为精确监测和评估小麦在成熟期受连阴雨胁迫后穗霉变发芽情况。该研究以2023年5月底黄淮西部一次大范围连阴雨天气过程为例,从气象致灾危险性和遥感变量表征小麦承灾能力两方面,综合应用气象和多源卫星遥感资料,构建模型因子。分别用Spearman和Pearson相关性分析,以及ReliefF特征选择方法进行关键因子筛选,形成3组因子,分别应用Logistic回归等5种分类器和多元线性回归等5种回归方法构建模型,实现了对灾变的精准识别、程度分级和指数回归预测。通过对不同模型性能评估和各因子影响的对比分析,结果表明:所选分类器在气象与遥感因子协同及各独自建模情形下,均能识别穗发芽霉变并准确预测其等级,识别的准确率(accuracy,AC)在0.649~0.811,等级预测的AC在0.432~0.622之间;在穗发芽霉变指数(ear germination and moldiness index,EGMI)预测方面,构建的PCFXGBR模型表现最佳,R^(2)为0.25,均方根误差(root mean square error,RMSE)为15.68,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为11.93。研究发现,遥感模型在灾变识别上更具优势,而气象模型在灾变程度分级上更优,结合两者的气象-遥感协同模型性能最佳。该研究成果为小麦连阴雨减损与灾后评估提供了有力的技术支持。
小麦籽粒蛋白质含量(Grain protein content,GPC)作为评估小麦品质的关键指标,其精准监测对提升小麦品质、提高市场价值具有重要意义。本文系统总结当前遥感技术在小麦GPC监测领域的最新研究进展,重点分析不同遥感监测模型的优缺点及存...
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小麦籽粒蛋白质含量(Grain protein content,GPC)作为评估小麦品质的关键指标,其精准监测对提升小麦品质、提高市场价值具有重要意义。本文系统总结当前遥感技术在小麦GPC监测领域的最新研究进展,重点分析不同遥感监测模型的优缺点及存在问题,提出未来研究方向展望,旨在为GPC遥感监测的进一步发展提供参考。结果表明:地面、无人机、卫星遥感数据在小麦GPC监测中各具优势,随着数据扩展性增强,小麦GPC监测准确性略有下降。监测模型从经验模型发展到半机理或遥感与作物生长耦合模型,增加了小麦生长的农学参数和生态因子,有效提升监测模型的精度与普适性。半机理模型是监测小麦GPC的优选方案,在融合光谱信息和农学参数的北京小麦GPC遥感监测模型中加入气象因子后,模型R^(2)提升了0.242。模型精度和区域普适性等方面目前仍面临诸多挑战,如GPC数据源的可靠性、小麦氮素垂直分布规律的复杂性以及模型区域扩展的局限性等。未来可通过融合多源数据、挖掘光谱信息以及探索多尺度数据转换的方法等,构建基于“星—空—地”协同观测的多尺度小麦GPC监测模型,实现小麦品质高效、精准、全面监测。
基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟数据及未来人口预估数据,预估了SSP2-RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时,中国群发性高温事件(cluster high temperature events,CHTE)和CHTE人口暴露度的变化。结果表明:1.5℃...
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基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟数据及未来人口预估数据,预估了SSP2-RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时,中国群发性高温事件(cluster high temperature events,CHTE)和CHTE人口暴露度的变化。结果表明:1.5℃和2℃升温阈值下,多模式集合(MME)预估CHTE年均频次相对于基准期分别增加31%和44%。不同强度事件中,严重CHTE事件的频次在1.5℃和2℃升温阈值下可分别增加约4.2倍和6.8倍。事件强度、持续时间、频次等指标趋向高值的发生概率更大。相对于2℃,1.5℃温升阈值下CHTE年均频次、持续时间和累计强度在全国大范围呈降低趋势,且表现出明显的区域性差异,年均频次的降幅自北到南递增,新疆和长江以南地区持续时间年均减少6 d以上(全国平均降幅为0.2 d),我国中东部地区累计强度年均减少20℃以上、新疆东部减少50℃以上(全国平均降幅为0.6℃)。此外,在1.5℃和2℃升温阈值下,MME预估CHTE影响人口的变化均呈现南增北减的空间分布,内蒙古地区略有减少,中东部地区普遍增加,全国总影响人口分别增加1.4倍和1.8倍。高温事件对城市的影响人口增幅更大(分别增加2.9倍和3.8倍),尤其是京津冀、长三角、珠三角、中原地区增幅最明显。全国的CHTE强度暴露度(分别增加2.2倍和5.2倍)和综合暴露度(分别增加1.2倍和1.8倍)呈明显增加趋势,特别是2℃升温阈值下城市的CHTE强度暴露度和综合暴露度的增幅分别高达10倍和4倍。
基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟数据及未来人口预估数据，预估了SSP2-RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时，中国群发性高温事件（cluster high temperature events，CHTE）和CHTE人口暴露度的变化。结果表明：...
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基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟数据及未来人口预估数据，预估了SSP2-RCP4.5情景下全球升温1.5℃和2℃时，中国群发性高温事件（cluster high temperature events，CHTE）和CHTE人口暴露度的变化。结果表明：1.5℃和2℃升温阈值下，多模式集合（MME）预估CHTE年均频次相对于基准期分别增加31%和44%。不同强度事件中，严重CHTE事件的频次在1.5℃和2℃升温阈值下可分别增加约4.2倍和6.8倍。事件强度、持续时间、频次等指标趋向高值的发生概率更大。相对于2℃，1.5℃温升阈值下CHTE年均频次、持续时间和累计强度在全国大范围呈降低趋势，且表现出明显的区域性差异，年均频次的降幅自北到南递增，新疆和长江以南地区持续时间年均减少6 d以上（全国平均降幅为0.2 d），我国中东部地区累计强度年均减少20℃以上、新疆东部减少50℃以上（全国平均降幅为0.6℃）。此外，在1.5℃和2℃升温阈值下，MME预估CHTE影响人口的变化均呈现南增北减的空间分布，内蒙古地区略有减少，中东部地区普遍增加，全国总影响人口分别增加1.4倍和1.8倍。高温事件对城市的影响人口增幅更大（分别增加2.9倍和3.8倍），尤其是京津冀、长三角、珠三角、中原地区增幅最明显。全国的CHTE强度暴露度（分别增加2.2倍和5.2倍）和综合暴露度（分别增加1.2倍和1.8倍）呈明显增加趋势，特别是2℃升温阈值下城市的CHTE强度暴露度和综合暴露度的增幅分别高达10倍和4倍。
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