陈志军[1]2004年在《基于起伏地形下重庆地区的天文辐射、气温分布研究》文中进行了进一步梳理本文用重庆地区34个气象观测站1971-2000年30年月平均气温资料，全国部份日射站资料，以及重庆地区1：25万DEM数据，对重庆地区山地辐射和气温空间分布进行研究。 在重庆地区天文辐射空间分布研究中，根据太阳光线与实际地形之间的几何关系，利用DEM数据，在充分考虑山地坡度、坡向和遮蔽等影响的基础上，建立了起伏地形下天文辐射分布式估算模型。计算了重庆地区的天文辐射分布。结果表明：天文辐射的空间分布状况受地形影响极大，地形对天文辐射的再分配起着决定性的作用。 在气温分布的研究中认识到拔海高度和地形是气温空间分布的主要影响因子。气温随着海拔的升高而递减；地形对气温空间分布的影响主要是通过对辐射分布的影响而起作用。研究发现，在时间尺度上，单站点订正到海平面的气温与天文辐射、总辐射和直接辐射都有良好的相关性；在同一时段内的空间尺度上，多站点订正到海平面的气温与天文辐射有较好的相关性。把天文辐射因素引入气温的空间分布的推算，可以兼顾大、中、小尺度影响气温分布的机理，更好的反映气温分布的细部特征，特别可以反映遮蔽对气温分布的影响。这在高分辨率的气象要素推算过程中有着重要的价值。文章使用高程、天文辐射的气温分布估算模型推算了重庆地区的气温分布状况。结果显示：高程的空间分布基本上奠定了气温空间分布的基本状况。但是，仅仅考虑高程对气温的影响是不够的，加入天文辐射的空间估算模型可以更好的反映地形因素对局部小气候的影响。 为了验证该模型推算结果的有效性，文章采用独立于气象站的气象哨考察资料进行了验证，结果表明推算值和观测值之间的误差是符合要求的。最后，文章在辐射、高程模型推算结果与距离平方反比法的插值结果的分析比较中发现：和一般的插值法相比，在地形复杂地区该模型具有更好的适用性。
高庆龙[2]2011年在《基于空间分布的建筑节能气象参数研究》文中认为“建筑是气候的过滤器”,担任着把室外气候调节到人体所适宜微气候的任务。气候是影响建筑能耗大小的最主要因素之一,对于相同的建筑,室外气候与室内微气候差别愈大建筑能耗愈高。我国地域广阔、地形起伏、气候复杂多变、气象站点稀疏且分布不均,现有气象站点的气象数据难以满足建筑节能工作需要。特别是在垂直气候分布的地域,此问题表现的尤为突出。本文根据1971-2000年气象参数统计数据,从建筑节能需求出发,本论文运用网格数据方法描述建筑节能用气象参数空间分布,由现有气象台站气象资料去推演无气象站位置建筑节能用气象参数。围绕此问题展开了以下工作:首先,研究了各气候要素空间分布的影响机理,并根据影响机理建立了气象要素空间分布计算模型。包括:利用分离综合法建立了气温空间分布计算模型;通过分析天文辐射与气温之间的函数关系,建立了局地地形对气温空间分布修正模型;根据月日照百分率,建立了全国月太阳总辐射空间分布计算模型;结合数字高程(DEM)数据,建立了考虑地形遮蔽条件下太阳总辐射计算模型。其次,根据建立的计算模型计算了全国逐月平均气温空间分布网格数据、辐射气温空间分布网格数据、地形对直接辐射遮蔽因子的空间分布网格数据、以及太阳辐射空间分布网格数据。并采用交叉验证方法对气温和太阳总辐射空间分布网格数据进行了误差分析和数据检验。再次,系统性提出利用逐月气象参数生成逐日和逐时气象数据的计算方法。该方法根据欲求地点与现有TMY数据气象台站的距离,分别提出了邻近站点修正法和基于概率统计的随机分布计算法。采用该方法利用云量、太阳辐射、气温和空气湿度之间的相互关联性,在各气象数据协调一致基础经过系统计算,整编生成了“类典型气象年”。并选取典型城市,对采用邻近站点修正法和随机分布模型法生成的“类TMY”进行了验证分析。最后,根据本文计算得到的气象参数空间分布数据集,重新绘制了建筑热工设计气候分区图,并与文献中的气候分区图进行对比分析。