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提出了一种新的基于被动微波遥感和地面测站数据融合技术的雪深动态反演方法.这种新方法不再依赖单一的地面测站数据或卫星遥感数据,而是利用它们联合建立雪盖可信度指数,共同确定雪盖分布;然后在此基础上采用时空距离权重法设定反演系数动态参数化方案,反演雪深.这种雪深反演方法具有以下特点:针对不同时空条件下反演系数的动态差异问题,提出利用实时测站观测雪深,灵活调整雪深反演系数的解决方案,使反演系数具备随时空动态调整的能力,这是与静态反演方法最大的区别;充分利用了被动微波遥感数据时空连续性好的优势,能够在测站稀少的西部高山地区反演出空间分辨率相对较高的雪深数据,这是地面观测无法做到的.初步检验结果显示,该方法较明显地提高了中国西部高原地区和东部雪盖南缘区的反演精度,并克服了原有融合方法在中国西部雪盖面积偏小的问题,有效避免了静态反演方法在高山地区严重高估而平原地区低估雪深的问题,实现了被动微波遥感和地面观测数据的有效融合,扩大了雪深监测的有效范围 相似文献
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积雪参数是气候学和水文学研究中所需的重要物理量, 确保积雪参数测定的准确性与及时性对于气候学研究、水文应用以及防灾减灾都非常重要。利用微波数据可获取有云存在时的积雪覆盖图, 遥感雪深和雪水当量信息。采用微波数据判识雪盖并得到积雪状态 (干、湿) 信息, 不仅可以弥补利用光学遥感数据判识雪盖的不足之处, 而且也是利用微波数据反演雪深和雪水当量参数必需的先期工作。该文介绍利用SSM/I的多频双极化微波数据开展我国及周边地区积雪判识方法研究的结果。分析国外全球判识方法的雪盖判识结果指出, 国外算法易在青藏高原等地区将冻土误判为积雪, 造成雪盖面积的偏高估计。研究给出了在我国及周边地区 (17°~57°N, 65°~145°E) 利用SSM/I数据判识积雪的改进方法, 在完成积雪判识的同时还给出了雪深和积雪状态的定性信息, 与已有全球雪盖判识方法相比有较大改进, 大大减小了青藏高原等地区冻土对积雪判识的影响。 相似文献
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青藏高原冬春积雪变化具有显著的年际变化特征,其对中国东部夏季降水预测具有一定指示意义。由于特殊的复杂地形,青藏高原气象站点分布稀疏且不均匀,再分析数据和卫星数据提供的高原积雪资料的不确定性是影响和制约积雪变化及其天气气候效应研究中的一个关键问题。本文基于青藏高原台站观测、再分析（ERA5和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）的多源积雪资料,采用偏差分析、均方根误差以及相关分析等多元统计方法重点检验了多源高原积雪数据在描述积雪年际变化特征方面的不确定性。通过比较不同积雪资料的时空分布和变化特征,以期提升多源高原积雪资料适用性的认知,并为相关研究提供有意义的参考。分析结果表明：（1）就再分析数据给出的积雪资料而言,ERA5雪深资料相较NOAA-V3雪深,对高原站点观测雪深的描述效果更好。除了高原中东部分站点外,ERA5雪深数据的平均偏差和平均均方根误差均较小,而NOAA-V3雪深数据的平均偏差和均方根误差在整个高原范围内均存在一定程度的高估;（2）再分析（ERA5和NOAA-V3）和卫星反演（MODIS雪盖以及IMS雪盖）积雪数据和高原站点雪深均在年际变化特征上具有较... 相似文献
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青藏高原冬春雪深分布与中国夏季降水的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
利用SSMR和SSM／I卫星遥感雪深反演资料,通过与高原测站雪深观测资料的对比分析,揭示了高原雪深的时空分布特征,在此基础上对积雪异常年中国夏季降水异常和大气环流进行了对比分析。结果表明,卫星遥感雪深资料可较真实反映出高原积雪的状况,并可反映出高原西部积雪的变化;高原冬、春季积雪EOF分解第1模态具有相同的空间分布,反映了高原冬、春季积雪分布具有相当的一致性,而春季积雪的第2模态则反映高原积雪的东西差异;冬、春季雪深EOF第1模态的时间序列与中国夏季降水的相关分析表明,大致以长江为界,我国东部地区呈现出南涝北旱的分布模态,春季高原东（西）部多（少）雪与东（西）部少（多）雪年的夏季,我国东部降水表现出长江以南（北）地区为大范围的降水偏多（少）。 相似文献
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刘进军傅云飞李锐王雨符玉云胡继恒 《高原气象》2018,(2):305-316
利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)观测的2002 2011年青藏高原上空大气顶上行微波亮温(TB_(TOA)),经过辐射传输计算,对水汽和非降水云进行订正,推算出相应的高原地表上行亮温(TB_(SRF))。并用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SD_(SRF)。通过个例和近10年统计研究发现,低频18.7 GHz亮温几乎不受影响,而大气顶处36.5 GHz亮温明显高于相应的地表亮温。不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原雪深反演低估(SD_(TOA)相似文献
