利用SSM/I数据判识我国及周边地区雪盖

积雪参数是气候学和水文学研究中所需的重要物理量, 确保积雪参数测定的准确性与及时性对于气候学研究、水文应用以及防灾减灾都非常重要。利用微波数据可获取有云存在时的积雪覆盖图, 遥感雪深和雪水当量信息。采用微波数据判识雪盖并得到积雪状态 (干、湿) 信息, 不仅可以弥补利用光学遥感数据判识雪盖的不足之处, 而且也是利用微波数据反演雪深和雪水当量参数必需的先期工作。该文介绍利用SSM/I的多频双极化微波数据开展我国及周边地区积雪判识方法研究的结果。分析国外全球判识方法的雪盖判识结果指出, 国外算法易在青藏高原等地区将冻土误判为积雪, 造成雪盖面积的偏高估计。研究给出了在我国及周边地区 (17°~57°N, 65°~145°E) 利用SSM/I数据判识积雪的改进方法, 在完成积雪判识的同时还给出了雪深和积雪状态的定性信息, 与已有全球雪盖判识方法相比有较大改进, 大大减小了青藏高原等地区冻土对积雪判识的影响。     

基于MODIS资料的西藏遥感积雪监测业务化方法

雪灾是西藏地区藏北一线、南部边缘地区对牧业生产影响最严重的灾害之一,利用卫星遥感资料开展积雪监测,提供监测信息产品具有重要的现实意义.利用拉萨接收站接收的中分辨率成像光谱仪(MODIS)卫星遥感资料对西藏高原积雪的监测方法进行了探讨,找出适合该地区的积雪判别模式,建立MODIS资料为基础的积雪监测系统.基于MODIS数据计算得出的归一化差分积雪指数(NDSI)和归一化植被指数(NDVI)与1、2、4、6通道等相结合,建立积雪监测模型是可行的;得出的积雪判识方法对于西藏地区有较高的适用性,如结合地表土地利用类型数据将有林区和非森林区分开计算,能较好地消除藏东南地区因地势复杂、森林茂密对NDSI的影响.     

EOS／MODIS卫星资料在青海省积雪遥感监测业务中的应用

本文主要探讨了目前新一代环境监测系统-EOS／MODIS卫星数据在青海省积雪业务监测中的应用及其优势；重点讨论了基于EOS／MODIS资料的积雪卫星遥感监测方法与雪深监测模式，并初步建立了适于青海省本地应用的NDSI雪深分级模式。以此为基础，讨论利用该卫星资料进行本省积雪业务化监测服务的内容与范围。     

MODIS数据在青海省积雪监测中的应用

本文主要探讨目前EOS/MODIS卫星数据在青海省监测积雪业务中的应用,讨论青海省云、雪等自然界面的光谱特征,提出利用积雪指数NDSI,鉴别雪、冰和云的方法,以及积雪分布图的制作和积雪面积的提取处理流程。     

风云四号气象卫星成像特性及其应用前景

风云四号是中国新一代静止轨道气象系列卫星,该系列卫星的设计目的是满足中国气象局2020年前后的业务应用和服务需求。风云四号系列的首发星为科研试验星,代号FY-4A,已于2016年12月14日在西昌卫星发射中心成功发射,从FY-4B开始,风云四号系列卫星将提供业务服务。成像仪是风云四号系列卫星的核心载荷之一,其成像性能比目前使用的风云二号系列卫星在时间空间分辨率、光谱通道等方面有显著提升。本文将就该仪器的工作特点、观测模式设置、光谱通道的选取和特点进行介绍,由于FY-4A卫星正在进行为期一年的在轨测试,本文还将展示在轨测试图像。     

“风云三号卫星产品在新疆荒漠化监测评价中的应用”项目

立项背景 2008年5月27日,FY-3A星成功发射。风云三号（FY-3）卫星是我国第二代极轨气象卫星,其第一颗星FY-3A搭载了可见光红外扫描辐射计、中分辨率光涪成像仪、微波成像仪等11个有效载荷,可以对全球天气和环境实现全天候、三维、定量、多光谱遥感。与上一代极轨气象卫星相比,FY-3A新增了10个有效载荷,     