另外,通过对被动式太阳能建筑集热部件的热平衡方程进行分析,确定了被动式太阳能建筑气候分区指标。并在是否考虑气候要素空间的两种情况下,分别绘制了青藏高原被动式太阳能建筑气候分区图,并进行了对比。结果表明,描述气候要素空间分布的网格数据,可以更真实地反映气候要素在地形起伏变化条件下分布特征。论文对我国的建筑节能用气象参数的空间分布进行了研究,提出了空间化建筑节能气象参数的系统分析方法,并计算得到了系列建筑节能气象参数空间分布网格数据集。达到了推演未知站点建筑节能用气象参数的目的。为较为准确确定建筑节能用气象参数提供了一条新思路。对于建筑能耗分析计算、建筑节能气候区划、建筑的地域性研究以及建筑节能政策的制定具有一定的借鉴意义。
陈志军, 邱新法, 高阳华[3]2005年在《基于DEM和天文辐射的重庆地区气温空间分布研究》文中研究说明气温的空间分布是多种因素综合作用的结果,本文在观测资料的基础上,结合DEM引入天文辐射和高程,模拟了重庆地区的多年月平均气温空间分布。并采用独立于观测站外的气象哨的多年月平均观测资料进行了验证。结果表明:天文辐射、高程的气温分布模拟,能够较好的反映地形遮蔽对气温分布的影响。天文辐射的引入较好的把地形对气温要素的影响进行了量化,对山区气象要素空间分布研究有一定的借鉴作用。
邓杏杏[4]2010年在《基于DEM的气候因子空间模拟及棕榈适宜性评价》文中研究表明本文以云南省红河县为研究样区,以气象观测站点常规观测资料为基础数据,基于DEM,运用地理信息系统(GIS)技术对研究区内气候因子(日照时数、太阳辐射、气温、降雨量)的空间分布进行了研究,并对棕榈种植适宜性进行了评价。主要成果如下：(1)根据DEM的特点和建立方法,建立了研究区红河县的DEM；通过DEM提取了坡度和坡向两个重要的地形因子,坡度和坡向是气候模拟的基础地形因子。(2)通过计算太阳对地运行轨迹,得出不同时间不同经纬度的太阳高度角和太阳方位角,并通过ARCGIS软件结合坡度、坡向地形特征对任意地点的太阳可照时数进行计算和模拟,最后通过日照百分率计算日照时数；利用计算机技术绘制了红河县各个月份的太阳日照时数分布图。模拟结果表明,红河县日照时数地形差异明显,主要规律是山谷小、山脊大,阴坡小、阳坡大。(3)通过计算天文辐射总量,以日照时数的模拟为基础,计算太阳不同时间的直接辐射和散射情况,再结合坡度、坡向地形因子的影响,模拟出各个月份的太阳日辐射量分布,最后计算全年的太阳辐射量；绘制了红河县各个月份太阳日辐射量分布图。模拟结果表明,红河县辐射量分布也表现出明显的地形差异,规律是南坡大、北坡小。(4)利用红河县近年的气象观测站气温和降雨量资料,通过样条函数插值法分别对已有的年平均气温、最低气温和年降雨量进行插值,利用多元回归方程,加入地形因子,太阳辐射因子等建立气温和降雨量的多元回归方程,得到气温和降雨的模拟模型,最后将未解释尽的残差进行样条插值,并将其与模拟模型结果迭加,最后得到气温和降雨量的模拟结果：绘制了红河县年平均气温分布图、最低气温分布图和年降雨量分布图。研究表明,红河县气温和降雨量的分布具有明显的地形差异,气温随高程的增加逐渐降低,阳坡的气温比阴坡的气温高,降雨量从东北向西南呈递增趋势,高程也对降雨量有很大的影响。(5)利用已获得的红河县日照时数、太阳辐射、气温、降雨量各气候要素的空间分布成果,结合海拔高程和坡度等数据,建立了试验样区棕榈适宜性评价因子数据库。并依据一定的指标进行打分与分级,获得了棕榈适宜性评价等级的空间分布图,并与已有的棕榈种植区数据进行对比。研究结果表明,红河县棕榈种植分布评价结果是合理的,其规律：适宜程度从东部西部向中部逐渐降低；最适宜区和适宜区主要分布在东部和西部自然条件较好的区域,中部地区海拔较高,为一般适宜区。利用本研究对气候因子研究模拟的结果,可以用来进行专题分析,具有很强的实用性,为地形复杂地区进行气候资源调查、精细农业、农业区划以及生态环境建设等方面提供重要的依据。既可以节省大量的野外考察工作,又可以提高工作效率和质量。
