我国男性青年体格状况的空间分布特征

目的:研究我国男青年体格指标的空间分布特征。方法:利用第三次全国应征青年体质调研数据,在ArcGIS8.1软件支持下,建立我国男青年体格指标的地理信息系统,并以此为基础采用空间局部内插分析,建立我国男青年体格指标空间分布图,以交叉评价指标为依据选择无偏最优的空间分布图。结果:分布图显示我国男青年身高、体重、胸围、Vervaeck指数分布趋势基本一致,总体上有从北向南逐渐减小或降低的趋势。除鄂尔多斯高原以外,东北、华北、西北北部以及华东地区东部的男青年的身高较高。东北、华北以及华东地区东部一带男青年的体型较粗壮;青藏高原、西南地区中部、陕西南部男青年体形较细长。结论:我国男青年体格存在明显的空间分布差异,应进一步研究不同地区不同的地理环境、气候、经济等对青少年体格状况的影响。     

长白山低山区森林土壤有机碳及养分空间异质性

以吉林延边汪清林业局金仓林场境内森林土壤为对象,采用多元线性回归方法和地统计学回归克里格方法,研究了土壤有机碳及养分的垂直分布规律,预测了其空间分布,并对预测结果进行插值.结果表明: 0～60 cm深度土壤有机碳密度为(16.14±4.58) kg·m^-2.随土壤深度增加,土壤有机碳含量、有机碳密度以及土壤全N、全P、全K、有效P及速效K含量都呈减小趋势,其中不同土层间土壤有机碳含量、有机碳密度差异显著(P<0.01).0～60 cm土层土壤有机碳含量和碳密度的拟合方程中,地形因子中高程和坡向余弦值是最优的拟合因子,方程的决定系数分别为0.34和0.39(P<0.01).0～20和0～60 cm土层的半方差函数模型分别为高斯模型和指数模型,利用回归克里格插值方法得到土壤有机碳的空间分布图.与普通克里格法相比,回归克里格法的空间预测精度改进了18%～58%.利用回归克里格插值方法预测了土壤全N的空间分布特征.     

降水空间插值技术的研究进展

降水的空间分布信息在水资源管理、灾害预测预警和区域可持续发展研究等方面的地位已越来越重要。然而,空间降水插值却一直是个难题,影响降水的因素很多,如经度、纬度、高程、坡度、坡向、离水体的距离等,建立一个通用的降水插值模型几乎是不可能的。空间降水插值方法很多,优缺点和适用性不同。总体上,降水的空间插值方法有3类：整体插值法（趋势面法和多元回归法等）、局部插值法（泰森多边形法、反距离加权法、克里金插值法和样条法）和混合插值法（整体插值法和局部插值法的综合）。近年来,随着应用数学和人工神经网络技术的发展,很多新方法如BP网络、径向基函数网络等逐渐应用到降水插值中。另外,研究区域和时间尺度的不同决定了所选用的插值方法及模型不同;即使是同一种插值方法,应用于不同的研究区域,所取得的结果也不同。因此,应根据具体的研究区域的自然地理特征,选择不同的插值方法建立不同的插值模型。在各种插值方法中,兼具其它插值方法优点的混合插值法有利于提高降水插值的精度,是未来降水插值研究的一个发展方向。     