风云三号D星的中分辨率光谱成像仪的轨道间数据融合技术

FY-3D极轨卫星搭载的中分辨率光谱成像仪MERSI载荷具有最高分辨率达250 M的可见光遥感图像,包含了丰富的植被、山区等地表信息。风云三号卫星对遥感应用监测等具有重要作用。但是作为极轨卫星,FY-3D每间隔102min覆盖一轨数据,由于每轨数据的卫星天顶角、太阳高度角等条件存在差异,再加上风云三号是星上实时定标,每条轨道也存在定标上的差异,因此在全球拼图时不同轨道反射率数据亮度差异明显,有很明显的缝隙,再加上云的移动和变化,因此不同轨道间的云数据也明显出现断层,从而影响整个MERSI-II全球数据的应用,尤其在植被监测、城市热岛监测的应用上更是影响精度。本文以风云三号D星业务系统的全球拼图浏览系统为工作平台,创新提出了基于一定优选算法,利用卫星天顶角进行轨道间数据融合的技术,设计和开发了相应的工程化模块,来消除轨道间数据差异,业务实践证明,该技术效果明显,可显著提高后续MERSI-II载荷的遥感产品应用。     

山东国家级气象观测站综合判识观测项目评估分析

基于全国综合气象信息共享系统(CIMISS)数据库,以一致率(冻土深度用误差绝对值)作为检验指标。对山东国家级气象观测站15项自动综合判识数据,与同期台站观测结果做对比检验,并进行评估分析。结果表明:1)总云量判识一致率为65.8％,云量偏差绝对值为1的占比51.1％;大部分不一致的情况出现在实况为阴天到满云时,判识结果为无云或少云。云高分类后与人工观测的总体一致率为85.0％。各站云高一致率均高于云量。2)雾凇、雨凇、雾、轻雾、浮尘、扬沙、沙尘暴、积雪和结冰等9种现象综合判识结果与台站观测一致率达92.0％以上;霜、霾、露的一致率为75.0％以上。结冰、轻雾、雾与霜命中率较高;积雪、雨凇与扬沙漏判率较高;沙尘暴、雨凇、扬沙和雾凇空判率较高。3)雨凇、雾凇判识效果受单站样本大小的影响;评估期内国家级气象观测站无草温观测任务,是造成积雪现象漏判率高的主要原因。有降水天气现象时,同时出现的视程障碍类天气现象不判识,是其漏判率增大的原因之一。4)评估时段冻土数据绝对误差平均值为1.6 cm,判识与实测误差绝对值在1～10 cm之间的占82.8％,判识效果较好。通过评估分析可见,基于卫星、探空、自动气象站、雷达、闪电定位等多源数据,结合模式再分析产品,实现综合判识结果与台站观测数据一致性较好,能够更好地满足气象预报服务需求。     

中国地区冬季积雪遥感监测方法改进

该文概述了卫星遥感积雪监测原理,介绍了积雪判识方法,对国家卫星气象中心已有的业务化极轨气象卫星冬季旬积雪监测算法和流程进行了改进.经过比对,设计了新的可见光太阳天顶角订正模式,针对NOAA-16/AVHRR3和FY-1D/MVISR重新确定了积雪判识变量及相应的动态积雪检测阈值,提出了概率积雪判识方法,结合多光谱阈值法建立了概率结合阈值(Probability Combined with Threshold,PCT)的积雪判识方法,并以该算法为基础建立了新的业务化积雪动态遥感监测系统.同时,用新算法对部分历史产品重新做了处理,并简要分析了1996至2003年中国地区冬季积雪分布特征.     

