1990~2015年吉林省西部耕地变化与“旱改水”时空特征研究

以Landsat遥感影像为数据源,利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据;以此为基础,分析了1990~2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明：1990~2015年期间,吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km²,增速逐渐变缓。旱田面积在1990~2000和2000~2010年期间有小幅增加,但在2010~2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张,25年间增加了1139.39 km²（51.7%）,旱田净转化为水田的面积不断增加,1990~2000年为69.13 km²,2000~2010年为156.19 km²,2010~2015年为288.27 km²。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因,影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有：科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议,为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。     

1990～2015年吉林省西部耕地变化与“旱改水”时空特征研究

以Landsat遥感影像为数据源,利用面向对象和决策树方法获得多期土地覆被数据;以此为基础,分析了1990～2015年吉林省西部耕地变化与旱田水田转化特征及驱动因素。结果表明:1990～2015年期间,吉林省西部耕地面积增加了2159.33 km2,增速逐渐变缓。旱田面积在1990～2000和2000～2010年期间有小幅增加,但在2010～2015年期间呈减少趋势。水田面积持续扩张,25年间增加了1139.39 km2(51.7%),旱田净转化为水田的面积不断增加,1990～2000年为69.13km2,2000～2010年为156.19 km2,2010～2015年为288.27 km2。人口和经济的增长是导致耕地面积迅速增长的主要原因,影响水田面积扩张和旱田向水田转化的驱动因素有:科技进步、水利设施建设、政策倾向和利益驱动。最后提出了吉林省西部地区耕地保护的建议,为区域农业生产和生态建设提供科学借鉴。     

吉林省西部区域蒸散时空变化分析

基于地表能量平衡理论,利用NOAA/AVHRR数据,采用SEBS模型,计算了研究区15年地表蒸散量,从年、季度和月等三个时间尺度对其进行时空变化分析。结果显示:(1)各年平均蒸散量相差较大,最大的是1988年,最小的是1996年;月平均蒸散量最大值出现在5月,最小值出现在12月,形成一单峰型曲线;第二季度平均蒸散量最大,第四季度最小,其分布曲线也为单峰型。(2)多年平均蒸散量的空间分布东半部明显大于西半部,最大的是扶余县,最小的是通榆县;各市县的月平均蒸散量分布仍为单峰型曲线,在5月达到最大值,12月最小,与全区的月平均蒸散量分布曲线一致;各市县第一季度和第四季度平均蒸散量相差不大,第二和第三季度相差较大,但总体分布趋势与全区一致,仍为单峰型曲线。以上结果表明:研究区区域蒸散时空分布极不均匀,强烈的蒸散作用为研究区生态环境恶化提供了有利条件。     

2000~2010年吉林省积雪时空变化特征及其与气候的关系

利用Terra卫星提供的2000年10月1日到2010年4月30日每日雪覆盖产品MOD10A1,提取研究区积雪覆盖指数SCI、积雪日数SCD、积雪初日SCOD及积雪终日SCMD遥感信息,结合同期吉林省界内23个地面气象观测站的同期气温和降水资料,分析该区积雪的变化特征与气温和降水的关系。结果表明:① 吉林省大部分地区积雪日数为30~90 d,东部山区积雪持续时间长、积雪初日日期早以及积雪终日日期晚,中西部地区变化情况相反;② 积雪覆盖指数SCI呈波浪式变化,与积雪季气温呈负相关;③ 积雪日数与气温呈反相关、与降水量呈正相关,与积雪季气温、夏季降水量的相关系数分别为-0.7407、0.6875;积雪初日情况相反,与积雪季气温、夏季平均气温为0.743、0.5479;积雪终日与气温呈反相关、与降水量呈正相关,与积雪季气温、夏季降水量为-0.5214、0.4647。积雪指数均对气温的变化更敏感,气温升高导致积雪初日推迟、积雪终日提前,从而使积雪日数减小;积雪季降水量的增加有利于积雪日数增大,而积雪终日的推迟有利于夏季降水量的增加。     

