基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展

积雪是冰冻圈重要组成要素之一,也是对天气和气候响应最为敏感的自然要素。被动微波能够穿透云层、积雪和大气进行全天候、全天时地工作,在估算积雪深度、雪水当量等积雪参数上有很大优势。综述了国内外基于被动微波遥感的积雪参数反演研究的进展,首先介绍了被动微波遥感监测积雪的基本理论,以及被动微波遥感数据;然后将当前的积雪深度和雪水当量反演算法总结为4类:(1)基于统计的线性反演算法;(2)基于微波积雪模型的反演算法;(3)基于先验知识的非线性反演算法;(4)数据融合与数据同化。随后介绍了常用的7种积雪数据产品,并讨论了影响积雪深度和雪水当量反演精度的几个因素,最后对未来积雪参数反演研究方向做出了展望。     

MODIS逐日积雪产品去云算法研究

由于积雪和云的反射特性, 使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰, 对研究区云量的分析表明, 无论是MOD10A1还是MYD10A1, 云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素. 综合不同去云方法, 利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品, 生成了MODIS逐日无云积雪图像, 并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证. 结果表明: 当积雪深度>3 cm时, 新产品的积雪分类精度达到91.7%, 该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值.     

北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究

利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料, 建立积雪监测反演模型, 动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况, 对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义. 使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料, 研究了云与雪的判识及图像去云处理方法, 提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法; 采用线性混合光谱分解方法, 研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法, 模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型. 研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据.     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

青藏高原积雪被动微波遥感资料与台站观测资料的对比分析

积雪资料的可靠程度在反映积雪变化、预估后期气候变化时非常重要, 利用青藏高原74个气象台站资料与被动微波遥感资料进行对比分析. 结果表明: 两种积雪资料在高原南部边缘、高原东部唐古拉山与念青唐古拉山东部均表现为高值区, 在柴达木盆地、高原腹地及沿雅鲁藏布江一线表现为一致的少雪区,在青海南部和藏东南地区差异较大.遥感资料的积雪深度和积雪日数变化敏感区与台站观测资料存在差异.在积雪的显著季节性特征及气候尺度上的年际变化特征方面, 遥感资料与台站资料具有很好的一致性, 但遥感资料在刻画积雪季节内波动特征方面欠佳, 且年平均积雪深度和积雪日数遥感数据偏大.对AMSR-E逐日积雪资料进行评价发现, 高原腹地总精度大于高原边缘地区, 海拔3 000 m以下的反演精度较高, 雪深在9~10 cm时的反演精度较高.     

青海高原雪灾风险区划及对策建议

利用青海省50个气象台站逐日积雪深度资料、遥感监测积雪深度资料和牲畜死亡率资料,对遥感监测积雪数据进行了验证,证实遥感监测积雪数据能很好的反映青海积雪状况.利用积雪指标分析青海各地致灾强度大小.结果表明:青海三江源地区和祁连山区的部分地区致灾因子危险性最高,柴达木盆地的西部和东部农业区以及环湖的部分地区致灾因子危险性较低.通过分析积雪指标和牲畜死亡率的相关关系,确定了不同雪灾等级临界气象指标,对青海地区进行了雪灾风险区划.区划结果为:轻灾主要发生在柴达木盆地、东部农业区的大部和环湖的部分地区,这些地区发生轻灾的频率大都在50%以上;中灾和重灾在青海发生频率均不高,都在20%以下;三江源的大部尤其是囊谦、玉树和称多一带是特大雪灾的高发区,发生频率均在50%以上.     

被动微波遥感反演中国西部地区雪深、雪水当量算法初步研究

雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数，其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用。Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础，假定积雪密度和颗粒大小为常数，利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据，通过统计回归方法，建立了雪深与18 GHz和37 GHz水平极化的亮温梯度之间的关系，发展了SMMR半经验的反演雪深的算法。后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法。2002年发射的装载于Aqua卫星上的AMSR E是新一代的被动微波辐射计，性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高，采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法。 将AMSR E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较，发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8 mm和21 mm。本研究旨在建立基于AMSR E亮温数据，适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法。首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR E亮温数据，去除错误样本，利用统计回归的方法，建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法，算法中加入积雪覆盖度参数，较以往的算法有所改进，与气象台站观测数据比较，结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR E的雪水当量算法有较大改进，RMSE为15.7 mm。但青藏高原地区因海拔高，地形复杂，大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法，结果不甚理想，以后的研究将重点消除这些干扰因素。     

