检索结果-内蒙古大学图书馆

江苏农业学报 2023年第7期39卷 1530-1542页

作者：郭铭淇包云轩黄璐陈晨杨荣明朱凤南京信息工程大学气象灾害预报和评估协同创新中心江苏南京210044 江苏省农业气象重点实验室/南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044 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合作联合实验室江苏南京210044 江苏省植物保护站江苏南京210013

为探讨利用无人机多光谱影像监测稻纵卷叶螟危害的可行性,本研究于2021年6-10月开展了无人机对稻纵卷叶螟危害和田间水稻生育状况的同步观测试验,分析了15种植被指数与卷叶率(虫害指标)之间的相关关系;分别采用普通最小二乘法、多项式... 详细信息

为探讨利用无人机多光谱影像监测稻纵卷叶螟危害的可行性,本研究于2021年6-10月开展了无人机对稻纵卷叶螟危害和田间水稻生育状况的同步观测试验,分析了15种植被指数与卷叶率(虫害指标)之间的相关关系;分别采用普通最小二乘法、多项式拟合、多元逐步回归法和偏最小二乘法建立了水稻分蘖期、拔节期和孕穗期的卷叶率反演模型;在此基础上,筛选出最优模型并分析卷叶率与水稻生理生态参数之间的关联。结果表明,(1)3个生育期的大部分植被指数与卷叶率存在极显著的相关性,每个生育期卷叶率与均一化植被指数(NDVI)的相关性都是最高的。(2)分蘖期的卷叶率反演模型效果最好,孕穗期的模型较好,拔节期的模型效果稍差。(3)在分蘖期,稻纵卷叶螟对水稻的危害反映在叶绿素浓度的下降和叶色的变化;在拔节期,虫害会引起水稻的补偿反应,导致叶绿素含量和叶面积增加;在孕穗期虫害对水稻生长的危害主要表现为叶绿素含量下降。本研究结果可为无人机遥感技术在区域范围内精确识别稻纵卷叶螟危害提供重要的参考。

关键词：稻纵卷叶螟无人机遥感植被指数多光谱影像反演模型

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深度学习模型TAGAN在强对流回波临近预报中的应用

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大气科学 2022年第4期46卷 805-818页

作者：胡家晖卢楚翰姜有山何婧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合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京市气象局南京210009

近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多。本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络(GAN)优化构建的TAGAN深度学习模型... 详细信息

近年来深度学习模型在解决对防灾减灾影响巨大且极具挑战性的临近预报问题的应用中日益增多。本文中,我们把临近预报作为一个时空序列预测的任务,将雷达反射率因子作为试验对象,使用基于对抗神经网络(GAN)优化构建的TAGAN深度学习模型预测未来1小时的雷达回波图像,并且与Rover光流法、基于卷积神经网络的3D U-Net模型进行对比试验。选取2018年全球气象AI挑战赛雷达回波数据集进行训练与测试,检验结果表明TAGAN模型在命中率(POD),虚警率(FAR),临界成功指数(CSI)以及相关系数等多种评分上要优于传统的光流法和对比的3D U-Net深度学习模型,TAGAN模型在以上的检验评分表现出色,并且随预测时间的增加较之传统光流模型效果更优,这为拓展和提升深度学习模型在临近天气预报中的应用提供了参考依据。

关键词：临近预报时空预测深度学习雷达回波

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淮河流域暖季极端高温干旱复合事件的演变特征及其与气候和植被的关系

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生态学报 2024年第13期44卷 5596-5608页

作者：姚昊昕李清泉赵亮吴星麒沈新勇段春锋李畅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合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国气象局气候预测研究重点开放实验室国家气候中心北京100081 中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室北京100029 南京信息工程大学应用气象学院南京210044 南京信息工程大学大气环境中心教育部气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 大气科学与卫星遥感安徽省重点实验室安徽省气象科学研究所合肥230031

