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基于PRISM的山地环境大气湿度的空间插值被引量：3: 2016年; 基于PRISM方法设计开发了山地大气湿度空间插值模型,选取北京西部山区作为试验区域,利用气象科学数据共享平台上36个台站资料和1∶25万DEM数据生成年、月、日3个时间尺度下大气相对湿度的栅格信息.采取站点交叉验证的方式对插值结果进行精度评估,并与反距离加权、克里金等其他空间插值方法的插值精度进行比较.结果表明:基于PRISM模型的大气湿度空间插值模型适合模拟北方山地的大气湿度分布场,年平均相对湿度和月平均相对湿度的插值精度比较高;与考虑空间距离或者空间距离结合海拔的其他插值方法相比,该模型插值精度有了较大提高.; 蒋育昊刘鹏举夏智武贾道祥闫明; 关键词：空间插值 PRISM

北京九龙山自然保护区典型林分枯落物水文效应研究被引量：6: 2013年; 在北京九龙山自然保护区内选取有代表性的4种林分类型,测定各林分枯落物的蓄积量,采用室内浸泡法对其水文效应进行研究,旨在为该区森林植被枯落物生态水文功能评价提供一定的参考。结果表明:(1)4种林分枯落物层蓄积量大小依次为:黄栌油松混交林(29.65t/hm2)>黄栌纯林(22.78t/hm2)>黄栌侧柏混交林(16.87t/hm2)>侧柏纯林(12.17t/hm2);(2)同一浸水时间下黄栌油松混交林的枯落物持水量最大,黄栌纯林、黄栌侧柏混交林次之,侧柏纯林最小,枯落物层的持水量与浸泡时间为对数函数关系,持水量历时过程呈现出迅速吸水、缓慢吸水、逐渐饱和、饱和4个阶段;(3)4种林分枯落物层的吸水速率与浸水时间为幂函数关系,其过程可分为迅速下降、缓慢下降、趋于稳定的3个阶段。; 高开通胡淑萍刘鹏举唐小明; 关键词：水文效应枯落物持水率吸水速率

北京九龙山自然保护区植物群落物种多样性分析被引量：7: 2013年; 在样地调查的基础上,采用Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Margalef指数和Pielou指数对北京九龙山自然保护区植物群落的多样性进行评价,并采用灰色关联法分析了物种多样性的影响因素。结果表明:(1)研究区建群种为黄栌和侧柏,灌木层均以荆条为主,草本层多分布披针叶苔草、求米草、线叶猪秧秧、北京隐子草等;(2)群落总体多样性显示,样地3的Simpson指数和Shannon-Wiener指数最大,样地7的Margalef指数最高,样地5的Pielou指数最大;(3)群落多样性指数受环境因子影响显著,其中Simpson指数、Shannon-Wiener指数和Margalef指数受坡向影响最大,Pielou指数受坡度影响明显。; 胡淑萍刘鹏举高开通唐小明; 关键词：植物群落物种多样性灰色关联分析

山地环境日气温PRISM空间插值研究被引量：10: 2016年; 山地环境气象因子空间分布是生态环境过程模拟的基础,对于提高生态环境保护管理水平具有重要意义。本文基于坡面回归插值模型(PRISM)原理,综合考虑海拔、坡向等影响因子,设计开发了山地日气温插值模型。以北京西部山地自动气象站数据与DEM数据为基础,采用交叉验证法对该模型插值有效性进行检验,并与常用的反距离权重(IDW)插值、克里金(Kriging)插值、样条(Spline)函数插值的结果进行比较。研究表明,无论日平均气温,还是日最高气温、日最低气温,本文提出的插值模型的预测结果均优于其他方法。; 夏智武刘鹏举陈增威蒋育昊; 关键词：空间插值山地 PRISM DEM 气温

森林资源小班火险天气等级预报方法研究被引量：8: 2013年; 森林火灾是危害森林健康的主要灾害之一,准确预测森林火险对做好森林火灾预防工作具有重要意义。针对我国森林火险预报缺乏小尺度预报的问题,以MTCLIM模型、WindNinja软件为基础,通过研究森林资源小班气象因子的计算与生成技术,设计并开发了火险天气等级预报模块,实现了森林资源小班火险天气等级的快速预报。试验分析表明,该方法具有易于实现、通用性好等优点,能够及时反映森林资源小班火险天气等级的时空变化,对于提高森林火灾的预防、扑救工作具有良好的指导和参考意义。; 高开通刘鹏举唐小明; 关键词：火险预报

站点密度对复杂地形PRISM月降雨空间插值精度的影响被引量：6: 2017年; 【目的】利用降雨和高程与坡向等地形因子之间关系,分析站点密度对于坡面回归方程模型(PRISM)插值精度的影响,探究该模型的适用范围。【方法】以北京西北山区为例,基于研究区数字高程模型(DEM)、山地自动气象站点数据和降雨数据计算插值结果,采用反距离加权法(IDW)、克里金法(Kriging)和样条函数法(Spline)等插值方法,以及交叉验证和实测数据验证等方法进行数据对比,分析站点密度对插值结果的影响。【结果】当站点密度从0.55×10^(-2)个/km^2降低到0.18×10^(-2)个/km^2时,各种插值方法的插值精度均随站点密度的减少而降低,PRISM模型的变化程度最大,Spline的变化程度最小;同时当站点密度逐渐降低至0.18×10^(-2)个/km^2时,PRISM模型的插值误差超越Kriging和IDW,但仍在Spline之上。【结论】当站点密度较低时,PRISM模型优势不明显,建议使用IDW和Kriging。; 蒋育昊刘鹏举夏智武许等平张英凯; 关键词：降雨空间插值

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国家高技术研究发展计划(2012AA102001-2)