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1.
1993—2002年中国积雪水资源时空分布与变化特征   总被引:36,自引:15,他引:21  
车涛  李新 《冰川冻土》2005,27(1):64-67
利用1993—2002年SSM/I被动微波逐日积雪深度反演结果,研究了我国积雪水资源的分布与变化.结果表明:积雪储量近10a来没有明显的减少或增加趋势,但是存在年际间的波动;我国冬季积雪储量主要分布在东北、北疆、青藏高原东部和其边缘地区,以及华北地区;东北、北疆和青藏高原地区为我国的稳定积雪地区;青藏高原地区积雪储量小于东北地区,但年积雪日数大于东北地区.近10a最大积雪水资源量平均约为102.79km3,其中最大年份为1999/2000年度,约为131.34km3.  相似文献   
2.
青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演   总被引:43,自引:13,他引:30  
车涛  李新  高峰 《冰川冻土》2004,26(3):363-368
利用1993年1月份的SSM/I亮度温度数据反演了青藏高原的雪水当量,首先使用被动微波SSM/I数据19和37GHz的水平极化数据来反演雪深,根据积雪时间的函数来计算实时的雪密度,由雪的深度和密度计算出雪水当量.最后,利用SSM/I数据的19和37GHz的垂直极化亮度温度梯度对计算出的雪水当量进行回归分析,得到了利用SSM/I数据直接反演雪水当量的算法.  相似文献   
3.
黑河流域上游寒区水文遥感-地面同步观测试验   总被引:8,自引:1,他引:7  
介绍了黑河流域上游寒区水文遥感-地而同步观测试验,论述了试验目标与研究内容、试验区的选择设计以及寒区水文长期观测试验.上游试验以理解寒区水文过程、提高寒区定量遥感水平为主旨,以积雪和冻土为主要研究对象,开展了微波辐射计、高光谱成像仪航空遥感和地面同步观测,并选择典型小流域进行长期寒区水文过程观测与研究.试验集中在冰沟积雪小流域、阿柔草场和扁都口裸露耕地3个不蚓地表覆盖区,以积雪和冻土变量与参数的测量为主.同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开,分别布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其它水文要素观测网络;航空飞行传感器分别采用微波辐射计、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机,收集获取了试验区丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波等卫星数据.通过试验,初步构建了上游寒区航空-卫星-地面综合数据集,可以应用于改进和验证寒区陆面/水文过程模型.  相似文献   
4.
TDR测定土壤含水量的标定研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
吴月茹  王维真  晋锐  王建  车涛 《冰川冻土》2009,31(2):262-267
探讨了TDR测定土壤含水量的原理,并对黑河上游阿柔试验样地取土样进行了土壤体积含水量测定的室内标定试验,得出相关性较好的TDR测定土壤体积含水量的关系式.结果表明:通过室内土样同填建立的,TDR测定的体积含水量与土壤实际含水量相关性很好,可以利用TDR精确的测定土壤含水量,为黑河遥感项目提供精确的地面土壤水分数据,为遥感反演和验证提供基础数据.所得到 的标定结果对于具有相同土质的黑河中游土壤具有参考价值.  相似文献   
5.
被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望   总被引:5,自引:0,他引:5  
车涛  李新 《地球科学进展》2004,19(2):204-210
被动微波遥感可以透过云层,全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高,在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中,大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地,而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展,对现存的雪水当量(SWE)估算算法(和模型)的适用性进行讨论。然后,详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算,阐明了利用SSM/I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性,并指出了其复杂性产生的原因,提出了解决问题的方法,为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。  相似文献   
6.
黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计   总被引:17,自引:4,他引:13  
介绍了"黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验"的背景、科学目标、试验组成和试验方案。试验的总体目标是显著提升对流域生态和水文过程的观测能力,建立国际领先的流域观测系统,提高遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。由基础试验、专题试验、应用试验、产品与方法研究和信息系统组成。其中,①基础试验:搭载微波辐射计、成像光谱仪、热像仪、激光雷达等航空遥感设备,开展一系列关键生态和水文参量的观测;发展遥感正向模型及反演和估算方法。形成覆盖全流域的水文气象综合观测网,为流域生态—水文模型研究提供更有代表性的模型参数、驱动数据及更高精度的验证数据。构建无线传感器网络,度量生态水文模型所需的若干关键的驱动、参数和模型状态的空间异质性。开展航空遥感定标和地基遥感试验。依托传感器网络,并辅之以地面同步和加密观测,开展遥感产品真实性检验。②专题试验:开展"非均匀下垫面多尺度地表蒸散发观测试验",采用密集的涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供基础数据。③应用试验:在流域上、中、下游分别开展针对积雪和冻土水文、灌溉水平衡和作物生长、生态耗水的综合观测试验,将观测数据和遥感产品用于上游分布式水文模型、中游地表水—地下水—农作物生长耦合模型、下游生态耗水模型,通过实证研究提升遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。加强试验将在2012年5月起按中游、上游、下游的顺序展开,全流域持续观测期为2013—2015年。在各类试验的支持下,开展全流域生态—水文关键参量遥感产品生产,发展尺度转换方法,建立多源遥感数据同化系统。  相似文献   
7.
土壤水分是气候、水文学研究中的重要变量,微波遥感是获取区域地表土壤水分的重要手段,而L波段更是微波土壤水分反演的最优波段。依托HiWATER黑河中游绿洲试验区的地面观测及机载PLMR微波辐射计亮温数据,利用微波辐射传输模型L-MEB,并将MODIS地表温度产品(MOD11A1)和叶面积指数产品(MYD15A2)作为模型及反演中的先验辅助信息,借助LM优化算法,通过PLMR双极化多角度的亮温观测,针对土壤水分、植被含水量(VWC)和地表粗糙度这3个主要参数,分别进行土壤水分单参数反演、土壤水分与VWC或粗糙度的双参数反演以及这3个参数的同时反演。通过对不同反演方法的比较可以得出结论,多源辅助数据及PLMR双极化、多角度信息的应用可以显著降低反演的不确定性,提高土壤水分反演精度。证明在合理的模型参数和反演策略下,SMOS的L-MEB模型和产品算法可以达到0.04 cm3/cm3的反演精度,另外无线传感器网络可以在遥感产品真实性检验中起到重要作用。  相似文献   
8.
基于MODIS LST产品估算青藏高原地区的日平均地表温度   总被引:6,自引:2,他引:4  
地表温度是衡量地-气界面热状况的重要指标,在冻土制图、城市热岛效应等研究领域有重要应用.MODIS数据只提供了每日4次过境的瞬时温度值,而实际应用中往往需要日平均地表温度.对实测0cm温度数据进行分析后,发现其日变化曲线呈分段函数特性,白天按正弦曲线变化,夜间则呈线性下降.据此提出对白天和晚上的数据进行分段拟合的方案,并与已有的两种拟合方法作对比验证.地面验证工作包括两个方面:一是模拟的验证,按卫星过境时间从逐小时的实测0cm数据中挑出4个瞬时值,将上述拟合方法应用于这4个瞬时值,得到拟合的日平均温度,再同24h的算术平均值比较.结果表明:Sin-Linear法精度最高,平均误差在1K以内;其二是地面对MODIS的验证,将3种方法应用于MODIS数据,再与地面平均值比较,3种方法中Sin-Linear法误差最小,且具有最好的线性相关,R2超过0.9.  相似文献   
9.
MODIS LST产品青藏高原冻土图的精度验证   总被引:4,自引:4,他引:0  
利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1:400万青藏高原冻土图、1:300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。  相似文献   
10.
1999—2008年中国地区雪密度的时空分布及其影响特征   总被引:3,自引:2,他引:1  
利用1999—2008年地面积雪观测资料,对全国范围内的雪密度时空分布特征进行分析.结果表明,西北和东北是我国主要的积雪区,从10月到翌年4月基本都有雪存在.全国雪密度每月的最高值从10月份开始到1月份一直南移,从1月份到4月份不断北移.最大密度发生在1月份江南地区的湖南和江西的交界处.江南地区积雪持续时间短,变化明显,属于瞬时性积雪.东北和新疆地区的雪密度也相对较高,积雪持续时间长,雪密度变化相对平稳,大部分属于季节性积雪.在东北和西北地区选取9个站点进行雪密度的变化研究,可以看出:从11月中旬到3月上旬是雪密度稳定期,10月到11月上旬和3月中旬到4月是雪密度非稳定期.对西北和东北的降水、气温、雪深和雪密度做相关分析,表明:雪深是西北和东北地区雪密度的主要贡献因子.  相似文献   
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