遥感监测2005~2015年中国NO2时空特征及分析影响因素

基于OMI对流层NO²柱浓度产品研究了2005~2015年中国及各省(市、区)NO²时空变化及影响因素:①中国对流层NO²柱浓度2005~2009年波动较小,2010~2011年升幅较大,2012年较2011年有所下降,2013年与2012年持平,2014、2015年持续大幅下降;②中国NO²高浓度分布面积11年来变化显著,五级高浓度分布面积2005~2011年呈显著上升趋势,2011年面积最大为37.2万km²;2011~2013年波动较小;2014~2015年呈直线下降趋势,2015年降低到6.1万km²;③上海、天津两市对流层NO²柱浓度处于五级高浓度水平,其中上海是中国浓度最高的城市,山东是中国浓度最高的省;④对流层NO²柱浓度的变化与第二产业生产总值相关性很大,需要调整优化产业结构降低第二产业比重才能得到改善;长期依赖燃煤高污染的能源结构也是导致NO²浓度居高不下的一个重要原因,亟需开发新能源以替代煤燃料等各种办法;机动车保有量快速增加,汽车标准及油品跟不上国际发展水平,导致NO²排放量大增。     

2015年中国PM2.5浓度遥感估算与时空分布特征

以PM2.5污染物为主的大气污染对社会的可持续发展及人类健康带来了严峻的挑战,厘清我国PM2.5污染物的空间分布特征及演变规律,对于PM2.5污染物的区域联防联控具有重要的意义。基于MODIS卫星的气溶胶产品、气象基础数据以及PM2.5污染物实测站点监测数据,构建地理加权回归模型,对2015年中国PM2.5污染物浓度进行了模拟估算,对PM2.5污染物浓度的空间分异格局及季节演化特征进行分析。结果表明：①2015年全国PM2.5浓度整体表现出明显的空间地带性分异特征。北方PM2.5污染物浓度明显高于南方,中部明显高于东部与西部;②4个季度PM2.5浓度表现出明显的季节适应性演化特征。第四季度PM2.5污染最重,第三季度和第一季度次之,第二季度最低,最大值出现在第四季度（165 μg/m³）,最小值出现在第二季度（4.3 μg/m³）。③通过多因子构建的地理加权回归模型估算的PM2.5浓度具有较高的模拟精度,第一至第四季度的相对误差分别为10.2%、7.0%、9.3%和8.6%。     

西南地区2001~2019年森林损失特征遥感监测与时空分析

森林在生态系统服务中起着重要作用,例如提供清洁空气、保护生物栖息地以及减少全球温室气体的排放等。全球森林变化数据集（Global Forest Change,GFC）每年以30 m的高空间分辨率绘制森林覆盖变化图,成为监测森林覆盖时空变化特征的有效工具。利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）,基于GFC产品,结合线性回归方法和空间自相关理论对西南地区2001~2019年森林变化情况进行研究,结果表明：近19 a来,西南地区森林损失面积为375.27万hm²,以2008年为拐点,2008年之前呈显著增加趋势（p<0.05）,在此之后波动下降,损失主要集中分布在广西、贵州东南和云南南部地区;森林损失与地形分析的关系表明损失主要分布在海拔2 000 m以下、坡度小于40°的区域,并逐渐向海拔更低坡度更缓的地方转移;森林损失面积具有一定的空间关联性,2001~2019年来Moran’s I 指数均为正,平均值为0.406,空间高值聚集在广西和贵州南部,低值聚集在重庆、四川和云南北部;政策因素在土地利用方式转变过程中发挥着重要作用,林业活动和农业扩张是影响损失现象发生的主要驱动因素,今后制定森林保护和管理战略时应充分考虑多方面因素造成的森林损失现象,研究结果可以为森林监测和保护提供更科学的指导。     

