2023届硕士生顺利通过学位论文答辩
科技
科学
2023-05-26 11:06
江苏
2023年5月24日，高分辨率遥感实验室四位硕士研究生吴悠绿、董元彪、王华东和栾文博同学顺利通过硕士学位论文答辩。吴悠绿的学位论文题目为《泛北极1982−2015年积雪变化对植被返青期的影响》。积雪变化的植被生态效应研究可降低区域碳源汇预测的不确定性，对北极生态环境改善和气候变化应对具有重要意义。论文基于GlobSnow雪水当量数据和GIMMS NDVI3g植被指数数据，结合气象、土壤和土地覆盖资料，利用Theil-Sen中值估计、MMK显著性检验、偏相关分析等方法，分析了泛北极地区1982−2015年积雪与植被返青期时空变化，探究了积雪变化对植被返青期的影响大小，明确了不同条件下积雪对植被返青期的作用格局；通过构建包含直接和间接效应的路径分析模型，揭示了积雪对植被春季物候的作用机制。部分相关成果已发表于Journal of Geophysical Research: Biogeosciences。董元彪的学位论文题目为《泛北极1979–2100年冰路潜力区时空变化及其影响》。北极变暖具有放大效应，北极冰路的变化及其影响研究对气候变化应对具有重要意义。论文综合考虑影响冰路潜力区的积雪、地表气温、冻土等因子，系统地建立泛北极冰路潜力区评估模型，定量评估了冰路潜力值；利用多源遥感和模式数据，探究了泛北极1979–2100年冰路潜力区的时空变化，并通过归因分析解释了引起冰路潜力区变化的原因；利用栅格成本距离可达性计算方法，量化了冰路潜力区变化对泛北极陆地通行的影响。部分相关成果已发表于Environmental Research Letters。王华东的学位论文题目为《中国区域1980–2018年逐日积雪密度分布制图》。积雪密度的时空分布是极其稀缺的数据资源，对水资源管理、积雪灾害预警和气候变化研究等具有重要意义。论文针对积雪密度时空异质性特点和与众多影响因素的弱相关且呈非线性关系等问题，整合地面观测、卫星遥感和再分析资料等多源数据优势，集成时空特征和机器学习算法，构建时空加权神经网络插值模型和时空随机森林预测模型，实现了中国区域1980–2018年25 km分辨率逐日积雪密度分布制图；阐明了中国区域积雪密度时空分布格局，并验证了积雪密度时空分布数据对雪水当量产品优化的应用能力。部分相关成果已发表于The Cryosphere和International Journal of Climatology。栾文博的学位论文题目为《亚洲高山区1981–2021年逐日积雪面积比例制图》。积雪面积是监测积雪时空分布的基础参数，对水资源管理和气候变化研究等具有重要意义。针对现有积雪面积制图算法拟合能力弱和现有积雪面积数据时序短、空间分辨率低的问题，提出了用于MODIS积雪面积比例制图的SNOWNET网络模型和用于AVHRR积雪面积比例制图的DS-SNOWNET网络模型，有效提升了积雪面积比例制图算法的精度；制备了亚洲高山区1981–2021年500m分辨率积雪面积比例数据，提升了积雪面积数据的空间分辨率、时序长度和精度。部分相关成果已发表于IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing。![]()
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