中国种子植物物种多样性的大尺度分布格局及其气候解释

物种多样性分布格局的研究对于生物多样性的保护具有重要意义.为了解中国种子植物物种多样性的空间分布格局,本研究利用大尺度的物种分布数据,结合GIS和统计分析方法,探讨了中国种子植物物种多样性的大尺度分布格局及其与气候的关系.结果表明,中国种子植物的物种丰富度和物种密度存在较大的空间变异.从南到北,物种密度呈显著递减趋势,而物种丰富度的递减趋势不够明显.面积、年平均温度、年平均降水量和无霜期对物种丰富度、物种密度分布格局均无显著影响.温度年较差、最冷月均温、年平均温度和年平均降水量的空间分异对物种丰富度的分布格局均有显著影响;温度年较差、最冷月均温和单位面积的年平均温度、年平均降水量的空间分异均显著影响物种密度的分布格局.温度年较差在一定程度上决定了物种丰富度与物种密度的总体分布格局,而年平均温度以及单位面积的年平均温度空间分异对上述格局的解释率则相对较低.在大尺度的物种多样性格局及其气候解释的相关研究中,气候因子的空间变异和季节性分异相对表示气候总体水平的年平均温度和年平均降水量而言,可能更值得关注.     

多年平均降水资源空间变化模拟方法的研究

区域多年平均降水量的研究是集水农业工程规划的基础,也是有限的降水资源合理利用和配置的依据。研究利用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ地理信息系统,建立了研究区的栅格数字高程模型（ＤＥＭ）及近３０年的年均降水量空间数据库;采用９种算法（距离权重法、趋势面法、样条函数法、普通Ｋｒｉｇｉｎｇ法、通用Ｋｒｉｇｉｎｇ方法１、通用Ｋｒｉｇｉｎｇ方法２、泰森多边形法、多元回归法和综合方法）,计算并比较分析了研究区多年平均降水量的     

海洋浮游植物丰度的空间插值优化

在探索性空间数据分析(Exploratory spatial data analysis)和数据转化的基础上,利用反距离加权(Inverse distance weighting,IDW)、径向基函数(Radial basis functions,RBF)、普通克里格(Ordinary Kriging,OK),3种插值方法,对2003年8月获得的珠江口浮游植物丰度数据进行插值运算,并对插值准确度进行交叉验证。结果显示,珠江口浮游植物丰度数据具有离散性大、存在极大和极小值、呈正偏分布等特点。而对数转化能大大减小数据的离散性和不对称性,有效消除插值结果图中各类插值噪音。交叉验证显示,插值精确度OK最高,RBF次之,IDW最低。观察插值结果等值面图,发现3种方法均能较客观地模拟出浮游植物丰度的总体分布趋势,在对局部趋势的模拟上,OK的表现最好。综合评定,OK为最适合珠江口浮游植物丰度数据的插值方法。半变异模型的选择对OK的插值结果影响不明显。在四种半变异模型中,圆形模型的拟合效果最好。     

东亚地区植被气候类型在温度、降水量坐标中的表达

本文利用东亚地区国家的气候和植被资料,根据温暖指数和年平均气温,湿润指数和年平均降水量的关系,建立了在年平均气温和年平均降水量两坐标轴上刻划东亚地区植被分布格局的方法,结果表明,此方法比较准确地反映了东亚地区植被气候类型的实际分布,利用此方法可以由温度和降水量因子容易地预测东亚任一地区自然或潜在的植被气候类型。     

中国棉花纤维品质和气候因子的空间分布特征

利用地理信息系统(GIS)对全国主产棉区82个县(市)2005-2011年棉花纤维品质及1981-2010年的逐日平均气象数据进行空间插值处理,建立了基于GIS的全国主产棉区主要棉花纤维品质指标的空间信息系统,并分析了全国棉花纤维品质的区域分布及其与各生态区气候因子空间分布的相关性.结果表明:日照充足、降水量小、平均相对湿度较低的西北内陆棉区(如新疆)是我国优质棉生产区域,其棉纤维长度、马克隆值、品级等品质指标均居国内各棉区首位;长江和黄河流域两大棉区的棉花纤维比强度值较高,其中,长江流域棉区的棉花纤维长度值和比强度值均大于黄河棉区;黄河棉区的马克隆值和感官品级高于长江棉区.棉花品种指标与各生态区气候因子(温度、光照、降水、湿度)有较好的相关性.     

