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ERA-Interim再分析和NCEP FNL分析资料在东南极中山站至Dome A断面的适用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2008年南极中山站至Dome A断面上观测站的近地面气象观测资料对ECMWF ERA-Interim再分析和NCEP FNL分析资料在东南极地区的适用性进行了验证。结果表明,ERA-Interim再分析资料的气温表现明显优于FNL分析资料,其与观测的年均绝对偏差在南极大陆沿岸地区1℃,在内陆高原2℃;而FNL分析资料的气温在南极内陆高原地区较观测明显偏暖,尤其在冬季偏暖达8—10℃,表明其不能直接用于南极内陆高原气温的变化分析。FNL的地面气压与观测比较接近,逐月平均偏差仅约1 h Pa,其精度明显高于ERA-Interim再分析资料的地面气压,而后者在沿岸地区存在明显的系统性偏低。ERA-Interim和FNL的近地表风速、风向差异不显著,其与观测的年平均、季节平均绝对风速偏差在沿岸和下降风区1 m·s-1,在内陆高原约2—4 m·s-1,年平均风向绝对偏差10°。 相似文献
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ERA-Interim气温数据在中国区域的适用性评估 总被引：5，自引：0，他引：5
运用中国756个观测站点的逐月平均气温数据,对比分析了ERA-Interim再分析资料的误差。结果发现:ERA-Interim再分析资料能够很好地反映观测值的年际变化,相关性达到0.955~0.995。ERA-Interim在580个站点的冷偏差或暖偏差小于1℃,占站点总数的76.7%,可信度较高。64个站点的冷偏差或暖偏差大于5℃,可信度较低。ERA-Interim在东部地区的暖偏差多于西部地区,冷偏差的高值主要集中在西部地区的高海拔站点。海拔低于200 m的站点偏差最小,适用性好,多数海拔3 000 m以上的站点呈现较大冷偏差,适用性较差。通过回归分析发现,观测站点与ERA-Interim格点的高度差是导致误差的主要原因,因此通过高程校正能够有效降低误差,提高ERA-Interim适用性。 相似文献
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MODIS BRDF/Albedo数据在中国温度模拟中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
地表反照率直接影响地表辐射平衡,进而改变当地温度(2 m气温,下同),然后还可能通过大气平流过程影响下游地区的温度。为揭示利用实时更新的地表反照率替换WRF (Weather Research and Forecasting) 模式的静态地表反照率对中国大陆温度模拟结果的影响,本文进行了两组为期6 年(2002-2007 年) 的连续积分试验：控制试验(CT试验) 采用短波波段地表反照率,取自WRF模式推荐的地表参数数据集;敏感试验(MD试验) 采用分波段的(可见光和近红外) 地表反照率,取自MODIS BRDF/Albedo数据产品。试验结果表明,CT试验能够模拟中国温度的基本空间格局,但是模拟温度相对于观测温度有明显偏差,青藏高原南部的模拟温度偏低(负偏差),最大偏低幅度为1.03oC,出现在秋季,东部地区的模拟温度偏高(正偏差),最大偏高幅度达3.4oC,出现在春季;MD试验模拟结果的正、负偏差格局与CT试验基本相似,但是与CT试验相比,MD试验模拟的青藏高原南部温度的负偏差更大,最大为1.32oC,而模拟的东部地区温度的正偏差明显减小,最大为2.97oC,这说明MD试验比CT试验模拟的温度普遍偏低。在青藏高原,这主要归因于MD试验比CT试验的地表反照率大,使得地表净辐射少,地表感热少,致使温度偏低;在中国东部的黄淮海至江南丘陵区,这主要归因于MD试验中北方蒙古高原的地表反照率比CT试验的大,使得MD试验中该地区的地表净辐射少,地表感热少,温度低,然后通过南下冷平流过程致使位于其下游的黄淮海至江南丘陵区温度降低。 相似文献
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天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500～2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。 相似文献
