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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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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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基于Radarsat-2 SAR数据反演定西裸露地表土壤水分 总被引：2，自引：0，他引：2
利用Radarsat-2 SAR数据和定西地区野外土钻法及WET仪器观测的土壤水分数据,分析了同极化后向散射系数与不同土层深度土壤水分之间的关系,采用交叉极化(VV/VH)组合模型反演土壤水分并进行对比验证。结果表明:水平、垂直同极化后向散射系数均与10~20 cm土壤含水量相关性最好,相关系数R均为0.74;受地表粗糙度和土壤质地等影响,同极化后向散射系数与0~10 cm土壤水分相关性均较低。交叉极化组合模型的反演值与10~20 cm实测土壤水分相关性较高,R值达0.75,而与0~10 cm和20~30 cm实测值的相关性较低(R值分别为0.47和0.52),但均通过α=0.05的显著性检验;WET仪器实测0~6 cm土壤水分经校正后与反演值的相关系数为0.46(通过α=0.01的显著性检验),校正后的结果有效提高了WET仪器测量精度。交叉极化组合模型可用于裸露地表土壤水分的反演,更适用于提取10~20 cm土壤含水量信息。 相似文献
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丘陵区土壤热通量遥感估算模型适应性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用具有丘陵区典型特征的四川省乐至县气象站的土壤热通量和净辐射观测数据,分析了二者的变化特征,并验证了土壤热通量遥感估算模型的适用性。分析结果表明：晴空土壤热通量G与净辐射Rn存在明显日变化,最大值出现13时左右;其比值G／Rn受土壤湿润程度和地表覆盖的影响,地表湿润、覆盖率高,比值小。在干旱时,瞬时比值可高达0．7,而湿润情况,可低至0．05。对目前广泛使用的G／Rn卫星遥感模型估算结果与实测值的对比分析表明,不同的G／Rn卫星遥感估算模型估算结果存在明显的差异,仅依靠植被指数的模型不适合南方丘陵区。本研究认为Bastiaanssen等的模型较适合丘陵区的土壤热通量遥感估算模型。 相似文献
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基于Landsat ETM+数据的白龙江流域土壤水分反演 总被引：3，自引：0，他引：3
在地形复杂、水土流失严重且地质灾害严重的白龙江流域,土壤含水量遥感监测在地质灾害监测预警研究中具有重要意义。为实时掌握白龙江流域的土壤水分含量状况,利用2013年4月的Landsat7 ETM+影像,采用温度植被干旱指数法,构建Ts-NDVI特征空间,结合野外88个实测样点土壤水分数据,建立0~60 cm土壤深度范围内3个单层(0~20 cm,20~40 cm,40~60 cm)及2个平均层(0~40 cm,0~60 cm)的土壤水分遥感反演回归模型,对比分析了白龙江流域5个深度的土壤水分的空间变化特征,并用未参与建模的16个实测土壤水分数据样点进行相应的精度验证。结果表明:3个单层中20~40 cm土壤水分反演精度相对较高,RMSE值为3.06%,2个平均层中0~40 cm反演精度最高(RMSE)为2.45%,由此说明TVDI更能稳定地反映和指示土壤中层深度(20~40 cm)的水分分布状况。 相似文献
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《干旱气象》2016,(5)
混合像元是卫星遥感中常见的现象,也是影响卫星遥感地表参数精度的重要因子。为了解不同植被盖度的混合像元对遥感干旱指数监测能力的影响,利用一次陇东黄土高原卫星—地面准同步的观测数据,以常用的垂直干旱指数(Perpendicular Drought Index,PDI)为例,研究不同植被盖度下混合像元对PDI监测表层含水量能力的影响,提出了一个考虑混合像元的表层含水量(SMsur),并在此基础上建立表层含水量的遥感监测模型。结果表明:(1)在不考虑混合像元的情况下,PDI与裸土和植被区表层土壤含水量的相关系数(R2)最高分别为0.5、0.05;(2)考虑混合像元后,PDI与SMsur相关性较好,相关系数(R2)最高达0.6,说明在遥感指数监测能力评估中考虑混合像元问题,可以更加准确地衡量遥感干旱指数在研究区的适用性及监测效果;(3)基于PDI建立的模型反演研究区表层含水量与考虑混合像元的SMsur接近,可以反映不同植被盖度下地表的水分状况,相关系数(R2)达到0.85,相对偏差低于8.0%,均方根误差最小达到2.17%。模型估算的研究区SMsur区域分布特征与实地考察结果基本一致,植被覆盖浓密的农田湿度最大,SMsur最高可达到30%以上。 相似文献
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沙漠地区土壤质地对不同频点微波地表发射率反演和模拟的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
首先运用先进微波扫描辐射仪(AMSR-E)资料反演了北非沙漠地区晴空条件下的地表微波发射率。然后根据不同的土壤类型,进一步分析了沙漠地表微波发射率频谱特性,并将增加土壤质地信息前、后的翁(Weng)氏微波地表发射率模型(2001)的模拟结果和反演结果进行了比较。结果表明,沙漠地表发射率与土壤质地密切相关,随土壤颗粒大小的不同变化明显。在沙漠土壤类型中,以大颗粒为主的土壤类型,其水平(垂直)极化的发射率通常随频率提高而增大(减小);而对于以较小粒子为主的沙漠土壤类型,地表发射率几乎为常数,或水平(垂直)极化的发射率随频率提高略有减小(增大)。并且,发射率的季节性特征明显,特别是以小颗粒组成的土壤,其水平极化的发射率比垂直极化的发射率表现出更强的季节性变化。以上这些发射率特征与翁氏模型模拟结果一致。此外,在翁氏模型的输入参数中增加土壤质地信息(土壤组分含量、粒径尺度)改善了翁氏模型在沙漠地区的模拟结果,特别是对于包含大量小粒子的沙漠土壤类型,如黏土和黏质壤土,模拟误差从6%9%降低至4%以下。由于翁氏模型是美国国家环境预报中心(NCEP)全球同化和预报系统的重要组成部分,对翁氏模型的改进将提高沙漠地区卫星资料的利用率并有望改进数值天气预报的准确度。 相似文献