何志明[5]2013年在《基于分布式模拟的重庆市起伏地形下气温时空演变分析》文中提出气温是气候要素的主要组成部分，有着重要的气候气象学和生态学意义，对区域气候时空演变特征的分析有利于更好地理解全球气候变化，为研究区充分利用气候资源以及建立气候灾害响应机制提供参考。论文结合GIS技术，以综合方法为基础，首先在多元线性回归的基础上建立了传统气温计算模型；然后利用SolarAnalyst及改进的Angtrom-Prescott模型建立了一种新的年及四季分布式太阳辐射计算模型；并在传统气温回归模型的基础上创新性的引入分布式太阳总辐射因子，建立了起伏地形下气温差异修正模型，对传统回归模型模拟结果进行气温修正，最终构建了一种适合重庆特殊地理环境下的气温空间化的综合模型；在历年平均气温的空间化拟合模型的基础上，结合GIS技术，建立了重庆市起伏地形下近50年来历年100m×100m分辨率的年以及春夏秋冬四季高分辨率平均气温空间化数据集；并采用趋势分析、周期分析、突变分析等气候诊断方法对重庆市气温进行了较为全面的诊断分析；尤其是弥补了现有气温时空演变特征像元尺度研究的不足；并尝试对叁峡库区局地气候效应进行了较为全面的分析，探讨了蓄水以来叁峡库区（重庆段）的气温变化，力求揭示全球变暖背景下叁峡库区的局地响应。分布式气温模拟结果表明，加入太阳辐射因子进行气温订正的气温拟合模型具有较高的拟合精度，能够充分体现坡度、坡向、地形遮蔽等局地因子对气温的影响。重庆市气温近50年来的时域变化分析表明：1960-2010年重庆市年平均气温以及春季、秋季、冬季平均气温表现为增温趋势，其中冬季增温明显，夏季总体呈现弱降温趋势；其中1980s-2000s重庆市年以及四季增温趋势明显，除夏季外均具有较高的显着性水平。重庆市年均温在1980s末至少存在一次明显的由冷到暖的突变；春季均温在1996年可能存在一次由冷到暖的突变；夏季均温不存在突变；秋季均温在1993年前后经历了一次由冷到暖的突变；冬季均温不存在明显的突变。总体上，相较于其它地区，重庆市气温突变特征不明显。重庆市年均温25年以上的准周期最为明显，其次为3年左右的准周期；春季均温以3年左右的准周期最为显着；夏季均温存在10年、5年、3年左右的准周期；秋季均温存在3年左右的准周期；冬季均温存在7-8年的准周期。重庆市气温近50年来的空间域变化分析表明：1960-2010年全市年均温以增温0-0.15℃/10a为主，显着增温区域主要分布于两翼地势起伏较大的山地区；显着降温区域集中于渝西西南部与四川交界区域。全市春季均温以0-0.15℃/10a增温趋势为主，显着增温区域主要分布于两翼山地区。全市夏季以降温趋势为主，降温趋势以0-0.15℃/10a为主。显着降温区域形成云阳-开县、忠县-石柱-丰都、主城、大足等几个区域降温中心。全市秋季以0.05-0.2℃/10a增温趋势为主，显着增温区域连片分布于渝西、渝东南以及渝东北南部。全市冬季表现为较为一致的增温趋势，以0.1-0.35℃/10a为主增温区间，显着增温连片分布于铜梁-璧山-主城西南及江津-巴南-长寿一线及以西的渝东南、渝东北区域。1980-2010全市年均温增温速率以0.25-0.45℃/10a为主，全市仅渝东北巫山-云阳区域、忠县-石柱-丰都的方斗山区域以及荣昌-大足-永川区域增温速率低于0.25℃/10a。全市春季增温速率以0.3-1℃/10a为主，仅渝东北巫山以西，方斗山以东部分区域增温速率低于0.3℃/10a。全市夏季均温以0.1-0.3℃/10a增温趋势为主，具有0.15℃/10a以上增温趋势的区域增温显着。全市秋季以增温0.25-0.45℃/10a为主，具有0.2℃/10a以上的区域增温趋势显着。全市冬季表现为一致的增温趋势，以0.2-1℃/10a为主增温区间，渝东南的武隆-南川西南以及酉阳-秀山区域增温明显。叁峡库区（重庆段）局地气候效应研究表明：蓄水对近库区区域年均温和春季均温影响不明显；对夏季和秋季均温有一定的降低效应；对冬季均温有明显的增加效应。库区年均温及四季均温整体变化趋势趋向于与西南区域一致，仅存在局部的年代际波动，蓄水未从大尺度上对库区年均温及四季均温变化造成显着影响。库区下游增温速率较上游高，以夏季和冬季最为明显；峡谷区库岸受水体夏半年降温效应和冬半年增温效应影响明显。