利用辅助变量对污染土壤锌分布的克里格估值

采用协同克里格及与回归相结合的克里格方法,以36个下层(10～20 cm)土壤锌数据为目标变量、另36个下层土壤锌数据为校验数据、72个上层(0～10 cm)土壤锌为辅助变量,对沈阳市南郊某有色金属加工厂附近农田0.1 mol·L^-1 HCl浸提态土壤锌进行插值分析,并对这两种利用辅助变量的克里格方法在土壤锌空间分布研究中的适用性进行评价.结果表明,与回归相结合的克里格的估值效果明显优于协同克里格及普通克里格法.结合回归模型的变异函数理论模型决定系数较大、残差较小,估值精度比普通克里格法提高4%,且基于回归克里格的土壤锌分布图与利用72个样点普通克里格插值图具有高度的相似性.而协同克里格与普通克里格相比未表现出明显优势.借助辅助变量,采用基于回归模型的克里格方法是进行土壤重金属空间分布估值的一种有效方法.     

近51年来三江源区降水变化的空间差异

利用1960—2010年三江源区12个气象站的降水资料,通过气候线性趋势分析、5年滑动平均、IDW插值法、Morlet小波分析和R/S分析法对该区降水量的时空变化特征进行了分析,并探讨了降水量变化趋势。结果表明:三江源区1960—2010年降水量总体呈现增加趋势,具体表现为20世纪60、70和90年代降水量偏低,80年代明显偏高,2000年以后显著增多;从季节变化来看,春季、夏季和冬季降水量均呈增加趋势,尤其春季增加显著,而秋季降水量呈减少趋势,不同流域的季节变化趋势不尽相同;空间变化上,三江源区绝大部分地区的降水量呈增加趋势,表现为北高南低,东西差异明显,同时不同季节的空间变化存在差异;不同流域降水量在一定的时间序列中存在不同周期变化;三江源区年降水量和各季节降水量的未来变化趋势与过去基本一致,但各流域降水的持续性强度有所不同。     

河北省年均降水量插值方法比较

以河北省及临近区域120个气象观测站点1971～2000年均降水量数据为基础,选择其中的40个作为检验站点,其余站点分别取80、40、20个作为插值站点,采用局部插值、整体插值、多元线性回归、综合模拟等多种插值模型讨论了降水空间插值问题,主要结论如下:插值站点数、模型类型、模型参数都会影响插值精度.局部插值模型相对误差最小值出现在Spline、IDW模型中,其次为Kridging模型,而整体模型Trend、多元线性回归模型误差均较大,但综合了局部插值模型和统计模型的综合模型一定程度上能改善插值精度及误差分布.河北省80和40个站点的最优插值模型为综合模型,20个站点的最优插值模型为IDW2.     

Temporal-spatial variation and the influence factors of precipitation in Sichuan Province, China

Precipitation is a key factor in the water cycle.At the same time,precipitation is the focus of study in meteorology and climatology,ecological environmental assessment,non-point source pollution and so on.Understanding the temporal-spatial variation and the corresponding factors of precipitation has become the object of hydrology and environmentology.Based on the annual precipitation data,we analyzed the spatial distribution of precipitation in Sichuan Province in China as well as the temporal-spatial variation and the corresponding influence factors involved.The results show that the amount of precipitation was abundant,but the spatial distribution was not consistent with it and the amount of precipitation gradually declined from the south-east to the north-west in Sichuan Province,China.Moreover,the spatial distribution was different throughout the years.The result of correlation analysis indicated that elevation,temperature and air pressure were three key factors affecting the amount and distribution of precipitation,and the correlation coefficients were -0.56,0.38 and 0.45 respectively.Notably,the relationship between the slope of topography and precipitation were significantly negative and the average correlation coefficient was -0.28.     

