冻土遥感研究进展:被动微波遥感

多年冻土和季节冻土分别占北半球裸露地表的24%和55%.近地表土壤冻融的范围、冻结起始日期、持续时间及冻融深度对寒季/寒区植物生长、大气与土壤间能量、水分及温室气体交换都具有极其重要的影响.自20世纪70年代以来,应用卫星遥感结合地面观测资料研究局地到区域尺度的季节冻土和多年冻土已取得诸多成果,而遥感在冻土研究中的最直接应用是利用微波探测近地表土壤冻融状态.相对于主动sAR,星载被动微波传感器具有多通道观测且重访周期较高,空间分辨率很低的特点.重点评述了近几十年来被动微波辐射计在冻土研究中的算法发展及其应用前景,主要包括双指标算法、时间序列变化检测算法及判别树算法3类,其核心均是基于冻土的低温特征和"体散射变暗"效应.发展可靠实用的微波遥感土壤冻融状态判别算法,提供区域和全球尺度上的土壤冻融状态信息,对水文学、气象学以及农业科学、工程地质研究与应用都具有重要意义.     

银川平原土壤盐渍化与植被发育和地下水埋深关系

土壤盐渍化是制约银川平原内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题。基于遥感数据,结合表层土壤含盐量及地下水位观测资料,对银川平原土壤盐渍化与植被和地下水的关系进行了定量研究。结果表明：随着表层土壤含盐量的增大,NDVI(归一化植被指数)逐渐减小,植被发育较好的区域土壤含盐量均小于3 g/kg;植被主要生长在没有盐渍化或轻微盐渍化的地区,在中度和重度盐渍化地区几乎没有植被发育;在枯水季节,研究区土壤盐渍化最严重的地下水位埋深为1.5 m,而土壤盐渍化较为严重的地下水位埋深范围为1~3 m。     

冻土遥感研究进展——可见光、红外及主动微波卫星遥感方法

多年冻土和季节冻土分别占北半球裸露地表的24%和55%。近地表土壤冻融的范围、冻结起始日期、持续时间及冻融深度对寒季/寒区的植被生长、大气与土壤间能量、水分及温室气体交换都具有极其重要的影响。卫星遥感结合地面观测资料研究局地到区域尺度的季节冻土和多年冻土已取得诸多成果。综述了近几十年来卫星遥感技术在冻土研究中的应用。监测多年冻土和地表冻融循环通常需要综合利用可见光、红外、被动微波及主动微波(包括合成孔径雷达SAR和散射计)遥感数据,任何单一波段的传感器都无法满足研究需求。SAR图像能提供空间分辨率较高的寒季/寒区近地表土壤冻融状态的起始日期、持续时间和区域演变等信息,但目前在轨SAR的重访周期相对于春秋季的土壤冻融循环变化过长;星载被动微波传感器具有多通道观测且重访周期较高,但空间分辨率很低的特点;光学和热红外传感器的时空分辨率介于SAR和被动微波遥感之间,但应用于冻土研究时需要具备多年冻土分布和冻融深度与环境因子相关关系的先验信息。总体而言,微波遥感是探测无雪覆盖近地表土壤冻融循环的有效技术手段,而利用热红外传感器反演的地表温度研究土壤冻融过程具有极大潜力。应用卫星遥感反演的积雪范围、雪深、融雪、地表类型、...     

不同尺度的土壤含水量主被动微波联合反演方法研究

土壤含水量是水文、农业和气象等领域的关键参数,而微波遥感是目前监测土壤含水量最有效的手段之一。本文利用主动微波与被动微波数据,结合其他多源遥感数据,运用随机森林算法分别在主动微波数据分辨率尺度和被动微波数据分辨率尺度下完成主被动微波数据的土壤含水量联合反演。首先对被动微波尺度的地表覆盖类型与归一化植被指数(NDVI)参数进行空间分辨率优化,再利用回归ReliefF方法对两种尺度所用的输入变量的重要性进行评估,并对输入变量进行优选,最后对比主被动微波数据土壤含水量联合反演和单独利用主动/被动微波数据进行反演的精度,分析主被动微波联合反演方法的有效性。结果表明：在主动微波尺度,主被动微波联合反演的精度相比单独利用主动微波数据反演的精度有所提升,相关系数r由0.691升至0.744,RMSE由0.084 8 cm³/cm³降至0.079 6 cm³/cm³;在被动微波尺度,主被动微波联合反演的精度反而比单独利用被动微波数据反演的精度更低,相关系数r由0.944变为0.939,RMSE由0.043 5 cm...     

