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利用ESTARFM模型获取南方红壤区高时空分辨率MODIS遥感蒸散估算数据

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中国农业气象 2024年第9期45卷 953-967页

作者：冯静怡景元书冉楚钰 Sachini Kaushalya Dissanayake S.D 南京信息工程大学应用气象学院/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省农业气象重点实验室南京210044

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置。基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区2019... 详细信息

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置。基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量,并分析高时空分辨率日蒸散量时空变化特征及其影响因素。结果表明:高空间分辨率的遥感影像可获得精度更高的遥感蒸散模拟效果,基于Landsat遥感数据驱动的SEBS模型的模拟效果优于基于MODIS遥感数据作为输入的SEBS模型。ESTARFM模型获得的高时空分辨率日蒸散量与实测蒸散量对比,RMSE为0.68mm·d^(−1),R^(2)为0.87。模拟获得的2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量在空间变化上与土地利用类型相关。各土地利用类型的蒸散量表现为林地>稻田>其他农用地,在时间变化上,4−8月蒸散量呈上升趋势,8−10月蒸散量则逐渐降低,气温是影响研究区域蒸散量的主要气象因子。基于SEBS模型和ESTARFM模型获得的高时空分辨率蒸散量与实测蒸散量具有良好的相关性,SEBS模型与ESTARFM模型结合的方法可作为估算南方红壤区蒸散量的有效工具。

关键词：蒸散发 SEBS ESTARFM 遥感时空融合技术

10—20d和30—60d低频振荡对华南前汛期持续性暴雨的影响差异及机制研究

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气象学报 2024年第2期82卷 137-154页

作者：臧钰歆徐邦琪高迎侠南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 内蒙古大学生态与环境学院呼和浩特010021

利用中国气象局发布的《区域性重要过程检测和评价业务规定》中对省级区域性暴雨过程的统计数据,NOAA气候预测中心降水、向外长波辐射(OLR)资料以及ERA-Interim再分析资料,探讨了10—20 d和30—60 d两类低频振荡对华南前汛期持续性暴雨... 详细信息

利用中国气象局发布的《区域性重要过程检测和评价业务规定》中对省级区域性暴雨过程的统计数据,NOAA气候预测中心降水、向外长波辐射(OLR)资料以及ERA-Interim再分析资料,探讨了10—20 d和30—60 d两类低频振荡对华南前汛期持续性暴雨的相对重要性,并基于尺度分离的水汽方程和垂直速度方程诊断了相关物理机制。结果表明,10—20 d准双周振荡对暴雨强度的影响较为显著,而30—60 d季节内振荡与暴雨持续时间相关较高,表明持续性暴雨事件与低频降水的发生和演变关系密切。通过对低频降水的热力和动力过程诊断,发现10—20 d低频降水的水汽来源主要为水汽平流过程,而导致水汽平流正距平的主要原因是10—20 d风场和背景水汽场的相互作用;而对于30—60 d低频降水而言,水汽平流和水汽辐合均为扰动水汽的累积做正贡献,但其中水汽平流更加重要,其主要来源于平均风场和30—60 d水汽场的相互作用。有利于两类低频降水发生的动力条件,即垂直上升运动,其主要源于平均风场和扰动涡度场相互作用引发的垂直涡度平流梯度。以上结果显示,提高模式中低频振荡与季节平均状态尺度相互作用的刻画能力,是改进预报持续性暴雨的关键。

关键词：华南前汛期低频振荡尺度相互作用持续性暴雨

基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析

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环境科学 2024年第7期45卷 4112-4121页

作者：余慧婕张方敏马赫卢燕宇南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 寿县国家气候观象台淮河流域典型农田生态气象野外科学试验基地寿县232200 安徽省气象局气象科学研究所大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室合肥230031

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,... 详细信息

厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子.结果表明:(1)近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势.改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%.(2)空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征(西北和西南边缘山区除外).东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差.未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主.(3)因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔.双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%.

关键词：生态环境质量遥感生态指数(RSEI) 谷歌地球引擎(GEE) 地理探测器

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基于多模型神经网络的湿度廓线反演研究

电波科学学报 2024年第1期39卷 181-190页

作者：王金虎肖安虹陈后财王昊亮刘萱蔡海强南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 中国科学院中层大气和全球环境探测重点实验室北京100029 南京信大安全应急管理研究院南京210044 中国电波传播研究所青岛266107

为提升微波辐射计对大气廓线探测的精度,利用ARM大气观测站提供的地基微波辐射计、毫米波测云雷达以及探空数据,构建了两种添加不同云信息的反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型(添加入云和出云高度的C-BPNN模... 详细信息

