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相似文献
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1.
雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数,其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用。Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础,假定积雪密度和颗粒大小为常数,利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据,通过统计回归方法,建立了雪深与18 GHz和37 GHz水平极化的亮温梯度之间的关系,发展了SMMR半经验的反演雪深的算法。后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法。2002年发射的装载于Aqua卫星上的AMSR E是新一代的被动微波辐射计,性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高,采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法。 将AMSR E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较,发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8 mm和21 mm。本研究旨在建立基于AMSR E亮温数据,适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法。首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR E亮温数据,去除错误样本,利用统计回归的方法,建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法,算法中加入积雪覆盖度参数,较以往的算法有所改进,与气象台站观测数据比较,结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR E的雪水当量算法有较大改进,RMSE为15.7 mm。但青藏高原地区因海拔高,地形复杂,大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法,结果不甚理想,以后的研究将重点消除这些干扰因素。  相似文献   

2.
基于AMSR-E的北疆地区积雪深度反演   总被引:3,自引:3,他引:0  
利用北疆地区2007/2008-2009/2010年度积雪季(12月至次年2月)的AMSR-E降轨19 GHz与37 GHz波段的水平极化亮温数据, 结合北疆地区45个气象台站的实测雪深数据, 建立了北疆地区基于AMSR-E亮度温度数据的雪深反演模型, 并对模型的精度进行评价. 结果显示: 雪深在3~10 cm时, 模型反演的雪深值负向平均误差为-5.1 cm, RMSE值为6.1 cm; 雪深在11~30 cm时, 模型反演雪深值的平均误差仅为2.6 cm, RMSE、 正向平均误差、 绝对平均误差均较小; 雪深大于30 cm时, 模型反演的各项误差较大. 用合成方法反演北疆地区2006/2007-2010/2011年度5个积雪季的平均雪深分布和最大雪深分布, 结果显示北疆地区积雪主要分布于北部阿尔泰山和南部天山一带, 其中阿勒泰地区所占比重最大, 中部的准噶尔盆地腹地、 克拉玛依地区雪层较浅.  相似文献   

3.
在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验(Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx)积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期(10月—次年2月)、稳定期(2—4月)和消融期(4—5月),发现各个雪期的积雪演化特征为:雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒(Melt Forms, MF)为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差(18~37 GHz)的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型(MEMLS)构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差(RMSE结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。  相似文献   

4.
以1996年7月我国南方暴雨水灾为例,研究了暴雨水灾时星载微波SSM/I的遥感数据,分析了SSM/I7个通道辐射亮度温度的极化散射和辐射特征,定义了识别降雨的散射指数SI,水灾警戒指数FI,和辐射极化指数PI.用SSM/I的观察数据,讨论了暴雨水灾时这些指数的时间和空间的特征性变化,给出了SSM/I数据对于1996年7月暴雨和水灾的识别,以及全月降雨异常值的空间分布。  相似文献   

5.
被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望   总被引:5,自引:0,他引:5  
车涛  李新 《地球科学进展》2004,19(2):204-210
被动微波遥感可以透过云层,全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高,在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中,大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地,而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展,对现存的雪水当量(SWE)估算算法(和模型)的适用性进行讨论。然后,详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算,阐明了利用SSM/I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性,并指出了其复杂性产生的原因,提出了解决问题的方法,为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。  相似文献   

6.
应用2004—2010年EOS/MODIS遥感积雪监测资料,结合新疆89个气象站雪深、雪密度50年的观测记录,估算新疆冬季雪水当量,并对时空特征进行研究。结果表明:① 2004—2010年新疆年雪水当量最大峰值为368.83亿m3(2009—2010年)、最小峰值为93.91亿m3(2006—2007年),最大峰值是最小峰值的4倍左右,且6年中峰值出现的最早和最晚时间相差5旬。② 新疆雪水资源分布存在4个区域:南疆、东疆、伊犁和博州、北疆东北部,不同区域雪水当量峰值出现时间不同。新疆雪水当量峰值应该是4个区域峰值之和。③ 新疆雪水当量50年来呈现年际间的大幅波动,发展趋势沿着斜率为0.083 2的直线上升,表明雪水资源在逐年增多;波动幅度逐步加大,表明雪水资源偏少的年份有时也会发生。  相似文献   