基于本底与卫星资料的全球CH4浓度变化与时空特征研究

利用大气制图扫描成像吸收光谱仪(SCIAMACHY)获得的2003年到2009年7年间的全球CH4浓度产品,与全球本底观测数据进行长时间序列的对比验证。研究显示,SCIAMACHY的CH4浓度产品误差约为2%,但数据系统性偏低,相关性较差。相比本底观测方法,SCIAMACHY获得了大范围的长时间序列的CH4数据,能够在一定程度上反映全球CH4的浓度变化与时空特征。卫星与本底观测资料显示,2003年至2006年4年间,全球CH4浓度年增长率接近于零;从2007年开始,CH4浓度增长速度有所提高。CH4浓度随着纬度从北到南逐渐降低,海洋地区纬度分布特征明显,而陆地区域由于受到排放源及海拔变化等因素的影响,在空间分布上表现出一些高值与低值区域。受CH4源汇变化的影响,大气CH4浓度呈现出明显的季节变化特征,并存在明显的南北纬度差异。北半球的CH4浓度在夏季最低,冬季最高,而南半球刚好相反。北半球季节波动幅度明显大于南半球,且不同站点的波动幅度差异较大;而南半球站点的波动幅度较小且站点间差异较小。     

中欧科技合作“龙计划”项目2010年陆地遥感高级培训班在我国西部成功举办

在我国实施西部大开发战略十周年之际,根据科技部与欧洲空间局在遥感领域国际科技合作“龙计划”项目的总体安排,为期六天的“2010年陆地遥感高级培训班”于2010年9月6日在兰州成功举办。此次培训班由国家遥感中心与欧洲空间局对地观测部共同组织,由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所、荷兰国际地球信息科学与对地观测研究所（ITC）以及中国林业科学研究院共同承办。     

2012～2014年江苏省水域面积变化遥感监测研究

对水域的动态监测,有利于及时掌握水域变化信息,加强水资源的管理和保护。高分辨率遥感对地识别能力强,监测成果真实、客观、准确、全面,是水域动态监测的一种先进的技术手段。本研究以江苏省水域面积为监测对象,利用2012年和2014年两期0.3米空间分辨率航片,开展2012～2014年江苏全省水域面积变化遥感监测研究。经遥感监测,外业调查,数据统计,结果表明：(1)2012～2014年江苏省水域面积总计增加5.457km2,其中南通、连云港、扬州和泰州共4市水域面积减少,而南京、无锡、徐州、常州、苏州、淮安、盐城、镇江和宿迁共9市水域面积增加;(2) 2012-2014年江苏水域面积增加的类型为湖泊和塘坝,减少的类型为河流和水库;(3)江苏省水域面积变化主要原因包括河湖监管力度加大、湖泊退圩还湖、长江码头建设、水库水域岸线开发占用等。通过本研究,利用高空间分辨率遥感影像开展水域面积变化监测,可快速、准确获取大范围区域水域变化信息,为实现水域的动态监管、水行政执法、水资源的管理和保护提供先进的技术手段和基础数据支撑。     

吉林省西部盐化黑钙土区芝麻水肥耦合效应研究

以芝麻为供试作物,以吉林省西部的盐化黑钙土为供试土壤,采用二次饱和D-最优回归设计(311-B方案),通过人工控制条件下的盆栽试验,研究了不同供水、不同氮和钾施用量条件下,芝麻的水肥耦合效应.结果表明水是肥效发挥好坏的重要限制因子;氮、钾、水三因素对芝麻的增产效应次序为水>氮>钾,三因素配合效应>二因素配合效应>单因素效应;水分是氮、钾二因子协调发挥作用的重要限制因素,在供水充足的情况下,适当的提高氮、钾肥的用量,可使产量增加;对芝麻来说,获得高产的氮、钾、水最佳施用方案为浇水量为380.6～405.5mm;P2O5施用量为45.0kg hm-2的情况下,N施用量为70.0～95.0 kg hm-2, K2O的施用量为77.4～101.6 kg hm-2.     

