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851.
基于MODIS积雪产品的多种去云方法过程在西藏高原开展对比验证,并以漏测误差L(%)、多测误差M(%)、总体精度O(%)、积雪分类精度S(%)及kappa系数(Khat)作为验证精度评价指标;主要研究方法有上下午星结合去云法(方法Ⅰ)、连续三天结合去云法(方法Ⅱ)以及基于数字高程模型的Snowl去云法(方法Ⅲ).并采用高分辨率Landsat遥感数据对所得结果开展验证对比工作,为了使验证结果更具有代表性,选取了西藏高原典型的5个区域用于其验证范围.结果表明:方法Ⅰ和方法Ⅱ有较好的去云效果,适合于在西藏高原开展利用;方法Ⅲ在西藏高原没有起到特殊的去云作用,该方法的前提假设是在西藏高原需要考虑山地和高原作分析;通过三种方法去云之后在5个区域效果总体上表现为漏测误差和多测误差都有减少,总体精度和积雪分类精度分别在60%~98%及60%~95%之间,kappa系数在0.10~0.56间,一致性精度表现一般.  相似文献   
852.
上对流层水汽分布对于全球能量和水循环具有非常重要的影响。利用美国Aqua卫星红外高光谱仪器(AIRS)反演的湿度廓线资料对中国上对流层水汽时空分布特征进行了分析。为了保证卫星反演湿度廓线产品精度可以满足气候特征分析的需求,首先利用JICA野外加密探空试验观测数据对卫星反演湿度廓线进行了真实性检验,分析表明,Aqua卫星搭载的AIRS反演的湿度廓线与探空加密观测数据总体具有较好的相关性,在200 hPa高度相对湿度偏差在5%以内,其精度可以用于上对流层水汽气候特征的分析。通过趋势分析以及EOF分解等方法,分析了2003年1月-2013年12月的中国区域上对流层水汽时空分布特征,结果表明,受夏季风影响,中国区域上对流层水汽具有明显的季节变化规律和年周期特征,中国大部分地区上对流层冬季偏干、夏季偏湿,夏季高湿区可以北移到35°N以北。而在新疆地区冬季偏湿、夏季偏干。总体来说,全年夏季水汽含量最高,秋季次之,冬季最小。2003年以来新疆地区及南部海域上对流层水汽呈显著增加趋势,华南、华北、内蒙古中西部水汽也有所增加,在高原地区及东北区域上对流层水汽稍有减少,但变化均不显著。上对流层水汽的增加,将有可能放大温室效应,在气候变化研究中应给予重视。  相似文献   
853.
海南电离层F区不规则体的气辉观测   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
本文利用子午工程海南富克站(19.5°N,109.2°E)全天空气辉成像仪630nm波段的气辉图像,通过对气辉原始观测资料进行图像增强、方位校正和图像投影等预处理,得到可清晰识别电离层等离子体泡的图像产品,获得了我国海南地区首次电离层等离子体泡的光学观测结果.在此基础上,分析了等离子体泡的形状、结构、变化、空间尺度和运动速度这些基本特征.研究显示:典型的等离子体泡形状为南北分布的条状,常出现分叉现象,大部分情况整体向西倾斜;东西方向的尺寸为几十到几百公里;典型漂移速度为50~150 m·s~(-1).统计了2013年9月至2014年5月等离子体泡观测数据,发现其出现的典型季节为9—10月和2—4月、典型时间为日落后1~2个小时并持续1~4个小时左右.  相似文献   
854.
气候变暖导致的冰川退缩问题已引起了广泛关注, 青藏高原作为世界第三极, 其冰川积雪变化也成为全球变化研究的重要内容. 选取了2011年5-9月期间青藏高原扎当冰川及周边区域的HJ-1A/1B多光谱数据共13景, 通过最大似然法分类分别提取冰川区积雪面积, 并与该区域同期日平均温度数据进行了相关分析. 结果表明: 2011年5-9月研究区积雪面积呈现先减少后增多的总体变化趋势(由5月的37%, 降到6、 7月的18%, 到8、 9月份又回升到21%); 积雪面积变化和气温呈现高度负相关.  相似文献   
855.
CAMS云微物理方案的改进及与WRF模式耦合的个例研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文在中国气象科学研究院(CAMS)双参数云微物理方案的基础上,增加气溶胶粒子的活化过程,改进原方案中的水汽混合比、云水混合比及云滴数浓度的预报方程,实现对各种水成物(包括云水)的混合比和数浓度的预报.此外,改进后的CAMS云方案被成功耦合到了WRF v3.1中尺度模式.本文利用耦合模式对2009年4月23~24日发生在我国北方地区的一次降水天气过程进行了模拟,将新方案的模拟结果与WRF自带的3个微物理方案进行了比较.结果显示,新方案能够合理地描述地面降水特征,其模拟的雨带分布范围与实测接近,降水中心的强度和位置优于其他3个方案.新方案模拟的云滴数浓度与WDM6方案基本一致,表明加入的气溶胶活化过程是合理的.新方案模拟的其他水成物粒子数浓度与Morrison方案相比有时会有量级的差别,说明粒子数浓度的模拟目前还存在着很大的不确定性,这也是云微物理模式进一步发展的难点.  相似文献   
856.