7.
基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展   总被引:1,自引:2,他引:1  
积雪是冰冻圈重要组成要素之一,也是对天气和气候响应最为敏感的自然要素。被动微波能够穿透云层、积雪和大气进行全天候、全天时地工作,在估算积雪深度、雪水当量等积雪参数上有很大优势。综述了国内外基于被动微波遥感的积雪参数反演研究的进展,首先介绍了被动微波遥感监测积雪的基本理论,以及被动微波遥感数据;然后将当前的积雪深度和雪水当量反演算法总结为4类:(1)基于统计的线性反演算法;(2)基于微波积雪模型的反演算法;(3)基于先验知识的非线性反演算法;(4)数据融合与数据同化。随后介绍了常用的7种积雪数据产品,并讨论了影响积雪深度和雪水当量反演精度的几个因素,最后对未来积雪参数反演研究方向做出了展望。  相似文献   

8.
积雪被动微波遥感研究进展   总被引:13,自引:3,他引:13  
李新  车涛 《冰川冻土》2007,29(3):487-496
积雪是冰冻圈中最活跃的要素之一,被动微波遥感具有高时间分辨率且能够迅速覆盖全球,在积雪时空变化监测中作用突出.总结分析了积雪被动微波遥感的主要模型,并对其方法、特点和适用性进行了较详细评述,重点介绍了NASA算法在雪深和雪水当量反演中的应用、反演结果的不确定性以及对它的改进.讨论新兴的积雪数据同化方法,介绍了同化被动微波观测以改进雪深和雪水当量反演精度的研究案例.评述了我国积雪被动微波遥感的进展,并且对未来可能的研究方向做出展望.  相似文献   

9.
中国积雪特性及分布调查   总被引:3,自引:3,他引:0  
介绍了"中国积雪特性及分布调查"的背景、科学目标、调查内容及方案。调查的总体目标是建立中国全面而系统的积雪特性数据库,服务于气候变化、水资源调查和积雪灾害的数据需求。调查将从历史资料整编、典型积雪区积雪特性地面调查以及积雪遥感调查等方面展开。历史资料的整编包括收集气象站以及各单位已开展的积雪特性观测资料,并按照一定的规范进行整编;典型积雪区地面调查主要是在东北地区、新疆地区和青藏高原开展不同季节的积雪特性调查,以点、线、面3种方式开展,观测内容包括雪深、雪密度、雪水当量、积雪形态、表层硬度、液态水含量、雪粒径、雪层温度、雪土界面温度、介电常数以及积雪的若干化学特性;遥感积雪调查将利用地面调查的积雪特性信息改进已有的积雪参数反演算法,建立中国长序列的积雪面积、反照率以及雪水当量数据集。最终,利用地面和遥感调查所获取的积雪特性及分布数据集对中国进行积雪类型划分,并生产系列积雪特性及专题分布图。  相似文献   

10.
积雪雪水当量参数是水文、气候、水资源利用与管理模型中非常重要的输入参数,积雪辐射理论模型可以模拟积雪物理参数与微波辐射的关系.因此,准确模拟积雪辐射信息,验证积雪辐射模型显得尤为重要.采用改进的基于能量守恒的干雪微波辐射传输理论模型(DMRT-AIEM-MD),利用2008年3月24 日黑河地区联合实验获取的地面测量数据以及车载辐射计18.7 GHz和36.5 GHz两个频率的辐射亮温值,考虑地形的影响,分析积雪辐射散射特性以及验证该模型.结果表明:该模型模拟值与地面实测值吻合的比较好,该模型能较好的模拟中国地区自然地表积雪辐射信号.分析了部分模型模拟值和地面实测值偏差的可能原因,该积雪区是多次堆积形成,积雪垂直剖面的密度、温度不规则变化可能会引起偏差.  相似文献   

11.
中国西部积雪日数类型划分及与卫星遥感结果的比较   总被引:12,自引:6,他引:6  
何丽烨  李栋梁 《冰川冻土》2011,33(2):237-245
根据中国105°E以西地区232个地面气象台站1951-2004年积雪日数观测资料和1980-2004年SMMR、SSM/I逐日雪深资料,划分中国西部积雪类型并分析其年代际变化,并对两种资料的结果进行了比较.结果表明:北疆、天山和青藏高原东部地区年平均积雪日数大于60 d,为稳定积雪区;南疆盆地中心、四川盆地和云南省南...  相似文献   