Temporal-spatial variation and the influence factors of precipitation in Sichuan Province, China

Precipitation is a key factor in the water cycle. At the same time, precipitation is the focus of study in meteorology and climatology, ecological environmental assessment, non-point source pollution and so on. Understanding the temporal-spatial variation and the corresponding factors of precipitation has become the object of hydrology and environmentology. Based on the annual precipitation data, we analyzed the spatial distribution of precipitation in Sichuan Province in China as well as the temporal-spatial variation and the corresponding influence factors involved. The results show that the amount of precipitation was abundant, but the spatial distribution was not consistent with it and the amount of precipitation gradually declined from the south-east to the north-west in Sichuan Province, China. Moreover, the spatial distribution was different throughout the years. The result of correlation analysis indicated that elevation, temperature and air pressure were three key factors affecting the amount and distribution of precipitation, and the correlation coefficients were −0.56, 0.38 and 0.45 respectively. Notably, the relationship between the slope of topography and precipitation were significantly negative and the average correlation coefficient was −0.28.     

基于信息熵的我国日降水量随机性和时空差异性

我国日降水过程呈现明显的随机性与时空差异性,如何准确认识其时空变化规律对洪涝灾害防治等实际工作的影响具有重要意义.本文基于1961—2013年全国520个气象站点的日降水数据,选用信息熵指标研究我国日降水量的随机性.结果表明:研究期间,我国东南地区日降水量的随机性大于西北地区,且不同等级日降水量随机性的空间分布存在差异,小雨(降雨量0.1~10 mm,P_0)等级日降水量随机性较大,差异不明显,中雨(10~25 mm,P₁₀)、大雨(25~50 mm,P₂₅)等级日降水量随机性最大,差异明显,暴雨及以上(≥50 mm,P₅₀)等级日降水量随机性最小,差异最明显.整体上,日降水的信息熵值呈上升趋势,表明全球气候变化下我国大部分地区日降水量的随机性增大,尤其表现为极端暴雨发生的频次明显增大.日降水信息熵的空间分布及其变化趋势可以很好地综合反映我国日降水量随机性的空间分布格局,可为洪涝灾害防治、农业规划布局、生态环境规划等提供科学依据.     

On the Applicability of Temperature and Precipitation Data from CMIP3 for China

Global Circulation Models (GCMs) contributed to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fourth Assessment Report (AR4) and are widely used in global change research. This paper assesses the performance of the AR4 GCMs in simulating precipitation and temperature in China from 1960 to 1999 by comparison with observed data, using system bias (B), root-mean-square error (RMSE), Pearson correlation coefficient (R) and Nash-Sutcliffe model efficiency (E) metrics. Probability density functions (PDFs) are also fitted to the outputs of each model. It is shown that the performance of each GCM varies to different degrees across China. Based on the skill score derived from the four metrics, it is suggested that GCM 15 (ipsl_cm4) and GCM 3 (cccma_cgcm_t63) provide the best representations of temperature and precipitation, respectively, in terms of spatial distribution and trend over 10 years. The results also indicate that users should apply carefully the results of annual precipitation and annual temperature generated by AR4 GCMs in China due to poor performance. At a finer scale, the four metrics are also used to obtain best fit scores for ten river basins covering mainland China. Further research is proposed to improve the simulation accuracy of the AR4 GCMs regarding China.     

基于时空数据挖掘技术的华东区域暴雨时空特征

基于TRMM 3B42降雨数据,构建5个年尺度的时间序列参数,结合数据挖掘和GIS空间分析技术,分析2003—2015年中国华东区域暴雨时空特征.结果表明: 2003—2015年,研究区年降水量与年暴雨降水量空间分布较为相似,年降水总量呈略微上升的趋势,年暴雨降水比例的时间波动较显著;暴雨降水空间分布在南北方向的差异性明显强于东西方向;年暴雨频次的时间波动较小但空间差异显著;年暴雨降水呈现向北偏移的趋势;5个变量的变化趋势均表现出较强的空间差异性,且大部分像元呈不显著的增加(或减少)趋势.     