使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:... 详细信息

使用淮河流域1981年至2020年的149个气象站点的气温和相对湿度数据,分析了流域暖季极端高温干旱复合事件(Compound Drought and Heat Events,CDHEs)的时空演变特征,并通过趋势分析和相关分析法探讨了CDHEs与气候和植被的关系。结果表明:(1)CDHEs的发生日数在年代际尺度上呈现明显的增加趋势,并且范围扩大,频发区逐渐向淮河流域中西部移动;(2)在年际尺度上,CDHEs随时间序列呈显著的波动上升趋势,空间分布上以西北部为中心向四周递减。连续CDHEs事件呈年际变化,最大2至4天的连续事件存在波动,2019年达到高峰,并且在流域内零散或成片出现;(3)在月际尺度上,CDHEs的发生日数在6月最多,其次是5月、7月、9月和8月。淮河流域入汛前的旱情和入汛后的旱涝急转都容易导致CDHEs发生,而且随着月际变化向南移动;(4)CDHEs对水热条件和大气环流具有特别的敏感性。在850hPa反气旋和500hPa显著高压异常的控制下,高温、低湿、高蒸发和降水少的气候背景有利于淮河地区CDHEs的形成,尤其是在淮河中西部地区。因此,CDHEs的发生与气候变化密切相关;(5)CDHEs与植被生长也存在显著关系。CDHEs与GPP呈显著的负相关,而与NDVI呈显著的正相关,显著地区的土地类型以耕地和城乡、工矿、居民用地为主。GPP和NDVI的不同步可能是因为多种因素的非线性相互作用,而不仅仅是单一因素的影响。此外,对于GPP和NDVI来说,土壤含水量至关重要。总之,本文对淮河流域CDHEs的时空分布特征进行了深入研究,并探讨了其与气候和植被的关系。研究结果可以为该地区的气象灾害防御和生态环境保护提供科学依据和参考。

关键词：淮河流域极端高温干旱复合事件气候变化时空分布特征植被

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基于因果检验的非线性系统的预测试验

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物理学报 2022年第8期71卷 37-45页

作者：张绿夷王革丽谭桂容吴越中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室北京100029 中国气象局广州热带海洋气象研究所广州510641 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气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 四川省气候中心成都610072

非线性、非平稳系统的预测是一个具有重要科学意义的研究课题.最近一些工作已将收敛交叉映射算法(convergent cross mapping,CCM)用于检验变量之间的因果关系,由于在CCM算法中,相空间中相互靠近的点在时间上具有相似的发展趋势和运动轨... 详细信息

非线性、非平稳系统的预测是一个具有重要科学意义的研究课题.最近一些工作已将收敛交叉映射算法(convergent cross mapping,CCM)用于检验变量之间的因果关系,由于在CCM算法中,相空间中相互靠近的点在时间上具有相似的发展趋势和运动轨迹,因此该方法可以尝试应用于非线性、非平稳系统的预测试验研究中.鉴于此,本文将CCM算法分别应用于Lorenz系统和实际气候时间序列的预测中,并检测不同相空间重构方法对预测效果的影响.主要结果如下:1)不论是理想Lorenz模型还是实际气候序列,对于单变量、多变量和多视角嵌入法3种重构相空间方法而言,多视角嵌入法对变量的预测效果最好,表明对于给定长度的时间序列,重构相空间中包含的信息越多,其预测能力越强;2)将NAM(northern hemisphere annular mode)加入SAT(surface air temperature)的重构相空间中可以改善SAT的预测效果.在使用单变量、多变量和多视角嵌入法进行预测时,利用复杂系统中变量中共有信息的特性,在时间序列长度一定的情况下,可以利用动力系统的复杂性来增加系统内的信息.基于因果检验的预测建模方法,通过挖掘数据中定量信息的提取,对非线性、非平稳系统预测技巧的改进提供了一个新颖的思路.