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应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度 总被引：2，自引：0，他引：2
利用先进微波探测器(AMSU)正演快速微波辐射传输模型,完成了AMSU 窗区通道亮温与地表温湿特征的相关性分析,根据模拟计算结果改进了现有业务上反演地表微波辐射率的统计分析方法,得到适用于我国非冻土积雪覆盖地区地表微波辐射率反演的指数分析模型;进一步通过地表微波辐射传输模型迭代反演得到土壤体积含水量信息.2001年相互匹配的AMSU资料和地面农业气象观测站地表相对湿度观测结果的对比分析表明二者间具有一定的相关性.利用2002年3月和2003年3月的AMSU资料,反演了我国陆地区域地表湿度;连续两年春季地表湿度反演结果的对比分析表明,与2002年春季相比,2003年我国北方沙尘暴发生源区地表湿度反演值普遍偏高,潮湿的下垫面特征与沙尘暴发生频次的减少之间有一定的对应关系.试验结果表明,利用AMSU遥感资料可以获取大范围陆地表层湿度信息,进行区域尺度陆地表层湿度特征的动态分析,为我国沙尘暴监测分析提供陆地表层湿度基础信息. 相似文献
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应用NOAA-AVHRR气象卫星数据,通过近似的大气校正模型及双向反射模型,结合地理信息系统,建立了动态的反照率反演模型,并反演计算了我国长江三角洲地区1995年3～12月的地表反照率.通过对诸多影响反照率变化因子的分析显示,遥感反演结果与地表覆盖特征及气候特征基本相符. 相似文献
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土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化 总被引：3，自引：2，他引：1
使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。 相似文献
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由陆面信息系统 (Land Information System, 简称LIS) 通过NOAH陆面过程模型使用集合卡尔曼滤波开展AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 土壤湿度同化试验,得到2003年中国区域垂直深度为4层、水平空间分辨率为0.25°×0.25°的土壤湿度试验数据。使用农业气象观测站土壤相对湿度和国家生态系统野外科学观测研究站土壤体积含水量对试验结果进行检验,结果表明:同化过程整体上提高了陆面模型的模拟精度,草地生态系统模拟精度高于作物和森林生态系统;有效的同化过程依赖于AMSR-E土壤湿度的准确性;模拟出的土壤湿度空间分布特征与实际相符。同化试验得到的时空相对连续且精度相对准确的土壤湿度数据是气候变化和干旱监测的重要数据基础。 相似文献
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土壤湿度是影响天气和气候非常重要的因子之一,但目前针对土壤湿度可预报性的研究报道相对较少。该文在对BCC_CSM模式进行了适合的陆面初始化的条件下,设计了两组在中国东部地区采用不同土壤湿度初值的回报试验研究该地区土壤湿度的可预报性及初值对其可预报性影响问题。试验结果表明:BCC_CSM模式在真实的外场强迫下可以模拟出相对合理的土壤湿度;土壤湿度的可预报性在表层约为3候,随着深度的增加,土壤湿度的可预报性持续时间增加,在中层预报性甚至能达到月尺度以上;初值对于土壤湿度的预报存在影响,在表层影响时间约为2~3候,影响时间随着深度增加;浅层土壤湿度受降水的影响较大,浅层土壤湿度变化滞后降水变化约1~2 d,中层土壤湿度变化与降水变化存在5 d左右的滞后关系。 相似文献
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模式的起转过程(spin-up)是指在非平衡初值或扰动的条件下,模式进行调整而达到平衡态的过程.以黑河实验(HEIFE) 1991年6月20日到7月20日张掖站观测的地表能量通量和土壤温度资料为基础,用大量数值实验研究了RAMS (Regional Atmospheric Modeling System)陆面子模式起转过程所需的时间范围.数值实验中,为细致考虑土壤初始参数对此过程的影响,共设计了40余组不同的初始土壤水、热参数.通过模拟结果分析,把RAMS陆面模式起转过程的表现归纳为4大类,并说明了这个过程的持续时间可能因为土壤初始参数的不同而产生较大的差异,其范围可能为数小时至一周以上.在判断RAMS模拟地表、低空物理量时,土壤含水量是判断模式是否达到平衡态的重要因子. 相似文献
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内蒙古地区下垫面变化对土壤湿度数值模拟的影响 总被引：2，自引：0，他引：2
利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-new）、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-clcv）、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5（CLM-snss）和基于原始下垫面数据的CLM3.5（CLM-ctl）,对内蒙古地区2011～2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明:相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。 相似文献