周明厚[6]2011年在《基于温度数据的太阳辐射空间模拟》文中研究指明太阳辐射是地球生命发生发展的决定因素之一,是大气运动唯一的能量来源。太阳辐射数据也是农业、林业、资源环境、生态等研究的重要基础数据。由于中国太阳辐射观测站点较少,因此需要利用已有的常规气象监测数据来模拟计算太阳辐射。现有的太阳辐射估算研究多集中于利用日照和云量参数来估算,相比日照和云量,温度参数更易获取。本文将研究利用温度数据来估算空间化太阳辐射,为作物模拟、土壤水分蒸发蒸腾等模型提供基础数据,并为农业气候区划、区域气候变化及环境管理服务。归纳起来,主要研究成果如下：(1)气象要素特征分析川黔地区(以成都、贵阳、重庆、遵义、南充为代表的5个站点)1971～2000年常年平均总辐射量在3200-3500 MJ·m-2·a-1范围内,是中国境内的低值区域。30年来年总辐射的变化总体呈下降趋势,同全国趋势一样,在80年代出现最低值,90年代末略有上升。五个站点之间比较得出,年太阳总辐射水平从高到低依次是：贵阳、南充、成都、遵义和重庆。各站点平均温度处于逐年上升趋势,且从1990年开始气温上升趋势加快,30年来平均升高了0.43℃。太阳总辐射与温度数据的相关分析表明,月均总辐射与月平均气温、最高气温、最低气温均达到显着性相关；其中月太阳总辐射与月最高气温的相关性最高,平均相关系数达到0.88；月太阳总辐射和月最低温度相关系数较之其他两项要低,但也达到0.784。气温日较差与总辐射的相关分析表明,气温日变化幅度越大(小)反映了地面对太阳总辐射接收的越多(少)。(2)基于温度的太阳辐射模型建立选取4个基于月最高(低)温、日较差等温度数据的月均太阳总辐射估算模型,通过分析得到最终适合的模型在各站点平均拟合决定系数R2为0.91,均方根误差RMSE为1.484 MJ·m-2·d-1,为4个模型中最佳结果,同时也得到模型的几个系数的区域估算公式。(3)区域温度数据空间化研究使用叁种不同空间插值方法(普通克里格、协同克里格、回归克里格)对重庆范围内月最高、最低气温空间分布做出预测,结果表明：叁种方法均能反应温度数据大致趋势上的空间分布,但在地形起伏变化较大的山区范围回归克里格较其他两种方法更能体现温度随高度的变化,插值结果更加精细,1、4、7、10各个月份的插值结果都是如此。因此,预测结果精度从高到低依次是：回归克里格,协同克里格,普通克里格。(4)太阳辐射空间分布通过以重庆市为例,利用选定的太阳辐射模型进行估算,得到重庆市2000年各月空间化的重庆市太阳总辐射。结果显示：整体上太阳总辐射的分布受天文辐射的影响比较明显。在重庆东南部和东北部的山区范围内太阳总辐射显示出受海拔影响作用明显。拟合结果可对研究区范围内缺少太阳辐射资料的地区提供参考依据,同时本文研究的基于温度的太阳辐射模型也为总辐射估算方法提出一种新思路和做出探讨。
