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941.
本文介绍一种简易的水位改正方法,减少了传统的水位改正方法中的计算工作量,可提高工效50×10-2;其精度相当于传统的逐点计算水位改正方法的精度。 相似文献
942.
Seasonal vegetation phenology can significantly alter surface albedo which in turn affects the global energy balance and the albedo warming/cooling feedbacks that impact climate change. To monitor and quantify the surface dynamics of heterogeneous landscapes, high temporal and spatial resolution synthetic time series of albedo and the enhanced vegetation index (EVI) were generated from the 500 m Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) operational Collection V006 daily BRDF/NBAR/albedo products and 30 m Landsat 5 albedo and near-nadir reflectance data through the use of the Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM). The traditional Landsat Albedo (Shuai et al., 2011) makes use of the MODIS BRDF/Albedo products (MCD43) by assigning appropriate BRDFs from coincident MODIS products to each Landsat image to generate a 30 m Landsat albedo product for that acquisition date. The available cloud free Landsat 5 albedos (due to clouds, generated every 16 days at best) were used in conjunction with the daily MODIS albedos to determine the appropriate 30 m albedos for the intervening daily time steps in this study. These enhanced daily 30 m spatial resolution synthetic time series were then used to track albedo and vegetation phenology dynamics over three Ameriflux tower sites (Harvard Forest in 2007, Santa Rita in 2011 and Walker Branch in 2005). These Ameriflux sites were chosen as they are all quite nearby new towers coming on line for the National Ecological Observatory Network (NEON), and thus represent locations which will be served by spatially paired albedo measures in the near future. The availability of data from the NEON towers will greatly expand the sources of tower albedometer data available for evaluation of satellite products. At these three Ameriflux tower sites the synthetic time series of broadband shortwave albedos were evaluated using the tower albedo measurements with a Root Mean Square Error (RMSE) less than 0.013 and a bias within the range of ±0.006. These synthetic time series provide much greater spatial detail than the 500 m gridded MODIS data, especially over more heterogeneous surfaces, which improves the efforts to characterize and monitor the spatial variation across species and communities. The mean of the difference between maximum and minimum synthetic time series of albedo within the MODIS pixels over a subset of satellite data of Harvard Forest (16 km by 14 km) was as high as 0.2 during the snow-covered period and reduced to around 0.1 during the snow-free period. Similarly, we have used STARFM to also couple MODIS Nadir BRDF Adjusted Reflectances (NBAR) values with Landsat 5 reflectances to generate daily synthetic times series of NBAR and thus Enhanced Vegetation Index (NBAR-EVI) at a 30 m resolution. While normally STARFM is used with directional reflectances, the use of the view angle corrected daily MODIS NBAR values will provide more consistent time series. These synthetic times series of EVI are shown to capture seasonal vegetation dynamics with finer spatial and temporal details, especially over heterogeneous land surfaces. 相似文献
943.
利用1961—2015年辽宁省西部地区18个测站月降水量资料和东北地区209个测站1961—2015年月平均气温资料、NOAA重建的月平均海表温度资料以及88项大气环流指数、26项海温指数资料定义了适用于辽西地区的夏季标准化东北冷涡强度指数(NECVI)和冷涡降水预报因子,并对东北冷涡和辽西冷涡降水进行详细分析,结果表明:近55年,辽西地区冷涡降水夏季和年贡献率整体趋势较稳定,无明显变化,表现出18年左右的显著振荡周期。东北冷涡偏强年,NECVI指数偏大,标准化降水指数(SPI)偏高,对应辽西地区降水偏多;反之,东北冷涡偏弱年,NECVI指数偏小,SPI指数偏低,对应辽西地区降水偏少。前期3月Nino 3区海表温度距平指数、5月黑潮区海温指数、3月西太平洋副高强度指数均与辽西冷涡降水显著相关,具有较好的指示意义,可作为冷涡降水的预报因子,为辽西夏季气候预测和人工影响天气工作的开展提供参考。 相似文献
944.
945.
异常事件对EMD方法的影响及其解决方法研究 总被引:4,自引:1,他引:4
赵进平 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2001,31(6):805-814
作者指出异常事件在数据中形成局部的高频信号 ,运用经验模态分解 (EMD)方法分析这种存在异常事件干扰的数据 ,就会产生本征模函数 (IMF)的频率混叠现象 ,而造成物理过程的重叠 ,使得难以用时间过程曲线表现特定的物理过程。这一问题是 EMD方法中尚未妥善解决的问题。为解决这一问题 ,作者利用干扰信号极值及其两边的极大与极小值位置与原始数据有明显对应关系的特征 ,将相关 IMF中的异常信息直接滤除 ,再用 Spline插值方法弥补滤除时段的数据 ,得到重新拟合的该 IMF数据。采用这种方法可以提取出异常信号 ,提取的精度与异常信号的时段长度有关。而且 ,拟合结果消除了异常干扰 ,可以将该 IMF与其余 IMF一起叠加成没有异常干扰的数据。将滤除了异常干扰的数据再次进行 EMD分解 ,可以得到新的 IMF系列 ,而它与不加校正的分解结果有相当大的差别 ,可靠地反映了真实物理过程。结果表明 ,只有在有效滤除异常干扰的情况下才能获得可靠的 IMF系列 ,并准确地描述各种尺度的现象 ;消除了异常干扰的 IMF可以任意单独或组合使用 ,表现各种时间尺度的变化与过程 ;所讨论的方法只适合异常时段较小的情形。对于异常时段接近或大于正常变化周期的干扰还需要探讨其他方法 相似文献
946.