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青藏高原东北部MODIS LST时间序列重建及与台站地温比较 总被引：2，自引：1，他引：1
通过遥感获取地表温度（地温,LST）可以弥补气象站地温数据局地性的不足。但受某些因素影响,遥感MODIS LST标准产品中的影像存在＂云污染＂等噪音像元以及空缺值,影响了LST数据应用。本文在利用LST产品的质量标记信息（QA）和直方图极值去除法过滤低质量、不可靠LST像元的基础上,提出了一种基于DEM-LST回归关系的滑动窗口空间重建算法,对2008年青藏高原东北部TERRA/AQUA上共4个温度通道的MODIS LST进行了重建,得到空间完整的LST时间序列。将重建后的LST与研究区11个气象站地表温度数据（T）的比较表明,在8day合成序列上LST-T一致性很好,平均相关系数达0．96,平均绝对误差为2．02℃;LSTT在月、年的尺度上更没有显著差异（平均绝对误差分别为1．55℃和0．60℃）。LST与T存在的差异与两者的时空定义的不一致性有必然的联系,但是仍然存在的低水平噪音表明若需要更高精度的LST数据需要更细致的去云处理。 相似文献
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青藏高原地气温差变化分析 总被引：6，自引：1，他引：5
利用青藏高原及其临近区域的99个气象站1960~2000年地表温度和气温资料, 利用主成分分析和功率谱分析方法, 分析了青藏高原地气温差的空间分布及时间演变特征。结果表明：青藏高原地气温差6月份最大,12月份最小。青藏高原冷、暖季和年均的地气温差空间分布前三个载荷向量场大致可表现三种分布型：西北-东南反向变化型、地形海拔反映型、冻土分布反映型;载荷所对应的时间演变型：单调上升、单调下降型、基本平稳型和具有极小值的下凹抛物线型。高原地气温差的周期振荡在不同区域的显著性不同,普遍出现的是2年左右的周期。依据温差冷季第三主分量载荷的空间分布型,可将高原划分为两大区,即多年冻土影响气温区和季节冻土影响气温区。 相似文献
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东北冻土区MODIS地表温度估算 总被引：1，自引：0，他引：1
《地理研究》2017,(11)
地表温度作为重要的地表参数是驱动土壤热状态的主要因子,对冻土分布和活动层厚度变化的研究具有重要意义。常规方式获取地表温度数据往往来自气象站点监测,范围小且不连续。NASA官网提供的MOD11A1地表温度产品可以提供大范围地表温度数据,但在冬季由于对云与雪的混淆导致大量的数据缺失,影响该产品在东北冻土区的使用。根据对东北冻土区植被、裸土、水体、积雪等常见下垫面状况的遥感分类结果,利用劈窗算法反演2006年四幅少云或无云的MODIS1B卫星影像,并分别以气象站实测数据和MODIS温度产品进行验证和对比分析。结果表明:该方法得到地表温度结果与气象站点实测数据误差较小,平均绝对误差仅为1.24℃。且可根据分类情况较好的得到积雪区域地表温度的空间分布状况,与地表温度产品的一致性较高,弥补地表温度产品因为云和积雪的混淆所导致的数据缺失,得到较为完整的地表温度空间分布数据。 相似文献
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利用东南极Panda-1站2011年2月至2012年1月期间的辐射观测资料,检验了四种再分析资料在该地区的适用性。结果表明:对各辐射分量ERA interim在Panda-1地区的适用性都明显好于其他三种再分析资料,这主要归因于其四维变分(4D-VAR)数据同化系统的应用、新的云预报方程和改进的参数化方案以及同化了更多的卫星资料雷达等非常规探测资料。对于向下短波辐射,NCEP-1与实测值之间偏差最大(18.7 W·m-2),可能原因是模式对大气透明度的高估和对云量的低估。对反射率模拟的偏差直接导致了各模式对净短波辐射模拟偏差。NCEP-1与JCDAS都低估了Panda-1地区的地表反射率,模式中,地表吸收了更多的向下短波辐射,最终导致对净短波辐射模拟偏高。对向下长波辐射,四种再分析资料都存在不同程度的低估,冬季偏差大于夏季,其中NCEP-1与NCEP-2偏差最大(分别为-62.6 W·m-2和-37.3 W·m-2)。四种再分析资料均不能很好地反映Panda-1地区净辐射的年变化情况,一般而言,夏季偏差小,冬季偏差大。虽然再分析资料存在明显的缺陷和不足,在广袤的东南极高原地区,观测站点稀少,实测资料无法满足需要,再分析资料仍不失为研究东南极地区气候的一种有效工具。 相似文献