利用1979~1992年卫星TOR对流层臭氧数据库资料,以及同期太阳辐照度数据序列,考察青藏高原对流层臭氧含量变化与太阳辐射周期变化之间的关系.分析表明,青藏高原对流层臭氧分布表现出与太阳辐照度相同的变化趋势,存在着明显的太阳周期变化特征.逐月线性回归分析表明,太阳辐照度增加导致青藏高原对流层臭氧增加的正效应.在太阳周期内,太阳辐射增加可使青藏高原对流层臭氧、平流层臭氧和臭氧总量分别增加1.31、4.97、6.628DU,或4.07%、2.04%、2.28%.该特征与赤道太平洋地区完全相反,分析产生差异的原因,至少应包括两方面因素:一是背景大气NOX和水汽含量的差异;二是青藏高原频繁发生的平流层-对流层大气物质交换和输送.  相似文献   
857.
广西晚稻低温冷害空间分析模型构建及其区划   总被引:4,自引:2,他引:2  
根据晚稻生长状况、受害程度与低温冷害强度关系,确定晚稻冷害等级指标;利用广西90个气象台站46年的气候资料和站点地理信息,采用GIS技术和数理统计回归分析以及气候资源的细网格推算方法,建立晚稻冷害的空间分析模型,推算出1km×1km分辨率的冷害指标因子空间分布;并根据晚稻冷害分级指标,通过GIS的空间分析能力,分析广西晚稻低温冷害的空间分布特征,得出广西无冷害和轻度、中度、严重冷害等四个区域的区划结果,制作广西晚稻低温冷害区划专题图,对分区结果进行评述并指出了冷害的战略防御和应急防御措施,为广西水稻生产的趋利避害和优化布局提供决策依据。  相似文献   
858.
2008年1月中国南方地区遭受了严重的低温雨雪冰冻灾害, 地面常规观测、地面雷达观测等气象监测手段因受冰雪灾害的影响, 未能提供全面及时的雪情信息. 为了补充雪情数据, 国家卫星气象中心采用区域ATOVS卫星遥感数据和NCEP预报数据, 利用与美国NCAR合作开发的WRF三维变分预报/同化系统(其中陆面子过程选用NOAH方案), 建立了基于区域ATOVS数据同化的2008中国南方低温雨雪冰冻灾害的暴雪监测系统, 提供了暴雪灾害时段内每6 h一次的雪水当量演化分布数据. 本文系统阐述了基于区域ATOVS数据同化的2008中国南方特大暴雪灾害监测方案, 并对比分析了同化前、后模拟结果与观测资料的吻合度. 研究表明: 同化后的分析场能更好地反映此次强降雪过程的天气特征, 雪深的计算精度较同化前有明显改进, 从而验证了基于区域ATOVS数据同化的雪情监测方案的可行性. 该研究不仅为暴雪天气灾害应急服务提供了及时准确的雪情空间分布和演变信息, 也为区域ATOVS数据的应用开辟了新途径.  相似文献   
859.
内蒙古中部MODIS植被动态监测分析   总被引:12,自引:0,他引:12  
对中分辨率成像光谱仪(MODIS)250m空间分辨率的每8天NDVI卫星遥感数据,利用年平均NDVI及一元线性回归方法,分析了2000-2008年内蒙古中部地区植被变化趋势。结果表明,近9年内蒙古中部地区79.60%地区的植被总体上保持稳定,17.33%的地区得到了明显改善,3.06%的地区仍存在较强的退化或沙化趋势。退化或沙化地区主要分布在内蒙古农牧交错带北部边缘,成条带状分布,反映了农牧交错带地区生态仍然较为脆弱,需要进一步关注和保护,东南部地区的植被恢复明显。植被年际动态主要受该地区暖干化气候影响,气候变暖造成植被NDVI增加,而降水波动导致NDVI随之变化,降水的作用是气温的2.8倍,有些地区可达到11倍之多。  相似文献   
860.
单天婵  郑伟  陈洁 《遥感学报》2024,(2):375-384
利用遥感技术获取过火区信息对生态环境监测具有重要意义,其中高分辨率数据更适合提取小范围过火区。目前已有多种利用国外火点产品结合遥感影像提取过火区的研究。为了增强国产遥感数据火情监测能力,提高小范围过火区的提取效率和精度,基于过火前后2幅GF-1 WFV影像和多时相FY-3D MERSI火点产品开展过火区提取研究。2处研究区分别位于四川省凉山彝族自治州木里藏族自治县和西昌市。首先根据火点与过火区形成的关系,结合火点的时间、空间和光谱特征,筛选并扩充火点像元,确定过火区粗略范围;然后确定每种地表类型的分割阈值,分类过火像元和非过火像元;最后剔除周边小斑块,得到过火区提取结果。以人机交互方式获得的过火区参考真值作验证,并与神经网络分类法提取过火区的结果作对比。结果表明本文方法的过火区提取结果精度要明显高于神经网络分类法,Kappa系数达到0.82。该方法可以充分结合GF-1 WFV影像和FY-3D MERSI火点产品数据的优势,降低样本像元选择时间成本和不确定性,快速准确地提取小范围过火区。未来可考虑通过选择更高精度的火点产品,结合实地考察验证对该方法改进完善。  相似文献   
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