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1.
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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为研究巴丹吉林沙漠地表反照率的变化规律,以MODIS黑空短波地表反照率数据为基础,利用结构相似度(SSIM)算法,分析巴丹吉林沙漠地表反照率时空分布特征。结果表明:时间尺度上不同沙丘类型地表反照率结构相似度,受到风、降水、地表温度和海拔高度影响均表现为春季最大,秋、夏季次之,冬季最小,但结构相似度值域和变化幅度存在明显差异。在空间上,沙丘数量和间距是巴丹吉林沙漠地表反照率变化的主要影响因素,沙丘数量较多且间距较小时,SSIM值偏小,反之则较大。同时沙丘形态简单或相对稳定会减少地表反照率空间差异性。 相似文献
3.
以2002-2004年中国地区Terra MODIS数据开展对照反演试验,获得大范围具有相同时空代表性的反照率全反演结果和当量反演结果,统计分析MODIS反照率两种反演结果的差异,结果表明:在MODIS 1-7波段及可见光、近红外和短波波段,黑空反照率、白空反照率的当量反演结果与全反演结果的绝对偏差均小于0.05,且黑空反照率两种反演结果的绝对偏差明显小于白空反照率两种反演结果的绝对偏差;MODIS反照率两种反演结果在红外波段的绝对偏差大于其在可见光波段的绝对偏差;夏季MODIS反照率两种反演结果的绝对偏差最大,秋季则最小. 相似文献
4.
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
5.
利用MODIS卫星资料反演中国地区晴空地表短波反照率及其特征分析 总被引：16，自引：0，他引：16
利用MODIS地表双向反照率产品(MOD43B1),结合地表海拔高度和地表覆盖类型资料,计算并分析了中国地区晴空反照率的时空分布,以及地表反照率与地形和地表覆盖的关系.首先,利用改则自动气象站的地基观测对MODIS地表反照率进行了对比验证.验证结果表明卫星观测可以较好地反映反照率随时间的变化,MODIS地表反照率与地表实测反照率符合较好.年平均地表反照率与海拔高度有很好的相关,反照率的高值出现在高海拔山区.冬春季节,我国高海拔山区因积雪覆盖成为反照率的高值区;夏秋季节,地表反照率主要受地表土壤湿度和植被盖度的影响,沙地和沙漠地带反照率最高.最后,计算了中国典型地表类型的反照率随时间的变化,结果表明大部分地表类型的反照率具有较大的时间变化,地表反照率在春秋季节较大,夏季反照率较小. 相似文献
6.
应用MODIS地表反照率产品MCD43C3,结合青藏高原自然带数据、积雪覆盖率和植被指数数据,采用一元线性回归方法分析了2000~2016年青藏高原地表反照率的分布及变化特征,结果表明:1）高原地表反照率空间分布差异大,整体上东南部低、西北部高,受地形和地表覆盖影响较大。2）高原地表反照率四季的空间分布变化明显,高海拔山脉和高寒灌丛草甸是高原地表反照率年内和年际变化的敏感地区。3）高原地表反照率年变化介于0.19~0.26,一定程度上表现为“双峰单谷”型,与地表覆盖类型的季节变化密切相关。4）高原地表反照率年际变化整体呈缓慢波动减小的趋势,平均变率约为－0.4×10-3 a-1,减小的区域约占高原总面积的66%,川西 —藏东针叶林带的西南部地区减小得最快,减小速率超过1.0×10-2 a-1。5）高原地表反照率减小与冰川消融和积雪减少密切相关,高原植被覆盖改善也是一个重要因素。 相似文献
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采用对照反演比法对比分析了青藏高原地区相同时空条件下的MODIS反照率当量反演结果和全反演结果的差异。利用2002—2004年青藏高原地区Terra MODIS数据开展的对照反演试验表明:(1)黑空反射率BSA两种反演结果的绝对偏差小于0.03,白空反射率WSA两种反演结果的绝对偏差约为0.04;BSA两种反演结果绝对偏差的标准差约为0.05,而WSA的则更大。(2)BSA两种反演结果和WSA两种反演结果的绝对偏差及其标准差均存在一定的年际差异。(3)可见光区反照率两种反演结果的绝对偏差及其标准差一般大于红外光区两种反演结果的绝对偏差及其标准差。(4)两种地表反照率反演结果的绝对偏差及其标准差在青藏高原地区三种主要地表类型的差异不大。 相似文献