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地表温度在物理和生物过程中起着关键作用,也是评价地表热环境的重要指标。因此,了解地表温度时空变化对城市热岛监测及生态质量的评价具有重要意义。高分辨红外辐射探测器地表温度(HIRS LST)是目前时间尺度最长的全球逐小时地温数据集。为了解江苏省地表温度的时空分布情况并研究HIRS LST数据在江苏的适用性,论文选择江苏省1980—2009年49个站点的实测地表温度数据,利用相关系数、偏差、非偏性均方根误差等方法,对HIRS产品从多角度进行了验证。结果表明,HIRS地表温度与站点地表温度数据有较好的一致性。两者相关系数在整个区域都高于0.98,2种数据的距平相关系数在0.65~0.80之间。两者偏差和非偏性均方根误差表明,HIRS的数据在江苏北部和南部部分地区低估了地表温度,主要原因是其对高于32 ℃的地温事件发生次数存在较大程度的低估。然而,HIRS LST在很大程度上高估了在20~30 ℃之间的较高温日数。在年际变化方面,HIRS LST与观测数据在春季的相关性最高,冬季最低。趋势检验表明,2种数据在春、秋、冬3个季节均呈现出明显的增长趋势,增温趋势呈现出相似的空间变化。但是,该地区夏季的地表温度长期趋势被明显高估,HIRS数据并未反映出该地区北部大面积的降温趋势,而在其他季节的地表温度被低估。 相似文献
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利用ASTER资料估算黑河中游沙漠和绿洲地区夏季地表温度 总被引：1，自引：0，他引：1
利用美国宇航局地球观测系统EOS-Terra卫星所搭载高级空基热发射反射辐射计(ASTER)5个热红外通道遥感资料,并结合三种地表温度反演算法和可见近红外信息,估算2003年夏季黑河中游地区沙漠和绿洲景观下地表温度空间分布。分析发现三种方法估算的地表温度比较接近,且反演值与地面观测值较为一致,能够作为陆面过程研究输入数据。其中,估算的水体温度主要介于19.0~21.0℃,绿洲内农田温度分布于27.0~29.0℃,荒漠戈壁地表温度分布于40.0~60.0℃;在绿洲内,由植被覆盖度参数化比辐射率方法（Pv方法）所估算地表温度值最低,Alpha导出比辐射率方法(ADE方法)估算值最高,由温度比辐射率分离方法(TES方法)估算值介于二者之间;荒漠戈壁区域Pv方法地表温度估算值最高,ADE方法估算值最低,TES方法估算值仍然介于前两者之间;绿洲和荒漠戈壁均具有较大地表温度空间变率。利用有关比辐射率光谱库地物观测数据拟合出一个经验公式以获取地物宽通道比辐射率。分析计算表明,地物目标在较大地表环境温度变化范围内,利用地物宽通道比辐射率计算地表长波辐射最大绝对误差不超过8.0 W·m-2。 相似文献
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基于站点观测的沙尘暴数据和卫星遥感（FY-3A）的沙尘数据，分析了青藏高原及塔里木盆地-河西走廊沙尘天气的时空分布特征。结果表明：在空间分布上，沙尘天气发生的次数和强度自塔里木盆地-河西走廊往青藏高原的东南方向递减。季节变化上，沙尘暴在青藏高原主要发生在冬、春季，而在塔里木盆地-河西走廊主要发生在春、夏季，这主要是由于地表大风中心在3月北移、10月南移； FY-3A反演的沙尘天气在两个区域均主要发生在冬、春季，发生强度与观测结果在季节变化上也存在差异。在1980—2007年，青藏高原的沙尘暴发生次数和强度上均呈减弱趋势，塔里木盆地-河西走廊的沙尘暴发生次数减弱而强度增强。 相似文献
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新疆夏季降水时空分布的适用性评估 总被引：1，自引：0，他引：1
