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1.
顶部电离层是低轨道卫星的运行空间,是能量粒子沉降的重要区域,认识这个空间的能量粒子分布特征对研究各种空间天气事件、地震、火山以及其他人类活动引起的扰动具有重要的现实意义.本文利用位于顶部电离层的5颗NOAA系列卫星数据,统计研究了100~300keV的电子和80~2500keV的质子的全球分布特征.研究发现:高能电子和质子主要分布在两极辐射带和南大西洋异常区,两极辐射带观测到的高能电子通量比南大西洋异常区高几倍到一个数量级,而质子则相反;高能电子在两极辐射带地区通量分布具有不对称性,主要表现为在北辐射带西经75°到东经90°存在低值区,相对应的是粒子主要聚集在其磁共轭区,且其边界和南大西洋异常区相交;高能质子两极辐射带对称分布,在南半球东经0°至东经50°存在高值区.利用概率密度统计分析发现,各颗卫星在南大西洋异常区和两极辐射带的高能电子和高能质子通量总体上均呈正态分布.在南大西洋异常区,NOAA-15观测到的高能电子通量比其他卫星的低,NOAA-16观测的高能电子通量比其他卫星的高,各卫星的高能质子观测结果基本相同.在两极辐射带,各卫星观测的高能电子通量结果基本相同,NOAA-18和NOAA-19观测的质子通量最高,NOAA-16和NOAA-17次之,NOAA-15最低,其中NOAA-19比NOAA-15观测到的质子通量要高一个数量级左右.在磁暴期间顶部电离层高能电子的变化表明地磁指数Dst和空间粒子通量变化具有时间同步性.本文的研究成果将为我国下一代电磁卫星设计提供基础依据.  相似文献   
2.
综合已经在红外异常提取中应用的涡度和RST(Robust Satellite Technique)算法优点,提出了红外异常指数算法.并基于长时间尺度的中国静止卫星FY-2D和美国极轨卫星NOAA长波辐射数据,应用RST和异常指数算法,分别对2015年4月25日尼泊尔M_s8.1和5月12日M_s7.5地震前后卫星长波辐射变化特征进行了分析,开展了多轨道、多时空分辨率长波辐射同步地震热红外特征研究.结果表明,运用RST算法,两次地震前后,未能在震中周围发现明显的长波辐射异常.运用异常指数算法:(1)对于NOAA卫星,4月15日在M_s8.1地震震中以西出现热红外异常,到4月24日震中以西约100 km处出现异常最大值,随后逐渐消失.5月10日在M_s7.5地震震中以东约200 km发现异常;(2)在NOAA卫星长波辐射异常发现最大值当日,采用FY-2D卫星每3 h的数据分析可发现红外异常的动态演化过程,弥补NOAA卫星分辨率不足.以上结果为利用多轨道卫星监测地震热辐射变化提供了依据.  相似文献   
3.
MODIS NDVI和AVHRR NDVI 对草原植被变化监测差异   总被引:5,自引:0,他引:5  
以草地作为研究载体,对比分析草原植被AVHRR NDVI和MODIS NDVI两种NDVI序列的年内、年际变化特征,讨论两种NDVI序列对降水量、平均气温和水汽压3种气候因子的响应差异,为合理选择NDVI序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:(1)两种NDVI序列所反映的草原植被年内变化趋势相似,但MODIS NDVI对各类草原的区分度优于AVHRR NDVI;(2)两种NDVI序列所反映的2000年—2003年草原植被年际变化差异明显。较之于MODIS NDVI,AVHRR NDVI变化趋势分类图表现出更强的植被改善趋势,植被改善面积在AVHRR NDVI变化趋势分类图中占94.25%,在MODIS NDVI中为83.33%;两种NDVI变化趋势分类图反映的植被变化趋势吻合度为52.88%。(3)两种NDVI序列与水汽压、降水量相关性差异显著。MODIS NDVI与各站点平均气温的相关系数均大于GIMMS NDVI;而MODIS NDVI与水汽压的相关系数83%(10个站点)小于GIMMS NDVI,与降水量的相关系数67%(8个站点)小于GIMMS NDVI。  相似文献   
4.
5.
