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气象卫星遥感地表温度推算近地表气温方法研究 总被引：6，自引：0，他引：6
气温是各种植物生理、水文、气象、环境等模式或模型中的一个非常重要的近地表气象参数.多年来气温数据以离散的常规气象站点观测为主,连续分布的格点气温数据则以站点资料插值而得到,分辨率低,无法反映地形等下垫面因素对局地气温的影响,在农业气候区划等研究中具有一定的局限性.随着卫星遥感地表温度算法的日趋成熟,为探讨卫星遥感地表温度数据在气温观测中的可能性和可行性,利用全中国2340个站点1998 2007年的逐旬平均最高气温数据,以及相应时段的NOAA/AVHRR旬最高地表温度数据,以线性回归及拟合模型为主,通过考虑植被指数、土地覆盖类型、季节、风速、气压、降水等各类影响因子,建立了旬最高地表温度与旬平均最高气温间的推算模型,并利用未参与建模的2002-2003年的常规气象站点气温数据,同时与推算气温和插值气温结果进行对比分析.结果表明,利用卫星遥感地表温度数据推算的旬值气温数据可取得较高的精度,尤其在地形复杂地区以及站点稀疏地区精度明显高于插值气温结果. 相似文献
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日最低气温是判断作物是否遭受低温冷害的主要因子,开展日最低气温推算在作物低温冻害保险理赔服务中具有实际应用意义。本研究以贵州省为例,选取了2016年2月10、2023年1月31日（代表冬季）和2017年4月1日（代表春季）贵州省范围内的小时气温、遥感反演的夜间地表温度、地表高程、遥感水汽含量等多源数据,对数据进行预处理和质量控制后,采用相关分析法分析了不同数据与日最低气温的线性相关关系,利用相关性显著的地表温度、经度、纬度、水汽含量和高程数据构建了3个不同日期的日最低气温线性推算模型。经验证数据验证,使用线性显著参数构建的最优多元线性回归模型推算的2016年2月10、2017年4月1日和2023年1月31日的最低气温平均绝对误差（MAE）分别为1.224℃、0.894℃和1.727℃,均方根误差（RMSE）分别为1.518℃、1.201℃和2.132℃。表明采用夜间过境的卫星遥感地表温度对推算当日的日最低气温具有较好的效果,该工作对于低温农业保险应用具有一定的实用前景。 相似文献
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遥感地表温度(Land Surface Temperature,LST)产品时序数据可用于分析基准气候站点的环境代表性,但LST空间变异性明显高于气温,容易低估站点代表性,因此提出首先建立面上气温的遥感估算模型,再用模型估算气温(和LST产品具有相同时空分辨率)评估站点代表性的方案。以藏东南林芝国家基准气候站点为例,首先提取气象站点2000-2011年8 d平均日最高气温(T-air)和MODIS地表温度产品(MOD11A2,8 d合成,1 km空间分辨率),分析LST与T-air之间的相关性以及其他因素对相关性的影响;而后利用Cubist回归树算法,建立了基于LST、日序、晴空日数的T-air估算模型(RMSE=1.4718℃,r~2=0.95);最终将模型用于林芝站周围附近区域计算T-air,并对林芝站点代表性加以评估,结果表明,新方案得到的结果更加可信,林芝站点代表范围为15 km×15 km,而基于LST计算得到的林芝站代表范围仅为3 km×3 km。 相似文献
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SEBS模型在黄淮海地区地表能量通量估算中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在对SEBS模型的有关参数进行订正的基础上,利用MODIS遥感数据结合地表气象观测数据,对黄淮海地区地表能量通量进行了估算。将SEBS估算结果先与北京顺义定量遥感综合试验(QRSLSP/Shunyi)实测结果进行对比分析,然后与郑州的大孔径闪烁仪(LAS)观测的感热通量进行对比分析。结果表明,SEBS估算的通量与二者的实测结果相当一致。因此,利用改进后的SEBS模型估算的黄淮海地区地表能量通量具有一定的精度,可满足区域日蒸散量计算等的需求。 相似文献
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对比分析了青藏高原MODIS地表反照率产品和GLASS地表反照率产品的空间分布连续性、高质量反演结果的比例,应用青藏高原CAMP/Tibet试验期间的高精度观测数据评估了两种产品的精度,通过人工目视解译MODIS地表反射率图像并结合MODIS积雪产品分析了影响两种产品精度的原因,结果表明：1）GLASS地表反照率产品具有比MODIS地表反照率产品更好的空间分布连续性和更高的反演质量;2）绝大多数时段内两种产品都能与地面观测结果保持较好的一致性,能准确地反映地表反照率的异常变化过程;3）局地积雪是影响两种产品精度的重要因素之一;4）积雪条件下,GLASS地表反照率反演算法比MODIS地表反照率反演算法更具优势。研究结果有助于促进人们对地表反照率卫星遥感反演产品的认识,改进青藏高原地表反照率卫星遥感反演算法,提高青藏高原地表反照率卫星遥感反演结果的精度、反演质量和空间分布连续性。 相似文献
