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。     

利用ASTER数据反演南京城市地表温度

利用针对ASTER数据的分裂窗算法,反演了南京城市地表温度,并用实际观测资料和同步的MODIS数据对反演结果进行了验证,结果表明：基于ASTER数据的地表温度反演结果与实际观测资料相差0.9℃,与MODIS数据的反演结果具有较好的空间一致性;基于ASTER数据反演的当日南京地表温度在23～56℃范围内,城市地表温度普遍高于35℃,市内公园地表温度略低,多位于30～35℃,长江水体温度低于30℃,地表温度存在明显的空间差异;南京城市夏季白天存在明显＂热岛效应＂,热岛强度的空间差异与南京城市发展、规划有关。     

利用MODIS多通道数据反演近海海表温度

以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求.     

MODIS地表温度产品与实测资料对比分析

陆面温度是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。本文通过NASAMODIS地表温度产品与常规资料的分析,发现利用MODIS资料反演的地表温度在山西省分布情况与实测资料基本一致,但应用MODIS资料反演的地表温度要小于实测数据。     

单星多角度法同时反演气溶胶光学厚度和地表反射率

尝试以单星多角度卫星观测数据同时反演晴空陆地的气溶胶光学厚度和地表反射率,并选取2009年5月的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)1B资料进行了反演试验.结果表明:单星多角度法反演得到的气溶胶光学厚度结果与MODIS气溶胶产品(MOD04)平均值的相关系数为0.7914;反演的地表反射率结果与MODIS地表反射率产品(MOD09)也具有较好的一致性.对直接利用单星多角度观测数据反演获得一段时间内平均的气溶胶光学厚度进行了有益的尝试.     

基于IDL的MODIS1B数据SST反演

海表温度是重要的海洋环境参数。MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrora-diometer)具有强大的海洋信息探测功能。采用多通道分裂窗算法,通过交互式数据语言IDL编程,实现了直接利用MODIS1B数据进行海表温度(SST)反演,并将反演结果存贮为标准的HDF文件以供其他软件使用。该方法能够适应对整条轨道的MODIS1B数据进行快速、实时和自动处理,大大节省人力资源,同时提高遥感产品数据的分发和共享能力。     

利用人工神经网络方法反演大气温度廓线

高光谱大气红外探测仪AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)资料能够显示小尺度的大气温度垂直结构,为数值预报和天气诊断提供了更加准确精细的初始场.目前处理数据主要使用晴空大气业务反演国际MODIS/AIRS处理软件包IMAPP (International MODIS/AIRS Preprocessing Package)中的特征向量统计回归算法,由于统计法算法简单,反演精度受到较大限制.现提出一种利用人工神经网络的算法来对晴空状况下AIRS模拟辐射值进行大气温度廓线反演的方法,并与特征向量统计法结果相比较.结果表明,神经网络方法与特征向量统计法反演所耗时间相当,减小了反演误差,各高度层温度反演精度均有不同程度的改进,获得了较好的反演结果.     

利用ASTER数据反演珠峰地区地表特征参数

利用2006-2011年9景ASTER遥感影像计算了青藏高原珠穆朗玛峰地区的地表特征参数(地表反照率、地表温度、归一化植被指数、植被覆盖度),并对地表反照率和地表温度反演结果进行了验证。结果表明:地表反照率和地表温度的反演结果与观测值较为一致,能够作为陆面过程模式的输入数据;反演得到的植被指数能够较好的代表珠峰地区的地表植被特征;所有的反演算法和结果仅依赖于遥感数据,表明在资料缺乏地区利用卫星遥感技术是获取地表特征参数的有效手段。     