本文以NOAA-18(N)AVHRR/3数据,运用通用劈窗技术获得地表温度。首先,利用MODTRAN 4模拟不同地表和大气状况下热红外通道(Ch4,10.3~11.3μm和Ch5,11.5~12.5μm)的星上亮温,并建立模拟数据库。其次,按照地表温度、大气可降水汽含量、地表比辐射率和观测天顶角,对模拟数据库分组,确定出各分组的通用劈窗算法系数。然后,将构建的地表温度反演模型应用到NOAA-18(N)AVHRR/3数据,模型所需的地表比辐射率由NDVI阈值法确定,大气可降水汽含量是利用Li等(2003)提出的一种劈窗的协方差与方差比的方法来估算。反演结果表明:在观测天顶角小于30°或者大气可降水汽含量小于3.5 g/cm2时,地表温度反演的均方根误差小于1.0K;在观测天顶角小于45°并且大气可降水汽含量小于5.5g/cm2情况下,均方根误差小于1.5K。最后,利用美国通量站的实测数据对地表温度反演结果进行了验证,结果表明均方根误差小于1.8K。  相似文献   
6.
Chinese meteorological satellite FY-1D can obtain global data from four spectral channels which include visible channel(0.58-0.68 μm) and infrared channels(0.84-0.89 μm,10.3-11.3 μm,11.5-12.5 μm).2366 snow and ice samples,2024 cloud samples,1602 land samples and 1648 water samples were selected randomly from Arctic imageries.Land and water can be detected by spectral features.Snow-ice and cloud can be classified by textural features.The classifier is Bayes classifier.By synthesizing five d ays classifying result of Arctic snow and ice cover area,complete Arctic snow and ice cover area can be obtained.The result agrees with NOAA/NESDIS IMS products up to 70%.  相似文献   
7.
黄淮海平原耕地转移对植被碳储量的影响   总被引:8,自引:0,他引:8  
应用GLO-PEM模型和1988年NOAA/AVHRR遥感数据,估算了黄淮海平原植被净初级生产力(NPP),并根据NPP和植被凋落物产生量计算了不同土地利用类型的植被碳密度。通过对1988年与2000年土地利用图的叠置分析,统计了耕地与其他土地利用类型之间的转移量,并估算了耕地转移对植被碳储量的影响。研究发现,耕地转移对植被碳储量变化的影响在不同区域与不同土地利用类型上存在显著差异。1988~2000年间,耕地转移导致全区植被碳储量下降了0.24%,其中耕地转为建设用地是植被碳储量减少的主要原因。这一研究结论为正确把握耕地转移对区域植被碳储量的影响,并据此制订碳汇管理措施具有重要的参考价值。  相似文献   
8.
9.
Potential evapotranspiration (PET) is a key input to hydrological models. Its estimation has often been via the Penman–Monteith (P–M) equation, most recently in the form of an estimate of reference evapotranspiration (RET) as recommended by FAO‐56. In this paper the Shuttleworth–Wallace (S–W) model is implemented to estimate PET directly in a form that recognizes vegetation diversity and temporal change without reference to experimental measurements and without calibration. The threshold values of vegetation parameters are drawn from the literature based on the International Geosphere–Biosphere Programme land cover classification. The spatial and temporal variation of the LAI of vegetation is derived from the composite NOAA‐AVHRR normalized difference vegetation index (NDVI) using a method based on the SiB2 model, and the Climate Research Unit database is used to provide the required meteorological data. All these data inputs are publicly and globally available. Consequently, the implementation of the S–W model developed in this study is applicable at the global scale, an essential requirement if it is to be applied in data‐poor or ungauged large basins. A comparison is made between the FAO‐56 method and the S–W model when applied to the Yellow River basin for the whole of the last century. The resulting estimates of RET and PET and their association with vegetation types and leaf area index (LAI) are examined over the whole basin both annual and monthly and at six specific points. The effect of NDVI on the PET estimate is further evaluated by replacing the monthly NDVI product with the 10‐day product. Multiple regression relationships between monthly PET, RET, LAI, and climatic variables are explored for categories of vegetation types. The estimated RET is a good climatic index that adequately reflects the temporal change and spatial distribution of climate over the basin, but the PET estimated using the S–W model not only reflects the changes in climate, but also the vegetation distribution and the development of vegetation in response to climate. Although good statistical relationships can be established between PET, RET and/or climatic variables, applying these relationships likely will result in large errors because of the strong non‐linearity and scatter between the PET and the LAI of vegetation. It is concluded that use of the implementation of the S–W model described in this study results in a physically sound estimate of PET that accounts for changing land surface conditions. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
10.
SST variations of the Kuroshio from AVHRR observation   总被引:1,自引:0,他引:1  
1 INTRODUCTION The Kuroshio Current (KC), being the western boundary current in the North Pacific subtropical gyre, is the second strongest current in the world af- ter the Gulf Stream and is famous as a strong and fast flow. KC plays an important role in…  相似文献   
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