIP6多模式集合的青藏高原未来气候变化与植被动态预估研究

作者：伦玉蕊中国农业大学

学位级别：硕士

青藏高原作为全球气候变化的驱动器和放大器,是研究复杂气候条件及不同植被覆盖的关键区域,尤其在当今气候变化危机已深刻影响经济社会发展的大背景下,开展青藏高原未来气候变化及植被动态变化预估研究具有重要意义。大气环流模式GCM（G... 详细信息

青藏高原作为全球气候变化的驱动器和放大器,是研究复杂气候条件及不同植被覆盖的关键区域,尤其在当今气候变化危机已深刻影响经济社会发展的大背景下,开展青藏高原未来气候变化及植被动态变化预估研究具有重要意义。大气环流模式GCM（General Circulation Model）在气候变化研究中发挥着不可或缺的作用。随着CMIP6（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6）计划的有序推进,新一轮全球和区域气候变化科学研究也在紧张进行。因此,本研究基于最新发布的CMIP6和已有CMIP5的各24个GCM,采用秩评分方法对比评估不同GCM对青藏高原主要气候要素模拟性能,结合中国区域地面气象要素驱动数据集CMFD（China Meteorological Forcing Dataset）,对更具优势的CMIP6模式进行偏差校正,并采用多模式集合预估MMEs（multi-model ensembles）方法对青藏高原未来2031?2050年和2061?2080年在4种共享社会经济路径和典型浓度路径组合情景（Shared Socioeconomic Pathway and Representative Concentration Pathway,SSP126,SSP245,SSP370,SSP585）下的降水、平均气温、植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）时空变化特征进行合理预估。主要结论如下:（1）不同时期CMIP的大气环流模式对青藏高原的降水模拟都比对平均气温的模拟难度更大,但CMIP6多模式集合的表现比CMIP5更具优势;针对降水和平均气温分别选取模拟性能最好的前10个模式进行集合预估,可有效提高未来气候变化预估结果的可靠度。（2）CMIP5和CMIP6 MMEs在较为准确地捕捉高原历史时期多年平均降水空间分布特征的同时,在降水量上均呈现明显高估,对比之下,CMIP6 MMEs可在年尺度上将CMIP5 MMEs的高估值降低约40 mm,尤其在2000?3000 m和>5000 m高程带中,可将CMIP5 MMEs模拟偏差减少40～77%;此外,CMIP6 MMEs更好地再现了平均气温的空间分布特征,将整体模拟偏差降低到约1℃,并且有效减少了CMIP5MMEs模拟结果在4000 m以下高程带出现的明显冷偏差。（3）经偏差校正后的CMIP6 MMEs模拟降水在平均值、降水频率、降水强度和90%分位数方面均与CMFD结果更为一致,明显高估问题得到有效解决;平均值、90%分位数和10%分位数三个指标验证结果表明,经偏差校正后,平均气温的正偏差也得到了显著降低。整体而言,经DT（Daily Translation）方法校正后的降水和平均气温的时空分布特征与CMFD具有较好的一致性,表明该方法在有效解决GCM自身模拟偏差的同时,可以进一步提升GCM对青藏高原气候要素时空特征的捕捉能力。（4）2031?2050年间,不同情景下CMIP6多模式集合预估的降水量相对于基准期（1979?2014年）的平均增幅约为10%,2061?2080年间,降水量增幅随着SSP情景水平的上升而增加,变化范围为12～24%,同时,未来降水增幅随海拔升高呈波动性变化,在2200?2800 m和3800?4200 m处出现两个最低值,此后随着情景水平的上升而增加。2031?2050年间,不同情景下年平均气温增幅在1.5～2℃之间;2061?2080年间,气温增幅则随SSP情景水平的增加从1.8℃升高至4℃;随着海拔的升高,气温增幅随之增加,呈现出一定的海拔依赖性,但在5000?5200 m后消失。（5）1979?2014年间,青藏高原的年植被NPP整体呈波动上升的趋势,多年平均植被NPP约为302.1 g C·m·a,在空间上主要呈现从西北向东南逐渐增加的趋势。CMIP6多模式集合预估的未来植被NPP变化与历史时期一致,且随情景水平的上升而增加。值得注意的是,历史时期,降水和气温对植被NPP的影响存在较为明显的地域差异,在高原东部,植被NPP与降水变量之间主要呈负相关,与平均气温之间主要呈正相关,但自高原的东南部向西北部移动,降水逐渐取代平均气温成为促进植被生长的主要变量;在未来时期,植被NPP与平均气温之间主要呈正相关,且相关性自南向北有一定的减弱趋势,同时,与降水之间的相关性则在空间上呈现出自南向北逐渐增强的变化;此外,随着情景水平的增加和预估时段的推移,植被NPP与降水的整体相关性逐渐降低。（6）1979?2014年间,青藏高原整体上都处于植被恢复状态,约83.3%的高原整体植被覆盖区受气候变化影响为主;2031?2050年间,青藏高原的植被主要以恢复为主,

关键词：气候变化植被海拔依赖性偏差校正多模式集合青藏高原

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波束角偏差对多波束测量的影响及校正

海洋测绘 2014年第5期34卷 27-30页

作者：董庆亮孙昊张哲李明叁中国地质大学地球物理与信息技术学院 91650部队海军司令部航海保证部海军海洋测绘研究所海军大连舰艇学院海洋测绘系

波束角偏差是影响多波束系统测量精度的因素之一,严重时导致测量的海底地形成凸凹形状的伪地形。论述了波束角偏差产生的原因以及对多波束系统测量精度的影响,介绍了借用EM系列多波束系统配置的横向参数校准软件对波束角偏差进行校正的... 详细信息

波束角偏差是影响多波束系统测量精度的因素之一,严重时导致测量的海底地形成凸凹形状的伪地形。论述了波束角偏差产生的原因以及对多波束系统测量精度的影响,介绍了借用EM系列多波束系统配置的横向参数校准软件对波束角偏差进行校正的方法,经实际应用,该方法很好地校正了波束角偏差,提高了测量数据的精度。

关键词：多波束测深系统波束角偏差测量精度偏差校正