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《高原气象》2016,(6)
为了促进MODIS地表反照率产品的应用及其反演算法的改进,应用MODIS地表反照率反演质量数据MCD43B2,并结合数字海拔高程模型DEM(Digital Elevation Model)数据和MODIS地表覆盖类型数据MOD12Q1,统计分析了2003-2013年青藏高原MODIS地表反照率不同反演结果的空间分布情况,结果表明:(1)MODIS地表反照率全反演结果主要分布在中西部和北部,春季全反演结果的概率超过80%,夏季向西北收缩且概率降低,秋季高概率全反演结果的范围最大、冬季最小。(2)冬季高概率当量反演结果主要分布在青藏高原西北、东南两翼,其他季节主要分布在昌都、那曲、林芝、山南地区和拉萨市。(3)在山南地区中东部、林芝及其与昌都地区交界处构成的"入"字形区域,四季无反演结果的概率都比较高,最高可达100%。(4)全反演结果的概率随海拔的增加呈下降趋势,当量反演结果则相反,无反演结果的概率在各海拔区间都较恒定且不超过10%。(5)在三种主要地表类型中,开放灌木区和裸土稀疏植被区全反演结果的概率高于草地,约为70%;草地当量反演结果的概率最高,约为30%;三者无反演结果的概率大致相当,均不足10%。以上结果表明青藏高原地区MODIS地表反照率反演质量的空间分布具有较为明显的地域特征,并且与海拔和地表覆盖类型存在一定的联系。 相似文献
9.
地表反照率表征地球表面对太阳辐射的反射能力,是影响地表辐射能量收支平衡的关键参数。本文以淮河流域为例,利用MODIS（MODerate resolution Imaging Spectroradiometer）数据,采用网格趋势分析、异常变化分析、相关分析和灰色关联度分析等方法,分析了淮河流域2005～2015年地表反照率的时空变化规律,以及土地利用类型、地形因子、地表参数和气候等影响因子。结果表明:淮河流域年平均地表反照率整体呈“北高南低、东高西低”的空间分布规律,变化在0.043～0.223,平均值为 0.145。低值区主要集中于水体密集和山区丘陵地带,且标准差相对较小;高值区主要集中于流域中部及东部平原地带,且标准差较大。61.5%的区域地表反照率呈增加趋势,且存在季节性差异,夏季平均地表反照率最大,春季次之,秋季最小,冬季则由于降雪覆盖和农田利用的影响波动幅度较大。淮河流域地表反照率与归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）、地表温度、气温和降水在大部分区域呈正相关,面积占比分别达到90.23%、82.32%、85.41%和93.70%。灰色关联度分析表明,不同土地利用类型（水体除外）下年均地表反照率受各因子影响排序为:NDVI>气温>地表温度>降水,空间变化受各因子影响排序为:NDVI>降水>地表温度>气温>高程。 相似文献
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利用中国科学院纳木错多圈层相互作用综合观测研究站内太阳光度计观测的大气气溶胶光学厚度和整层气柱水汽总量,作为大气辐射传输模式的输入参数,模拟计算了2007年5月—2008年8月无雪期晴空条件下,正午时段该站的太阳总辐射和散射辐射,得到两者的比例S。基于MODIS发布的MCD43B3产品中的短波段黑空和白空反照率以及比例S,计算得到实际大气条件下地表反照率的卫星反演值,进而与地面观测值进行对比分析。结果显示,两者没有显著差别,可以满足气候模式对地表反照率绝对偏差为0.02的精度要求,且均方根偏差约为0.0156,最大偏差为0.046。雨季纳木错站的土壤含水量增加,使得该站晴空时观测的5 min平均地表反照率呈线性下降。 相似文献
11.