新疆气象站点稀疏且分布不均,高精度时空气象数据缺乏。基于数据同化的再分析资料,可成为解决这一问题的有效途径。利用美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)、欧洲中期数值预报中心再分析数据(ERA-Interim)和美国国家航空航天局再分析数据(MERRA)中的降水数据,分别与1979-2007年新疆气象观测数据和日本气象厅高分辨率亚洲陆地降水数据(APHRO)进行数理统计分析,评估了这3套再分析数据在新疆的适用性。3套再分析数据可有效表征新疆大部分地区年内降水的时空分布特征,夏季降水偏差小于100%;但未能捕捉到夏季降水的长期趋势。夏季降水的偏差与高程具有显著的相关性,这可为订正3套再分析数据、提高降水数据的精度提供技术支撑。 相似文献
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根据1961—2004年新疆地区55个气象站逐日降水观测资料和PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) 区域气候影响模式(1961—2004年)逐日降水模拟资料,建立年最大降水AM(annual maximum)序列及日降水量小于0.05 mm 的年连续最长干旱天数AMCD(Annual Maximum Consecutive Dry Days)序列,分析了新疆地区降水极值序列的时空分布特征和概率分布模式。结果表明:①新疆地区降水事件的强度和概率最大的地区位于阿合奇、巴里坤、昭苏、乌鲁木齐等地,干旱事件强度和概率最大的地区位于且末、若羌、吐鲁番等地;②PRECIS区域气候影响模式模拟的新疆地区AM事件的多年平均值普遍高于观测值,且离差系数也普遍高于观测值;③PRECIS区域气候影响模式模拟结果与观测的降水极值空间分布有一定的差异,需要进行改进,但具有实际参考价值。对于实际观测的降水极值概率分布的拟合,证明了GEV分布函数能够较好地拟合降水极值的概率分布。 相似文献
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西藏自治区植被与气候变化的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
《山地学报》2017,(1)
气候变化下植被的时空响应是近年来的研究热点。高海拔西藏地区气候独特多变,研究该区域植被与气候变化的关系具有重要意义。西藏地区的气象站少,利用站点观测资料插值分析误差相对较大,难以准确获得空间连续的数据。本文采用2001~2013年MODIS卫星16天时间序列数据和同期的降雨卫星TRMM数据,利用线性回归和相关性分析法研究西藏地区植被、地表温度和降雨量的时空特征及相关性。研究表明:在2001~2013年间,西藏地区植被与地表温度、降雨量在时间波动和空间分布上具有一致性。植被NDVI逐年增大,植被状况逐渐改善,地表温度总体呈上升趋势,降雨量整体无明显变化,三者年际变化率主要集中在-0.005~0.005/a,-0.05℃~0.15℃/a,-30~40 mm/a。近13年来植被NDVI、地表温度和降雨量的变化区域差异性较大,在西藏中部和东部变化明显。植被NDVI的变化与气候变化(尤其是地表温度上升)密切相关,受降雨明显影响的区域分布在西藏中部,受地表温度明显影响的区域分布在西藏东部和西部。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2017,(6)
基于青藏高原地区98个气象观测站点53年(1960-2012)的气温实测记录,计算了年度昼夜极端温度指数、温度极值和日均温差,并利用趋势分析、变化点检测与分段拟合方法分析了各指数反映的年际变化趋势及空间差异特征。结果表明:青藏高原整体区域各极端温度指数均表现出上升特征,昼夜升温和冷暖升温的不对称性特点显著,夜间冷、暖指数变化速率均快于白天;而在同等昼夜条件下,冷指数下降速率则高于暖指数上升速率,日均温差以-0.18℃/10a的速率小幅降低,温度极值普遍表现为升温现象,近53年来最低气温的极小值上升幅度为4℃左右,明显高于其他极值指数的上升速率,其中最高温度的极大值上升速率最慢,也证实了青藏高原地区温度上升的冷暖不对称性。空间分布上,青藏高原各气温极端指数年际变化速率存在区域差异性,其中西藏的南部及青海的西北部冷昼指数、冷夜指数和暖夜指数变化最为显著;青海、四川及西藏东北部的暖昼指数增长速率稳定。日均温差的变化点大多发生在20世纪80年代初期,多数站点的冷昼指数在90年代中后期发生变化,其余温度指数的变化点集中于90年代初期及中期,时间变化点分布表明研究期间青藏高原温度突变主要集中在20世纪后期。 相似文献
