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GPS可降水汽与MODIS可降水汽回归性分析 总被引：2，自引：1，他引：1
地基GPS可反演大气可降水汽,为气象预报提供高精度的大气水汽数据。然而GPS观测仅可以提供离散点的水汽值,MODIS却可以提供空间连续变化的水汽值,但MODIS水汽反演误差的存在使其不能满足气象预报的精度要求,因此两种遥感水汽的融合研究尤为必要。基于此,该文利用西安2006年7月-2009年7月7期GPS观测数据、地面气象实测数据和对应的MODIS数据,研究了GPS与MODIS两种遥感水汽间的回归关系,在考虑水汽的季节性变化的基础上建立了两者的回归模型,并由此建立了直接对MODIS反演水汽值的校正模型。根据多个经验模型,确定了西安GPS湿延迟与GPS可降水汽的比值:夏季取6.00、冬季取6.52。 相似文献
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中天山山区大气总水汽量和云液水量的遥感研究 总被引：3，自引：2，他引：1
使用QFW-1型双通道微波辐射计,于2002年盛夏(7月10日至8月5日)在天山山区乌鲁木齐河流域上风方的小渠子进行了大气积分水汽和云中积分液水量的遥感观测。观测表明;中天山山区盛夏的晴天平均大气水汽含量与目前公认的亚洲大气中的水汽含量相近;晴天的平均大气水汽量具有明显的日变化。对降水云系的液态水含量及其变化遥感监测表明:云系降水具有先兆性;不同类型降水性云的降水临界值不同;云液水由0.5 mm开始上升到降水临界值的降水酝酿期的时间,可以作为天山山区人工增雨实施播云作业的重要参照指标。 相似文献
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2007～2010年云南GPS观测大气可降水量特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用最新云南地基GPS站观测和探空观测资料分析表明:GPS/PWV和探空大气可降水量变化趋势一致,相关性好;云南省GPS/PWV年内干湿季气候特征分明,湿季开始前GPS/PWV月变率小于干季开始前的月变率;全省GPS/PWV年平均日变化峰值和谷值出现时间一致,勐腊、蒙自和昆明具有准双峰型特征;勐腊站干季、湿季日变化明显不同,其余测站干季和湿季的PWV日变化特征与全年平均日变化特征基本一致。GPS/PWV资料能够反应云南雨季开始期时空演变趋势。 相似文献
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针对地基GPS反演水汽空间不连续以及MODIS近红外水汽产品精度不足的问题,利用2010年香港地区地基GPS水汽数据和MODIS近红外水汽数据,提出了一种基于地基GPS订正MODIS水汽产品继而得到高精度空间连续分布可降水汽的方法。通过比较3种干延迟模型,选取最适合香港地区的Hopfield模型并利用高精度软件GAMIT解算GPS水汽,建立GPS水汽与MODIS水汽之间的线性模型,以实现对MODIS近红外水汽产品的逐月订正。结果表明,经过订正的MODIS水汽产品在各月的MRE、RMSE、PBIAS均有所改善,该方法能够有效融合地基GPS和MODIS的优点,可以得到连续区域的高精度水汽数据,这对天气预报、气候监测等有重要意义。 相似文献
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塔里木盆地水汽含量的计算与特征分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用1976-2009 年塔里木盆地的和田、库车、若羌、喀什和民丰5 个探空站的实测资料计算了逐月平均水汽含量,并建立了与地面水汽压的关系式;利用这种关系式计算了盆地及周边地区28 个站水汽含量,进行了EOF分解,得出了水汽分布形式;分析了地表水汽压随高度的变化;对在盆地腹地及周边地区进行的GPS观测资料进行了水汽含量的反演,并与探空计算值进行了对比。结果表明：盆地内水汽含量有两个高值区,主要分布在盆地西部和北部的边缘地带,中心水汽含量在13~14 mm,均位于塔里木河干流、叶尔羌河流域、阿克苏河支流周围的绿洲地区。塔克拉玛干沙漠腹地是水汽的低值区中心,水汽含量仅为7~8 mm,塔中是所有站中水汽量最少的,由中心向外逐渐增加,在环塔里木盆地的西部、北部绿洲区达到最高,然后由于海拔高度的影响又逐渐减小。塔里木盆地地基GPS反演水汽数据与探空计算值存在良好的线性关系。 相似文献
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《云南地理环境研究》2020,(2)
利用高空常规气象观测资料、NCEP/NCAR逐6 h 2.5°×2.5°再分析资料、葵花-8红外云图、自动气象站观测数据,对2019年1月7～9日孟加拉湾热带风暴"帕布"影响云南省期间造成红河州暴雨天气过程的大气环流背景、水汽条件、动力条件、大气不稳定层结等进行分析。结果表明:这是一次由孟加拉湾风暴远距离影响造成的冬季大暴雨天气事件;南支槽前的西南气流能把孟加拉湾风暴产生的云和水汽输送到云南省红河州上空;700 hPa西南低空急流为此次天气过程提供了充沛的水汽供应;高低空急流耦合为水汽的垂直输送提供了良好的动力抬升条件;地形作用和对称不稳定是造成此次冬季暴雨天气过程的触发机制。 相似文献