利用AVHRR数据反演陆地气溶胶光学厚度

开发AVHRR可见光通道反演陆地气溶胶光学厚度 (AOD) 的算法对于研究长时间序列AOD的变化有重要意义。AVHRR由于缺少2.1 μm通道而不能采用MODIS的暗背景算法,该文利用背景合成算法进行陆地AOD反演。背景合成算法是指假设一段时间内地表反射率变化不大且会出现相对清洁大气, 采用最小值合成即可得到地表反射率,再通过辐射传输模式6S制作的查算表查算得到AOD的反演结果。将此算法应用到2009年AVHRR中国部分陆地区域 (15°~45°N,75°~135°E) 得到AOD的时空分布,将反演结果与同期Aqua/MODIS的MOD04 AOD产品进行对比分析表明,华北和华东地区的反演效果较好,西北地区结果较差。以长江三角洲地区为例可知,AVHRR AOD产品与MODIS AOD产品以及AERONET观测的AOD相比相关系数基本在0.6以上,从时间变化规律来看,AVHRR AOD和MODIS AOD产品年变化趋势具有很好的一致性。该文为建立长时间序列AVHRR AOD数据集提供了一个较为可行的方法。     

福建三大城市群气溶胶遥感监测及时空变化分析

气溶胶对城市环境质量的影响越来越受到人们的关注。利用2001—2007年MODIS卫星数据,借助6S辐射传输模式,采用目前较为成熟的暗像元方法,在分析MODIS红光、蓝光和近红外波段对气溶胶敏感性的基础上,反演福建三大城市群福州、厦门和泉州的气溶胶光学厚度,将反演结果与大气环境观测数据进行对比,并分析了三大城市群气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。结果表明:MODIS红光和蓝光波段均对气溶胶敏感,只是在不同季节表现出不同的敏感程度;遥感反演的气溶胶光学厚度与现场观测的PM_(10)数据相关系数为0.604;在时空分布上气溶胶光学厚度高值区与城区分布相一致,秋冬季气溶胶光学厚度明显大于其他季节。基于MODIS数据反演得到的福建三大城市群气溶胶光学厚度产品精度是可靠的,能客观反映该区域气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。     

RegCM4区域气候模式对新疆地区冬季地表状态的模拟分析

利用区域气候模式Reg CM4.3(Regional Climate Mode version 4.3)对新疆地区冬季的地表状态进行了模拟分析,通过与ERA40再分析资料的对比分析发现,温度分布形势模拟较好,地面热力状态受地形影响显著,陡峭地形附近由于热性质差异大和非均匀性强会导致较大模拟误差;模式较好模拟出降水和潜热通量北疆多南疆少,山区多盆地少的分布特征,模拟出通过反照率影响,地表吸收的短波辐射呈现出沙漠腹地吸收多而天山地区吸收少的分布,对北疆呈感热通量汇而南疆呈感热通量源的感热分布形势也模拟较好;模拟的雪水当量与降水分布有较好的一致性,春季融雪径流与冬季雪水当量分布及降水均有较好的对应关系。通过模拟分析也发现,现有方案实际感热通量计算中以地面温度代替地面位温,造成感热通量偏小,因此会低估南疆感热源效应和高估北疆感热汇效应。此外,积雪量和地面温度模拟偏高可能是春季北疆主要积雪区径流偏强的原因。     

中国西部积雪类型划分

利用中国105°E以西地区189个地面气象台站1960-2004年积雪日资料和1981-2004年SMMR、SSM/Ⅰ反演的逐日雪深资料,使用积雪年际变率方法划分中国西部积雪类型,并与积雪日数方法的划分结果进行比较.在此基础上,尝试建立了结合以上两种要素的综合分类指标.利用积雪年际变率方法和台站资料,将中国西部积雪划分为3类.其中,稳定积雪区主要包括北疆、天山和青藏高原东部高海拔山区;年周期性不稳定积雪区包括南疆和东疆盆地周边、河西走廊、青海北部、青藏高原中西部、藏南谷地以及青藏高原东南缘;其他积雪区均为非年周期性不稳定积雪区.气候突变后,积雪日数方法划分的积雪类型变化反映出沙漠和低纬度地区积雪变幅增大,在积雪年际变率方法的结果中体现出青藏高原东部地区趋于稳定的积雪面积在增加.在没有台站记录地区,卫星遥感资料很大程度上弥补了台站观测的缺陷,使用这种资料划分积雪类型时,积雪年际变率方法比积雪日数方法的结果更符合西部积雪的分布特点,反映出积雪分布与地形的密切关系.利用综合分类指标划分西部积雪类型的结果表明,台站资料的划分结果很大程度上受积雪持续时间的影响,而在卫星遥感结果中,积雪年际变率则是影响类型划分的主要因素.     