利用主被动微波数据联合反演土壤水分

在黑河中游干旱区水文试验的基础上,以临泽站为研究区域,探讨主被动微波数据联合反演土壤水分的方法。针对ALOS/PALSAR数据,使用AIEM理论模型计算地表的同极化后向散射系数,Oh半经验模型描述交叉极化散射特征,通过对大量后向散射模拟数据的分析,建立裸露地表粗糙度计算模型;利用模拟数据分析地表辐射亮温随土壤水分和粗糙度的变化规律,在此基础上构建NN模型结合粗糙度计算结果和辐射计飞行数据反演研究区域的土壤水分。地面同步测量数据的验证结果表明,该方法充分发挥了主被动微波数据各自的优势,同时避免了主被动协同过程中的尺度问题,为流域尺度的土壤水分监测提供了一种新的有效途径。     

中国积雪特性及分布调查

介绍了"中国积雪特性及分布调查"的背景、科学目标、调查内容及方案。调查的总体目标是建立中国全面而系统的积雪特性数据库,服务于气候变化、水资源调查和积雪灾害的数据需求。调查将从历史资料整编、典型积雪区积雪特性地面调查以及积雪遥感调查等方面展开。历史资料的整编包括收集气象站以及各单位已开展的积雪特性观测资料,并按照一定的规范进行整编;典型积雪区地面调查主要是在东北地区、新疆地区和青藏高原开展不同季节的积雪特性调查,以点、线、面3种方式开展,观测内容包括雪深、雪密度、雪水当量、积雪形态、表层硬度、液态水含量、雪粒径、雪层温度、雪土界面温度、介电常数以及积雪的若干化学特性;遥感积雪调查将利用地面调查的积雪特性信息改进已有的积雪参数反演算法,建立中国长序列的积雪面积、反照率以及雪水当量数据集。最终,利用地面和遥感调查所获取的积雪特性及分布数据集对中国进行积雪类型划分,并生产系列积雪特性及专题分布图。     

东北平原土壤有机碳分布与变化趋势研究

在多目标区域地球化学调查基础上,采用"单位土壤碳量"方法计算土壤碳储量,显示东北平原(约23万km2)土壤有机碳总体分布:表层(0～0.2m)土壤有机碳为768.07Mt,碳密度为3327.8t/km2;中层(0～1.0m)为2978.41Mt,碳密度为12904.7t/km2;深层(0～1.8m)为3729.16Mt,碳密度为16157.5t/km2。东北平原土壤碳密度处于全国平均水平。土壤碳密度由东北平原南部(辽宁)、中部(吉林)到北部(黑龙江)从暖温带、温带向寒温带过渡呈现增高趋势,其中表层土壤碳密度由2284.2、3436.7增加到3861.5t/km2。与第二次土壤普查比较,20年期间东北平原表层土壤有机碳总体减少320.59Mt,占29.4%,年均减少16.03Mt,年均递减率1.73%。表层土壤碳密度由南向北依次减少1060.6、1646.4、1300.2t/km2,平均减少1389.0t/km2。不同生态系统和土地利用类型土壤有机碳减少程度不同。采用土壤碳密度比方法研究生态系统之间土壤碳密度动态平衡关系,研究土壤有机碳储量及其变化趋势,为进一步探讨土壤有机碳分布分配特征及土壤固碳潜力等提供科学依据。     

沈阳市细河周边农田土壤和大气中有机氯农药和多氯联苯初步研究

在2010年5月调查了沈阳市细河沿岸表层土壤中有机氯农药(OCPs)和多氯联苯(PCBs)的污染现状,评价土壤中OCPs残留的生态风险。沈阳细河沿岸表层土壤中HCHs浓度范围分别为2.32～15.90 ng/g,平均浓度为8.99ng/g。DDTs浓度范围分别为9.06～111.6 ng/g,平均浓度为37.08 ng/g。7种PCBs异构体总平均浓度为1.01ng/g,大部分采样点OCPs和PCBs未超过国家土壤环境质量标准,推断近期可能有林丹的使用但没有新的DDTs污染源输入,但个别地点土壤中的DDTs残留浓度对生态系统健康构成了潜在的威胁。大气蒸汽态HCHs浓度为18.97 ng/m3;DDTs浓度为42.27 ng/m3;PCBs浓度为20.59 ng/m3。研究表明大气长距离传输对该区域的OCPs污染也有较为明显的影响。初步运用逸度概念模型进行分析,发现HCHs和DDTs的逸出方向为从土壤向大气挥发。     

