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11.
针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。  相似文献   
12.
太姥山和鼓山位于福建东南沿海地带。岩石学和岩相学研究表明太姥山地区和鼓山地区花岗岩分属铝质A型花岗岩和碱性A型花岗岩。锆石LA-ICP-MS U-Pb同位素定年结果表明,两地区花岗岩成岩年龄分别为(96.6±1.6)Ma(MSWD=0.65)和(99.4±2.3)Ma(MSWD=0.49),成岩时代均属晚白垩世早期。结合中国东部沿海两类A型花岗岩,讨论了它们在岩石学、岩相学、地球化学及其判别图解上的区别。总体上认为,碱性A型花岗岩在AKI值、TFeO/MgO比值、104×Ga/Al以及(Zr+Nb+Ce+Y)值上均大于同区域的铝质A型花岗岩,但上述化学指标的数值也存在一定范围的重叠;且传统A型花岗岩判别图解不完全适用于强分异的铝质A型花岗岩。地球化学特征表明,两地区A型花岗岩应具有相似的源区,即岩浆起源于地壳物质熔融,同时成岩过程有一定的地幔物质参与。但鼓山地区碱性A型花岗岩较太姥山地区铝质A型花岗岩有更多地幔物质的加入,导致前者显示出部分幔源岩浆起源的特征。结合地球化学、野外地质、区域背景及年代学综合判定,两地区花岗岩成因与古太平洋板块对欧亚板块的俯冲角度密切相关,均属于弧后拉伸体制之下的构造环境。  相似文献   
13.
卫星遥感中国海域人为和沙尘气溶胶时空分布的研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
利用MODIS气溶胶产品中550nm气溶胶光学厚度和小颗粒比例两个参数的关系,直接计算得到我国海域人为和沙尘气溶胶光学厚度,并对人为和沙尘气溶胶的分布进行了分析,结果表明:在我国海域,利用550nm气溶胶光学厚度和小颗粒比例的关系直接计算人为和沙尘气溶胶光学厚度是可行的;我国海域的人为和沙尘气溶胶光学厚度有明显的时空变化.人为气溶胶在春夏季最大,而在秋冬季最小;沙尘气溶胶在冬春季最大,而在夏秋季最小.在该海域人为和沙尘气溶胶光学厚度有显著的空间变化,在纬向上,人为气溶胶光学厚度在30°~45°N达到最大值,向南北递减;沙尘气溶胶光学厚度在33°~40°N最大,在其他纬度都很小.在经向上,人为气溶胶光学厚度与离岸距离有关,在沿海120°E处最大,随着经度增加而减小.沙尘作为大颗粒气溶胶,传输距离小,所以它只是在120°~123°E出现最大值,在其他经度处都很小.  相似文献   
14.
南海珊瑚礁区34年卫星遥感海表温度变化的时空特征分析   总被引:5,自引:3,他引:2  
选取NOAA OISST数据集的1982-2015年南海月平均海洋表面温度(SST),先对东沙、西沙和南沙礁区海域的多年SST进行时间尺度上的统计,然后对该数据集进行距平场的经验正交函数(EOF)分解,研究南海海表温度的时间和空间年际变化特征。研究显示:(1)不同的礁区海域SST升温趋势不同,东沙礁区海域SST升温趋势最明显(0.216℃/(10 a)),西沙和南沙礁区SST的升温趋势分别为0.180℃/(10 a)和0.096℃/(10 a);(2)西沙和南沙礁区全年处于珊瑚生长的最适海温范围内,东沙一年中有4个月海温较低,SST最高的月份分别集中在7月(东沙礁区)、6月(西沙礁区)和5月(南沙礁区);(3) EOF第一模态的空间分布显示南海SST变化是同相位的,由西北—东南振幅量值递减,在礁区振幅从大到小依次为东沙、西沙、南沙;(4) EOF第一模态时间系数显示南海SST变化与El Niño事件相关。南海海表温度异常场与Niño3.4指数的相关性分析显示两者关联度最高为0.723,平均关联度也高达0.655;南海SST的变化滞后Niño3.4区7~8个月。综上,在全球变暖背景下,南海SST的变化不仅受到El Niño事件的影响,其不断上升也在悄然威胁珊瑚的正常生长。  相似文献   
15.
通过地球物理模型建立后向散射系数与海面风矢量的关系,可将散射计从不同方位角测得的风矢量单元后向散射系数反演得到风矢量,因此地球物理模型在风速反演中起着至关重要的作用。使用神经网络方法,利用C波段经验模型CMOD4和Ku波段经验模型QSCAT—1仿真数据建立了形式统一的C波段和Ku波段地球物理模型。新模型将电磁波频率作为模型的参数之一,使新模型不再局限于特定的传感器,并使C波段与Ku波段具有统一的形式。分析表明,由新模型建立的后向散射系数与海面风矢量的关系同经验模型具有很好的可比性。利用新模型反演的风速与CMOD4和QSCAT—1模型反演的风速具有很好的一致性,说明新模型在具有统一简洁形式的同时也兼有与经验统计模型相同的有效性。  相似文献   
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