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利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)观测的2002 2011年青藏高原上空大气顶上行微波亮温(TB_(TOA)),经过辐射传输计算,对水汽和非降水云进行订正,推算出相应的高原地表上行亮温(TB_(SRF))。并用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SD_(SRF)。通过个例和近10年统计研究发现,低频18.7 GHz亮温几乎不受影响,而大气顶处36.5 GHz亮温明显高于相应的地表亮温。不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原雪深反演低估(SD_(TOA)SD_(SRF))。这种低估在多个个例中出现,在多年平均尺度上也很显著,不可忽略。直接用大气顶微波亮温反演雪深,将造成绝对误差2~3 cm。在青藏高原雪深较浅的区域,相对误差很大,为50%~80%。而在高原雪深较深的地区,相对误差较小为10%~20%。该误差(SD_(TOA)-SD_(SRF))和云水路径呈较强的负相关(R=-0.45),敏感性为-0.047 cm·(g·m~(-2))~(-1),该误差对冰云的敏感性较低,和水汽的相关性更弱。通过与MODIS雪盖产品比较发现,用地表出射亮温反演的雪深SD_(SRF)与MODIS雪盖产品吻合得更好。 相似文献
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利用全球导航卫星系统反射信号研究测站周边地表环境参数是近年来遥感领域的研究热点之一。利用测量型全球导航卫星信号接收机数据,实时获取其周边的积雪深度,是对现有降雪监测方法的有效补充。该文基于GPS信噪比与信号振幅的变化特征,研究了使用GPS信噪比观测值进行雪深探测的算法,并首次使用国家气象观测站的业务观测数据对地基GPS反演雪深算法进行了验证。对比试验使用近两个月的人工积雪深度测量值与GPS信号反演的积雪深度值进行了逐日比较,二者的吻合度较好,标准偏差为2.04cm,相关系数为0.94。该对比试验表明,利用常规测量型地基GPS接收机观测数据进行雪深探测是可行的。应用地基GPS反演雪深技术,气象部门基于现有的地基GPS水汽监测网可进一步开展积雪环境监测研究。 相似文献
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利用阿尔山地区多年实测雪深数据评估3种微波遥感雪深数据,即星载微波成像仪AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS）和AMSR-2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）的积雪产品、国内学者建立的中国雪深数据集,在该地区的适用状况,并建立新的雪深反演算法。1981～2014年的中国雪深数据集和阿尔山站点实测雪深统计的积雪日数和最大积雪深度具有较好的一致性,尤其是在2000年以后。AMSR-E和AMSR2雪深数据年变化与实测雪深变化趋势一致,与实测雪深数据相关系数超过0.60,不过具体雪深数据变化幅度远高于实测数据,致使两者之间的均方根误差高达13.0 cm。中国雪深数据集在阿尔山地区与实测雪深相关系数超过0.65,两者之间均方根误差为6.3 cm。结合星载微波观测亮温与实测雪深建立适合阿尔山地区的雪深反演算法,验证分析显示反演结果与实测雪深相关系数为0.77,两者的均方根误差减小为4.7 cm,优于本文评估的3种微波遥感雪深数据。 相似文献
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卫星反演积雪信息的研究进展 总被引：10，自引：0，他引：10
综合分析了积雪信息反演的主要遥感信息源和提取方法。在光学遥感方面，应用较广的主要是改进型甚高分辨率扫描辐射仪（AVHRR）资料和中分辨率成像光谱仪（MODIS）资料；提取积雪信息大多是根据积雪在可见光波段的高反射率和近红外波段的低反射率，并通过建立回归模型反演积雪面积和深度。由于传感器的改进，MODIS卫星资料在空间分辨率、积雪反演算法等方面明显优于AVHRR资料。光学仪器受云层和大气的影响很大，由于云和积雪在可见光和近红外波段上都具有高反射率。并且由于云层的遮挡。云下的地表信息不能被光学遥感仪器所接收到。微波遥感方面，被动微波遥感仪如微波辐射计成像仪（SSM／I）、高级微波扫描辐射计（AMSR—E）等可以全天候穿过云层进行监测，具有光学仪器所没有的优势，并通过提取地表的亮温差，建立雪深反演模型得到积雪深度。被动微波传感器存在分辨率低。无法监测浅雪区信息等问题。另外影响地表微波亮温的因素很多，这些都在一定程度上影响了反演结果的精确度。主动微波遥感仪如合成孔径雷达、微波散射计等利用积雪与其它地物的后向散射系数的不同来识别积雪，但也同样存在分辨率低等问题。最后探讨了卫星反演积雪信息中仍然存在的问题和进一步发展的方向。 相似文献
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积雪作为主要的淡水资源,准确地监测积雪覆盖与雪深具有十分重要的意义。随着全球卫星导航系统的不断建设和新技术新应用的不断发展,地基GPS遥感积雪参数技术越来越受国内外学者的重视。本文基于阿勒泰市气象局的GPS地表环境监测站观测数据,采用GPS-MR技术开展了积雪深度反演研究。首先给出了GPS-MR技术用于积雪深度反演的基本原理,其次利用阿勒泰GPS监测站2017年1—3月的数据进行了积雪深度反演分析,最后针对不同GPS卫星高度角区间影响进行精度分析。研究结果表明地基GPS可用于阿勒泰气象站积雪深度反演,与实测雪深较差优于3 cm,且较优卫星高度角区间为5°～20°。地基GPS用于积雪深度反演具有全天候、高精度、高时间分辨率、高自动化、低成本等优点,可充分发挥现有地基GNSS气象监测站在积雪探测领域潜在的应用价值,以期地基GNSS监测站成为积雪遥感探测手段的有效补充。 相似文献