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大气水汽氢氧同位素观测研究进展——理论基础、观测方法和模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
大气水汽氢氧稳定同位素是认识大气环流和水循环的重要信息指标,本文从影响水汽稳定同位素含量的物理过程入手,即源区蒸发、传输及凝结等方面,系统介绍了影响水汽氢氧稳定同位素的平衡分馏和动力分馏的理论基础;回顾了传统观测方法、近期发展的激光光谱仪及卫星遥感红外光谱仪等大气水汽同位素观测新手段,重点分析了光谱仪及遥感观测方法的优势及应用,表明实时观测和遥感监测成为目前水汽同位素研究的主要手段;总结了目前大气水汽同位素观测研究在同位素基础理论、地表过程等方面的主要进展,汇总分析了大气水汽同位素环流模型的发展和应用,表明同位素环流模型在全球及区域气候过程、古气候恢复以及环境信息重建方面具有独特的优势,将会成为今后气候系统研究的新方法;最后提出水汽同位素研究的新焦点即高时空分辨率的实时观测、氢氧同位素的新指标如过量17O以及同位素气候模型的发展完善及应用。 相似文献
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从数学上探讨了晴空大气红外窗区通道遥感陆面特性水汽吸收和陆面发射率的综合影响。首先,基于辐射传输方程推导出大气水汽含量和陆面发射率(ε)引起红外窗区通道遥感陆面亮温(Tg)变化的数学表达式,指出红外辐射在传输过程中水汽吸收衰减的影响主要是引起大气透过率的变化;分析了在高温高湿和低温干燥等不同地区,红外窗区通道的大气透过率所受到的不同程度的衰减,以及水汽吸收衰减和陆面发射率对不同的红外窗区通道的影响。此外,还建立了一个红外窗区通道遥感陆面温度与地面亮温差ΔT=(Ts-Tg,imax)与水汽含量变化Δq和陆面发射率ε的二元多项式拟合方程,进一步分析大气水汽含量和陆面发射率对不同的红外窗区通道遥感的影响;指出红外短波窗区通道不但受太阳辐射污染严重,而且受陆面发射率变化的影响激烈,特别是在寒冷干燥的亚北极冬季。最后强调,为了精确地反演陆面温度,最好采用热红外窗区通道;必须考虑大气订正,特别是在高温高湿区;同时应该考虑陆面发射率等因子的作用。 相似文献
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青藏高原纳木错流域夏、秋季大气降水中δ18O与水汽来源及温度的关系 总被引：6，自引：7，他引：6
根据2005年8～10月在纳木错收集的降水样和相关气象观测,分析该地区降水中δ18O变化特征及其与水汽来源关系,揭示不同水汽来源降水中δ18O与温度之间关系.观测期间水汽来源以西南季风和青藏高原本地气团输送为主.结果表明,纳木错流域夏、秋季节历次降水中δ18O变化主导因素是水汽来源不同.远距离输送夏季风海洋性气团形成的降水δ18O值较低,而局地大陆性气团降水δ18O较高.对同源的降水事件,气温和δ18O值有一定正相关性,因而可能是次一级的响因素. 相似文献
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利用地基GPS的手段对北极黄河站可降水量进行了研究,分析了影响可降水量计算的三个因素:天顶总延迟、天顶干延迟和大气加权平均温度,验证了天顶总延迟和天顶干延迟的可靠性,得到了适合北极黄河站区的大气加权平均温度模型,并且将GPS可降水量与无线电探空的结果进行了比较,得到两者差值的标准差优于2 mm。 相似文献
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本文研究的主要内容是从对流层天顶延迟来反演大气中的可降水量。利用我国长城和中山两站 1 998、1 999、2 0 0 0年参加全南极GPS国际联测所取得的南极地区的GPS数据 ,组成各期GPS网 ;采用高精度的GAMIT/GLOBK软件进行基线解算和网平差处理 ,使用多种数据处理方案 ,得到各时段两站对流层的天顶总延迟值 ,采用了Saastamonien和Hopfield两种模型分别进行天顶静力学延迟的解算来分离天顶静力学延迟。从两站的历史气象资料出发 ,通过回归计算得到适合两站 1、2月份的转换系数K ;然后进行天顶湿延迟至可降水量的转换 ,结合现场的气象资料进行对比分析。各期数据均取得了较为满意的结果。 相似文献
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气温是反映生态环境的重要参数之一,准确估算气温的时空分布对于气候变化研究具有重要意义。论文基于2011—2019年青海省气温实测数据、MODIS产品和SRTM DEM数据,在像元尺度分别开展了晴天条件和有云条件下瞬时空气温度的遥感估算研究,并评价了不同气温估算方法的精度差异,进而通过多元回归模型生成研究区高精度月空气温度产品,对青海省气温的时空分布格局进行分析。研究结果表明,在未使用气温实测数据进行校准的情况下,通过将MOD07_L2大气廓线产品反演的空气温度与MOD06_L2地表温度平均的方法,能够显著提高气温的估算精度。晴天条件下相关系数(r)为0.93,均方根误差(RMSE)为4.71 ℃;有云条件下r为0.89,RMSE为5.16 ℃。在使用气温观测值进行校准的情况下,通过引入高程参数,多元回归模型月尺度空气温度估算的决定系数(R2)和RMSE总体分别保持在0.8以上和2.5 ℃以下。将上述回归模型应用到栅格尺度,从而生成整个青海省高精度卫星过境时刻的逐月气温产品,进而分析其时空分布格局。具体来说,青海省月最高气温出现在7月,全省平均气温为13.59 ℃,最低气温出现在1月,全省平均气温为-9.44 ℃;气温的空间分布主要受海拔控制,全省平均气温直减率为4 ℃/km。上述研究表明MODIS大气廓线产品在全天气气温估算方面具有独特优势,特别是在地面气温实测数据的支持下能够有效降低遥感估算的系统性误差,实现大尺度复杂地形条件下气温的高精度估算。 相似文献