基于2003~2016年MODIS/Aqua（MODerate resolution Imaging Spectroradiometer）云产品资料（MYD08_D3）,分析了中国东部大陆及其邻近海域云量（CF）、云滴有效半径（CER）、和液水路径（LWP）的空间分布以及季节变化,并结合同期ERA-Interim再分析资料的850 hPa垂直速度（ω850hPa）、低对流层稳定度（LTS）、以及MODIS/Aqua水汽产品中的大气可降水量（PWV）资料,分析了云宏微观物理量与动力、热力及水汽条件之间的关系。从空间分布来看,夏季由日本海至中南半岛存在一个东北西南走向的云量高值区,覆盖我国东部地区,冬季云量高值区位于我国南方地区和东部海域上空;云滴有效半径冬、夏分布类似,均为由东南洋面至西北内陆递减;夏季液水路径分布较为均一,冬季空间差异很大,30°N是明显的高低值分界线,这与冬季水汽的分布密切相关。陆地和海洋上云量均呈冬高夏低的变化趋势,陆地大于海洋,而云滴有效半径和液水路径则为夏高冬低,海洋大于陆地。总体来说,云量与PWV和LTS均表现为正相关、与ω850hPa呈负相关,表明低层的上升运动有利于水汽向上输送、凝结形成云,但稳定的大气层结又会阻碍云进一步向上发展,使其被限制在底层空间,由于本文的研究对象为暖云,多为中低云,因而云量较高;云滴有效半径和液水路径均与LTS、ω850hPa表现为负相关,但是对PWV的变化不是很敏感,表明水汽并不是影响云滴尺度和液水路径的主导因素,其主要受动力、热力抬升作用的影响;以上关系在不同区域、不同季节的表现存在一定差异。 相似文献
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利用2000～2016年MODIS地表反照率和ECMWF/ERA-Interim再分析资料,选取有代表性的高原季风指数DPMI,统计分析了青藏高原地表反照率与高原季风之间的联系,结果表明:1)11月高原地表反照率大小与次年高原夏季风爆发存在密切关系:11月高原地表反照率偏低(高),次年4月高原夏季风爆发偏早(晚),强度偏强(弱)。2)可能的影响机制为:当前期11月高原地表反照率偏低时,后期高原主体对大气的感热加热信号更强,从而引起4月高原上空近地面层上升运动明显加强,这有利于热量向高空传输,导致对流层加热作用加强,高原上空对流层温度偏高,使得高原季风环流系统加强,最终导致高原季风季节变化相应提前;反之亦然。 相似文献
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应用2003—2015年MODIS地表反照率反演质量数据MCD43A2,统计分析中国地区MODIS地表反照率反演质量的时空分布特征,结果表明:1)中国地区MODIS地表反照率反演质量在空间分布上具有明显的差异,高质量全反演结果(质量标记0)主要分布在东北、华北、西北地区和西南地区的中西部;当量反演结果(质量标记3)主要分布在华东、华中、华南地区和西南地区的中东部;填充值(质量标记15)主要分布在华中、华南、华东地区及西南地区的部分区域。2)在东北、华北和西北地区,只有春、夏和秋季才有超过60%的区域可能获得高精度MODIS地表反照率;可能获得高精度M ODIS地表反照率的区域,在西南地区全年各时段都只有40%~60%,在华东、华中和华南地区全年各时段都不足20%。3)各地当量反演结果的比例一般不足50%,华东和华中地区夏季和秋季当量反演结果的比例超过40%;4)华中和华东地区夏季和冬季,以及华南地区春、夏和冬季,填充值的比例超过50%,华南和华中地区最高甚至超过80%。 相似文献
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用MODIS反演北京城市地区地表反照率精度以及算法改进 总被引：3，自引：2，他引：1
MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)地表反照率的精度在乡村地区已经得到了检验,但是至今没有在城市地区的有关研究。地表反照率的精度在很大程度上取决于大气订正的精度,作者利用2002年以来的北京AERONET(国际气溶胶检测网络)站点Cimel气溶胶观测资料对反射率进行大气订正,通过对比来评价MODIS地表反照率算法中大气订正的精度。结果发现,MODIS大气订正在蓝光波段具有明显的过度订正现象,MODIS大气订正后地表反射率平均偏低0.03。MODIS地表反照率在冬季有约75%的缺测,这是因为冬季严重的空气污染使得MODIS云检测得到晴空观测较少。MODIS使用三参数双向反射率函数（BRDF）要求16天以内至少有3次以上的晴空观测（MODIS算法中要求7次）。通过分析MODIS反演得到的三参数,发现虽然它们的绝对值具有明显的季节变化,但是它们的比值是十分稳定的,这样使BRDF函数降低到只需要一个参数,有效降低了对晴空观测次数的要求,这一思想可以应用到热带等晴空日数较少的地区。 相似文献