12.
中国地区地面观测积雪深度和遥感雪深资料的对比分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
比较了气象台站观测和卫星遥感(SMMR、SSM/I、AMSR-E)的积雪深度两种资料在空间分布、年际变化及其与中国夏季降水之间关系的异同性.结果表明:两种资料在积雪稳定区的分布比较一致,积雪深度的大值区位于东北地区、新疆北部和青藏高原地区;对于季节性积雪区且积雪深度不大的区域而言,二者之间存在着较大的差异,尤其在江淮流域及长江中下游地区,台站观测的积雪深度大于遥感得到的积雪深度;平均而言,两种资料获得的积雪深度在各地区基本一致.在新疆北部和高原南部,二种资料的年际变化存在着差异,在新疆北部,台站观测大于遥感得到的积雪深度,而在高原东南部遥感大于台站观测积雪.近30a来,两种资料获得的积雪深度在新疆北部和青藏高原的年际变化趋势基本一致,新疆北部为增加趋势,青藏高原有减少的趋势.值得注意的是,在东北地区,近30a来两种类型资料的年际变化趋势呈相反变化.两种资料在新疆北部的相关最强;东北、青藏高原其次;而高原东南部最差,在使用时应加注意.青藏高原地区的两种积雪资料与中国夏季降水的相关"信号"基本一致.青藏高原地区积雪与东北西部地区和长江中下游夏季降水之间的相关最为显著.资料间的差异性并不影响高原地区积雪对中国夏季降水"信号"的应用.  相似文献   

13.
1957—2009年中国台站观测的关键积雪参数时空变化特征   总被引:7,自引:2,他引:5  
利用1957—2009年中国地面气象台站观测积雪资料分析表明,中国年平均雪深、雪水当量、积雪密度分别为0.49cm、0.7mm、0.14g.cm-3.平均来说,三者在青藏高原地区都是最小的,在西北地区均较大;空间上,中国年平均雪深和雪水当量大值区位于东北和新疆北部,以及青藏高原西南部的小部分区域;中国大部分地区年平均积雪密度在0.14g.cm-3以下,3大稳定积雪区积雪密度略高.1957—2009年,中国及各区域年平均雪深和雪水当量均表现为波动增加趋势,但不显著;空间上雪深的显著正趋势主要位于内蒙古东部、东北北部、新疆西北部和青藏高原东北部;雪水当量与雪深类似,但正趋势范围不如前者广,负趋势范围则较大.  相似文献   

14.
1993-2002年中国积雪水资源时空分布与变化特征   总被引:21,自引:15,他引:21  
车涛  李新 《冰川冻土》2005,27(1):64-67
利用1993-2002年SSM/I被动微波逐日积雪深度反演结果, 研究了我国积雪水资源的分布与变化. 结果表明: 积雪储量近10 a来没有明显的减少或增加趋势, 但是存在年际间的波动; 我国冬季积雪储量主要分布在东北、北疆、青藏高原东部和其边缘地区, 以及华北地区; 东北、北疆和青藏高原地区为我国的稳定积雪地区; 青藏高原地区积雪储量小于东北地区, 但年积雪日数大于东北地区. 近10 a最大积雪水资源量平均约为102.79 km3, 其中最大年份为1999/2000年度, 约为131.34 km3.  相似文献   

15.
气候变化对青藏高原的水储量造成显著影响,严重威胁下游地区涉及10亿人口的水资源安全、水灾害防治和水生态保护。本研究集成多源卫星遥感(包括卫星重力、卫星测高、光学影像等)及相关反演融合算法和部分再分析数据,在前期工作基础上延长并生成了2000—2020年青藏高原各类水储量(湖泊、冰川、雪深和雪水当量、总水储量)变化数据,并分析其气候驱动机制。结果表明:① 2002—2020年间青藏高原外流区总水储量呈显著下降趋势(-10.90 Gt/a),主要由冰川质量损失主导;内流区总水储量呈显著上升趋势(6.40 Gt/a),其中湖泊水量扩张占主导。②青藏湖泊整体呈扩张趋势,并分为3个阶段:2000—2012年为平稳增长期(6.35 Gt/a),2012—2017年为相对稳定期(1.42 Gt/a),2017年后进入快速增长期(10.59 Gt/a);湖泊水量变化与降水量变化一致性较高。③藏东南地区的冰川呈快速消融趋势(-4.50 Gt /a),气温升高和降水年际波动是近年来该地区冰川后退的主要原因。④ 2016—2020年平均雪水当量较2001—2015年呈增加趋势,积雪变化主要受累积期平均气温和降水影响。  相似文献   

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