为提升微波辐射计对大气廓线探测的精度,利用ARM大气观测站提供的地基微波辐射计、毫米波测云雷达以及探空数据,构建了两种添加不同云信息的反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型(添加入云和出云高度的C-BPNN模型与添加雷达反射率因子的Z-BPNN模型)与一种未添加云信息的BPNN模型(记为BPNN0),并对反演结果进行了对比,结果表明:C-BPNN模型和Z-BPNN模型在任何天气下(有云或无云),得到的反演误差都小于BPNN0模型;C-BPNN相较于另外两种模型反演结果具有更高的稳定性。对3种模型各自反演结果最好的个例分析发现,C-BPNN与Z-BPNN模型主要的误差存在于高空无云但是相对湿度却出现跃变的情况,说明神经网络模型对初始权值与阈值较为敏感,因此通过遗传算法(genetic algorithms,GA)对BPNN模型进行优化。经GA优化后的反演结果表明:BPNN0模型与C-BPNN模型具有明显优化效果,而Z-BPNN模型优化效果则不明显。

关键词：地基微波辐射计毫米波雷达湿度廓线反向传播神经网络(BPNN) 遗传算法(GA)

风云卫星光学成像仪云特性反演算法和产品发展综述（特邀）

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光学学报 2024年第18期 37-50+2页

作者：刘超李晶李博宋雨辛徐然滕诗文谭仲辉胡秀清南京信息工程大学大气物理学院气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室中国气象局国家卫星气象中心中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室许健民气象卫星创新中心中国海洋大学海洋与大气学院国防科技大学气象海洋学院

对风云系列卫星光谱载荷的运行现状和观测特点进行概述，回顾了近年来风云卫星被动光谱在云检测、云相态、云顶参数反演等方面的进展，并介绍了新研制的云光学厚度和有效粒子半径的反演算法和产品。总体而言，随着风云卫星光学载荷时空... 详细信息

对风云系列卫星光谱载荷的运行现状和观测特点进行概述，回顾了近年来风云卫星被动光谱在云检测、云相态、云顶参数反演等方面的进展，并介绍了新研制的云光学厚度和有效粒子半径的反演算法和产品。总体而言，随着风云卫星光学载荷时空分辨率和辐射观测定标精度的不断提高，需要更多先进、可靠的云特性反演科学和业务算法，建立更加完备的云特性产品，以服务天气监测和气象气候研究需求。

关键词：光学遥感风云卫星云特性云识别

东亚大槽和西伯利亚高压的季节内变率对冬季东亚气温的影响

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大气科学学报 2024年第2期47卷 184-200页

作者：李天明丁柳丹南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 夏威夷大学马诺阿分校大气科学系夏威夷檀香山96822

基于气候态定义了西伯利亚高压指数(SH index)、东亚大槽指数(ET index)和高低压系统间的东亚经向风指数(V index),使用回归分析探究西伯利亚高压和东亚大槽在季节内尺度上对东亚地区冬季温度的影响机理,构建线性模型对冬季华南地区季... 详细信息

基于气候态定义了西伯利亚高压指数(SH index)、东亚大槽指数(ET index)和高低压系统间的东亚经向风指数(V index),使用回归分析探究西伯利亚高压和东亚大槽在季节内尺度上对东亚地区冬季温度的影响机理,构建线性模型对冬季华南地区季节内尺度温度进行延伸期预报。结果表明:西伯利亚高压和东亚大槽系统变化中最显著的是季节内尺度信号;季节内尺度SH index和ET index对V index的贡献分别为82.6%和42.2%;3个指数的回归模态在对流层中层对应西北-东南向低频罗斯贝波列缓慢东南传播,低层水汽、近地面层环流、降水及2 m温度场配置良好,当西伯利亚高压深厚或东亚大槽发展时,经向风关键区北风强盛,有利于冬季高纬度地区干冷空气向东亚输送;V index对华南地区冬季季节内尺度2 m气温的有效预报时效达25 d。

关键词：西伯利亚高压东亚大槽季节内尺度变率冬季东亚气温延伸期预报

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华南三省(区)2001—2020年植被物候时空变化

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热带亚热带植物学报 2024年第3期32卷 330-338页

作者：马宏伟王华张方敏南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 广东省气候中心广州510080

为深入了解气候变化对我国热带亚热带季风区植被物候的影响,该文基于2001—2020年MODISEVI时序数据,采用Double Logistic法和阈值法提取华南三省(区)植被物候参数,分析了华南三省(区)植被物候的时空变化特征。结果表明,研究区植被返青... 详细信息

