极地遥感

极区是全球气候系统的重要组成部分, 对全球气候系统有显著的反馈作用。遥感是监测极区环境变化最有效的手段之一, 发展极地遥感意义重大。本文回顾了中国科学院遥感应用研究所近年来极地遥感研究方面所取得的一些成果, 包括卫星遥感监测技术和极区地面无线传感器网络遥感技术。     

云南省山区气温的空间插值研究

气温是种植规划及农作物适宜性评价的重要因素,推算气温的空间分布是一项重要工作。本文总结了以往的推算方法,对影响山区气温的主导因素进行了逐一分析,提出海拔是影响山区气温最重要的因素。根据云南山区的地理特点,应用GIS技术和分析方法,给出了一套综合的插值模型和方法,并应用于云南烟草成熟期气温的空间分布推算及适宜性评价中,得到很好的效果。     

地球自转速度变化与全球气温变化的相关性研究

地球自转速度变化是导致全球气候变暖的重要原因之一,而探讨地球自转速度变化与气温变化的影响的相关性,并尝试建立一定的相关性模型是其中一种研究方式.首先分别利用地球自转速率数据与全球气温数据分析与建模,并判断模型温度预测的可行性,发现仅可进行短期温度预测;研究全球温度数据与地球自转速度变化数据相关性,进行相关性分析以及显著性检验,可知二者有强正相关性;最后研究气温预测的可行性,对气温和自转速率数据回归拟合,利用拟合公式,进行实际与预测的地球自转速率温度预测实验,结果证明推测方法可行.实验以IERS官网获取的日详细地球自转速度变化数据,以及伯克利地球组织获取的全球气温数据为例.     

青岛气温与全球海表温度的相关分析

利用奇异谱算法对国家160站气象资料中的青岛气温数据和ERSST海表温度资料进行了分析,研究了青岛气温的发展趋势和周期性变化规律,并对未来青岛市气温进行了预测,预测结果与原观测数据接近(相关度接近0.95)。同时也研究了青岛气温异常和全球海表温度的相关性,研究表明:青岛气温异常与全球海表温度异常部分地区存在超过0.79的相关性,其中最大正滑动相关系数位于9月份8N、49W点,并且青岛气温异常存在4个单位的滞后时间。     

25年来秦岭NDVI指数的气候响应

利用1982-2006年的植被指数和研究区域内4个气象站的气温、降水数据，研究陕西秦岭地区植被指数、气温、降水的多年变化趋势，分析植被指数与气温和降水的相关关系。利用植被类型数据分析不同植被种类的NDVI与不同气候因子的相关程度。结果表明，1982-2006年，研究区域年均气温有明显的上升，升幅达2.1℃，而年总降水量每10年下降约72 mm，秦岭地区NDVI略有上升。整体而言，植被指数的变化与气温之间的相关性在中部最大，向东西两侧递减；与降水之间的相关性在中部最小，向东西两侧递增。气温对果树园、经济林的影响最大，降水对阔叶林的影响最大。气温是影响该地区植被指数变化的主要因素。     

季节性气温变化对高速铁路桥梁沉降影响分析

介绍了高速铁路工后沉降影响因素及工后沉降限值,通过实例分析了季节性气温变化对高速铁路工后沉降的影响。实验表明,季节性气温变化会导致高速铁路桥梁季节性的挠度变形,在高速铁路运营期沉降监测分析过程中应予以修正。     

应用遥感时序数据研究植被变化与气候因子的关系——以环渤海地区为例

在全球气候变化背景下研究陆地植被的时空变化规律,探讨气候因素的驱动作用,对于预测未来气候变化对生态系统的可能影响、制定合适的生态环境保护策略具有重要意义。利用2000—2009年MODIS归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列数据和地面气象站点的气温、降水量数据,从遥感角度分析环渤海地区植被的时空变化,并研究变化与气温、降水的相关关系,探讨区域植被年内和年际变化的驱动因素。结果表明,2000—2009年环渤海地区植被覆盖总体呈增加的趋势,但存在一定的空间异质性,局部有减少的倾向;区域植被的生长受温度和降水的双重驱动,对降水和温度的响应存在明显的滞后,滞后期大约为1个合成期;年际的变化主要受降水和人类活动的影响,降水增加可使区域NDVI提高;不同的人类活动会导致NDVI向相反的方向发展。     

3种全球气压与温度模型的精度对比分析北大核心CSCD

针对目前全球气象模型受不同季节、纬度、高程等因素影响问题,该文利用全球分布的IGS站实测气象数据,对GPT、GPT2、GPT2w模型的精度进行对比,对模型的季节性特征以及纬度、高程因素对模型精度的影响进行分析,并对3种模型反演GPS大气可降水量(PWV)的精度进行比较。结果表明:(1)GPT2和GPT2w模型的精度相当,均优于GPT模型;(2)3种模型均具有明显的季节性特征,7月份(夏季)的模型精度最优;(3)纬度、高程因素对3种模型气压误差的影响较大,而对气温误差的影响相对较小;(4)GPT2、GPT2w模型解算的PWV估值精度相当,偏差均值和平均RMS分别小于1.2mm和1.8mm,均优于GPT模型计算结果。研究结果:可为全球或区域气象模型的改进和生产应用提供借鉴。     

基于能量守恒的星间距离变率与地球重力场频谱关系的建立与分析

基于能量守恒原理,建立了SST-ll星间距离变率观测噪声谱与重力场误差谱的关系,以GRACE相关指标模拟分析了卫星间距、卫星高度和距离变率精度对恢复地球重力场的影响.结果表明,增大卫星间距可提高恢复低阶次位系数的精度,卫星间距超过500 km对提高恢复重力场精度的作用已不明显;降低轨道高度可提高恢复高阶次位系数的精度,卫星高度每降低100 km,恢复位系数的有效阶次提高20阶以上;提高星间距离变率精度可大幅度提高恢复重力场的精度,距离变率精度每提高一个量级,恢复位系数的有效阶次提高约28阶.将模拟结果与GGM02S和EIGEN-GRACE02S模型进行比较,初步验证了本文方法的可行性.     

3种全球气压与温度模型的精度对比分析

针对目前全球气象模型受不同季节、纬度、高程等因素影响问题,该文利用全球分布的IGS站实测气象数据,对GPT、GPT2、GPT2w模型的精度进行对比,对模型的季节性特征以及纬度、高程因素对模型精度的影响进行分析,并对3种模型反演GPS大气可降水量(PWV)的精度进行比较。结果表明:(1)GPT2和GPT2w模型的精度相当,均优于GPT模型;(2)3种模型均具有明显的季节性特征,7月份(夏季)的模型精度最优;(3)纬度、高程因素对3种模型气压误差的影响较大,而对气温误差的影响相对较小;(4)GPT2、GPT2w模型解算的PWV估值精度相当,偏差均值和平均RMS分别小于1.2mm和1.8mm,均优于GPT模型计算结果。研究结果:可为全球或区域气象模型的改进和生产应用提供借鉴。