关键词：收敛交叉映射算法因果关系非线性预测非线性系统

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不同水汽环境条件下云凝结核浓度对热带气旋发展影响的数值研究

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气象科学 2023年第3期43卷 305-315页

作者：庆涛黄绮君沈澄朱磊葛旭阳江苏省气象信息中心南京210008 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合作联合实验室南京210044 南京市气象局南京210019

利用WRF模式模拟在清洁海洋大气和污染大气环境下,气溶胶的云凝结核浓度(Cloud Condensation Nuclei,CCN)对热带气旋的强度变化影响。在污染环境下,云凝结核浓度增多,台风区域云水混合物浓度增大,眼墙附近上升运动减小,而台风外围螺旋... 详细信息

利用WRF模式模拟在清洁海洋大气和污染大气环境下,气溶胶的云凝结核浓度(Cloud Condensation Nuclei,CCN)对热带气旋的强度变化影响。在污染环境下,云凝结核浓度增多,台风区域云水混合物浓度增大,眼墙附近上升运动减小,而台风外围螺旋雨带对流发展,从而抑制低层入流,台风强度减弱,外围尺度增大。在不同环境场水汽条件下,通过热、动力结构和云微物理量的对比分析,结果表明:环境场水汽条件对台风的发展起到至关重要的作用。当环境场水汽条件较干时,CCN浓度对台风发展影响作用不明显,台风发展缓慢。而在充足水汽条件下,CCN浓度对热带气旋发展有明显的影响。本文结果表明,在考虑污染情形下台风变化,需要综合考虑环境场水汽条件。

关键词：热带气旋云凝结核水汽强度变化

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云南省区域性短时强降水时空分布及其分类天气系统特征

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大气科学学报 2025年第1期48卷 122-135页

作者：郭志荣谭桂容段玮杨素雨姜清华南京信息工程大学气候系统预测与变化应对全国重点实验室/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 云南省气象科学研究所云南昆明650034 云南省气象台云南昆明650034 国家海洋环境预报中心北京100081

山地复杂地形地貌叠加特殊的地理位置使得短时强降水成为云南省发生频率较高的一种强对流天气,常引发自然灾害。基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)产品提供的2008—2022年0.0625°×0.0... 详细信息

山地复杂地形地貌叠加特殊的地理位置使得短时强降水成为云南省发生频率较高的一种强对流天气,常引发自然灾害。基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)产品提供的2008—2022年0.0625°×0.0625°高空间分辨率的逐小时降水和ERA5逐小时再分析资料,本研究使用K均值聚类法对91次区域性短时强降水天气过程的环流进行聚类分型,并揭示其三维天气系统配置及热、动力特征。结果表明:1)短时强降水以滇东南发生频率最高,滇东南、滇西南和滇西的部分地区强度最强。日内以20—21时(世界时)强度大,14—15时频次多。年内以7月降水强度最大,6月降水量最多。同时,年际变化明显,其中极强值年份降水量可达80 mm以上,其多年平均降水量维持在26 mm左右。2)区域短时强降水天气过程可分为西风小槽型、高空长槽型和副高外围型,以高空长槽型发生频次最多、强降水范围最大。3)3类天气系统配置都存在有利于短时强降水发生的动力、水汽和热力条件:200 hPa存在强辐散区(如高空急流南侧),500 hPa位于槽前或副高西侧并伴有上升运动,中低层配合有低层切变线和低涡、地面辐合线等;同时,水汽多来自孟加拉湾,水汽随偏西气流至云南上空后辐合,K指数大于38℃。高空长槽型由于中低层切变线和低涡更靠近云南中部,低空锋面及冷空气活动更强,云南区域上空低(高)层辐合(散)最强,且由于其前倾的垂直结构引起的热力不稳定也最强,导致区域上空整层的上升运动和水汽辐合最显著、范围最大,故由其引起的短时强降水范围更大。

关键词：云南省短时强降水客观分型天气学模型

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东亚冬季风指数对中国冬季气候变化表征能力的对比分析

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气象学报 2024年第2期82卷 168-189页

作者：敖康顺耿新张文君王林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合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 中国科学院大气物理研究所季风系统研究中心北京100029

利用1951—2022年ERA5再分析大气环流资料和国家气候中心全国站点气温和降水资料,将33个常用的东亚冬季风(EAWM)指数划分为海陆差异类、高压特征类、大槽特征类、低层风场类、中高层风场类和综合类6类,按类别对比分析了它们的线性变化... 详细信息

