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土地科学与空间规划学院3名硕士研究生2022年相继发表3篇SCI一区论文

2022年11月01日 07:40  点击:[]


土地科学与空间规划学院尚国琲教授主持建设的河北地质大学“河北省农业干旱遥感监测国际联合研究中心”2020年12月被河北省科技厅批准为“河北省国际科技合作基地”,近2年来基地与西班牙瓦伦西亚大学、法国斯特拉斯堡大学及国内科研院所通力合作,努力克服疫情影响联合攻关,取得了一系列高水平科研成果,硕士研究生培养也取得了喜人佳绩。2022年土地学院的2019级硕士研究生马雪晴、闫秋宇与2020级硕士研究生张永蓉3位同学相继以河北地质大学为第一单位和第一作者发表了3篇SCI一区高水平论文,为学校硕士研究生高质量培养提供了经验。

1.马雪晴同学的论文“Prediction of vegetation phenology with atmosphericreanalysis over semiarid grasslands in Inner Mongolia”发表在环境科学一区期刊《Science of the total environment 》(IF=7.883)上,论文从长时序的归一化植被指数(NDVI)中,预测了内蒙古半干旱草原地区32年的植被生长季开始期(SOS)以及植被生长峰值(POS),并建立了广义相加模型(GAM),探索了其与气温、降水、太阳辐射及风速等大气变量之间的响应关系。

 

该研究表明了土壤水分和降水与植被生长季开始期(SOS)呈线性相关,而其他变量与SOS呈非线性相关。同时,土壤水分、风速和太阳辐射被发现与植被生长峰值(POS)呈正相关,而其他变量与POS呈显著负相关关系。此外,研究还发现了前一年的大气变量对下一年的SOS产生了63%-85%的贡献度,而当年4-6月的大气变量均值对SOS产生了70-85%的贡献。通过建立GAM模型预测得到的SOS与POS与从卫星数据集中获取的值有明显的一致性,均方根误差约为3-5天。

 

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0048969721075409

2.闫秋宇同学的论文“A method for estimating spatially continuous soil moisture from the synergistic use of geostationary and polar-orbit satellite data”发表在地球科学领域一区Top期刊《Journal of Hydrology》(IF=5.665)上。该研究首次将国产风云系列卫星数据用于“逐像元”特征空间模型,探索了利用静止卫星像元观测时间一致的优势提升区域内土壤水分反演结果的可比性的问题,最终以我国内蒙古地区为例,从时间尺度聚合的角度获取了该地区时空连续的土壤水分。

该研究协同使用中国风云(FY)地球静止卫星FY-4A和极轨卫星FY-3D的数据,基于“逐像元”特征空间方法,获取了内蒙古地区整个研究区内几乎全空间覆盖的半月尺度土壤水分数据集。以中国气象局陆地数据同化系统土壤水分产品(CLDAS-SM)和主被动微波土壤水分产品(SMAP)为参考,对研究区的两种主要土地覆盖类型(草地和农田)的FY土壤水分反演结果进行了初步评估。结果表明,FY土壤水分反演结果与参考土壤水分数据的相关系数在0.5~0.8之间。与FY空间分辨率相近的CLDAS产品进行相比,研究获取的土壤水分数据在农田与草地的无偏均方根误差分别为0.062 m3/m3和0.055 m3/m3,显示出较好的精度。

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022169422001652

3.张永蓉同学的论文“Estimation of quasi-full spatial coverage soil moisture with fine resolution in China from the combined use of ERA5-Land reanalysis and TRIMS land surface temperature product”发表在农林科学领域一区Top期刊《Agricultural Water Management》(IF=4.471)上。该研究通过假设相同植被类型与植被指数条件下土壤水分对昼夜温差的调节作用一致,建立了基于再分析数据与空间无缝地表温度数据估算全天候公里级土壤水分的方法,为区域尺度农情监测、水资源管理、以及生态环境研究提供了支撑。

 

该研究基于热惯量理论,在较粗分辨率的再分析数据尺度上建立不同植被覆盖类型(林地、草地、耕地和裸土)和植被指数等级(稀疏、中等密度和稠密)下土壤水分与昼夜温差的关系模型,并将其扩展到公里级分辨率的MODIS尺度。随后,基于两种主被动融合的微波土壤水分产品(CCI与SMOPS)对其进行校正,进而获得最终的覆盖全国的全天候日尺度公里级土壤水分。经地面土壤水分实测数据验证,研究获得的全天候日尺度公里级土壤水分的无偏均方根误差接近0.05 m3/m3。该研究构建了基于已有主流再分析数据与遥感数据获取全天候日尺度公里级土壤水分数据的实用框架,为生产长时序高空间分辨率土壤水分产品奠定了基础。

论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378377422005376

 

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