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中国冬季多种积雪参数的时空特征及差异性 总被引：6，自引：2，他引：4
利用1979~2006年冬季中国站点最大雪深和站点雪日、卫星遥感雪深、积雪覆盖率和雪水当量5种积雪资料,从多角度深入细致地分析了我国冬季积雪的时空变化特征。结果表明:5种积雪资料的经验正交分解第一模态都表现为中国南、北方反位相的特征,即当新疆和东北三省-内蒙古地区积雪偏多(少)时,青藏高原和南方地区积雪偏少(多)。新疆和东北三省-内蒙古地区的雪深、积雪覆盖率和雪日随时间有逐渐增多的趋势,而其中边缘山区的雪水当量表现出减少的趋势,青藏高原地区的积雪表现出与其完全相反的特征。南方地区站点最大雪深和雪日表现出随时间减少的趋势,卫星遥感难以监测到该区积雪。相比较而言,卫星遥感资料比较适合高原和山区缺少气象站的地区及北半球更大区域积雪的研究,而站点资料更适用于中国中东部和平原地区积雪的区域研究。雪深、雪日、积雪覆盖率和雪水当量这些多样性积雪参数存在一定的差异性,因此5种积雪资料结合使用才能得到更准确的结论。 相似文献
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中国西部积雪类型划分 总被引：7，自引：0，他引：7
利用中国105°E以西地区189个地面气象台站1960-2004年积雪日资料和1981-2004年SMMR、SSM/Ⅰ反演的逐日雪深资料,使用积雪年际变率方法划分中国西部积雪类型,并与积雪日数方法的划分结果进行比较.在此基础上,尝试建立了结合以上两种要素的综合分类指标.利用积雪年际变率方法和台站资料,将中国西部积雪划分为3类.其中,稳定积雪区主要包括北疆、天山和青藏高原东部高海拔山区;年周期性不稳定积雪区包括南疆和东疆盆地周边、河西走廊、青海北部、青藏高原中西部、藏南谷地以及青藏高原东南缘;其他积雪区均为非年周期性不稳定积雪区.气候突变后,积雪日数方法划分的积雪类型变化反映出沙漠和低纬度地区积雪变幅增大,在积雪年际变率方法的结果中体现出青藏高原东部地区趋于稳定的积雪面积在增加.在没有台站记录地区,卫星遥感资料很大程度上弥补了台站观测的缺陷,使用这种资料划分积雪类型时,积雪年际变率方法比积雪日数方法的结果更符合西部积雪的分布特点,反映出积雪分布与地形的密切关系.利用综合分类指标划分西部积雪类型的结果表明,台站资料的划分结果很大程度上受积雪持续时间的影响,而在卫星遥感结果中,积雪年际变率则是影响类型划分的主要因素. 相似文献
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Snow cover plays an important role in the hydrological cycle and water management in Kazakhstan.However, traditional observations do not meet current needs. In this study, a snow depth retrieval equation was developed based on passive microwave remote sensing data. The average snow depth in winter(ASDW),snow cover duration(SCD), monthly maximum snow depth(MMSD), and annual average snow depth(AASD) were derived for each year to monitor the spatial and temporal snow distribution. The SCD exhibited significant spatial variations from 30 to 250 days. The longest SCD was found in the mountainous area in eastern Kazakhstan, reaching values between 200 and 250 days in 2005. The AASD increased from the south to the north and maintained latitudinal zonality. The MMSD in most areas ranged from 20 to30 cm. The ASDW values ranged from 15 to 20 cm in the eastern region and were characterized by spatial regularity of latitudinal zonality. The ASDW in the mountainous area often exceeded 20 cm. 相似文献
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气象卫星遥感资料在积雪监测中的应用 总被引：2，自引：2，他引：2
介绍了在地区级气象台站采用气象系统 92 1 0工程下发的FY 1D卫星遥感数据 ,在短红外波段的基础上建立多光谱提取积雪信息的计算方法及监测模型 ,并以2 0 0 2年 1 1月至 2 0 0 3年 5月新疆积雪遥感监测为例 ,介绍了卫星遥感监测积雪深度和积雪覆盖面积的方法 ,分析了积雪覆盖特征和变化规律。 相似文献