应用风云气象卫星及融合降水资料改进地表参数模拟

气象卫星资料不仅对天气、气候研究非常重要, 对于地表参数模拟和预报也具有重要意义。本文首次将全国自动站观测、卫星降水估计和地面观测融合降水资料(CMORPH)以及风云二号D星(FY-2D)积雪覆盖率数据应用到了高分辨率陆面资料同化系统(u-HRLDAS)。融合降水资料用于驱动u-HRLDAS, 同时用于计算雪水当量;积雪覆盖率资料作为u-HRLDAS强迫变量。区域模拟结果表明, 积雪覆盖率对于地表反照率、地表温度以及地气交换通量模拟有极其重要的影响。密云站土壤湿度模拟结果表明, 融合降水资料准确度优于全球陆面资料同化系统(GLDAS)再分析资料。小汤山站单点验证结果表明, 应用融合降水资料及卫星积雪覆盖率资料可以改进地表温度及地气交换通量的模拟。     

CHARACTERISTICS OF VARIATION IN SURFACE ALBEDO AND SNOW FORCING OVER THE TIBETAN PLATEAU

The combination of field experiments and satellite observations is the fundamental way tounderstand the characteristics of spatial-temporal variation in surface albedo over the Tibetan(Qinghai-Xizang) Plateau. Under the condition without snow cover, the relatively regular annualvariation cycle of the surface albedo can be expressed by an empirical formula. The effect of snowcover on the surface albedo in winter can be expressed by introducing two variables of snow forcingand sensitivity parameter. The existing satellite retrieved results of surface albedo may provide thedigital grid data for describing the geographical distribution. However, some satellite retrievedsurface albedos available over the Tibetan Plateau are obviously too low in winter. Taking thesatellite derived results in summer as the background field representative of geographicaldistribution and combining the empirical formula of annual cycle based on the surface observations,a dynamic model of surface albedo is developed for the need of modeling the climatic influence ofthe underlying surface forcing of the Tibetan Plateau.     

CHARACTERISTICS OF VARIATION IN SURFACE ALBEDO AND SNOW FORCING OVER THE TIBETAN PLATEAU*

The combination of field experiments and satellite observations is the fundamental way to understand the characteristics of spatial-temporal variation in surface albedo over the Tibetan(Qinghai-Xizang) Plateau. Under the condition without snow cover, the relatively regular annual variation cycle of the surface albedo can be expressed by an empirical formula. The effect of snow cover on the surface albedo in winter can be expressed by introducing two variables of snow forcing and sensitivity parameter. The existing satellite retrieved results of surface albedo may provide the digital grid data for describing the geographical distribution. However, some satellite retrieved surface albedos available over the Tibetan Plateau are obviously too low in winter. Taking the satellite derived results in summer as the background field representative of geographical distribution and combining the empirical formula of annual cycle based on the surface observations,a dynamic model of surface albedo is developed for the need of modeling the climatic influence of the underlying surface forcing of the Tibetan Plateau.     

新疆北部雪灾气候因子的风险分析试验——以阿勒泰为例

用新疆北部阿勒泰站1954—2010年资料,分析致灾大雪5个气候因子的概率风险。在模糊信息扩散理论初步分析的基础上,进行综合分析试验。试验表明,在未知理论分布的情况下,模糊信息扩散法对雪灾气候因子的概率风险分析可靠简便,缺点粗糙。进一步的理论分布分析,发现冬季大雪(≥6mm)日数、最大雪深、日最大降雪量、冬季降雪量、大于等于10cm雪深日数的理论分布模型,具有Gamma分布特征,通过α=0.001的相关系数显著性检验。分析不同界限雪深日数的气候因素族的概率密度分布,发现其具有双峰型特征,不属于常规典型分布,其理论分布有待深入研究。提出的Gamma分布,分析计算的步骤、方法有实际应用价值。试验确定的具有Gamma分布特征的几个雪灾气候因子,对于从理论上认识雪灾气候风险具有重要意义。     