基于支持向量机的遥感大雾判识

提出了一种基于支持向量机的卫星遥感数据大雾判识方法:首先通过对风云1D卫星大雾区域的各通道辐射值出现频次进行概率统计,利用其阈值来粗判识大雾;然后在粗判识的基础上通过支持向量机的方法进行大雾细判识;最后利用腐蚀和膨胀的图像处理技术对判识后的图像进行优化处理。在对我国2006年9-12月的65条监测到大雾的风云1D轨道的探测数据进行分析之后,发现大雾判识结果与专家标记吻合。检验结果表明,利用1、2、4、6、7、10通道组合进行粗判识的结果最好,5交叉正确率为89.9849%,TS评分为74.04%。利用上述方法对个例的分析检验表明,基于支持向量机的遥感大雾判识方法是切实可行的。     

不同积雪深度下地面温度与雪面温度的相关

基于新疆昌吉州5个国家气象站2008—2010年积雪深度大于等于0 cm的实测地面温度与雪面温度,对0 cm地面温度（含最高、最低）、雪面温度（含最高、最低）及云量、日照时数、雪深进行统计分析,找出不同积雪深度下地面温度与雪面温度的关系,并以阜康市天池气象站2011年所有积雪日数据对关系模型作检验。结果显示：地面温度与雪面温度的关系有3个雪深分层：5 cm以下、6~40 cm和40 cm以上,积雪深度为0~5 cm时,地面温度与雪面温度差值很小,受雪深及天气条件影响明显,雪深6~40 cm,主要受雪深影响,雪深超过40 cm,地面温度趋于定值。     

塔城盆地暴雪预报方法和白灾的防御对策

从1970--1997年28a的资料中筛选出30个个例为对象,对其从高、中、低、地面4个层次形势场进行对比和分类,对产生暴雪的物理机制进行诊断分析,采用统计预报中的多因子综合相关预报方法筛选预报因子,用集合预报方法集成预报结果。据此提出畜牧业生产防御暴雪的对策。     

青海南部冬季积雪和雪灾变化的特征

利用1961-2005年青海南部牧区气象台站观测的气温、降水、积雪资料,用气候诊断方法分析了该地区积雪等气候要素的年代际演变特征以及雪灾变化的成因。结果表明：20世纪60-90年代冬季青海南部牧区中雪和大雪出现的站次以及雪灾出现的站次有逐步增多的趋势,降雪量和地表平均积雪量每10 a分别增加1. 253 mm和8.246 cm,单站积雪量在海拔4100 m左右的高度上增加比较明显,其变化是由气候的年代际波动引起的。     

北疆积雪时间的特征分析

基于1961-2006年全疆32个测站的逐日积雪深度资料,使用一元线性回归和二项式滑动平均等统计方法,分析了北疆区域积雪开始时间、积雪结束时间、相对积雪期和绝对积雪期的时空变化特征。结果表明,积雪开始时间、结束时间、相对积雪期和绝对积雪期存在明显的区域差异,前3种差异主要是由地形高度变化引起的。积雪开始时间和相对积雪期各测站基本呈上升和下降趋势,积雪结束时间和绝对积雪期趋势变化的空间分布较为类似,伊犁河谷地区呈明显的下降趋势。1995年以后,积雪开始时间呈上升趋势,而积雪结束时间、相对积雪期和绝对积雪期均呈下降趋势。相关分析和合成分析表明,积雪开始时间和相对积雪期及绝对积雪期存在较好的负相关关系,可以通过积雪开始时间的早晚,大致预测相对积雪期和绝对积雪期的长短。     

Electrostatic Force in Blowing Snow

Separation of electrostatic charge during the transport of particles by wind adds a force to the gravitational and fluid forces that determine trajectories of particles moving by saltation. Evaluating this electrostatic force requires the electric field strength very near the saltation surface, and charge-to-mass ratios for the moving particles. Field mill readings 4 cm above the surface in a moderate blizzard showed electric field strength as high as +30 kV m^-1. Another experiment gave charge-to-mass ratios of individual saltation particles in low-level drifting that ranged between +72 C kg^-1 and -208 C kg^-1. From these measurements, we estimated electrostatic forces as large as the gravitational force on some saltating particles. Including forces of this magnitude in the equations of motion significantly alters predicted saltation trajectories from those for uncharged particles. Predictions appear reasonable that for some saltating particles, the electrostatic force prevents new surface impacts. These results should help improve models of energy transfer in the planetary boundary layer during blizzards and sandstorms.     