为深入了解气候变化对我国热带亚热带季风区植被物候的影响,该文基于2001—2020年MODISEVI时序数据,采用Double Logistic法和阈值法提取华南三省(区)植被物候参数,分析了华南三省(区)植被物候的时空变化特征。结果表明,研究区植被返青期主要集中在第90~105天,枯黄期在第320~335天,生长季在第220~235天。20年来植被返青期推迟,枯黄期基本不变,生长季缩短。在空间分布上,返青期在两广地区自西向东、自北向南逐渐推迟,海南则自东北向西南逐渐推迟;枯黄期表现为在两广中部晚、周边早,在海南中部早、周边晚的分布特征;生长季在两广地区整体自西向东逐渐缩短,在海南则自西南向东北逐渐延长。随着海拔增高,不同地区和不同植被的返青期差异较大,且波动性较大,而枯黄期先推迟后提前,生长季先延长后缩短。这揭示了气候变暖背景下华南三省(区)植被物候的变化特征,对更全面认识我国南方植被对气候变暖的响应有指导意义。

关键词：植被物候时空变化 MODIS EVI 热带亚热带季风区

鄱阳湖影响过湖对流强度的数值模拟及机理分析

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热带气象学报 2024年第1期40卷 101-114页

作者：陶雅琴闵锦忠徐渊朱利剑南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 湖南省气象台湖南长沙410118

湖陆下垫面的非均匀性对强对流天气的发展演变有很大的影响。鄱阳湖是我国最大的淡水湖,湖面积具有明显的月变化和季节变化,而模式中的下边界一般默认湖面积不变,这与实际情况的差异较大,必然带来模式预报误差。利用WRF模式对夏季夜间... 详细信息

湖陆下垫面的非均匀性对强对流天气的发展演变有很大的影响。鄱阳湖是我国最大的淡水湖,湖面积具有明显的月变化和季节变化,而模式中的下边界一般默认湖面积不变,这与实际情况的差异较大,必然带来模式预报误差。利用WRF模式对夏季夜间发生在鄱阳湖地区的一次强对流天气过程进行数值模拟,并通过湖面积变化的敏感性试验,深入研究鄱阳湖对强对流天气发展演变的影响及其机理,结果表明:夏季夜间湖面上空2 m温度明显高于陆面,向湖陆风在湖面上空辐合上升,岸边则存在下沉辐散气流。这导致降水在湖西岸减弱、湖上空增强。随后用去湖敏感性试验印证了鄱阳湖的暖湖效应,湖泊的存在能够通过激发陆风次级环流对湖西岸(湖面)上空降水起抑制(促进)作用。去湖试验的降水在湖西岸增强20%,在湖面上空减弱16%,体现出湖泊对降水强度的重要影响。此外,还发现湖面积扩大1.5、2.5、3.5、4.0倍的扩湖敏感性试验的降水在湖面上空分别增幅7%、16%、30%、43%,进一步证实了强对流强度对鄱阳湖面积变化较为敏感。这指示我们在预报夏季夜间穿湖而过的强对流天气时,应重点关注其可能存在的入湖前减弱、入湖后增强的变化趋势。同时,在利用数值模式模拟湖区强对流天气过程时,如果湖面积与模式中默认的湖面积相差较大,则应考虑将实际湖面积引入模式下边界,以期提升模式对于湖区对流的预报能力。

关键词：鄱阳湖强对流天气湖陆风环流湖面积数值模拟

长江中下游地区夏季降水年际差异的多尺度分析

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热带气象学报 2024年第4期40卷 681-691页

作者：祁万鹏姚素香南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 青海省气象台青海西宁810001

基于中国气象局(CMA)提供的降水站点观测数据和ECMWF提供的ERA5再分析数据集,通过尺度分离方法,对降水率进行定量诊断,探究了长江中下游地区1980—2020年夏季降水年际差异形成的多尺度特征。结果表明该区域降水呈现显著的天气尺度(小于1... 详细信息

基于中国气象局(CMA)提供的降水站点观测数据和ECMWF提供的ERA5再分析数据集,通过尺度分离方法,对降水率进行定量诊断,探究了长江中下游地区1980—2020年夏季降水年际差异形成的多尺度特征。结果表明该区域降水呈现显著的天气尺度(小于10天)和次季节主导周期(10~30天以及30~60天)。通过定量诊断背景尺度(大于60天)、季节内尺度(30~60天)、准双周尺度(10~30天)和天气尺度(小于10天)变量之间的相互作用,发现长江中下游地区夏季降水主要决定于背景水汽、背景风和天气尺度风,并且降水强年背景环流贡献最大,降水弱年天气尺度扰动贡献更大。针对长江中下游地区的两个降水大值中心进行了进一步的分析,发现长江中游平均降水更多依赖于天气尺度扰动,下游降水更多依赖于背景环流。在长江中游降水强年,西北太平洋副热带高压更加西伸,且强度更强。在次季节尺度两个降水大值中心也存在较大差异,下游地区30~60天振荡更为显著,尤其表现在降水偏强年份。

关键词：长江中下游地区多尺度诊断年际差异区域差异