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51.
基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测   总被引:4,自引:0,他引:4  
以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数(SCD)数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明:① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著(8.52 m yr -1)。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系(R = 0.64,P < 0.01)。  相似文献   
52.
The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.  相似文献   
53.
Wanshan area has been chosen to be the specified field to calibrate and validate(Cal/Val) the HY-2 altimeter and its follow-on satellites. In March 2018, an experiment has been conducted to determine the sea surface height(SSH) under the HY-2 A ground track(Pass No. 203). A GPS towing-body(GPS-TB) was designed to measure the SSH covering an area of about 6 km×28 km wide centered on the HY-2 A altimeter satellite ground track. Three GPS reference stations, one tide gauge and a GPS buoy were placed in the research area, in order to process and resolve the kinematic solution and check the precision of the GPS-TB respectively. All the GPS data were calculated by the GAMIT/GLOBK software and TRACK module. The sea surface was determined by the GPS-TB solution and the tide gauge placed on Zhiwan Island. Then the sea surface of this area was interpolated by Arc GIS10.2 with ordinary Kriging method. The results showed that the precision of the GPS-TB is about 1.10 cm compared with the tide gauge placed nearby, which has an equivalent precision with the GPS buoy. The interpolated sea surface has a bias of –1.5–4.0 cm with standard deviation of 0.2–2.4 cm compared with the checking line. The gradient of the measured sea surface is about 1.62 cm/km along the HY-2 orbit which shows a good agreement compared with the CLS11 mean sea surface(MSS). In the Cal/Val of satellites, the sea surface between the tide gauge/GPS buoy and the footprint of altimeter can be improved by this work.  相似文献   
54.
不同气候模态下西北太平洋秋刀鱼资源丰度预测模型建立   总被引:2,自引:0,他引:2  
秋刀鱼(Cololabis saira)资源对海洋环境因素极为敏感,不同气候模态可能对秋刀鱼资源丰度产生不同的影响。根据1990-2014年西北太平洋日本的秋刀鱼渔业中单位捕捞努力量渔获量(CPUE,以此作为资源丰度),以及相应产卵场、索饵场的海表温(SST)遥感数据,探讨太平洋年际震荡(PDO)指数冷、暖年下,秋刀鱼资源丰度CPUE变化与产卵场、索饵场SST的关系,并分别建立资源丰度的预测模型。研究表明,PDO冷年索饵场4月SST与年CPUE显著相关(P<0.05),PDO暖年索饵场11月的SST与年标准化CPUE显著相关(P<0.05)。PDO冷、暖年的秋刀鱼资源丰度的预测模型中,CPUE均与索饵场11月的SST、索饵场4月SST呈现正相关的关系,统计学上为显著相关(P<0.05)。PDO冷年(2012年)和PDO暖年(2014年)的CPUE预测值与实际值相对误差分别为14.03%、-16.26%,具有较好的拟合效果。研究认为,不同气候模态下,可用于秋刀鱼资源丰度预测的环境因子不同,上述建立资源丰度模型可用于业务化运行。  相似文献   
55.
张洁  田杰  王兆徽 《海洋预报》2020,37(1):1-10
利用机器学习的方法,对14个周期HY-2A卫星高度计数据:风速、有效波高和海面高度差值进行训练,探究海况偏差和风速、有效波高之间的关系,创建海况偏差核函数非参数模型(NPSSB),并与参数模型中具有代表性的BM3、BM4模型进行对比。研究表明:(1)核函数NPSSB模型能够很好的反映SSB与U、SWH之间的关系,SSB与U呈二次函数关系,SSB与SWH呈反比例函数关系;(2)核函数NPSSB模型对SSB的模拟能力与训练数据集相关,数据量越多,模拟能力越好;(3)核函数NPSSB模型与BM3、BM4模型都存在0^-0.03 m的差值,随着风速和有效波高的增加,差值的绝对值越大。  相似文献   
56.
