利用MODIS资料反演北京及其周边地区气溶胶光学厚度的方法研究

基于 6S辐射传输模式 ,文中同时采用暗像元法和结构函数法建立了利用EOS Terra/MODIS 0 .6 6和 0 .4 7μm通道数据反演陆地气溶胶光学厚度的遥感模型 ,用于获取北京及其周边地区的气溶胶光学厚度。同时 ,利用与卫星观测同步的地基太阳光度计观测资料估计的气溶胶光学厚度数据验证卫星资料反演结果。研究结果给出了如何选择算法、卫星通道数据和气溶胶模型的最佳组合获取理想气溶胶光学厚度的方法。采用 4种气溶胶模型供反演计算选择。在研究中发现 ,暗像元法不适用于城市地区气溶胶光学厚度反演 ,这不仅与亮地表条件的限制有关 ,而且具有强吸收特性的城市气溶胶也是重要影响因素。两种算法由相同气溶胶模型假定误差造成的气溶胶光学厚度反演误差方向 (增加或减小 )相反。反演试验获取的气溶胶光学厚度分布指出 ,石家庄—北京—天津一线易出现气溶胶光学厚度高值带。     

利用MODIS资料遥感水体上空气溶胶粒子尺度的数值试验

利用卫星探测辐射的光谱依赖性来反演大气气溶胶粒子尺度分布,首先要建立反演算法并检验其可行性。本文参照文献[1]对暗的海洋上空MODIS资料的处理方法,针对大陆水库上空卫星探测MODIS辐射信号,利用6S(Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum)辐射模式建立一个查算表(Look-up table:LUT)来反演大气气溶胶粒子尺度分布;然后通过数值试验对所建立的查算表进行检验,讨论其方法的可行性。数值试验结果表明,查算表对大陆性气溶胶尺度分布有反演能力,但拟合误差sεl值随着气溶胶光学厚度的增加而增加。     

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值.     

利用MODIS卫星资料对比反演兰州地区气溶胶光学厚度

Kaufman的暗像元方法是目前利用MODIS卫星资料反演气溶胶光学厚度的方法之一,但在获取可见光通道地表反射率时存在局限性。我们用一种对比方法进行了反演试验,研究了反演粒径较大的气溶胶光学厚度的可行性。用6S辐射传输模式模拟了两天的表观反射率差异对气溶胶光学厚度的敏感性;利用两天(“清洁日”和“污染日”)MODIS的红、蓝和近红外通道表观反射率资料,通过查算表反演了水面上空的气溶胶光学厚度和几何平均质量粒径;在此基础上反演了兰州地区气溶胶光学厚度的分布情况。反演结果与地面光度计观测作了比较,两者比较接近,说明反演方法是可行的。     

一种反演气溶胶光学厚度的改进方法

该文提出了一种简单快速反演气溶胶光学厚度的方法,该算法对地表反照率的处理与MODIS V5.2算法相同,但气溶胶谱分布假定为Junge谱,设置了新的气溶胶参数。应用2006年9月6日—2008年6月10日太湖MODIS观测资料和2008年5月20日—2009年7月6日香河MODIS观测资料进行反演,并将反演结果与AERONET (AErosol RObotic NETwork) 站点资料进行对比,以检验算法的适用性和精度。对比结果显示:该算法在太湖的反演结果与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.429,而MODIS卫星AOD产品与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.693;相应在香河的两种反演结果与地面观测对比的标准偏差分别为0.493和0.542。该算法的反演误差小于MODIS现行算法,反演结果合理,具有较好的适用性,说明这种方法在这两个区域具有更高的反演精度。     