史岚[7]2012年在《长江流域起伏地形下降水量分布精细化气候估算模型研究》文中指出本文首先分别构建了降水量背景场理论估算模型和地形抬升降水增量理论估算模型,并在此基础上,结合统计方法建立了起伏地形下降水量空间分布精细化混合估算模型。融合常规气象站点资料、数字高程模型资料和NCEP再分析资料,在GIS平台上计算得到1km×1km分辨率的长江流域起伏地形下降水量精细化空间分布。本文得到下面几点结论：1、构建的降水量背景场估算模型模拟了长江流域降水量背景场年总量和各月总量的空间分布,结果分析表明：无论是年总量还是各月总量,模型估算结果的时空分布总体规律与各地降水气候特征吻合都较好。该理论模型用于降水量背景场的估算是可行的,计算结果可靠。2、坡向修正因子模拟结果可以很好的表征迎风坡、背风坡的地形特征。地形抬升降水增量无论是年总量还是各月总量,模型估算结果的时空分布与各山区地形水汽特征吻合很好,各类地形特征明显,充分表征地形和水汽条件的共同作用。3、结合统计方法,完成模型系数估算,最终得到的起伏地形下降水量精细化混合估算模型,其模拟结果体现了水汽、风速、风向各项气象要素在不同的地理位置和地形特征下综合影响的结果,与各地各季降水气候和地形气候一致。剔除个别由于数据精度问题引起误差的台站后,各项误差指标都较好,各月和全年的相对误差均在20%以内。因此基于水汽辐合与地形抬升物理机制的模型理论依据明确,结果可靠。4、为了比较说明上述混合模型的优劣,本文构建了基于坡度坡向修正因子的回归模型。修正回归模型无法表征水汽输送及其辐合和降水的物理关联,因此各个季节水汽输送主风带方向的变化导致的迎风坡、背风坡的降水量时空分布差异表现并不明显,从这个方面来说混合模型比修正回归模型模拟地形降水量效果更好。但是由于物理方程形式和气象数据空间精度(水平和垂直空间)所限,混合模型模拟结果还有很多缺陷,如海拔高度因子由于和NCEP数据耦合计算,导致精度降低,因而海拔对降水的影响表现得没有修正回归模型显着,需要进一步完善模型、探索新方案和新数据,提高模拟精度。5、DEM数据在模型估算中提供了精细化的各项地形因子,GIS软件为地形因子和气象因子的栅格化耦合解算提供了高效的工作平台,并为模拟结果的可视化制图提供了有力的工具。GIS技术和数据在气候要素精细化估算和可视化方面的作用强大,并有待更好更深入的开发和利用。
赵彤[8]2018年在《基于GIS的重庆市柑橘农业气候区划》文中研究说明柑橘作为世界第一大果树,其色鲜,味美,营养丰富,既可直接食用,又可以加工,是国内外公认的健康食品。柑橘也是全国以及重庆地区的主要经济果树,其产量以及种植面积都处于世界领先的位置。本研究综合分析了影响重庆地区甜橙以及宽皮柑橘生长发育的气象条件,制定出实际可行的区划指标;在气温、相对湿度、日照时数、太阳辐射等气象要素30a的站点观测数据基础上,结合地区高分辨率的数字高程模型,将各个气象要素进行空间扩展;根据空间扩展结果,结合制定的区划指标,对重庆市两种柑橘作物的生长种植进行了合理的气候区划,根据气候区划结果,进行分区评述并提出相应的种植建议。另外,本文还分析了影响柑橘生长发育的低温灾害在区域内的分布情况与特征。主要研究结果为:(1)重庆市柑橘生长适宜气候资源空间化建模与分析。利用重庆市34个气象站点近30a的站点观测数据,根据不同的气象要素使用不同的空间扩展方法,制作了重庆市气温、日照时数、太阳辐射以及相对湿度的空间分布结果。重庆地区年日照时数的空间分布特征为东北部最长、西部和中部次之、东南部最短;年总太阳辐射量空间分布特征为东北部大部地区年总辐射量较大,东南部、西南部大部地区及东北部高海拔山区较小,其他地区居于两者之间;年平均气温呈西高东低的空间分布特征,西部、中部地区年平均气温相对较高,东南部年平均气温相对较低;年相对湿度空间分布特征为西高东低,中西部地区较高,东北部偏东地区较低。(2)重庆市甜橙农业气候区划。基于气象要素的空间化结果,结合区划指标,运用ArcGIS空间分析功能,最终完成重庆市甜橙种植区划。共划分为9个适宜性区,分别为光热资源丰富鲜食脐橙最适宜栽培区、光热丰富热量较丰富鲜食脐橙适宜栽培区、热量丰富光照较丰富鲜食甜橙最适宜栽培区、热量丰富光照一般鲜食甜橙适宜栽培区、光热较丰鲜食、加工甜橙适宜栽培区、热量较丰光照一般鲜食甜橙较适宜、加工甜橙适宜栽培区、热量较丰光照较差加工甜橙次适宜栽培区、热量较差加工甜橙次适宜栽培区和甜橙不适宜栽培区。