上层海洋对台风"凯萨娜"(2009)的响应特征   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文利用多源卫星遥感数据和Argo浮标数据对2009年台风"凯萨娜"过后,南海上层海洋的物理和生态响应特征进行了分析。结果表明,"凯萨娜"引起的上升流流速最大可以达到1.6×10~(–3)m/s,台风过后,海表面温度(SST)下降显著,最大降温幅度可以达到6℃,海表面高度降低,先前存在的中尺度冷涡进一步加强。台风过后,沿着台风路径,叶绿素浓度升高,最大值可以达到2 mg/m~3以上,初级生产力升高到台风过境前的5倍。SST的最大降温中心与海面高度下降区域以及叶绿素浓度升高的区域一致。Argo数据表明台风诱发了强烈的垂向混合和艾克曼泵吸,不同位置处,垂向混合和艾克曼泵吸的强度不一样。通过混合和泵吸过程,台风可以把海洋内部的营养盐输送到海洋表层,对整个南海的物理和生态过程有重要影响。  相似文献   
57.
无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。  相似文献   
58.
南海北部具有丰富的温度锋面和中尺度涡,它们调节着局地的热量和能量平衡。本文利用卫星海洋高度异常和海表温度数据,并基于自动探测方法,探究了2007年至2017年南海北部中尺度涡边缘的海表温度锋面(涡致锋面)特征。反气旋/气旋边缘出现锋面的概率可达20%。气旋涡在各个方向上出现锋面的概率比较均匀,反气旋涡的东北部和西南部出现锋面的概率大于西北部和东南部。中尺度涡致锋面的数量有明显的季节变化,而涡动能未表现出明显的季节变化。中尺度涡致锋区的总涡动能是中尺度涡内动能的3倍,并且反气旋涡致锋面的总涡动能明显强于气旋涡致锋面的总涡动能。中尺度涡致锋面的数量和涡动能的年际变化与厄尔尼诺南方涛动指数没有明显的相关性。本研究也讨论了中尺度涡致锋面的可能机制,但是中尺度涡对海表温度锋的贡献需要进一步定量研究。  相似文献   
59.
为了实现时间跨度较长(20—30年)的风能资源数值模拟评估,建立了一种新的分型方案,采用地面和探空观测资料,以风速、风向和最大混合层高度作为分型因子,针对每种类型随机抽取5%的日数进行真实算例的数值模拟。根据中国所有地区典型日的平均风能参数和30年观测平均结果的对比分析,得出以下结论:(1)中国所有分型站点挑选典型日的平均风速与30年平均风速的绝对误差均小于0.10 m/s,相对误差均低于6.50%;挑选典型日各风向频率值与30年结果的绝对误差平均值为0.28%—0.48%,风速频率绝对误差的平均值为0.09%—0.54%。(2)通过模拟区域分型站点以外探空气象站的风向频率和风速频率的对比检验发现:沿海地区风向频率绝对误差为0.27%—0.63%,风速频率绝对误差为0.14%—0.49%;内陆复杂山地风向频率绝对误差基本在0.57%以下,风速频率绝对误差为0.22%—0.60%;结果表明选取一个分型站点能够代表整个模拟区域内的风能资源特性。(3)根据沿海和内陆山地模拟区域重合范围内的探空站分型结果对比分析发现:对于模拟区域重合范围内的探空站,采用所有模拟区域分型站典型日结果加权平均后的风能参数对比误差大大低于各自模拟区域分型站点的对比误差。  相似文献   
60.
根据2015年国家气候中心实时下发的第二代月动力延伸模式(DERF2.0)逐日资料和历史回算资料,统计构建不同时间起报的月500hPa高度场格点数据序列,针对重庆2月气温和8月降水量方差和预测难度较大的事实,分别分析2010-2014年逐年1月和7月16日、21日、26日、31日起报的2月和8月500hPa高度场预报场与同期NCEP资料实况场的分布型,结果表明:预测效果低纬好于中高纬,8月总体好于2月;基于上述滚动的500hPa预报场,试验了4个关键区和5种统计降尺度方法,对重庆2010-2015年2月气温和2010-2014年8月降水量进行回报预测和检验结果表明,16日起报的模式场对2月气温有较好的参考价值,配合最好的关键区为本区上空,而降尺度方案中Lamb方法效果最佳,二者结合的预测效果最好;8月降水回报检验表明,虽然8月降水预测效果不如2月气温,但在预测关键区取自定义关键区时,车氏方法的降尺度方案预测效果相对较好。  相似文献   
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