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In this study, sensible heat (H) calculation using remote sensing data over an alpine grass landscape is conducted from May to September 2010, and the calculation is validated using LAS (large aperture scintillometers) measurements. Data from two remote sensing sensors (FY3A-VIRR and TERRA-MODIS) are analysed. Remote sensing data, combined with the ground meteorological observations (pressure, temperature, wind speed, humidity) are fed into the SEBS (Surface Energy Balance System) model. Then the VIRR-derived sensible heat (VIRR_SEBS_H) and MODIS-derived sensible heat (MODIS_SEBS_H) are compared with the LAS-estimated H, which are obtained at the respective satellite overpass time. Furthermore, the similarities and differences between the VIRR_SEBS_H and MODIS_SEBS_H values are investigated. The results indicate that VIRR data quality is as good as MODIS data for the purpose of H estimation. The root mean square errors (rmse) of the VIRR_SEBS_H and MODIS_SEBS_H values are 45.1098 W/m2 (n = 64) and 58.4654 W/m2 (n = 71), respectively. The monthly means of the MODIS_SEBS_H are marginally higher than those of VIRR_SEBS_H because the satellite overpass time of the TERRA satellite lags by 25 min to that of the FT3A satellite. Relative evaporation (EFr), which is more time-independent, shows a higher agreement between MODIS and VIRR. Many common features are shared by the VIRR_SEBS_H and the MODIS_SEBS_H, which can be attributed to the SEBS model performance. In May–June, H is over-estimated with more fluctuations and larger rmse, whereas in July–September, H is under-estimated with fewer fluctuations and smaller rmse. Sensitivity analysis shows that potential temperature gradient (delta_T) plays a dominant role in determining the magnitude and fluctuation of H. The largest rmse and over-estimation in H occur in June, which could most likely be attributed to high delta_T, high wind speed, and the complicated thermodynamic state during the transitional period when bare land transforms to dense vegetation cover. 相似文献
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卫星微波仪器的辐射率资料,由于兼具卫星观测的全天空优势和微波观测的全天候特性,成为数值天气预报系统同化的日益重要的角色。微波成像仪作为被动微波辐射计的重要一类,其在数值预报中的应用潜力亟待进一步的检验和更充分的挖掘。针对全球水循环变化观测卫星GCOM-W上搭载的第2代先进微波扫描辐射计AMSR2的10个通道,建立了半径200 km的稀疏化方案;研发了包含9项检验的质量控制方案,对于污染低频通道观测的太阳耀光现象和无线电信号干扰等因素进行屏蔽;设计基于经典预报因子的偏差订正方案,对仪器系统偏差进行有效的校正;采用基于变分同化后验估计的观测误差统计,克服了观测误差难以准确估计的问题。通过以上方法,GCOM-W AMSR2共有10个通道辐射率资料在中国自主研发的全球/区域同化预报系统（CMA_GFS,原名为GRAPES_GFS）3.0版的四维变分同化系统（4DVar）中实现了直接同化应用。1个月的批量试验证明,同化GCOM-W AMSR2后,CMA_GFS湿度分析场得到了一定的改进,各量级定量降水中期预报评分有所提高,同时,GCOM-W AMSR2辐射率直接同化对CMA_GFS南半球和赤道地区预报有明显正贡献。研究证实AMSR2能够很好地弥补常规观测资料稀疏区的资料匮乏,发挥水汽敏感特性,改进湿度分析和降水预报的技巧。 相似文献