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陆地表面温度是监测地球资源环境变化的重要指标之一,对于区域干旱预报、作物产量估算、数值天气预报等的研究都有重要意义。本文阐述了MODIS资料反演地表温度的原理,建立了基于MODIS资料、地理信息数据和地面气象站观测资料反演地表温度的统计模型。 相似文献
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利用卫星遥感资料估算区域尺度空气温度 总被引：5，自引：0，他引：5
空气温度是地球大气系统能量和水分循环的关键参数,气象台站观测的空气温度是单点观测的,空间代表性较差,在区域尺度模型中应用还存在一些问题,作者提出了一个从卫星遥感资料直接反演空气温度的新方法。基于NOAAAVHRR资料反演的地表温度(Land Surface Temperature,T_(LS))和地面观测的空气温度(Air Temperature,T_a)的相关关系,建立了稀疏植被区域不同高程范围的空气温度遥感估算统计方法;基于NDVI和T_(LS)的梯形空间特征关系,建立了在中、高植被覆盖区域的空气温度遥感估算物理方法。经检验,稀疏植被区域空气温度反演绝对误差在1.5～1.8℃之间,中、高植被覆盖区域空气温度反演平均绝对误差为1.61℃,表明作者提出的空气温度遥感反演方法是可行的。 相似文献
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利用MODIS多通道数据反演近海海表温度 总被引：2，自引：0，他引：2
以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求. 相似文献
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以辽宁地表温度为研究对象,采用普适性单通道算法,利用FY-3A/MERSI数据,并结合MODIS 1000 m分辨率数据,反演了2009年和2010年4-9月间10个时次晴空或局部晴空时的地表温度。结果表明：计算验证了模型的反演精度与同期NASA所发布MODIS地表温度产品的精度相当,其结果与相应的56个气象站点的实际观测数据相一致。多源遥感数据的综合应用,可获得较合理的地表温度反演结果;不同土地覆盖类型间地表温度的高低在相同时间内存在显著差异;研究期内,林地、水田、旱地和建设用地的NDVI与地表温度具有负相关性。综合利用遥感、地理信息系统技术,可以表征地表温度与土地利用类型以及地表温度与归一化植被指数(NDVI)之间的关系。 相似文献
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地表反照率是表征陆面过程地表能量收支的关键物理参数,对于准确以及定量化地理解高原上的能量和水分循环过程有着至关重要的作用。利用黄河源区玛曲和玛多两个高寒草地站点长达8年的地表反照率观测数据,对GLASS (Global Land Surface Satellite)、MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)和GlobAlbedo地表反照率产品进行了评估与分析。结果显示,玛曲地表反照率的年际变化较小,集中在0. 16～0. 28。各遥感产品在玛曲地区精度各有不同:GlobAlbedo反照率平均比地面观测偏高0. 048;而GLASS和MODIS反照率分别偏低0. 074和0. 063。统计值表明,MODIS产品精度相对最高,其中RMSE=0. 069,R=0. 710。受积雪影响,玛多地区地表反照率年际变化较大。遥感产品中,GLASS产品精度相对较高,其中RMSE=0. 104,R=0. 598。玛曲站地表反照率值为:冬季春季秋季夏季,平均值依次为0. 25,0. 22,0. 19和0. 18。玛曲站年平均地表反照率为0. 21;玛多站为0. 25,而且季节变化较玛曲站更显著,呈现近似"U"形分布。夏季反照率最小,平均值为0. 18,秋季为0. 22,与春季较为接近,冬季平均值最大为0. 33。基于两个观测站点的对比表明,三种遥感地表反照率产品春夏季与地面观测一致性较好,秋季反照率开始增大的时间比观测早,冬季后期反照率的值明显小于地面观测。另外,GLASS和MODIS产品的差异也在秋冬季达到最大。MODIS分离雪和云的能力使其在秋冬季的表现更好。 相似文献
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基于野外实测数据，分晴日、阴日及不区分阴晴3种情况，研究了湿润与较干冬小麦田午时冠层温度、气温和地温间的定量关系。结果表明:湿润麦田晴日使用气温预测冠温效果最好，基于最终模型估算冠温的平均误差仅1.03℃，标准差为1.26℃。较干麦田晴日与阴日用地温估算冠温效果最佳，基于最终模型估算冠温的平均误差分别为1.64，1.54 ℃；其估算冠温的标准分别为2.05，1.89℃。用本文统计建模法预测结果的误差低于目前用NOAA影像反演冠温时2~3℃的均方根误差。研究结果也说明使用气温和地温预测麦田冠温是切实可行的。这就为冠温数据的获取提供了廉价有效的新方法；同时也使利用遥感影像与地面气象站常规观测资料相结合的方法，在较大的区域范围内进行冬小麦需水预测成为可能。 相似文献
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近百年中国近海海温变化 总被引：24，自引：1，他引：23
