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相似文献
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1.
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0.49 cm、0.7 mm、0.14 g·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0.14 g·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   

2.
青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演   总被引:43,自引:13,他引:30  
车涛  李新  高峰 《冰川冻土》2004,26(3):363-368
利用1993年1月份的SSM/I亮度温度数据反演了青藏高原的雪水当量,首先使用被动微波SSM/I数据19和37GHz的水平极化数据来反演雪深,根据积雪时间的函数来计算实时的雪密度,由雪的深度和密度计算出雪水当量.最后,利用SSM/I数据的19和37GHz的垂直极化亮度温度梯度对计算出的雪水当量进行回归分析,得到了利用SSM/I数据直接反演雪水当量的算法.  相似文献   

3.
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   

4.
2008年夏季北冰洋海冰表面积雪特征初步分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
运用中国第三次北极考察期间观测的积雪资料, 分析了夏季北冰洋中心海域海冰表面积雪的空间分布特征. 结果表明: 积雪在垂直分布上呈现6种粒雪状态, 表层到底层依次为新降雪、风板、冰片、深霜、冻结状粗雪和渗浸冻结冰层, 积雪表面常被新降雪或厚度为2~3 cm的风板所覆盖. 考察区域积雪的平均密度为(304.01±29.00)kg·m-3, 表层密度略低于次表层, 遵循雪的密实化原理. 积雪厚度, 雪水当量和新降雪皆具有由南向北递减的空间分布特征, 表明在海冰消融末期, 积雪的气候态分布主要是由降水量的多少决定的, 积雪的消融和蒸发并非海冰表面积雪评估需考虑的首要因素. 雪温随深度的增加而增加, 具有明显的垂直梯度, 观测区积雪表面的平均温度为(-2.01~±0.96)℃, 比海冰/积雪界面的温度高得多.  相似文献   

5.
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   

6.
新疆阿勒泰地区是中国季节性积雪水资源最为丰富的地区之一。2016年12月在克兰河中游地区开展了积雪观测,利用直尺和量雪筒测量雪深和雪密度,调查了积雪水资源的分布情况;利用针式温度计测量雪层温度,获取了雪层之间的温度梯度;利用雪特性分析仪和显微镜测量了积雪剖面的雪层密度、液态水含量、介电常数和雪粒径。通过分析研究区积雪水资源的空间分布和积雪特性的垂直分异发现:研究区雪深的分布非常不均匀,北部的雪深总体上大于南部,即使在同一地区,雪深也因风力等原因而分布不均匀;研究区总体上属于"干寒型"积雪,密度较小,且密实化迅速;各雪层属于干雪或者湿度极低的潮雪,绝大多数雪层的液态水含量在0.3%以下;积雪温度总体上从表层到底层逐渐升高,表层温度日变化较大;阴天积雪温度高于晴天,各雪层温度日变化小于晴天,且午后积雪会出现负温度梯度,冷中心出现在积雪次表层;雪粒径较小,雪粒长短轴比的最小值出现在中间层,且符合新雪的粒径特点。  相似文献   

7.
MODIS逐日积雪产品去云算法研究   总被引:11,自引:7,他引:4  
由于积雪和云的反射特性, 使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰, 对研究区云量的分析表明, 无论是MOD10A1还是MYD10A1, 云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素. 综合不同去云方法, 利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品, 生成了MODIS逐日无云积雪图像, 并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证. 结果表明: 当积雪深度>3 cm时, 新产品的积雪分类精度达到91.7%, 该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值.  相似文献   

8.
利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×103 m3·a-1.  相似文献   

9.
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   

10.
基于气象要素的中国积雪类型划分及积雪特征分布   总被引:2,自引:2,他引:0  
李晓峰  梁爽  赵凯  王建  车涛  李震 《冰川冻土》2020,42(1):62-71
积雪分类对于深刻认识积雪性质及其时空分布具有重要意义。积雪是气候的产物, 气象参数是导致积雪性质差异的主要因素, 利用实测的气象参数能够对积雪性质进行大范围的有效分类。应用长时间序列高时空分辨率全国地面气象驱动格网数据集, 提取中国区域冬季大气温度、 降水量和近地表风速信息, 基于冬季气象要素的二叉树积雪类型划分方法, 采用Sturm等提出的季节性积雪类型划分体系, 对中国区域的积雪类型进行了划分, 相比Sturm等的积雪分类结果空间分辨率显著提高, 利用“中国积雪特性及分布调查”项目2017—2018年全国实测雪坑数据, 描述了积雪类型对应的空间统计分布特征, 为制定符合中国区域特色的积雪类型分类系统奠定了基础。积雪分类结果表明: 中国区域的积雪类型划分为5种, 分别是大草原型、 泰加林型、 苔原型、 高山型及瞬时型, 不同的中国积雪类型表现出与Sturm等的分类描述有所不同的积雪特性。  相似文献   