1980~2018朝鲜半岛西海岸滨海湿地演化分析

环黄海湿地是东亚—澳大利西亚水鸟迁徙廊道的重要组成部分,在全球生物多样性保护方面具有不可替代的作用。研究利用Landsat 系列遥感影像,集成面向对象和决策树分类方法对遥感影像进行解译,得到1980~2018年5个时期朝鲜半岛西海岸湿地分布数据集,对朝鲜半岛西海岸滨海湿地变化特征进行解析,并对比分析朝鲜和韩国不同体制和发展水平差异下的湿地演变驱动因素,以期为环黄海滨海湿地生态系统管理和可持续发展提供科学参考。研究结果表明：朝鲜半岛西海岸主要湿地类型为自然湿地,占研究区总面积的41.1%,以滩涂为主;近40 a间朝鲜半岛西海岸自然湿地面积呈减少趋势,损失1094.4 km²;人工湿地面积呈快速增加趋势,相对增加45.1%;受国家体制、政治、人口和经济等影响差异,朝鲜自然湿地多转化为耕地,而韩国自然湿地多转化为人工表面;人类活动对湿地的直接占用是该地区湿地损失最主要的因素,需加强管控和科学利用海岸带资源。     

1992~2013我国干旱区城市不透水遥感制图与扩张过程分析

城市不透水地表作为城市建成区的重要环境指标和物理参数,在城市管理规划、环境评估、灾害预测、城市热岛以及气候变化等领域具有重要价值。及时准确地获取区域尺度城市不透水地表信息,对于城市发展综合规划、科学研究等具有重要意义。以DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）为主要数据,通过构建植被调节型不透水指数（Vegetation-Adjusted Impervious Surface Index, VAISI）和非线性机器学习模型支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）,完成了1992~2013年我国干旱区主要城市不透水面的22期遥感制图与变化过程聚类分析。研究结果表明：近20 a来我国干旱区城市不透水面总体上扩张幅度较大;时间变化过程上呈现显著扩张的趋势,且这一扩张在过程在2000年前后出现了提速;空间上,干旱区城市扩展的区域异质性显著,各城市不透水面扩张速度不均衡,不同等级规模城市扩张的速度差异明显。结合城市扩张动态度和城市面积聚类分析,我国干旱区主要城市的扩张过程可分为：高速扩张型、快速扩张型、中速扩张型和低速扩张型。     

1980~2019年北疆积雪时空变化与气候和植被的关系

利用1980~2019年中国长时间序列的AVHRR逐日无云积雪面积产品和气象站实测雪深资料计算积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪期、雪深等积雪物候参数,研究积雪物候的时空分布变化,同时结合ECMWF-ERA5再分析资料和GIMMS NDVI3g数据集分别提取气象因子（气温、降水）和植被因子（返青期、枯黄期、生长期）,探究北疆积雪物候变化对气象因子和植被因子的响应。结果表明：北疆近40 a间的平均积雪日数为81.62 d/a,73%的区域为稳定积雪区,积雪初日在11月、终日在3月,积雪期为每年11月初至次年3月底4月初;空间上呈现不均匀分布,其中阿勒泰山地区、天山地区、大部分塔城盆地和额尔齐斯谷地区为主要积雪区,1980~2019年间北疆积雪覆盖面积比例、积雪日数和积雪期逐年降低,积雪初日基本没变,但积雪终日显著提前;ECMWF-ERA5再分析资料表明1980~2019年北疆积雪期降水量无明显变化,但积雪覆盖面积比例显著降低,说明降雪区雪深可能增加,这与北疆气象站实测雪深逐渐增加结果相吻合;平均气温与积雪期积雪覆盖面积比例、积雪日数、积雪期长度相关性较大,呈现显著负相关,积雪期降水量与积雪物候参数呈现正相关;积雪物候及其气候效应引起北疆自然植被返青期显著提前,植被生长期延长的特征。     

2001~2018年三江源地表水动态变化及驱动力分析

当前很多研究利用遥感影像关注地表水动态变化情况,但不同算法得到的变化情况尚待进一步分析。基于GEE平台,以三江源为例,利用JRC全球地表水产品对三江源2001~2018年的地表水体面积进行动态变化分析,并结合大气再分析产品ERA5和PERSIANN-CDR进行驱动力分析。结果表明：2001~2018年期间,三江源常年性水体面积从6 403.61 km²增加至7 473.09 km²,主要增加部分分布于长江源区;三江源常年性水体面积变化和年降水量有显著正相关关系,常年性水体面积变化和气温没有显著相关关系;卓乃湖自2011年起溃坝,引起自身萎缩,导致其下游的盐湖扩张严重,有溃坝的风险。