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Preliminary Calibration of GPS Signals and Its Effects on Soil Moisture Estimation 总被引：1，自引：0，他引：1 
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下载免费PDF全文 In recent years, Global Navigation Satellite Systems Reflectometry (GNSS-R) is developed to estimate soil moisture content (SMC) as a new remote sensing tool. Signal error of Global Positioning System (GPS) bistatic radar is an important factor that affects the accuracy of SMC estimation. In this paper, two methods of GPS signal calibration involving both the direct and reflected signals are introduced, and a detailed explanation of the theoretical basis for such methods is given. An improved SMC estimation model utilizing calibrated GPS L-band signals is proposed, and the estimation accuracy is validated using the airborne GPS data from the Soil Moisture Experiment in 2002 (SMEX02). We choose 21 sites with soybean and corn in the Walnut Creek region of the US for validation. The sites are divided into three categories according to their vegetation cover: bare soil, mid-vegetation cover (Mid-Veg), and high-vegetation cover (High-Veg). The accuracy of SMC estimation is 11.17% for bare soil and 8.12% for Mid-Veg sites, much better than that of the traditional model. For High-Veg sites, the effect of signal attenuation due to vegetation cover is preliminarily taken into consideration and a linear model related to Normalized Difference Vegetation Indices (NDVI) is adopted to obtain a factor for rectifying the "over-calibration", and the error for High-Veg sites is finally reduced to 3.81%. 相似文献
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为了改进青藏高原东北部土壤湿度的观测和模拟效果,利用AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)亮度温度资料,估算了高原东北部的土壤湿度值;还利用耦合了Noah陆面模型的WRF中尺度模式WRF-Noah,结合牛顿松驰逼近同化法对AMSR-E估算的土壤湿度进行了同化试验。结果表明:与实测及NCEP再分析值土壤湿度相比,估算的高原东北部的土壤湿度值虽小些,但能够体现土壤湿度随降水事件等的影响。使用牛顿松弛逼近法同化后比没有同化或采用直接替代法模拟的土壤湿度的效果要好。在区域尺度上,通过对牛顿松弛逼近法中质量因子的详细控制,采用该同化方法后对沙漠地区土壤湿度的模拟改善最为明显,其次是草地以及灌木丛与草地混合区;在时间尺度上,采用牛顿松弛逼近同化方法后模拟值与实测值的均方根误差得到减少。 相似文献
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Based on model calculations, the moisture of soil for sites with and without a cover of trees under the current and rising temperature was studied assuming a 5 °C increase in annual mean temperature over a period of 100 years. The calculation for southern Finland (61°N) showed that the soil moisture under elevated temperature could be reduced compared to that under current temperature conditions. This was also true for northern Finland (66°N), but there the reduction in soil moisture was less substantial. In particular, when trees were present, the soil moisture during the growing season was reduced due to enhanced evapotranspiration. In the presence of trees, the moisture content of the surface soil was only half that under the current temperature. In these conditions, reduced accumulation of snow and a thin humus layer allowed the soil to freeze to deep layers, thereby causing further reduction in soil moisture due to poor transfer of water deeper in the soil. 相似文献