区域占总面积的比值分别为,0.3%、0.5%、0.6%、2.6%、3.04%、13.2%、15.8%、20.5%、43.1%。(3)宽皮柑橘最终划分为6个适宜性区域,分别为光热丰富宽皮柑橘最适宜栽培区、热量丰富光照一般宽皮柑橘适宜栽培区、热量较丰光照丰富宽皮柑橘适宜栽培区、光热较丰宽皮柑橘适宜栽培区、热量一般宽皮柑橘次适宜栽培区以及热量较差宽皮柑橘不适宜栽培区。区域占总面积的比值分别为5.7%、30%、3.4%、12.1%、18.7%、31.1%。(4)气象灾害方面,影响重庆地区柑橘种植与生长的主要气象灾害为低温寒害,根据低温指标计算得到重庆地区的低温频率的空间分布。重庆地区春季低温频率跨度比秋季低温频率跨度大,春季低温频率在10~90%之间快速增加。秋季低温的整体比春季低温严重,长江以南大部分地区及东北部中高海拔地区低温频率达到90%以上,部分地区100%出现。整体上变化趋势上两个季节一致,只是对应区域的发生频率普遍增加。
邱新法, 仇月萍, 曾燕[9]2009年在《重庆山地月平均气温空间分布模拟研究》文中认为利用月平均气温物理经验统计模型,结合重庆市及周边51个气象站1961—2000年常规气象观测资料和重庆市1∶25万DEM数据,充分考虑地形(海拔、坡度、坡向和地形遮蔽)、太阳辐射、长波有效辐射等因素对气温的影响,完成了复杂地形下重庆市山地100 m×100 m分辨率月平均气温空间分布的模拟。模拟结果能较好地反映气温的宏观分布趋势和局地分布特征,月气温模拟平均绝对误差最大为0.40℃,全年平均为0.21℃。采用交叉验证、个例年验证和野外考察资料验证对模拟结果和模型性能进行了多方面的考察,结果表明:交叉验证误差全年平均为0.26℃;个例年验证误差全年平均为0.30℃;8个野外考察点验证各月误差总体小于1.0℃。
高阳华, 陈志军, 居辉, 杨世琦, 唐云辉[10]2009年在《基于GIS的叁峡库区精细化甜橙气候生态区划》文中认为分析了影响叁峡库区甜橙生长发育的主要气候资源和气象灾害,并根据不同甜橙品种类型及鲜食甜橙与加工甜橙对气候生态条件要求的差异,确定了影响叁峡库区甜橙分布的主要气候生态因子及指标;采用回归模拟或插值等方法,利用Arcgis和1∶25万DEM(区、县用1∶5万)研究了年总辐射、年平均气温和年平均相对湿度等区划因子的空间分布,以此为基础,制作了叁峡库区甜橙精细化气候生态区划;根据区划结果进行了分区评述,并提出了叁峡库区甜橙发展战略.
参考文献：
[1]. 基于起伏地形下重庆地区的天文辐射、气温分布研究[D]. 陈志军. 南京气象学院. 2004
[2]. 基于空间分布的建筑节能气象参数研究[D]. 高庆龙. 西安建筑科技大学. 2011
[3]. 基于DEM和天文辐射的重庆地区气温空间分布研究[C]. 陈志军, 邱新法, 高阳华. 中国气象学会2005年年会论文集. 2005
[4]. 基于DEM的气候因子空间模拟及棕榈适宜性评价[D]. 邓杏杏. 昆明理工大学. 2010
[5]. 基于分布式模拟的重庆市起伏地形下气温时空演变分析[D]. 何志明. 重庆师范大学. 2013
[6]. 基于温度数据的太阳辐射空间模拟[D]. 周明厚. 西南大学. 2011
[7]. 长江流域起伏地形下降水量分布精细化气候估算模型研究[D]. 史岚. 南京信息工程大学. 2012
[8]. 基于GIS的重庆市柑橘农业气候区划[D]. 赵彤. 重庆师范大学. 2018
[9]. 重庆山地月平均气温空间分布模拟研究[J]. 邱新法, 仇月萍, 曾燕. 地球科学进展. 2009
[10]. 基于GIS的叁峡库区精细化甜橙气候生态区划[J]. 高阳华, 陈志军, 居辉, 杨世琦, 唐云辉. 西南大学学报(自然科学版). 2009