利用1951—2022年ERA5再分析大气环流资料和国家气候中心全国站点气温和降水资料,将33个常用的东亚冬季风(EAWM)指数划分为海陆差异类、高压特征类、大槽特征类、低层风场类、中高层风场类和综合类6类,按类别对比分析了它们的线性变化趋势和年际、年代际变化特征,并就各指数对中国冬季气温、降水时空变化的表征能力以及与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、北极涛动(AO)等气候系统主要内部变率的关系进行了评估分析。结果显示:(1)在趋势变化方面,中国冬季气候暖湿化特征明显,但仅大槽特征类和综合类指数反映出季风的减弱趋势,其余类型指数则多呈现微弱的增强趋势,表明EAWM各子成员对当前全球变暖的响应存在差异;(2)在年际、年代际变化方面,EAWM指数主要表现为准4 a、准8 a和准16 a的周期振荡,基本都能刻画出20世纪80年代中后期EAWM的年代际减弱,对于21世纪第1个10年中期EAWM的年代际增强,考虑了南北气压差的海陆差异类指数以及高压特征类、大槽特征类和中高层风场类指数能较好表征;(3)在反映中国冬季气温变率的能力方面,除低层风场类指数外,各类指数表现良好,尤其是高压特征类指数的表征能力最佳,而在降水变率方面,高压特征类指数的代表性较差,低层风场类指数的指示意义最好;(4)在与气候系统主要内部变率的关系方面,大多数指数能较好反映ENSO与EAWM之间的关系,其中低层风场类指数的表征能力最好。而在反映AO与EAWM的关系上,则是高压特征类和大槽特征类指数的表现更佳。总体而言,除趋势变化存在较大差异外,各类EAWM指数能够一致地反映中国冬季气候变化的主要特征,但不同类别指数所表征的侧重点存在差异。因此,在分析EAWM相关科学问题时应根据研究的目的选择合适的指数。

关键词：东亚冬季风指数年际变化年代际变化 ENSO 北极涛动

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违背不相关性假设对Triple Collocation方法精度的影响

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地球信息科学学报 2024年第3期26卷 591-603页

作者：谈松林王洁季静静刘美丽湛忠宇刘淼王丽荣胡晓东南京信息工程大学南京210044 水利部水文气象灾害机理与预警重点实验室南京210044 江苏省水文水资源勘测局南京分局南京210008 江苏省水文水资源勘测局南京210029 河北省气象灾害防御和环境气象中心石家庄050022 江苏省水利科学研究院南京210017

Triple Collocation(TC)方法是一种可以在未知真值情况下评估3个独立观测样本各自不确定性的方法,该方法使用的前提是误差形式假设与2组不相关性假设,但在实际使用中,这3条假设难以完全满足。其中2组不相关性假设经常面临较大的违背,并... 详细信息

Triple Collocation(TC)方法是一种可以在未知真值情况下评估3个独立观测样本各自不确定性的方法,该方法使用的前提是误差形式假设与2组不相关性假设,但在实际使用中,这3条假设难以完全满足。其中2组不相关性假设经常面临较大的违背,并且无法得知这种假设违背对结果误差的影响。本文通过虚拟样本实验生成了多组不同程度违背不相关性假设的样本,以定量评估不同程度假设违背对结果误差的影响。结果表明,一般情况下,某一条不相关性假设的违背程度增加时,方法的结果误差会相应地呈线性或平方倍数增加;但当不相关性假设的违背处于某个特定关系时,TC方法结果的误差会突然大幅度增加,这种现象在以往的研究中并没有得到重视,后文将该现象简称为异常点。为了探求异常点出现的原因,本文从理论上推导出了违反不相关性假设与结果误差之间的关系,这种关系呈现为分式结构,而异常点的出现正是这种分式结构所致。异常点的存在影响了方法的稳定性。从差值形式的TC方法的角度来看,抑制异常点的关键在于如何更好地设计缩放系数。本文给出了2种抑制异常点的方法:(1)忽略加性偏差系数,使得缩放系数不受两组不相关性假设的影响;(2)限制缩放系数的上下限。根据实际数据分析,第2种改进方法优于第1种。第2种方法不仅保留了TC方法的准确性,而且有效地避免了异常点的出现。值得注意的是,在实际数据中,部分异常点会以负值形式出现并因计算结果不能为负而被剔除。在使用TC方法进行计算时,重复次数较少的情况下,可以不考虑异常点的影响。