基于MODIS的青藏高原季节性积雪去云方法可行性比较研究

青藏高原地处中纬度地区,季节性积雪分布破碎,地面观测站点稀少,中分辨率成像光谱仪（MODIS）可为该地区提供每日积雪监测数据,然而云是光学遥感最大的影响因素,为研究MODIS每日积雪产品去云方法在青藏高原的适用性,根据原理将去云方法归纳总结为五大类,并对每种方法的“潜在假设”开展分析讨论。结果显示：基于时间连续性的方法适用性强,去云效果明显,上下午积雪连续的平均概率为72.5%,而2~5d的连续积雪的概率为5.6%~43%不等,可靠性差;临近像元法可去除零散分布的云,平均正确率达到95.5%,但去除云量较少;基于高程的去云算法在山区适用性好,而在高原腹地由于坡度较小而错判概率较大;采用被动微波遥感数据进行去云则依赖于微波对云的识别率,往往误差较大;采用数学方法拟合积雪边界在积雪破碎、降雪融雪较快的青藏高原地区,物理意义较弱。通过分析研究表明,青藏高原地区MODIS日积雪产品的去云,需综合多种算法的区域适用性,充分考虑青藏高原地形及积雪本身的特征,逐步完善每日积雪去云工作。     

联合SAR与光学遥感数据的山区积雪消融识别北大核心CSCD

积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。     

中国稳定积雪区IMS雪冰产品精度评价

IMS雪冰产品由多种光学与微波传感器数据融合而成,提供北半球每日无云的积雪范围,在积雪遥感研究中具有广阔的前景. 以气象站实测雪深数据为真值,检验了2009-2010年IMS雪冰产品在中国三大稳定积雪区北疆、东北、青藏高原地区每月、积雪季以及全年的误判率、漏判率和总体准确率,并分析了IMS雪冰产品的准确率与雪深之间的关系. 结果显示：IMS雪冰产品的年总体准确率在三大积雪区均超过了92%,积雪季总体准确率均超过了88%,利用IMS雪冰产品监测积雪范围是可靠的. 然而,IMS雪冰产品精度具有区域差异性,北疆地区在1月和2月误判率偏高,青藏高原地区积雪季有严重的漏判现象. IMS雪冰产品的准确率在东北地区和北疆地区随着雪深的增加而升高,当东北地区雪深超过6 cm,北疆地区超过13 cm时,准确率接近100%,但是,青藏高原地区两者基本没有关系. 通过在青藏高原地区与同时相的4景MODIS积雪产品对比分析发现,实际上IMS雪冰产品相对地高估了积雪面积,青藏高原地区漏判率高其原因是IMS对零碎积雪的识别能力不足并且气象站分布不均匀.     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

基于合成孔径雷达(SAR)的积雪监测研究进展

积雪是冰冻圈中最重要的组成要素之一, 积雪研究对于气候变化、 水文循环等科学研究和农业灌溉、 减灾防灾等生产活动都具有重要意义.合成孔径雷达(SAR)不仅具有穿云透雾, 全天候观测地表的能力, 而且可穿透地表覆盖一定深度获取地表覆盖物内部特征信息.近年来SAR技术在冰冻圈科学研究中已广泛应用. 综述了SAR积雪监测研究的国内外进展, 对当前主要的SAR积雪遥感模型进行了总结分析, 着重介绍了当前主要的SAR和SAR干涉测量技术(InSAR)积雪面积制图方法、 雪水当量(SWE)反演算法、 积雪密度和雪深提取方法, 并对未来可能的研究方向进行了展望.     

