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Skill Assessment of North American Multi-Models Ensemble (NMME) for June-September (JJAS) Seasonal Rainfall over Ethiopia

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Atmospheric and Climate Sciences 2022年第1期12卷 54-73页

作者： Asaminew Teshome Jie Zhang Qianrong Ma Stephen E. Zebiak Teferi Demissie Tufa Dinku Asher Siebert Jemal Seid Nachiketa Acharya National Meteorological Agency of Ethiopia Addis Ababa Ethiopia Key Laboratory of Meteorological Disaster Ministry of Education (KLME)/International Joint Research Laboratory of Climate and Environment Change (ILCEC)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD) Nanjing University of Information Science & Technology (NUIST) Nanjing China International Research Institute for Climate and Society (IRI) The Earth Institute Columbia University New York USA NORCE Norwegian Research Center Bjerknes Center for Climate Research Bergen Norway CGIAR Research Program on Climate Change Agriculture and Food Security (CCAFS) East Africa Addis Ababa Ethiopia Ethiopian Institute of Agricultural Research Addis Ababa Ethiopia Scuola Superiore Sant’Anna Pisa Italy Center for Earth System Modeling Analysis and Data Department of Meteorology and Atmospheric Science Pennsylvania State University University Park PA USA

In recent years, there has been increasing demand for high-resolution seasonal climate forecasts at sufficient lead times to allow response planning from users in agriculture, hydrology, disaster risk management, and health, among others. This paper examines the forecasting skill of the North American Multi-model Ensemble (NMME) over Ethiopia during the June to September (JJAS) season. The NMME, one of the multi-model seasonal forecasting systems, regularly generates monthly seasonal rainfall forecasts over the globe with 0.5 - 11.5 months lead time. The skill and predictability of seasonal rainfall are assessed using 28 years of hindcast data from the NMME models. The forecast skill is quantified using canonical correlation analysis (CCA) and root mean square error. The results show that the NMME models capture the JJAS seasonal rainfall over central, northern, and northeastern parts of Ethiopia while exhibiting weak or limited skill across western and southwestern Ethiopia. The performance of each model in predicting the JJAS seasonal rainfall is variable, showing greater skill in predicting dry conditions. Overall, the performance of the multi-model ensemble was not consistently better than any single ensemble member. The correlation of observed and predicted seasonal rainfall for the better performing models—GFDL-CM2p5-FLOR-A06, CMC2-CanCM4, GFDL-CM2p5-FLOR-B01 and NASA-GMAO-062012—is 0.68, 0.58, 0.52, and 0.5, respectively. The COLA-RSMAS-CCSM4, CMC1- CanCM3 and NCEP-CFSv2 models exhibit less skill, with correlations less than 0.4. In general, the NMME offers

关键词： Ethiopia Ensemble June-September Correlation Coefficient Skill

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比斯坎湾蓄水层三维流体驱动裂纹扩展问题研究(英文)

比斯坎湾蓄水层三维流体驱动裂纹扩展问题研究(英文)

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中国地球物理学会第二十五届年会

作者：朱伯靖柳畅石耀霖 M.C.Sukopb L.Floreac K.J.cunninghamdd 中国科学院研究生院地球科学学院北京 100049 Geophysics CFD Lab Florida International UniversityMiami Florida 33199 USA. 中国科学院研究生院地球科学学院 department of Environmental Geosciences Western Kentucky UniversityBowling GreenKY 42101 USA U.S.Geological Survey Miami FL 33315 USA

＜正＞*** Groundwater has an important role in the whole water resources *** the increasing demand of the information on groundwater hydrology and hydraulics,the mechanism of fluid and fluid flow driven crack in the a...

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中国科学院清原森林生态系统观测研究站塔群平台的功能和应用

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应用生态学报 2020年第3期31卷 695-705页

作者：高添于立忠于丰源王兴昌杨凯卢德亮李秀芬闫巧玲孙一荣刘利芳徐爽甄晓杰倪震东张金鑫王高峰魏晓华周新华朱教君中国科学院沈阳应用生态研究所沈阳110016 中国科学院清原森林生态系统观测研究站沈阳110016 科尔森林痕量气体与同位素通量监测研发联合实验室沈阳110016 中国科学院森林生态与管理重点实验室沈阳110016 辽宁省生态公益林经营管理重点实验室沈阳110016 中美森林培育与生态联合实验室沈阳110016 东北林业大学生态研究中心哈尔滨150040 沈阳农业大学沈阳110866 北京天诺基业科技有限公司北京100089 department of Forestry and Environmental Conservation Clemson UniversityClemsonSC 29634USA Earth&Environmental Sciences and Physical Geography University of British Columbia(Okanagan campus)Kelowna V1V1V7British ColumbiaCanada Campbell Scientific Inc. LoganUT 84321USA

森林生态系统结构与生态服务功能关系是森林生态学和林学的永恒研究主题。受传统森林调查方法及技术手段的限制,对复杂地形下森林生态系统结构和功能的监测及二者关系的研究面临诸多挑战。在中国科学院野外站网络重点科技基础设施建设... 详细信息