11.
黑河流域上游寒区水文遥感-地面同步观测试验   总被引:8,自引:1,他引:7  
介绍了黑河流域上游寒区水文遥感-地而同步观测试验,论述了试验目标与研究内容、试验区的选择设计以及寒区水文长期观测试验.上游试验以理解寒区水文过程、提高寒区定量遥感水平为主旨,以积雪和冻土为主要研究对象,开展了微波辐射计、高光谱成像仪航空遥感和地面同步观测,并选择典型小流域进行长期寒区水文过程观测与研究.试验集中在冰沟积雪小流域、阿柔草场和扁都口裸露耕地3个不蚓地表覆盖区,以积雪和冻土变量与参数的测量为主.同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开,分别布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其它水文要素观测网络;航空飞行传感器分别采用微波辐射计、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机,收集获取了试验区丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波等卫星数据.通过试验,初步构建了上游寒区航空-卫星-地面综合数据集,可以应用于改进和验证寒区陆面/水文过程模型.  相似文献   

12.
祁连山区冰沟流域积雪分布特征及其属性观测分析   总被引:8,自引:5,他引:3  
以祁连山冰沟流域为研究区,通过在流域内布设花杆观测积雪深度,渊查了山区积雪分布情况;利用雪特性分析仪测量了区内积雪密度、介电常数、液念水含量等积雪参数,光谱仪测量了不同类型积雪的光谱特征,手持反照率测量计观测积雪表面反照率,带刻度手持放大镜测量积雪粒径,红外温度计和针式温度计测量雪层的温度和实地测量积雪属性.同时,在研究区内选择加强观测区挖雪坑,对雪层内部属性和雪剖面分层特性作了进一步研究,计算民流域内积雪等效密度;最后对试验中所使用的野外实测积雪的各种方法进行了评价.研究表明:山区积雪分布很不均匀,在阴坡山谷雪深最深,阳坡雪积累最少,即使在同一样区,积雪分布也小均匀;研究Ⅸ的积雪属于潮雪,体秋含水量在3%以下;不同粒径、类型和表面粗糙度的积雪反射率不同,验证了积雪光谱是雪颗粒、污染物和地面粗糙度的函数;积雪反照率随太阳高度角升高逐步降低,在没有新降雪的情况下,日反照率也逐渐降低;雪分层比较明显,雪下冰晶层发育良好.当深度达剑20 cm时,积雪具有保温作用;冰沟流域的积雪等效密度随时间和空间变化不大,经汁算为0.16 g·cm-3.  相似文献   

13.
闫玉娜  车涛  李弘毅  秦越 《冰川冻土》2016,38(1):211-221
随着寒区水文模拟研究的深入,春季融雪径流模拟误差大这一问题越来越明显.针对此问题,以八宝河流域为研究区,利用积雪衰减曲线将MODIS积雪面积比例产品转化为雪水当量,并用其更新分布式水文模型GBHM(Geomorphology-Based Hydrological Model)中模拟的雪水当量,达到提高春季融雪径流模拟精度的目的.利用GBHM模型对八宝河流域2005-2007年进行了模型预热,参数率定,同时选择2008年进行模型检验.结果表明:GBHM模型在八宝河流域有较好的径流模拟精度,年均纳什效率系数(NSE)达到0.64.但模型对春季融雪过程的模拟效果较差,通过引入积雪遥感数据,这一问题得到很大改善.加入积雪遥感数据后,2008年3-6月径流模拟精度NSE和相对偏差Bias分别由-1.0、-0.45改进为0.58、0.06,单点雪水当量模拟精度获得提高,流域水量平衡也更加合理.  相似文献   

14.
基于能量平衡对额尔齐斯河流域融雪过程的研究   总被引:5,自引:5,他引:0  
为定量描述额尔齐斯河流域积雪的消融过程,建立了利用基于能量平衡的积雪模型,对流域内库威积雪站2014年1月4日-3月28日积雪的积累和消融过程进行了模拟.结果表明:模型能够很好的模拟出融雪期净辐射能量的变化过程,对雪水当量的模拟结果也非常好,雪水当量的观测值和模拟值之间的Nash系数达到了0.989.在积雪的积累期,雪表的净辐射、感热、潜热通量的绝对值以及地表热通量明显低于积雪的消融期.在积累期,感热和潜热通量以及土壤热通量受到雪层厚度的影响.当雪水当量小于10 mm时,感热和潜热通量的绝对值偏高,土壤热通量的波动性也偏大.在积累期积雪的物质损失全部为升华损失,升华量为2.74 mm;在消融期,积雪的融化量为66.26 mm,升华量为2.04 mm.净辐射对积雪物质损失的贡献达到了83.1%,湍流通量对积雪物质损失的贡献达到16.9%.由于在融化期土壤热通量为正值,因此土壤热通量对融雪没有贡献.  相似文献   

15.
在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明:青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。  相似文献   

16.
北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究   总被引:25,自引:7,他引:18  
利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料, 建立积雪监测反演模型, 动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况, 对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义. 使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料, 研究了云与雪的判识及图像去云处理方法, 提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法; 采用线性混合光谱分解方法, 研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法, 模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型. 研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据.  相似文献   

17.
积雪被动微波遥感研究进展   总被引:16,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   

18.
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:3,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   

19.
陈刚  陈兴杰  张彦丽 《冰川冻土》2023,(3):1155-1167
积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。  相似文献   

20.
积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。  相似文献   

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