台风“碧利斯”的雷达反演与改进

利用两步变分反演方法研究2006年第4号台风＂碧利斯＂,比较单部雷达资料和双部雷达资料的反演结果。结果表明：利用单部雷达资料不能很好地反演出台风的风场结构特征,而双部雷达资料在第一步反演背景场时,可以显示出台风的涡旋特征。通过检验发现,此次台风过程的水平切向风在最大风速半径内部与Rankine模型相近,外部与Chen 3模型接近。为了更有效地利用单部雷达的观测信息准确定位台风的移动路径,故在单部雷达资料第一步反演背景场时加入模型弱约束。反演结果表明,加入模型弱约束后,反演的背景风场可以看出台风的涡旋特征,通过第二步反演后与双部雷达资料结果相近;加模型弱约束的单部雷达反演结果与双部雷达反演结果间u、v分量的相关系数均为0.8或以上,2—7 km高度层u、v分量的均方根误差明显减小。     

地基GPS遥测大气可降水量应用精度和范围

利用2005年6～8河北省石家庄、张家口两个地基GPS站反演得到的大气可降水量资料,对探空资料计算的大气可降水量和GPS反演的大气可降水量进行比较,并通过2007年7月17～19日河北中南部一次强降水过程的个例分析,发现GPS资料反演的大气可降水量略高于探空站资料的计算结果,但两种资料的可降水量计算结果变化趋势一致,GPS反演的大气可降水量具有较高的使用价值,但单站GPS反演的大气可降水量有效半径距离具有一定限度.     

台风“碧利斯”的雷达反演及改进

利用两步变分反演方法,研究2006年第4号台风“碧利斯”,对照单部雷达资料和两部雷达资料的反演结果。结果表明：利用单部雷达资料不能很好的反演出台风的风场结构特征,而两部雷达资料在第一步反演背景场时,可以看出台风的涡旋特征。通过检验发现,此次台风过程的水平切向风在最大风速半径内部与Rankine模型相近,外部与Chen 3模型接近。为了更有效地利用单部雷达的观测信息准确定位台风的移动路径,故在单部雷达资料第一步反演背景场时加入模型弱约束。反演结果表明,加入模型弱约束后,反演的背景风场就能看出台风的涡旋特征,通过第二步反演后与两部雷达资料结果相近;加模型弱约束的单部雷达反演结果与两部雷达反演结果间u、v分量的相关系数均在0.8或以上,2-7 km高度层u、v分量的均方根误差明显减小。     

基于ETM＋遥感影像反演不同土地利用类型地表温度的研究

采用Landsat7 ETM＋为基本数据源,运用3种算法（大气辐射传输方程RTE、Qin等单窗算法和Jimenez—Munoz＆Sobrino普适性单通道算法）定量反演了黄河三角洲部分地区的地表温度（land surface temperature,LST）,并进行了不同算法反演结果的差值比较：以RTE反演结果为标准,在大气水汽含量较低时,Qin等单窗算法和JM＆S普适性单通道算法精度较高,与RTE的反演结果相差均在1K以内;在大气水汽含量较高时,Qin等单窗算法在采用地面气象资料估算水汽含量条件下仍保持较高的精度,比RTE反演结果平均偏小0．95K;而根据估算的大气水汽含量进行反演的JM＆S普适性单通道算法的反演偏差比Qin等单窗算法要大,达到1．94K,但JM＆S普适性单通道算法根据实测的大气水汽含量得到的反演结果要略优于Qin等单窗算法,比RTE结果偏大0．67K。同时计算了经过6s模式校正后归一化植被指数（INDV）,然后利用GIS中的空间分析功能,分析LST、INDV在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。发现研究区内,就所有土地利用类型而言,平均LST和INDV之间存在显著的负相关关系;对于各种土地利用类型,这种相关关系也存在．但相关程度不同。     

基于GPS技术的大气可降水反演方法

根据全球定位系统遥感水汽的原理,利用2004年6月哈尔滨GPS跟踪站的观测资料和气象资料,对哈尔滨地区的大气综合水汽含量进行了反演,得到了误差(与控探空资料计算的水汽含量相比)为2.7 mm的反演结果。同时对影响水汽反演的误差进行了分析,给出了各项误差对水汽结果的影响程度,并对反演结果与探空资料结果和实际降水进行了比较,得出了其间变化一致性的结论。