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中国南方森林冠顶高度Lidar反演—以江西省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
激光雷达(Lidar)与光学遥感的有效结合对中国南方区域森林冠顶高度反演意义重大,而国产卫星将为中国森林生态研究提供新的数据源。本文联合利用大脚印激光雷达GLA和国产MERSI数据,在实现GLAS波形数据处理和不同地形条件下森林冠顶高度反演算法基础上,建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS+MERSI联合反演关系模型,进行了江西地区森林冠顶高度反演。总体上,GLAS激光雷达森林冠顶高度估算精度较高;且在与MERSI 250 m数据的联合反演模型中,针叶林模型精度较好(R2=0.7325);阔叶林次之(R2=0.6095);混交林较差(R2=0.4068)。分析发现,考虑了光学遥感生物物理参数的GLAS+MERSI联合关系模型在区域森林冠顶高度估算中有较高精度,且在空间分布上与土地覆盖数据分布特征非常一致。 相似文献
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该文基于2001-2007年地表温度遥感反演产品(MOD11A2),以基准气候站对其周围不同大小窗口内地表温度距平序列的解释方差作为度量,评估了我国142个基准气候站的环境代表性,并将代表性与土地覆盖和高程状况进行相关研究.结果显示:以解释方差大于0.75作为区分是否具有代表性的阈值,约41%的站点代表性较好,代表区域范围可超过51×51 km2,多分布于北方地区;约21%的站点代表性较差,代表区域范围不足7×7 km2,多分布于南方地区;其他代表区域范围居中的站点在南、北方均有分布;站点周围的土地覆盖多样性和地形起伏度与站点代表性存在负相关,且相关性随窗口的增大而加强.文中还评估了基准气候站对所属气候区的代表性,发现在气候特征复杂的西南地区和新疆部分地区,站点对气候区的代表性较差. 相似文献
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该文基于2001—2007年地表温度遥感反演产品 (MOD11A2),以基准气候站对其周围不同大小窗口内地表温度距平序列的解释方差作为度量,评估了我国142个基准气候站的环境代表性,并将代表性与土地覆盖和高程状况进行相关研究。结果显示:以解释方差大于0.75作为区分是否具有代表性的阈值,约41%的站点代表性较好,代表区域范围可超过51×51 km2,多分布于北方地区;约21%的站点代表性较差,代表区域范围不足7×7 km2,多分布于南方地区;其他代表区域范围居中的站点在南、北方均有分布;站点周围的土地覆盖多样性和地形起伏度与站点代表性存在负相关,且相关性随窗口的增大而加强。文中还评估了基准气候站对所属气候区的代表性,发现在气候特征复杂的西南地区和新疆部分地区,站点对气候区的代表性较差。 相似文献
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该文介绍了利用搭载在FY-3A卫星上的中分辨率光谱成像仪 (MERSI) 的近红外 (NIR) 通道反演大气水汽总量 (PWV) 的方法。根据预先建立的查找表,大气水汽总量可以通过水汽通道与窗区通道的卫星测值相比反演得到。对MERSI近红外水汽通道灵敏度进行估算,结果表明:处于吸收带两翼的905 nm和980 nm通道对不同水汽量的敏感性表现比较接近,对较大水汽含量最为敏感;当水汽较弱时,强吸收的940 nm通道非常敏感。基于这3个通道对水汽含量敏感性的不同表现,采用3个通道水汽总量的加权平均值作为PWV产品的最终反演值。文中设计了水汽总量业务算法反演流程,并基于FY-3A/MERSI最新观测资料进行晴空大气水汽总量的业务处理生成试验,顺利生成MERSI单轨道水汽总量产品及日拼图中国区域产品和全球产品,同时生成多天合成产品,产品反映出MERSI具有较好的近红外水汽探测能力。将卫星反演结果与探空数据进行初步比对检验,显示卫星反演值有20%~30%系统性偏低,需要进一步改进反演查找表。 相似文献
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20世纪80年代以来全球耕地变化的基本特征及空间格局 总被引：3，自引：0，他引：3
本文基于全球1982-2011年土地利用/覆被的矢量数据,分析了20世纪80年代以来全球耕地变化的基本特征及空间格局。结果表明：① 20世纪80年代以来,全球耕地面积增加了528.768×104 km2,增加速率为7.920×104 km2/a,呈不显著增加趋势,全球耕地面积以20世纪80年代增速最快。20世纪80年代以来,北美洲、南美洲、大洋洲耕地面积呈显著增加趋势,分别增加了170.854×104 km2、107.890×104 km2、186.492×104 km2,增加速率分别为7.236×104 km2/a、2.780×104 km2/a、3.758×104 km2/a;亚洲、欧洲、非洲耕地面积为减少趋势,分别减少了23.769×104 km2、4.035×104 km2、86.76×104 km2,减少速率分别为-5.641×104 km2/a、-0.813×104 km2/a、 -0.595×104 km2/a。② 20世纪80年代以来,全球增加的耕地主要由草地、林地转化,分别占53.536%、26.148%。新增耕地面积主要分布在非洲南部及中部、澳大利亚东部和北部、南美洲东南部、美国的中部及阿拉斯加、加拿大中部、俄罗斯西部及芬兰北部、蒙古北部等区域。非洲南部的博茨瓦纳为全球耕地增加比例最高区域,增加了80%~90%。③ 20世纪80年代以来,全球耕地换化为其他用地共计1071.946×104 km2,全球减少的耕地主要转化为了草地、林地,分别占比为57.482%、36.000%;全球减少耕地主要分布在非洲中部的苏丹南部、美国中南部、俄罗斯南部及欧洲南部的保加利亚、罗马尼亚、塞尔维亚和匈牙利等国,减少最大的区域为非洲南部,减少了60%。④ 各大洲耕地均表现出向高纬扩张的趋势,全球多数国家表现出新增耕地扩张而原有耕地减少的特点。 相似文献