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利用2007—2016年国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP）、云和地球辐射能量系统（Clouds and the Earth''s Radiant Energy System,CERES）和中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）卫星反演云产品,对比分析了不同数据反演的中国地区云系结构的宏微观特征,并采用复合评价指标定量评估了不同数据之间时间和空间上的一致性。结果表明：三套卫星数据都能较好地反演出中国地区总云量呈南高北低、东高西低、夏高冬低的分布特征,但通过比较时间技巧（Temporal Skill,ST）及空间技巧（Spatial Skill,SS）复合评价指标及其各项分量发现,与MODIS相比,CERES与ISCCP数据反演的总云量时间序列演变特征明显更为一致,且其评分均有南方优于北方,夏季优于冬季的特征;进一步分析不同高度云量的ST评分发现,CERES和ISCCP两套数据在南方地区的总云量差异主要来自于低云量的绝对偏差,而北方地区的偏差则同时存在于低云和中云;对比分析MODIS和CERES反演的云滴有效半径发现,高云对应的冰相云一致性较高,而中低云相对应的液相云的偏差则有夏季高于冬季的规律。针对夏季液相和冰相云滴粒径及概率密度分析则表明,相比CERES数据,MODIS对夏季液水和冰水粒子的有效半径在不同地区均有不同程度的高估,液（冰）水谱宽则更宽（窄）。 相似文献
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由NOAA卫星AVHRR短波通道1、2反射率反演地表反照率需要3个反演模式,分别是窄-宽波段反射率转换模式、大气顶双向反射模式、大气订正模式.基于模式和国家卫星气象中心接收处理的NOAA-18 AVHRR1B数据,处理了2006年1月至2010年12月的中国区域地表反照率,由于云的影响,15天合成技术用来形成周期为15天的地表反照率数据文件.2006年、2010年2年的处理结果与MODIS同类产品对比,RMS为0.028～0.074、相关系数为0.76～0.93,误差较大出现在冬季,原因是两者15天合成方法不同;5年的日平均地表反照率与21个中国地面气象一级辐射站的观测测值作对比,结果是：RMS为0.053、相关系数为0.88.反演模式系统误差以及云和气溶胶影响是卫星反演地表反照率的主要误差来源. 相似文献
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Yunfei FU Jiachen ZHU Yuanjian YANG Renmin YUAN Guosheng LIU Tao XIAN Peng LIU 《大气科学进展》2017,34(8):952-964
Taking winter and summer in eastern China as an example application, a grid-cell method of aerosol direct radiative forcing(ADRF) calculation is examined using the Santa Barbara DISORT Atmospheric Radiative Transfer(SBDART) model with inputs from MODIS and AERONET observations and reanalysis data. Results show that there are significant seasonal and regional differences in climatological mean aerosol optical parameters and ADRF. Higher aerosol optical depth(AOD)occurs in summer and two prominent high aerosol loading centers are observed. Higher single scattering albedo(SSA) in summer is likely associated with the weak absorbing secondary aerosols. SSA is higher in North China during summer but higher in South China during winter. Aerosols induce negative forcing at the top of the atmosphere(TOA) and surface during both winter and summer, which may be responsible for the decrease in temperature and the increase in relative humidity.Values of ADRF at the surface are four times stronger than those at the TOA. Both AOD and ADRF present strong interannual variations; however, their amplitudes are larger in summer. Moreover, patterns and trends of ADRF do not always correspond well to those of AOD. Differences in the spatial distributions of ADRF between strong and weak monsoon years are captured effectively. Generally, the present results justify that to calculate grid-cell ADRF at a large scale using the SBDART model with observational aerosol optical properties and reanalysis data is an effective approach. 相似文献