使用Hadley中心1901～2004年1°×1°海表温度(SST)资料,在渤海、黄海、东海和南海选择代表区域研究中国近海海温的长期变化.研究发现,近100年多来各海区呈增温趋势,20世纪80年代以后增暖明显,90年代至今最暖.渤、黄、东海年平均和1月海温、东海7月海温变化基本呈阶梯型,20世纪初至30年代冷、50年代较暖、60年代略有下降,80年代上升;7月渤、黄海海温呈2波型,20世纪第一个10年和80年代冷,30～50年代和90年代暖;南海20世纪初至70年代海温变化不显著.除东海年平均海温外,各海区年、季海温均具有2～4年的显著变化周期和准7年的变化周期. 相似文献
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海表温度和地表温度与中国东部夏季异常降水 总被引：18，自引：2，他引：16
主要研究太平洋与印度洋海表温度和地表温度场与中国东部夏季降水的相关关系,以及异常大降水产生的下垫面条件.研究结果表明:(1)夏季黑潮区海温与同期长江流域的降水存在明显正相关,北方地区夏季降水与靠近非洲东岸的印度洋海域存在明显负相关.(2)夏季海温异常与同期中国降水异常场之间的相关分析(SVDI)表明,20世纪70年代后期当海温由La Nina多发期向El Nino多发期转变后,长江流域向异常多雨转变,而其北方和南方地区则向异常少雨方向发展.(3)中国东部区域降水与陆面温度的明显相关区有:(a)春,夏季热带非洲和夏季亚洲大陆部分地区地表温度与当年长江流域夏季降水存在显著正相关;(b)春季4、5月份部分亚洲大陆地表温度与当年华北地区夏季降水有明显负相关.(4)通过对比分析发现:长江(1954,1998和1999年)或江淮(1991年)流域几次特大异常降水的下垫面条件是黑潮区为海温正距平,同期欧亚大陆主要为正地表温度距平场. 相似文献
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利用ATSR/ERS-1资料研究复杂下垫面比辐射率的变化 总被引：5，自引：0，他引：5
一定精度地表温度的取得不仅依赖于较好的大气订正,而且还取决于比辐射率随波谱及角度变化的知识。利用AVHRR植被指数资料,参数化了星下点的比辐射率值,得到了对于包括沙漠、绿州、戈壁等不同类型的复杂下垫面上的星下点比辐射率的值。结合ATSR的双角度技术,计算了复杂地形条件下前向地表比辐射率,给出了一种利用ATSR资料获得有关地表比辐射率信息的新方法。 相似文献
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ANALYSIS OF SURFACE AIR TEMPERATURE RECORDED IN LAHORE AND MIANWALI OVER THE PAST THREE DECADES 
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下载免费PDF全文 Surface air temperatures recorded over the past three decades at the weather stations located in Lahore (anindustrialized and densely populated city) and Mianwali (a small and sparsely populated city) were analyzed in order tostudy their climatic trend.Lahore,where meteorological data are recorded at two weather stations (city station and air-port station) indicates a cooling trend,of about 0.5℃ per record period of 1953—1992,for the airport station (31°31′N,74°24′E) and a slight warming trend,of about 0.2℃,for the city station (31°33′N,74°20′E) for the record period of 1950—1992.The Mianwali weather station (32°33′N,71°31′E) also shows a slight cooling trend,of about 0.4℃ per recordperiod of 1959—1992.The climatic variability at these stations was studied by computing seasonal and annual tempera-ture anomalies.The results are explained in terms of the local environmental conditions. 相似文献
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基于新疆昌吉州5个国家气象站2008—2010年积雪深度大于等于0 cm的实测地面温度与雪面温度,对0 cm地面温度（含最高、最低）、雪面温度（含最高、最低）及云量、日照时数、雪深进行统计分析,找出不同积雪深度下地面温度与雪面温度的关系,并以阜康市天池气象站2011年所有积雪日数据对关系模型作检验。结果显示：地面温度与雪面温度的关系有3个雪深分层：5 cm以下、6~40 cm和40 cm以上,积雪深度为0~5 cm时,地面温度与雪面温度差值很小,受雪深及天气条件影响明显,雪深6~40 cm,主要受雪深影响,雪深超过40 cm,地面温度趋于定值。 相似文献