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利用近40 a的Landsat系列卫星的MSS、TM和ETM+遥感数据,计算了南四湖湿地植被平均归一化植被指数（NDVI）,并以此为湿地植被活动的指标,结合南四湖流域内气象站点的逐年、逐月及逐日气温数据,揭示昼夜温度变化对湿地植被活动的影响差异。结果表明：1）近40 a来研究区日最高温（Tmax）、夜间最低温（Tmin）和日均温（Tave）都存在显著的上升趋势;其中Tmax与Tmin增温具有不对称性,R2值分别为0.13和0.26,平均每10 a分别增温0.174℃和0.235℃,Tmin的增温趋势更明显。2）在人为活动影响较弱的时段（1973―1999年）,偏相关分析显示,去除Tmin影响,Tmax与NDVI呈现极显著的偏相关关系（R＝0.412,P＝0.008）;去除Tmax的影响,Tmin与NDVI的偏相关关系在任何时期内均不显著。这可能与湿地充足的水份条件以及昼夜增温对湿地植被的生态效应不同有关。 相似文献
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针对隆德站地基微波辐射计温度资料，根据数据本身规律及各类疑误数据表现形式，结合历史探空资料，利用垂直变化强度极值检查、标准差检查、极值检查、奇异值检查和僵值检查5种检查方法进行质量控制实验，与同期探空资料比对，分析其应用效果。结果表明：各质量检查结果对数据质量均有一定的区分能力，且对控制参数是敏感的；数据质量以晴空最优、云天次之、降水稍差，各高度层数据质量基本相当。质量控制结果相关性分析表明各高度层上晴空相关性最好，云天次之，降水稍差，相关性都处在较高的水平上；降水情况下质量控制效果最显著。 相似文献
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To evaluate and provide an appropriate theoretical direction for research into climate-vegetation interactions using meteorological station data at different time scales, we examined differences between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) and their responses to climate factors. We looked for correlations between data extracted from MOD13Q1 remote sensing images and meteorological station data for the two indexes. The results showed that even though NDVI and EVI are derived from the same remote sensing image, their response to climate factors was significantly different. In the same meteorological station, the correlation coefficients for NDVI, EVI and climate factors were different; correlation coefficients between NDVI, EVI and climate factors varied with meteorological station. In addition, there was a lag effect for responses of NDVI to average minimum temperature, average temperature, average vapor pressure, minimum relative humidity, extreme wind speed, maximum wind speed, average wind speed and average station air-pressure. EVI had a lag only for average minimum temperature, average vapor pressure, extreme wind speed, maximum wind speed and average station air-pressure. The lag period was variable, but most were in the -3 period. Different vegetation types had different sensitivities to climate. The correlation between meteorological stations and vegetation requires more attention in future research. 相似文献