内蒙古大(暴)雪与白灾的气候学特征

使用１９６１～１９９８年内蒙古１１８个地面测站的历史资料及同期亚欧５００ｈＰａ高空资料,分析了内蒙古大（暴）雪及白灾的气候学特征。结果表明,发生大（暴）雪频率最高的地区是内蒙古的东部和南部,而白灾最重的地区却是内蒙古北部。指出产生“坐冬雪”是形成白灾的必要条件,给出了产生“坐冬雪”的气象指标,总结了内蒙古大（暴）雪的环流特征。     

基于随机森林的湖北雪密度预测模型及其在雪压分析中的应用

雪密度、雪压等积雪参数资料的缺乏是南方地区雪灾精细化防御研究的难点之一，通过历史地面积雪气象观测资料来反演测站及周边的雪密度，是对现有积雪监测资料的有益补充。本文利用湖北省76站的逐日气象观测资料，分析并选取了积雪期的积雪日数、积雪深度、气温、日照等8个影响雪密度的自变量因子，构建了雪密度的随机森林回归(RF)模型，并通过RF模型反演数据，分析了湖北省雪密度和雪压分布情况。结果表明：①雪密度RF模型预测的均方根误差为0.04 g/cm3左右，可以用于湖北省雪密度资料反演。②湖北省平均雪密度在0.14～0.20 g/cm3之间，从中部以0.17 g/cm3为〖JP2〗界分为东西两个区，东部区雪密度较大。③湖北省近60年来最大雪压值在1.3～6.7 g/cm2之间，不同重现期最大雪压分布存在鄂西北和鄂东两个高值区，且鄂东区的中北部基本雪压值更大。〖JP〗     

洛阳地区大到暴雪的分析与预报

利用洛阳市１０县市１９６４～１９９５年气象资料,统计分析了洛阳地区大到暴雪的气候特点及产生大到暴雪的环流背景,并确定了预报指标。     

北半球积雪监测诊断业务系统

利用卫星遥感和常规观测的积雪资料，确定了适合业务使用的北半球及中国积雪监测诊断方法，并初步建立了北半球和中国积雪监测业务。其相关业务产品主要有：北半球月积雪日数、中国月积雪日数、积雪深度的分布，北半球、欧亚、中国等不同区域积雪面积距平指数。     

阿尔山地区积雪变化特征

选取阿尔山气象站1981—2015年冷季(10月—次年4月)气象资料,利用滑动平均、线性倾向估计和Mann-Kendall等方法,对年最大积雪深度、积雪日数、气温和降水量进行分析。结果表明,阿尔山地区年最大积雪深度主要发生在1月至3月,其中2月份概率最大,达50%;34 a内最大积雪深度呈上升趋势(2.77 cm/10a),年平均增加0.98%,且年最大积雪深度在1998年发生了突变,即在1998年之前增长缓慢,在2000年以后上升趋势显著。积雪日数的统计分析表明,初始积雪日数和有效积雪日数呈现略微减少趋势,而稳定积雪日数有微弱的增加趋势;通常初始积雪日数比有效积雪日数大30天左右。年最大积雪深度与稳定积雪时期的降水量、积雪日数、日照时数有显著的相关性,相关系数分别为0.647、0.515、0.584,但与稳定积雪时期的气温没有明显的相关性。在全球变暖的大环境下,积雪深度随着降水量和日照时数的增加而增加,且积雪深度受降水量的影响大于日照时数的影响。