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采用一种分裂窗方法，利用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料计算了鄂尔多斯高原及周边地区的地面温度。用３、４、５通道的数据计算地面发射率，其以发射率和４、５通道亮温结合计算地面温度。通过与当地气象站接近时次的实测资料相比，夜间计算差值在±１℃以内的占８０％，白天占６７％，最大差值－３．８℃。作为一种宏观地表监测手段，该方法是可行的。 相似文献
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ANNUAL VARIATIONS OF TEMPERATURE ON FOUR URBAN UNDERLYING SURFACES AND FITTING ANALYSIS 总被引：1，自引：1，他引：0
Based on the observed 2-year temperature data for four kinds of typical urban underlying surfaces, including asphalt, cement, bare land and grass land, the annual variations and influencing factors of land surface temperature are analyzed. Then fitting equations for surface temperature are established. It is shown that the annual variation of daily average, maximum and minimum temperature and daily temperature range on the four urban underlying surfaces is consistent with the change in air temperature. The difference of temperature on different underlying surfaces in the summer half year (May to October) is much more evident than that in the winter half year (December to the following April). The daily average and maximum temperatures of asphalt, cement, bare land and grass land are higher than air temperature due to the atmospheric heating in the daytime, with that of asphalt being the highest, followed in turn by cement, bare land and grass land. Moreover, the daily average, maximum and minimum temperature on the four urban underlying surfaces are strongly impacted by total cloud amount, daily average relative humidity and sunshine hours. The land surface can be cooled (warmed) by increased total cloud amount (relative humidity). The changes in temperature on bare land and grass land are influenced by both the total cloud amount and the daily average relative humidity. The temperature parameters of the four land surfaces are significantly correlated with daily average, maximum and minimum temperature, sunshine hours, daily average relative humidity and total cloud amount, respectively. The analysis also indicates that the range of fitting parameter of a linear regression equation between the surface temperature of the four kinds of typical land surface and the air temperature is from 0.809 to 0.971, passing the F-test with a confidence level of 0.99. 相似文献