排序方式: 共有27条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
近地面风场与人类生活密切相关,精细准确的风场模拟可以为气象实况产品提供数据支撑。目前,中尺度模式的时空分辨率无法满足局地精细化模拟的需求,因此本研究基于中尺度模式(WRF)内层嵌套大涡模拟(LES),采用五层双向嵌套在门头沟东部区域展开百米近地面风场模拟。结合地面观测,设计边界层和亚网格模型敏感性试验,对比1 km分辨率下YSU和LES边界层方案对里层嵌套的影响,检验和评估不同亚网格模型在真实大气中的适用性。结果表明,在中微尺度过渡分辨率1 km开启YSU边界层较LES边界方案模拟效果更佳,在保持捕捉湍流细节的能力下,拥有较低的误差。不同的亚网格敏感性试验中,1.5TKE, SMAG, 1.5TKE_NBA和SMAG_NBA四种亚网格模型差异较小,统计指标上,SMAG的均方根误差最低,相关系数最高。同时,四种亚网格模型依旧存在模式本身造成的高值低估,低值高估的现象,SMAG在风矢量分布和风速风向概率密度分布中与观测最为接近。在风场的瞬时空间分布上,SMAG_NBA表现出对细小的湍流捕捉能力的优势。 相似文献
12.
中国区域多种微波遥感土壤湿度产品质量评估 总被引:4,自引:0,他引:4
以自动土壤水分观测站土壤湿度作为验证数据, 对2012年中国区域ASCAT、WINDSAT、FY3B、SMOS 4种微波遥感土壤湿度产品按省份进行了评估研究。结果表明:ASCAT质量最优, 在中国大多数地区与观测数据的相关系数较高, 归一化标准偏差较小。WINDSAT其次, 质量优于FY3B, 而SMOS在中国大部分地区质量差, 受无线电频率干扰严重。4种产品在中国西北地区表现均略好, 如山西、陕西、宁夏等省区。研究还发现, 同一卫星土壤湿度产品在同一季节, 不同地区评估质量不同, 这可能与不同地区的地表植被覆盖类型有关。 相似文献
13.
基于植被覆盖度-地表温度的深层土壤湿度遥感反演 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MODIS影像数据,在地表温度和植被覆盖度(Ts/Ft)特征空间基础上反演了江苏省仪征地区2004年5月、9月和11月40cm土壤湿度。反演结果显示,5月土壤湿度值最大,9月次之,11月最小。5月土壤湿度高值区主要位于南部靠近长江沿岸地区和北部谷底平原地区,低值区主要位于中部缓岗丘陵地区。利用实测资料进行模型检验表明,本研究反演出的土壤湿度精度较高,遥感反演的40cm土壤湿度的平均相对误差达7.6%。 相似文献
14.
15.
森林扰动遥感监测研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
作为陆地生态系统的主体,森林的碳循环与碳蓄积对研究陆地生态系统起着重要作用,但目前森林扰动资料的缺乏在很大程度上影响着区域森林碳通量的估算精度。在对森林扰动监测方法和监测指数进行总结的基础上,对几种森林扰动监测指数进行了比较研究。鉴于当前基于长时间序列的森林扰动研究主要集中在北美国家,国内鲜有系统报道,因此,针对我国森林变化特点,结合长时间序列扰动分析方法和适宜的扰动监测指数,研究适用于我国森林的扰动监测模型具有重要的理论意义和应用价值。 相似文献
16.
遥感作为一种高效的对地观测技术在社会各领域发挥着重大的作用,培养创新型遥感人才已成为我国高等院校的重要任务。本文以南京信息工程大学为例,阐述了遥感科学与技术专业创新型人才培养模式的整个过程。根据遥感科学与技术专业学科交叉的特点并结合我校气象行业的特色,确立了"强数理基础、宽大气口径、重遥感实践、培养具有气象应用特色的跨学科复合型创新人才"的培养目标。围绕人才培养目标,重点阐述遥感人才培养的过程的7个环节。最后以2010级遥感科学与技术专业学生的培养为典型案例,评价了我校遥感科学与技术专业创新型人才培养模式的培养质量。 相似文献
17.