辽河流域土壤碳密度分布特征和碳储量研究

基于辽河流域多目标地球化学调查取得的土壤表层和深层有机碳和全碳数据,探讨辽河流域土壤碳储量计算方法,分析辽河流域碳密度的分布特征.对辽河流域5.23×10⁴ km²土壤碳储量计算表明,深层（0~1.8 m）土壤碳储量为860.50×10⁶ t,中层（0~1.0 m）为538.30×10⁶ t,表层（0~0.2 m）为138.76×10⁶ t;辽河流域土壤深层碳密度为16.45×10³ t/km²,中层为10.28×10³ t/km²,表层为2.65×10³ t/km².分别根据土壤类型、地质单元、生态系统和土地利用类型的划分方式计算土壤的碳储量,为土壤碳循环研究与环境效应评价提供了科学依据.     

西藏自治区隆子县土壤硒地球化学特征及影响因素

硒是人体必需的微量元素之一,土壤中的硒含量与人体健康关系密切。调查土壤硒含量分布特征、圈定富硒土壤资源分布区、查明土壤硒含量影响因素,对于推动富硒土地资源开发利用、发展富硒农牧产业、预防地方疾病等均具有重要意义,也可为土壤硒背景值研究提供参比资料。土壤硒是当前热点研究领域,国内外对土壤硒研究已有很多,然而西藏地区有关土壤硒方面研究资料非常有限。本文选择西藏自治区隆子县重点耕地区为研究对象,系统采集表层土壤、垂向剖面、岩石样等样品,采用原子荧光光谱法(AFS)、容量法(VOC)、电感耦合等离子体发射光谱法(ICP-OES)等方法测定土壤中的硒、有效硒、有机质、全磷等含量指标,利用统计方法对研究区土壤硒、有效硒等地球化学含量特征及影响因素进行初步探讨。结果表明：(1)研究区表层土壤硒含量范围为0.14～1.51mg/kg,中位数为0.44mg/kg,是西藏土壤硒平均值(0.15mg/kg)的2.9倍和中国表层土壤Se平均值(0.26mg/kg)的1.5倍,表明研究区表层土壤中全硒含量较高;研究区表层土壤中有效硒含量范围为0.8～26.8μg/kg,中位数为9.2μg/kg,土壤有效硒占全硒...     

基于集合卡尔曼平滑算法的土壤水分同化

为研究观测资料稀少情况下土壤质地及有机质对土壤水分同化的影响,发展了集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman Smooth, EnKS)的土壤水分同化方案。利用黑河上游阿柔冻融观测站2008年6月1日至10月29日的观测数据,使用EnKS算法将表层土壤水分观测数据同化到简单生物圈模型(Simple Biosphere Model 2, SiB2)中,分析不同方案对土壤水分估计的影响,并与集合卡尔曼滤波算法(EnKF)的结果进行比较。研究结果表明,土壤质地和有机质对表层土壤水分模拟结果影响最大而对深层的影响相对较小;利用EnKF和EnKS算法同化表层土壤水分观测数据,均能够显著提高表层和根区土壤水分估计的精度,EnKS算法的精度略高于EnKF且所受土壤质地和有机质的影响小于EnKF;当观测数据稀少时,EnKS算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计。     

土壤水分同化系统的敏感性试验研究

利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4cm、20cm和100cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。     

基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法

基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)同化算法并结合陆面过程模型VIC发展了一个土壤湿度同化方案,并进行了理想试验及同化站点资料的同化试验。理想试验结果表明：扩展卡尔曼滤波方法能完整反演土壤湿度廓线,对土壤湿度的估计有较大改善;观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响;加大观测频率,可以进一步改善同化效果。利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验所得土壤湿度分布与观测资料基本吻合,反映了站点土壤湿度的月、季变化,表明该方案是合理的。     

Groundwater potential recharge estimation in bare soil using three soil moisture accounting models: field evaluation for a semi-arid foothill region

Performances of conventional and improved soil moisture balance as well as locally calibrated empirical models were evaluated in simulating potential recharge (R) and soil moisture content for a semi-arid foothill region. Models comparison with observed values using lysimeter data during [(2011–2012), (2012–2013)] reveal poor performance of conventional soil moisture balance model, underestimating annual R values. Improved soil moisture balance model provided acceptable estimation of annual R for 2011–2012 by considering the wetting of the near surface soil storage. However, it produced the worst simulation for daily soil moisture content once rainy season was over. Sensitivity analysis revealed that the precision degree of initial soil moisture deficit value would strongly influence estimation of R by improved soil moisture balance model, which can be viewed as a limiting factor. Additionally, locally calibrated model produced the best estimation of annual R and daily soil moisture content, which is suggested for the study region.     