卫星反演积雪信息的研究进展

综合分析了积雪信息反演的主要遥感信息源和提取方法。在光学遥感方面，应用较广的主要是改进型甚高分辨率扫描辐射仪（AVHRR）资料和中分辨率成像光谱仪（MODIS）资料；提取积雪信息大多是根据积雪在可见光波段的高反射率和近红外波段的低反射率，并通过建立回归模型反演积雪面积和深度。由于传感器的改进，MODIS卫星资料在空间分辨率、积雪反演算法等方面明显优于AVHRR资料。光学仪器受云层和大气的影响很大，由于云和积雪在可见光和近红外波段上都具有高反射率。并且由于云层的遮挡。云下的地表信息不能被光学遥感仪器所接收到。微波遥感方面，被动微波遥感仪如微波辐射计成像仪（SSM／I）、高级微波扫描辐射计（AMSR—E）等可以全天候穿过云层进行监测，具有光学仪器所没有的优势，并通过提取地表的亮温差，建立雪深反演模型得到积雪深度。被动微波传感器存在分辨率低。无法监测浅雪区信息等问题。另外影响地表微波亮温的因素很多，这些都在一定程度上影响了反演结果的精确度。主动微波遥感仪如合成孔径雷达、微波散射计等利用积雪与其它地物的后向散射系数的不同来识别积雪，但也同样存在分辨率低等问题。最后探讨了卫星反演积雪信息中仍然存在的问题和进一步发展的方向。     

北半球雪盖变化与我国夏季降水

利用1973～1995年北半球卫星雪盖资料，研究了北半球、欧亚和北美3个地区雪盖的气候特征及其变化趋势，指出在70年代是雪盖变化明显扩张时期，1978年达到最高值。80年代以来雪盖逐步收缩，1986年以后持续低于正常。对东亚雪盖与我国夏季降水相关分析的结果表明。东亚冬季雪盖与长江中下游至江南地区夏季降水量呈显著反相关；春季雪盖对中国夏季降水的影响与冬季有所不同，显著的反相关区出现在45°N以北的东北和西北地区。     

中国近50a积雪变化时空特征

利用1961～2012年中国1400个站点逐日积雪增量、积雪日数和气温稳定通过0℃日数资料,对我国积雪时空变化特征进行了分析研究。结果表明：我国积雪主要分布在新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区及青藏高原地区,年积雪增量均超过50era;在年代际变化中,1991～2000年我国大部分地区积雪增量偏少;在对我国5个区域的趋势分析中,新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区积雪量有显著增加趋势,积雪日数的变化趋势均不显著,气温稳定通过0oC日数均呈显著减少。     

中国东部夏季降水异常与青藏高原冬季积雪的关系

基于中国740站月降水、积雪、地温资料和NCEP/NCAR再分析月资料,采用相关分析、合成分析和最大协方差法,研究了1979—2008年青藏高原冬季积雪异常与长江中下游夏季降水的关系及其可能的影响机制。结果表明:(1)在年际时间尺度上,青藏高原中北部12月—翌年1月积雪指数与长江中下游夏季降水呈显著正相关。在年代际时间尺度上,1990s—2000s的高原积雪指数与长江中下游夏季降水具有较好的同位相变化特征。表明高原中北部12月—翌年1月积雪指数对长江中下游夏季降水异常具有较好的指示意义,可作为预测长江中下游夏季降水年际年代变化的依据。(2)高原12月—翌年1月积雪异常偏多,是长江中下游夏季洪涝的一个强信号,12月—翌年1月积雪指数正异常年与长江中下游夏季降水正异常年有很好的一致性。(3)高原冬季积雪异常影响长江中下游夏季降水的可能途径是:高原冬季积雪异常通过影响同期及其后春季地温,再由春季地温以某种方式把异常信号维持到夏季。之后,地温异常又改变了局地地气热量交换,导致周围大气环流异常,从而影响到其下游的降水过程。