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“海洋1号A”卫星(简称“HY-1A”)是我国第一颗海洋卫星,它搭载了水色扫描仪和CCD成像仪,其中CCD成像仪主要应用于海岸带地区.为了对海岸带地区进行准确的信息提取和分析,必须去除云的影响和干扰,因此本文针对“HY-1A”CCD数据的特点,对云检测算法进行了评估、遴选和改造,实现了业务化应用,这也是“HY-1A”卫星CCD成像仪海岸带应用示范系统的重要工作之一.云检测的方法众多,主要可以分为可见光/红外阈值法和聚类法两种,每种方法还可以辅以空间均匀性判识. 相似文献
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FY-1C/1D全球海上气溶胶业务反演算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍了基于FY-1C/1D气象卫星数据进行全球海洋气溶胶反演的业务算法,主要论述了海上气溶胶反演的单通道算法基本原理.该算法的核心内容是建立气溶胶光学厚度查算表,该查算表基于6S辐射传输模式,在假定气溶胶模式条件下,卫星的表观反射率是卫星观测几何(太阳卫星角)和气溶胶光学厚度函数,最终由卫星观测表观反射率反演出气溶胶光学厚度.业务反演过程中还考虑到数据质量检验、云检测处理和太阳耀斑区去除等.利用该算法对FY-1C卫星自2001年起的部分资料进行反演试验,并在FY-1D卫星发射后投入业务应用,自2002年8月开始能实时得到每天和每月的全球气溶胶光学厚度产品.从两颗卫星两年多连续反演结果分析可以非常清晰地发现全球气溶胶主要排放源地和全球海上气溶胶分布的季节变化,与国外卫星反演结果十分接近. 相似文献
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Waters along China coast are very turbid with high concentrations of suspended sediment nearly all the time,especially at the Hangzhou Bay,the Changjiang (Yangtze) River Estuary and the shoal along Jiangsu Province.In these turbid and optically complex waters,the standard MODIS ocean color products tend to have invalid values.Because the water-leaving radiances in the near-infrared (NIR) are significant resulting from the strong scattering of suspended particles,the standard MODIS atmospheric correction algorithm often gets no results or produces significant errors.And because of the complex water optical properties,the OC3 model used in the standard MODIS data processing tends to get extremely high chlorophyll-a (Chl-a) concentrations.In this paper,we present an atmospheric correction approach using MODIS short wave infrared (SWIR) bands based on the fact that water-leaving radiances are negligible in the SWIR region because of the extreme strong absorption of water even in turbid waters.A regional Chl-a concentration estimation model is also constructed for MODIS from in situ data.These algorithms are applied to MODIS Aqua data processing in the China coastal regions.In situ data collected in the Yellow Sea and the East China Sea in spring and autumn,2003 are used to validate the performance.Reasonably good results have been obtained.It is noted that water-leaving reflectance in the NIR bands are significant in waters along the China coast with high sediment loadings.The satellite derived and in-situ reflectance spectra can match in the turbid waters along China coast,and there is relatively good linear relationship between satellite derived and in-situ reflectance.The RMSE value of Rrs(λ) is 0.0031 sr ?1 for all the nine ocean color bands (412 to 869 nm).The satellite-derived Chl-a value is in the reasonable range and the root mean square percentage difference is 46.1%. 相似文献