基于物理模型的被动微波遥感反演土壤水分

利用土壤水分和海洋盐度(SMOS)卫星进行土壤水分反演的算法中,对地表发射率的描述仍采用半经验Q/H模型,该模型描述地表粗糙度对有效发射率在V和H极化下影响相同.基于微波散射理论模型-高级积分方程模型(AIEM)建立了一个针对SMOS传感器的参数配置,包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库,发展了L波段多角度地表辐射参数化模型.在此基础上,利用SMOS多角度双极化特点,建立了土壤水分反演算法.该算法可以消除粗糙度对土壤水分反演的影响,同时最小化反演过程中辅助信息引入带来影响.反演算法通过美国农业部提供的L波段多角度地基辐射计数据(BARC)进行验证,在20°~50°入射角,土壤水分反演精度在4%左右.     

Modeling of electrical resistivity and maximum dry density in soil compaction measurement

This paper presents the mathematical relationship of electrical resistivity and dry density in compacted soil through electrical signal for geotechnical investigations. Monitoring of the compacted soil through electrical conductivity plays an important role in the construction of highway embankments, earth dams and many other engineering structures. Conventionally, soil compaction is measured through the estimation of maximum dry density at optimum moisture contents in laboratory tests. This conventional testing method is very tedious and costly especially when a lot of samples are involved. In this work, a mathematical model is developed to estimate the soil compaction on-site through electrical resistivity corresponding to the percentage of moisture contents in the compacted soil. The practical usage of the derived mathematical model is demonstrated using several soil samples for various types of soil.     

基于孔隙分形维数的土壤大孔隙流水力特征参数研究

根据数字图像制备分析技术得到大孔隙数目、大小和形状等特征数据,用分形理论计算孔隙分形维数,并对两类不同质地土壤的孔隙分形维数进行分析比较,应用基于孔隙分形维数的大孔隙分形模型,建立了土壤水分特征曲线和非饱和导水率的预测模型。结果表明,孔隙分形维数D_v可定量描述不同质地土壤结构,其模型预测精度优于颗粒大小分布估计的分形模型,可用于实际问题的研究。     

四个概念性水文模型在黑河流域上游的应用与比较分析

首先结合新安江模型、TopModel、HBV模型和Sacramento模型机理,从模型结构的土层划分、土壤水分计算、蒸散发计算、产流区不均匀性的考虑、产流机制、下渗机制等多个方面进行了理论上的比较,然后选择黑河流域上游为研究区,结合模拟结果对这四个概念性水文模型在黑河上游山区流域应用情况,从土壤水分、蒸散发、径流过程和各径流组分四个方面进行了分析比较。结果显示,概念性水文模型对黑河干流上游山区径流模拟有较好的模拟效果,但是对土壤水分、蒸散发等水文过程只能描述其变化趋势,难以定量,同时,我们还可以得出在所用四个模型中,HBV模型在黑河干流上游山区出山口的径流拟合中有和其他3个模型相当的Nash-Sutcliffe效率系数,并且在枯水期的表现也好,适用性最好。     

科尔沁沙地土壤水分动态分析及其概率密度函数模拟

基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006-2010年5~9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:① 研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4~10月的生长季,占全年降水量的93%;0~5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0~10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。② 固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0~100 cm和0~70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③ 两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④ Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量E_max、水分胁迫点s*和凋萎系数s_w,主要影响p(s)曲线的峰值。     

卫星遥感反演土壤水分研究综述

土壤水分是影响地表过程的核心变量之一。精准地测量土壤水分及其时空分布,长期以来是定量遥感研究领域的难点问题。简要回顾基于光学、被动微波、主动微波和多传感器联合反演等卫星遥感反演土壤水分的主要反演算法、存在的难点和前沿性研究问题,介绍了应用土壤水分反演算法所形成的3种主要全球土壤水分数据集,包括欧洲气象业务卫星（ERS/MetOp）数据集、高级微波扫描辐射计（AMSR-E）数据集、土壤湿度与海洋盐分卫星（SMOS）数据集,并结合目前存在的问题探讨卫星遥感反演土壤水分研究的发展趋势。