关键词： Triple collocation 假设违背异常点遥感数据同化数据评估数据不确定性分析无实测数据

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中国冬季干、湿低温灾害的时空分布特征

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大气科学 2023年第5期47卷 1355-1374页

作者：虞越越张伶俐管兆勇杨汶雯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合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/大气科学学院南京210044 吉林省长白山气象局吉林省长白山市133613

基于1980~2019年11月至翌年3月全国低温灾害性天气文字记录,结合高精度再分析资料NASA MERRA2,构建了我国低温灾害(低温、降温、冰冻、雨雪、雪灾)的精细化格点数据,采用线性趋势分析、集合经验模态分解(EEMD)和小波分析等方法研究了我... 详细信息

基于1980~2019年11月至翌年3月全国低温灾害性天气文字记录,结合高精度再分析资料NASA MERRA2,构建了我国低温灾害(低温、降温、冰冻、雨雪、雪灾)的精细化格点数据,采用线性趋势分析、集合经验模态分解(EEMD)和小波分析等方法研究了我国低温灾害的时空分布特征,初步描绘了我国低温灾害图谱。研究表明:干低温灾害(低温、降温、冰冻)往往不是单一灾种致灾,而湿低温灾害(雨雪、雪灾)多为单一灾种致灾。不同灾种的发生频次具有显著的区域和季节内差异:1月低温的致灾范围最广,发生频次由南向北呈现“高—低—次高”的三极型分布;降温灾害在12月发生频次最多,呈“东高西低”分布;雨雪灾害在1~2月的南方地区发生最多;雪灾发生频次明显多于前四个灾种,多分布在牧区等高敏感地带。就全国而言,干低温和雨雪灾害的发生频次和受灾面积呈现长期上升趋势,而雪灾则在前后冬有相反趋势,其受灾面积的上升趋势主要来自1月,发生频次的减少趋势来自3月;干低温和雨雪灾害的灾情指数年代际变率在2000年之后波动增加,而雪灾则在2000年之前变率较大;大部分低温灾种(除雪灾)发生频次的年际变率在2005年后均有显著增加。单一灾种中,仅降温受灾面积有显著的上升趋势,主要归因于1月。复合灾种中,降温与湿低温的组合呈显著上升趋势。

关键词：低温灾害灾害面积灾害频次长期趋势多时间尺度变化集合经验模态分解

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动态植被模型对青藏高原植被的模拟检验

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高原气象 2023年第2期42卷 333-343页

作者：鲍艳王玉琦南素兰俞淼无锡学院江苏无锡214105 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合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 丹东市气象局辽宁丹东118000 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室所北京100081

动态植被模型是研究植被变化对气候反馈和影响的重要模型工具。本文对耦合了动态植被(Dynamic Vegetation,DV)和碳氮(Carbon and Nitrogen,CN)模型的NCAR陆面过程模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对青藏高原(以下简称高原... 详细信息

动态植被模型是研究植被变化对气候反馈和影响的重要模型工具。本文对耦合了动态植被(Dynamic Vegetation,DV)和碳氮(Carbon and Nitrogen,CN)模型的NCAR陆面过程模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对青藏高原(以下简称高原)植被的模拟性能进行了评估,获得了定量化的偏差信息,并对高原植被和气候变化因子的关系进行了初步探讨。结果表明:模型能大致再现叶面积指数(Leaf area index,LAI)在历史时期的季节循环、长期变化趋势和空间分布,但空间变率较遥感资料大。模拟的乔木覆盖度偏大,草地覆盖度偏小,因此严重高估了植被高原南部和东部的LAI。与遥感观测相比,模拟的LAI呈现了1~2个月的滞后,这与模式本身的植被动力机制不完善和模式的降水驱动偏差有关。高原植被变化趋势的时空分布与表层土壤水和降水等气象因子的趋势变化显示出较好的一致性,表明在该研究时段,地表水循环的变化(主要是降水和土壤水含量)对高原植被生长可能起主导作用。

关键词：青藏高原植被覆盖度动态植被模型 CLM4.5-CNDV

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