准确的灌溉耕地位置分布信息是地球系统科学和气候变化等研究领域的基础,它关乎我们国家的粮食安全和水资源安全,对水循环、能量循环研究具有重要的意义.遥感灌溉耕地制图研究主要分为局地研究、区域研究和全球研究三类.目前,基于遥感的灌溉耕地制图研究大多数都集中在局地尺度上,其中,目视解译法和数字图像分类法是在局地尺度研究中最常见的方法;在区域尺度上,最常见的手段是使用中等分辨率的卫星图像进行多时段的时间序列分析,从而实现灌区地图的绘制;当前全球尺度的灌溉位置分布研究工作,由于在数据获取方面受到的的客观限制,使其在灌溉分类结果上存在较大的不确定性.近年来,国际国内出现了一些灌溉产品,由于各种原因,这些灌溉产品存在精度不高、分类不可靠等问题.然而,由于技术的进步,数据融合技术、微波遥感技术及大量其他辅助数据在大区域绘制灌溉地图方面提供了更大的可能性.为此,极有必要系统回顾灌溉耕地识别制图研究的发展历程,总结当前研究的现状及存在的不足,为进一步开展灌溉耕地制图方法研究和提高灌溉识别精度提供参考.

利用2016-2018年广州市394个自动站实况监测数据和粤港澳闪电定位数据,确定广州市短时强降水、大风和雷电3类强对流事件的识别方法,并选取表征强对流过程强度、范围、持续时间的影响评估单项指标;参考相关系数法并结合广州实际确定各个评估指标的权重,并计算每一个强对流过程的短时强降水影响指数、大风影响指数、雷电影响指数以及风雨雷综合影响指数;再利用百分位法确定广州市强对流过程综合影响程度等级划分标准,最终构建广州市强对流过程综合影响的定量评估模型.该模型可实现分级分类评判广州市强对流的影响程度.

选取广东省53个国家基本站,对2019年10月-2020年3月Grapes_1 km模式输出的10 m风场进行检验,发现Grapes_1 km预报与实况整体趋势较一致,但预报10 m风极大值的峰值略有提前;相关性检验方面,相关性比较好的地区是湛江沿海地区、江门沿海、汕头沿海,相关性较差的地区分别是茂名沿海、云浮地区、汕尾沿海;预报命中率随着风速的加大呈明显下降的趋势,且沿海站点的命中率略好于内陆站点;随着风速的增大,预报值相对实况有偏小的趋势.