森林生态系统结构与生态服务功能关系是森林生态学和林学的永恒研究主题。受传统森林调查方法及技术手段的限制,对复杂地形下森林生态系统结构和功能的监测及二者关系的研究面临诸多挑战。在中国科学院野外站网络重点科技基础设施建设项目的支持下,中国科学院清原森林生态系统观测研究站在独立流域内建成了以观测塔群(三座观测塔覆盖各自子流域代表性森林类型)为主体,集激光雷达(LiDAR)、通量仪器、水文站网、固定标准地和数据中心为综合体的"次生林生态系统塔群激光雷达监测平台"(简称塔群平台)。塔群平台采用激光雷达扫描获取森林点云数据,描述森林生态系统的全息三维结构;依托独立流域/子流域内的通量监测系统、水文监测站网和通量源区内的长期固定标准地,可保证碳-水过程观测的可靠性,并用于验证复杂地形下的通量监测技术与方法,揭示森林生态水文与碳交换过程,准确估算森林生态系统主体生态服务功能(水源涵养和固碳)。所有"塔-站"数据通过无线网络实时汇集于数据中心,便于数据监视、管理与共享。此外,塔群平台将侧重研究森林生态系统结构量化的新方法和新指标,探索复杂地形森林生态系统中H2O/CO2/痕量气体通量观测的理论与方法,为阐明森林结构与功能的关系、服务于森林生态系统管理提供基础数据。

关键词：集成观测激光雷达涡度相关水文站网地面验证数据中心

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基于环境DNA宏条形码的青岚湖自然保护区鱼类组成及分布特征

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中国环境监测 2024年第3期40卷 235-246页

作者：史艳萍屈婵娟许旺周春花梁璐王宇翔任文伟戴年华徐晓娟黎栩霞计勇吴小平金斌松南昌工程学院水利与生态工程学院江西南昌330099 江西鄱阳湖湿地保护与恢复国家长期科研基地江西鄱阳湖湿地生态系统国家定位观测研究站江西省流域生态演变与生物多样性重点实验室南昌大学生命科学学院和研究院江西南昌330031 同济大学环境科学与工程学院上海200092 嘉兴同济环境研究院浙江嘉兴314051 广东省深圳生态环境监测中心站广东深圳518049 department of Biology Queen's UniversityOntario Kingston K7L 3N6 江西科学院江西南昌330029 赣江上游水文水资源监测中心江西赣州341000 杭州师范大学生命与环境科学学院浙江杭州310018

为探究在不同引物、不同参考数据库下环境DNA技术检测结果的差异,于2021年4月,采用环境DNA宏条形码技术分析了青岚湖鱼类多样性。选取16S rRNA及Cytb 2种引物,NCBI及本地数据库2种数据库,分别进行比对注释。结果表明:在青岚湖29个采样点... 详细信息

为探究在不同引物、不同参考数据库下环境DNA技术检测结果的差异,于2021年4月,采用环境DNA宏条形码技术分析了青岚湖鱼类多样性。选取16S rRNA及Cytb 2种引物,NCBI及本地数据库2种数据库,分别进行比对注释。结果表明:在青岚湖29个采样点中,共检测到7目15科43属64种鱼类,其中在16S-NCBI情形下获得4目9科19属20种鱼类,在16S-本地数据库情形下获得6目13科27属38种鱼类,在Cytb-NCBI情形下获得4目6科16属19种鱼类,在Cytb-本地数据库情形下获得2目5科15属20种鱼类。在青岚湖29个采样点中,鱼类更多地分布于湖面宽阔的中间地带(如S31附近),且南部较北部更少,鱼种的分布呈现一定的空间相似性。就研究区域而言,选择16S rRNA引物及本地数据库可以获得更全面的鱼类物种。通过与青岚湖鱼类历史数据比对发现,环境DNA技术在研究区域具有较强的适用性,如能选择适当的引物和本地数据库,可以更全面地反映研究区域的物种组成情况。

关键词：环境DNA宏条形码鄱阳湖鱼类多样性引物参考数据库

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无人机数字摄影测量与激光雷达在地形地貌与地表覆盖研究中的应用及比较

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地球环境学报 2019年第3期10卷 213-226页

作者：罗达林杭生金钊郑涵宋怡冯立郭庆华中国科学院地球环境研究所黄土与第四纪地质国家重点实验室西安710061 中国科学院大学北京100049 department of Ecosystem Science and Management The Pennsylvania State University University Park PA 16802 USA 中国科学院第四纪科学与全球变化卓越创新中心西安710061 长安大学环境科学与工程学院旱区地下水与生态效应教育部重点实验室西安710054 中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室北京100093

无人机数字摄影测量(UAV-DAP)与激光雷达(LiDAR)凭借其机动灵活、高效便捷和高分辨率的特点,在地形地貌、生态监测、工程勘察、环境规划、林业资源清查等领域得到广泛应用。本文针对数字摄影测量与激光雷达的技术特征和应用趋势,着重比... 详细信息

无人机数字摄影测量(UAV-DAP)与激光雷达(LiDAR)凭借其机动灵活、高效便捷和高分辨率的特点,在地形地貌、生态监测、工程勘察、环境规划、林业资源清查等领域得到广泛应用。本文针对数字摄影测量与激光雷达的技术特征和应用趋势,着重比较两者在数据采集、数据处理、应用领域以及成本耗费等方面的区别,分析了两种技术在林业资源清查、地形地貌研究、灾害防控等领域的最新应用动态,并且基于两者的技术特点和发展动态提出了进一步的可能应用前景。基于运动结构重建算法的数字摄影测量技术获得的数字地表模型在一定条件下可以达到激光雷达技术的超高空间分辨率程度(如0.2 m×0.2 m),但是数字摄影无法穿透植被冠层,而激光雷达可以较好地穿透植被层从而获取植被及地表信息。然而数字摄影测量技术设备简单、操作方便,成本低廉,并具有较高的空间分辨率,因而能够和高精度、高耗费、大数据量的激光雷达技术形成优势互补。无人机数字摄影测量与激光雷达技术是林业资源清查、地形地貌研究、灾害防控等领域在快速响应、高精度调查、多时期扫描等方面进一步发展的重要突破口。

关键词：无人机数字摄影测量激光雷达地形地貌地表覆盖

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