东北地区近50年来极端降水和干燥事件时空演变特征

利用东北地区93个国家常规气象观测站1951~2002年逐日降水资料,分析了东北地区的暴雨、严重干燥事件等极端降水事件的时空演变特征,从极端降水事件发生频率和强度变化的角度解释旱涝灾害加剧的原因。结果表明,近52年来,小雨事件发生频次显著减少;暴雨发生频次变化不大,但强度增强;严重干燥事件显著增加;严重湿润事件显著下降。因此,在东北地区降水总量具有减少趋势的背景下,降水事件还有向极端化发展的倾向,降水分布变得更不均匀,从而可能引起更多、更强的旱涝灾害,尤其是旱灾,从而对东北地区的生态环境,尤其是农业生产带来不利的影响,这应引起重视。     

我国国家级自然保护区主要外来入侵植物分布格局及成因

自然保护区在生物多样性保护中起着关键作用,然而也面临外来物种入侵等诸多压力。基于72个已调查国家级自然保护区外来入侵植物数据,重点分析生态环境部发布的四批外来入侵物种名单中已有分布的35种外来入侵植物分布格局及其影响因素。研究发现72个国家级自然保护区平均记录有（7.78±0.47）种外来入侵植物,MaxEnt模型预测结果表明98.69%的国家级自然保护区面临外来植物入侵风险。低纬度地区（8.07±0.73）和中纬度地区（9.64±0.56）国家级自然保护区外来入侵植物数量显著高于高纬度地区（4.53±0.88）,且不同类型国家级自然保护区外来入侵植物差异不显著。温度和降雨量是影响外来入侵植物在自然保护区分布的关键因素,且影响不同生活型外来入侵植物分布格局的关键因素不同：温度对一年生草本、藤本和灌木的分布解释量极为显著,保护区建立时间、温度、降雨量和海拔共同影响多年生草本植物在国家级自然保护区的分布。研究结果表明国家级自然保护区外来入侵植物调查与监测还存在很大的空白,未来需要进一步加强自然保护区外来入侵植物研究,并提升外来入侵植物的监管能力。     

1983～1992年中国陆地NDVI变化的气候因子驱动分析

利用1983－1992年NOAA／AVHRR逐月的归一化植被指数（NDVI）资料和中国国家气象局全国160个基本标准气象站的月均温和降雨数据,探讨气温,降水对中国植NDVI动态变化驱动作用。首先计算了NDVI与气温,降水偏相关和复相关系数,研究了中国植被NDVI变化的气候因子驱动的区域分异规律,并据此,对中国植被NDVI变化的气候因子驱动进行了分区,共分出4个一级区,6个二级区和14个三级区,进一步表明了中国植被NDVI变化气候因子驱动的区域差异。     

2000—2020年华北地区植被固碳能力时空变化特征及其气象影响分析

净生态系统生产力(NEP)是估算植被生态系统碳源/汇的重要指标,开展区域NEP时空变化特征分析,对科学评估植被生态系统固碳能力及其气候变化应对措施具有重要意义。研究基于土壤呼吸模型和TEC模型,利用2000—2020年气象数据和遥感数据,采用线性趋势分析、Hurst指数和相关分析等统计方法,对华北地区固碳能力时空变化特征、影响因素及其未来变化趋势进行分析。结果表明：2000—2020年,华北地区年均NEP为228.8 gC/m²,在空间分布上呈现从西北向东南逐步递增的趋势,总体上表现为净固碳。从变化趋势来看,华北地区生态系统的固碳能力总体呈增加趋势,分布面积占比达到88.8%,达到显著增加趋势的面积比例为54.5%(P<0.05),其中河北北部、北京北部、山西西北部、山东西部等地NEP每年每平方米增加9.0 gC以上。华北大部地区NEP年际波动较小,有79.6%的区域多处于较高稳定、高稳定的等级。从变化趋势来看,华北地区有84.9%区域NEP具有强持续性,且NEP未来仍将持续增加的区域面积占比达到51.4%。华北地区NEP的空间分布和年际变化主要受降水的影响...