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塔克拉玛干沙漠地表潜热时空特征分析 总被引：6，自引：4，他引：2
利用1979年3月至2004年2月月平均的NCEP/DOE再分析地表潜热资料,在分析塔克拉玛干沙漠四季潜热基本气候特征的基础上,通过EOF方法,对沙漠地表潜热异常变化的空间结构和时间演变趋势作了诊断研究。结果表明：①沙漠地区夏季潜热最大,春季和秋季次之,冬季最小;靠近山区的沙漠西部、西北部地区四季明显大于中、东部地区。②根据四季地表潜热距平场的EOF分析,该区潜热异常主要有全区一致型、南北差异型以及西北—东南差异型三种常见的分布模态。③25 a期间,塔克拉玛干沙漠地表潜热在第一空间尺度上四季都有不同程度增强的趋势;在第二空间尺度上,春季沙漠北部、西北部有减弱的趋势,南部、东南部有增强的趋势,而冬、夏、秋季变化趋势不是很大。 相似文献
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地表温度是影响地表能量收支平衡和气候变化的重要因子,也是评价陆面模式性能的主要指标。新疆下垫面包括沙漠、绿洲、冰川、积雪等多种类型,其地表温度变化对生态环境和天气气候变化有重要影响。为了找到影响第三代陆面模式NCAR CLM4.5模拟新疆地表温度效果的主要因子,促进该模式发展,在对ERA-5再分析资料评估基础上,以其作为实况资料,首先对CLM4.5长时段模拟新疆地表温度的效果开展评估,然后利用地表能量平衡方程得到的地表温度变化影响因子分离方法,揭示出引起新疆地表温度模拟偏差的主要因子。结果表明：ERA-5地表温度的空间分布特征、量级和时间变化与观测结果一致,可用来研究该区域地表温度变化。CLM4.5对新疆地表温度模拟冷偏差值较大,但相关性显著,且误差与气候背景和下垫面条件有关。CLM4.5模拟的潜热值偏大是地表温度模拟值偏低的主要原因,CLM4.5模拟的潜热值在新疆大部分区域比ERA-5的多90%以上。CLM4.5对新疆0—10 cm土壤湿度模拟值偏大,蒸散过强,导致潜热通量偏大,因此改进土壤湿度计算方案是提高该陆面模式对新疆地表温度模拟水平的有效途径。 相似文献
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黄土高原祖厉河流域潜在植被分布模拟研究 总被引：19，自引：0，他引：19
植被空间分布格局深受环境影响, 分析植被与环境之间的关系一直是植物生态学的中心问题。论文从黄土高原自然植被恢复问题出发, 引出植被恢复的参照标准- 潜在自然植被。 依据气象站和雨量站观测资料, 建立气温降水与海拔高度和地理位置的统计方程, 以GIS 为技术支撑, 对两大环境变量进行空间化。通过野外观测取样, 结合气温降水的空间分布, 界定祖厉河流域不同草地覆盖度的生境空间。根据生境空间边界函数, 对整个流域内的潜在草地植被分布进行模拟。草地分布现状与潜在草地分布对比发现, 低覆盖草地由北向南扩展, 占潜在中覆盖草地面积的37.39%, 占潜在高覆盖草地面积的34.98%。中覆盖草地也在此向南部区域和北部山地扩展, 占潜在高覆盖草面积的11.51%。高覆盖草地收缩到南部和北部山地狭小地带, 仅占其应有区域的4.84%。 相似文献
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《山地学报》2017,(3)
以青藏高原为研究对象,首先采用基于三次样条函数的去云算法对2001—2011年逐日MODIS积雪面积比例产品进行了去云处理,并对去云结果进行了精度验证。然后根据去云后的逐日无云MODIS积雪面积比例产品,提取了研究区近11年的积雪日数,并对积雪日数的时空分布特征进行了分析。结果表明:1.本文的去云算法能有效的获取云覆盖像元的积雪面积信息,总体平均绝对误差值为0.092。去云后MODIS积雪产品提取的积雪日数与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差3.8 d;2.青藏高原积雪日数的分布极不均匀,四周山区(特别是西部和南部山区)积雪分布广泛且积雪日数高,而高原腹地积雪日数低,年均稳定性积雪面积占27.24%;3.青藏高原积雪日数的年际波动较大,积雪日数在34.14%的地区呈减少的趋势,在24.75%的地区呈增加的趋势,其中显著减少和增加的地区分别为5.59%和3.9%。 相似文献