南海TOPEX/ POSEIDON 高度计资料的正交响应法潮汐分析 总被引:15,自引:0,他引:15
根据Munk等提出的响应法 (ResponseMethod)和Groves等 ( 1 975 )的正交响应方法(OrthogonalizedConvolutionMethod)的思想 ,利用正交潮响应法对 2 4 8个周期超过 6年的南中国海的TOPEX/POSEIDON卫星高度计资料进行潮波分析。在分析中引入全日潮族和半日潮族 ,并利用正交潮函数 (OrthotideFunction)分析出了 3个主要的全日分潮 (K1 、O1 、P1 )和 3个主要半日分潮 (M2 、S2 、N2 ) ,并给出了K1 、O1 、M2 、S2 的等振幅线和同潮时图 ,结果与其他学者的主要结果符合得很好。通过与整个海区 5 3个验潮站的主要全日分潮K1 分潮和主要半日分潮M2 分潮的比较 ,K1 分潮的振幅和迟角的平均绝对误差分别为 4.73cm和 1 1 .6°,而M2 分潮的分别为 1 1 .91cm和 2 8.4°,优于Mazzega( 1 994)的结果。 相似文献
947.
基于原正交ECOM(Estuarine Coastal and Ocean Model)模式,把它改进为非正交曲线坐标系下模式,以较好地拟合河口海岸岸线的变化,有效提高局部空间分辨率,提高计算速度和精度;应用预估修正法提高模式的稳定性;扣除局域平均密度层结提高。坐标系下斜压压强梯度力的计算精度;采用Euler-Lagrange方法改进物质输运方程中的平流项计算方法。数值试验结果证明以上4种方法有效地提高了模式的计算精度。把改进的模式应用于长江河口、杭州湾及邻近海区,模拟结果与观测资料较为一致。改进后的模式可更好地应用于河口海岸的研究中。 相似文献
948.
在自然或人为活动的干扰下,生态系统的正常功能或多或少受到影响。生态系统干扰信息可为跟踪气候变化响应、探寻全球碳循环路径和维系生态系统功能提供重要参考。飞速发展的遥感技术为生态系统干扰信息的获取提供了新的思路,高时空分辨率的遥感影像能及时有效地监测干扰事件发生的时间和位置。本文以中国西南地区为例,选用2005—2016年MODIS影像的地表温度LST(Land Surface Temperature)和增强型植被指数EVI(Enhanced Vegetation Index)产品,首先应用遥感干扰指数模型提取2007—2016年的逐年生态系统干扰数据,然后研究了西南地区森林与草地灌丛生态系统干扰的时空分布,并通过地面着火点观测记录、遥感火烧迹地数据、Google Earth和政府报告等验证干扰指数模型的有效性,最后明晰中国西南地区森林与草地灌丛干扰强度的分布特征。结果表明:① 本文使用的遥感干扰指数模型对干扰事件十分敏感,明显优于单独使用EVI或LST。② 本文提取的森林生态系统干扰和草地灌丛生态系统干扰与Google Earth、气象数据等保持高度一致。③ 森林与草地灌丛干扰是研究区内最主要的生态系统干扰,约占每年总干扰面积的90%。④ 森林干扰最强烈区在川西高原地区,可能的干扰类型为森林火灾,草地灌丛干扰最强烈区为青藏高原农牧区,可能的干扰类型为气象干旱干扰。 相似文献
949.
以1995、2005、2015年Landsat TM/ETM+/OLI影像为主要数据源,借助改进的遥感生态指数(MRSEI),对青海省都兰县近20年的生态环境状况进行监测和定量评价。结果表明:(1)1995—2015年,都兰县MRSEI均值从0.300增大到0.381,呈逐年递增趋势。结合MRSEI差值分析,1995—2015年生态等级增加面积所占比例(41.76%)大于生态等级降低所占比例(9.14%),即环境改善的程度大于环境恶化的程度。(2)都兰县的生态环境受气候变化和人为活动的共同作用,MRSEI等级增加的区域主要在都兰县东部,得益于政府生态保护政策和利于植被生长的暖湿气候,等级降低的区域主要集中在都兰县西北部和西南部,主要原因是对盐湖资源过度开发和超载放牧。(3)在未来经济发展中应遵循自然规律,在切实保护现有林草植被的基础上,进行自然资源合理开发和利用。 相似文献
950.
基于栅格的区域人居自然和人文环境质量综合评价——以京津冀地区为例 总被引:14,自引:3,他引:11
区域人居环境质量对于区域社会经济发展具有重要意义。本文以京津冀地区为例,基于人居自然要素指数(地形起伏度、气候指数、水文指数和植被指数)和人文要素指数(夜间灯光指数、空气质量指数和交通通达指数)构建了人居环境质量综合指数(HSCI),分析了2010年其空间分异规律,并探讨了人口分布与人居环境质量的相关性。主要结论为:① 人居自然环境受距渤海距离和太行山脉的影响较为明显,呈现由东南向西北递减的空间分异规律。其中,紧邻渤海的天津市和沧州市最好,太行山西侧的张家口市和承德市最差。② 人居人文环境在城市地区明显优于非城市地区,并表现出与行政级别相一致的层级结构。同时由于南部空气质量较差,其人文环境整体劣于北部。其中,北京市人文环境最优,衡水市最差。③ 人居环境质量综合指数既表现出由东南向西北依次递减的规律,又表现出城市地区向非城市地区依次递减的圈层结构,以及高级别行政区优于低级别行政区的层级结构。其中,天津市和唐山市人居环境质量最优,张家口市和承德市最差。④ 京津冀地区人口并非在人居环境最好的地方分布最多,而是在人居环境中等的地方分布最多,二者呈正态分布规律。整体来看,人居环境质量综合指数大于0.6的土地约占35%,却聚集了约40%的人口,说明该区充分利用了高人居环境质量的土地,人口与人居环境质量分布较为协调。 相似文献