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Atmospheric variability is driven not only by internal dynamics, but also by external forcing, such as soil states, SST, snow, sea-ice cover, and so on. To investigate the forecast uncertainties and effects of land surface processes on numerical weather prediction, we added modules to perturb soil moisture and soil temperature into NCEP’s Global Ensemble Forecast System (GEFS), and compared the results of a set of experiments involving different configurations of land surface and atmospheric perturbation. It was found that uncertainties in different soil layers varied due to the multiple timescales of interactions between land surface and atmospheric processes. Perturbations of the soil moisture and soil temperature at the land surface changed sensible and latent heat flux obviously, as compared to the less or indirect land surface perturbation experiment from the day-to-day forecasts. Soil state perturbations led to greater variation in surface heat fluxes that transferred to the upper troposphere, thus reflecting interactions and the response to atmospheric external forcing. Various verification scores were calculated in this study. The results indicated that taking the uncertainties of land surface processes into account in GEFS could contribute a slight improvement in forecast skill in terms of resolution and reliability, a noticeable reduction in forecast error, as well as an increase in ensemble spread in an under-dispersive system. This paper provides a preliminary evaluation of the effects of land surface processes on predictability. Further research using more complex and suitable methods is needed to fully explore our understanding in this area. 相似文献
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基于2001年和2010年中分辨率成像光谱仪MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）土地覆盖数据,利用公共陆面模式（Community Land Model, CLM）模拟真实的土地利用/覆盖变化（Land Use/Cover Change, LUCC）对地表能量平衡和水分循环过程的影响。研究表明:1）在2001～2010年,中国LUCC最明显的区域位于干旱半干旱区过渡带、半干旱半湿润区过渡带和南方地区;中国区域荒漠减少0.92%,草地减少0.01%,农田增加0.77%,森林增加2.86%,植被覆盖度整体增加。2）在2001年和2010年两种土地利用/覆盖背景下,LUCC使大部分地区感热通量增加,植被蒸腾、蒸发潜热通量增加,土壤表面蒸发潜热通量减小。3）LUCC使大部分地区地表径流减小;中国西北东部、华北和东北地区土壤湿度减小,其他地区土壤湿度增加,仅干旱半干旱过渡带上的土壤湿度发生了显著变化。4）当典型过渡带区域由荒漠变为草地后,感热通量增加1.11 W m?2,潜热通量增加0.14 W m?2;冠层蒸腾和蒸发分别增加0.039 mm d?1、0.009 mm d?1。土壤湿度平均减小0.01 m3 m?3,且随深度增加变干更明显,这是由于根系吸收了较多深层土壤水分,以满足植被显著增加的蒸腾而产生的结果。当草地变为灌木时,其能量通量和水分循环的变化与上述结果类似。 相似文献