青藏高原多源雪深数据适用性综合评估北大核心CSCD

青藏高原积雪对区域气候及水循环有重要影响,现有积雪数据集在该区域存在很大不确定性,适用性评估工作不可或缺。基于气象站观测数据(OBS),采用秩评分方法对一套被动微波遥感(CHE)和两套再分析(ERA5-Land和MERRA2)积雪深度数据进行了多变量、多评价指标的综合定量评估。结果表明:从年平均积雪深度、年最大积雪深度、年积雪日数三个变量分别评价各数据,MERRA2对年最大积雪深度、年积雪日数模拟最好,CHE对年平均积雪深度描述最好;各数据在不同评价指标上的得分排名存在较大差异,CHE在描述线性变化趋势上具有优势,ERA5-Land在描述年际变化上具有优势,MERRA2在描述季节循环、多年平均值、极大值、标准差上具有优势;综合考虑,MERRA2在青藏高原适用性综合评分最高、ERA5-Land次之、CHE最低。三种数据均存在明显不足之处,MERRA2对积雪线性变化趋势的定性描述与OBS相反,对积雪年代际变化的模拟有待优化;ERA5-Land对各变量的多年平均值存在严重高估;CHE刻画积雪空间分布特征能力较差。由于青藏高原西部站点稀少,相关评估结论仅适用于高原中东部。基于遥感及再分析数据得到高原西部积雪变化趋势存在较大不确定性。     

基于高精度遥感亮温的典型流域河道径流模拟分析

随着对地卫星遥感技术的发展,微波遥感监测为径流模拟提供了新途径。目前,基于被动微波遥感亮度温度的河道径流模拟方法亟待深入探索。本文基于M/C信号法,利用新一代高精度被动微波亮温数据集在中国典型流域进行河道径流模拟,探讨该方法的适用性,分析断面河宽、平均流量、控制面积、植被覆盖度、高程、土地覆盖/利用类型、气候类型等地形地貌和水文气象因素对模拟效果的影响。结果表明:在中国七大流域61个典型站点中,决定系数R2 ≥ 0.5的站点占比超过59.0%,41.0%的站点纳什效率系数E_NS ≥ 0.5;位于西南诸河流域的站点模拟效果最佳,尤其在青藏高原地区;高程、平均流量、气候类型以及断面河宽是影响模拟效果的主要因素;站点位于高原山地气候下的小型河流一般模拟效果更佳,本文方法相对更适用。研究成果可为河道径流模拟提供研究思路,为微波遥感的水文应用提供切实指导。     

1980-2019年青藏高原积雪深度时空差异性分析北大核心CSCD

积雪是地表特征的重要参数,其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。利用1980-2019年被动微波遥感积雪深度资料对青藏高原积雪时空特征进行分析,在此基础上将高原划分为东部、南部、西部及中部4个区域,并分区域讨论了多时间尺度积雪的变化特征及其与气温、降水的相关关系。结果表明:不同区域积雪深度在不同时间尺度的变化特征存在差异,高原东部积雪深度累积和消融的速率比西部快,南部积雪深度累积和消融速率比中部快。季节尺度上,冬季积雪高原东部最大,中部最小;春季积雪高原东部消融速率最大,西部积雪消融较慢但积雪深度最大;夏季高原西部仍有积雪存在。年际尺度上,各区域积雪深度在1980-2019年均呈现缓慢下降趋势,但东部积雪减少不显著;高原东部积雪深度在1980-2019年呈现出增加-减少-增加-减少的变化,其余3区均呈现出减少-增加-减少-增加-减少的变化。不同区域积雪深度对气温、降水的响应不同,高原东部和中部积雪深度与气温相关性较好;各区域积雪深度与降水呈不显著的正相关关系。     

被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高，在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中，大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地，而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展，对现存的雪水当量（SWE）估算算法（和模型）的适用性进行讨论。然后，详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算，阐明了利用SSM／I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性，并指出了其复杂性产生的原因，提出了解决问题的方法，为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。     

基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法研究

积雪是影响气候变化的重要因子, 采用更高时空分辨率的环境减灾卫星遥感数据进行积雪制图算法的研究, 对推进我国自主遥感卫星在积雪监测领域的应用具有重要意义. 采用环境减灾HJ-1B卫星数据, 以青海省果洛藏族自治州达日县为研究区, 应用归一化差值积雪指数(NDSI)法建立了基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法, 并比较MODIS与HJ-1B积雪图精度. 结果表明: 研究区HJ-1B积雪制图合理的NDSI阈值为0.37, 总分类精度达到97.97%; 与"真值"影像比较, HJ-1B积雪图K_hat系数为0.911, 高于MODIS的0.817. 说明该研究建立的基于HJ-1B积雪制图算法精度可靠, 适合对研究区积雪进行实时动态监测. HJ-1B更高的空间分辨率对提高研究区积雪覆盖面积监测精度具有重要的使用价值, 但是地形因素是影响HJ-1B数据积雪分类精度的一个重要原因, 随着坡度的增加, 分类误差也随之增大, 尤其是多测误差增加比较显著.