研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。 相似文献
18.
山东省干湿转换期土壤水分MODIS遥感监测 总被引:1,自引:0,他引:1
由于2012年春夏过渡时期山东省降水时空分布不均,前期全省大部分地区出现旱情,后期降水偏多。为及时掌握干旱分布及变化情况,利用MODIS地表温度数据(MOD11A2)和植被指数数据(MOD13A2),结合土壤水分自动站的实测数据,采用温度植被干旱指数法,构建了LST-NDVI、LSTEVI特征空间,反演了2012年6~7月山东省干湿转换期的土壤水分,分析了干旱空间分布及变化特征。结果表明:LST-NDVI特征空间反演精度为82.95%,LST-EVI特征空间反演精度为84.33%,精度提高了1.66%。前期山东省中南部、西部出现旱情并以轻旱为主,后期由于降水旱情明显缓解,干旱面积减少了65 427 km2。基于MODIS数据利用温度植被指数法在本区域进行干旱监测是可行的。 相似文献
19.
叶面积指数Leaf Area Index (LAI)作为植被生物量指标之一,耕作区LAI不仅能反映作物的长势动态,且与农业生态、作物产量密切相关。本文通过对2001—2017年中国农田区域的MODIS-LAI长时序数据进行重建,利用Mann-Kendall检验、变异系数、重心迁移模型等方法分析了中国耕作区LAI的时空变化特征。结果表明:① 中国耕作区LAI在2001—2017年显波动式上升,且与农作物单产相关系数高达0.91;② 不同耕作区季节差异显著,夏季>秋季>春季>冬季,夏季平均为1.54,生长季平均为1.13,秋季平均为0.78,春季平均为0.63,冬季平均为0.31;③ 2001—2012年二熟、三熟区LAI变化平缓,2012年后有上升趋势但未发生明显突变;一熟区2006年之前处于平稳上升状态,2006年之后发生突变上升趋势显著;④ 研究时段内我国长江以北的耕作区LAI变异程度较为突出,最高达4.12; 农田面积重心经历了先向西南迁移,后再向西北迁移过程,农田生长季LAI重心相对于农田面积重心变幅较大,经历了南北波动式向西部迁移过程,迁移距离分别为82.78 km、90.53 km。 相似文献
20.
基于随机森林的遥感干旱监测模型的构建 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感数据进行大面积旱情监测是现有干旱监测的重要方法之一,然而传统的遥感干旱监测方法主要侧重于对土壤湿度或植被状况等单一干旱响应因子进行监测,对综合多因子的干旱监测研究较为有限。随机森林是一种机器学习方法,具有学习过程快速、运算速度快、稳定性好、预测精度高的优点,近年来被应用于生态环境等多个领域。本文利用2001-2010年4-9月的MODIS数据提取的植被状态指数(VCI)、温度状态指数(TCI)和土地覆盖类型(LC),TRMM降水资料计算的TRMM-Z指数及SRTM-DEM、土壤有效含水量(AWC)等多个遥感及土壤资料提取的干旱因子为自变量,以气象站点的综合气象干旱指数(CI)为因变量,利用随机森林模型构建遥感干旱监测模型,并以河南省为研究区进行了评价和分析。该模型在2009-2010年的监测值和实测CI值的具有显著的相关性,并且二者干旱等级的一致率为81%。在2001-2010年4-9月间,模型监测值与气象站点的标准降水蒸散发指数(SPEI)总体干旱等级一致率为74.9%,较为一致,其中9月的模型结果与SPEI的干旱等级一致率最高,达到82.4%,空评估率和漏评估率最低;与10 cm土壤相对湿度的相关系数在0.475-0.639之间,达到极显著水平。河南省2011年4-6月干旱事件同样验证了本文构建的模型旱情监测结果,说明本模型能较好地就应用于监测区域旱情监测。 相似文献