三种多卫星降水产品在中国大陆地区的性能评估

经地面降水观测资料校正的多卫星遥感降水产品的质量得到改进,但不同多卫星遥感降水校正产品的误差和性能在中国大陆地区缺乏相关的分析和比较,不利于用户对这些产品性能的理解及相关的降水数据使用。基于2015年和2016年的数据,研究采用降水探测能力指标和精度指标对经地面资料校正的MSWEP,IMERG和GSMaP的性能在中国大陆地区做了详细的性能评估,并为这些产品的误差校正算法提出改进方法和思路。     

基于土壤地形指数和遥感分类的SCS模型参数率定

以RS为主要手段,结合GIS技术,基于屯溪流域遥感影像,研究得到了屯溪流域两期遥感影像的土地利用分类结果。在此基础上,利用屯溪流域DEM数据得到TOPMODEL模型中的土壤地形指数,并与SCS水文模型和遥感信息相结合进行水文分区,率定SCS模型的径流曲线数参数(CN值),然后利用1982~2002年间屯溪流域的水文数据对结果进行精度验证。实验结果表明,该方法取得了较好的效果,模拟径流与实测径流间的平均误差仅为14.1%。     

联合GRACE重力卫星与实测资料估计西辽河流域蒸散发量

西辽河流域是中国气候变化最敏感的区域之一,2000年以来,该区域水资源短缺日趋严重。基于水量平衡方程,联合重力卫星、降水资料和径流资料估计了西辽河流域的实际蒸散发量,并与遥感蒸散发产品和水文模式的蒸散发结果进行了对比分析。结果表明,在2005—2011年的干旱期,该流域平均年累计蒸散发量比同时期年降水量高了9.8 mm,多出的蒸散发主要来自于地下水亏损的贡献(约6.8 mm/a)。基于卫星重力的水量平衡方法可以有效估计干旱期由于地下水亏损导致的蒸散发增加。遥感蒸散发产品均明显低估了西辽河流域的实际蒸散发,而GLDAS-2.1 Noah模式明显高估了该区域的蒸散发量。基于卫星重力可以估计西辽河流域的蒸散发,并可用于评估不同的蒸散发产品。     

黑河遥感试验：回顾与展望

地球系统科学的基石之一是地球观测系统，许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中，遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区，以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象，于2007年—2017年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验，历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段，由52家单位，670余位科研人员参与，650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点，在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破，实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验10年历程，凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则，总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法，介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等10多种高分辨率流域尺度生态水文产...     

基于随机森林算法对青藏高原TRMM降水数据进行空间统计降尺度研究

提高气象数据空间分辨率对水文、气象和生态等领域的流域尺度研究至关重要。青藏高原气候变化在全球气候研究中占有重要的位置,并且对局域降水分布的研究在大气科学中处于基础地位。为获取青藏高原地区准确、有效、更高空间分辨率的降水数据,基于随机森林算法,引入植被和地形因子,采用热带降水测量计划卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM) 3B43降水数据(0. 25°×0. 25°)、NOAA-AVHRR归一化植被数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据(8 km×8 km)、航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mission,SRTM)数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据(90 m×90 m)以及经纬度信息,建立了非线性空间统计降尺度模型,最终获得8 km分辨率降水降尺度结果。另外,采用将时间序列分析和非线性回归分析融合的方法,基于2000—2012年TRMM年均降水数据和NDVI数据,建立降水量时间尺度预测模型。分析结果表明,综合考虑植被和地形因子对青藏高原地区降水空间分布的影响,基于随机森林算法建立的降尺度模型,其降尺度结果与地面站点测量值拟合系数为0. 89,高于TRMM数据与地面站点测量值的拟合系数0. 81,说明降尺度结果提高了卫星遥感降水数据的空间分辨率。另外,降水预测模型能够较好地描述青藏高原地区的年际降水变化趋势和数量级,2006—2012年的预测降水量与TRMM降水数据拟合系数均高于0. 80。     

近50a延河流域水文要素变化特征分析

对延河流域1960~2011年的水文要素从年际变化、年代际变化、年内变化以及线性变化趋势4个方面进行分析。结果表明,降水是影响延河流域径流量的主要因素。径流变化除受到降雨量的影响外,还受到其他气象要素及人类活动的影响。     

一种遥感土壤湿度误差空间协方差的估算方法

针对遥感反演土壤湿度空间相关的误差协方差难以估计的问题，提出了一种遥感反演数据误差空间协方差估算方法——3类数据集成分析误差协方差（triple collocation covariance，TC_Cov），将土壤湿度场的每个单元（像元）看作一个空间随机变量，用两个随机变量表示的土壤湿度值的时间序列作为样本进行空间协方差估计，由任何两个随机变量的协方差形成多个随机变量（随机场）的协方差矩阵。利用先进散射计（ad-vanced scatterometer，ASCAT）和热带降雨测量卫星（tropical rainfall measuring mission，TRMM）的遥感土壤湿度数据以及ERA-Interim土壤湿度再分析数据作为TC_Cov方法的输入数据，分别估算了ERA-Interim、AS-CAT和TRMM在澳大利亚Murrumbidgee流域的土壤湿度误差协方差矩阵，验证了估算方法的合理性和可行性。     

TRMM-3B43降水产品在新疆地区的适用性研究

为研究热带降雨测量计划卫星(tropical rainfall measuring mission,TRMM)-3 B43(简称"TRMM")降水产品在新疆地区的适用性,利用1998—2013年TRMM月降水量产品与新疆地区105个国家气象站点的降水观测结果,通过统计分析分别在年、季和月尺度上进行验证。结果表明:TRMM估算的年降水量与新疆地区实测降水具有很高的一致性(平均偏高5.29%);与气象站点实测的季尺度降水数据决策系数较高,相关系数均在0.7以上;与气象站点实测的月降水数据的相关系数为0.75,表明两者之间相关性较显著,数据精度较高。就单个气象站点而言,大部分TRMM降水数据与气象站点实测降水数据相关系数较高,误差在30%以内,整体相关系数达到0.81,说明TRMM降水数据与气象台站点实测降水数据的一致性较好;但TRMM降水产品在时间和空间上具有一定的偏差,使用中需要进一步订正。     

最新GPM降水数据在黄河流域的精度评估

基于黄河流域雨量计网络降水数据,利用相关系数、平均误差、均方根误差和相对误差4个评估指标以及极端降水指数和误差分析方法,研究全球降水测量计划卫星(global precipitation mission,GPM)的2个降水产品(GSMap-gauged和GPM IMERG)的误差空间变化特征、对极端降水的捕捉能力和降水数据精度。结果显示:2个产品数据都大体存在西部低估,东部高估的现象,而相比于GSMap-gauged产品,GPM IMERG产品在大部分地区的误差更大,并且漏报误差受海拔和降水强度的影响更为显著,但对微量降水的观测较为精确些; 2个降水产品日尺度降水数据统计指标对比表明,GSMap-gauged产品的相关系数更大,平均误差绝对值更小,监测性能更好;在极端降水观测能力上,GSMap-gauged产品监测能力强于GPM IMERG产品。     

多普勒雷达降水反演及其与改进的区域气候模式RIEMS的同化研究

本博士论文在前人构建的陆面水文过程模型TOPX和区域气候模式RIEMS的耦合模式的框架基础上,针对耦合模式中RIEMS对降水和蒸散发的模拟精度较低,RIEMS和TOPX模式之间尺度不匹配等几个核心问题进行了深入细致的研究:对天气雷达资料的定量估测降水方面的研究获得了对沂沭河流域最佳的Z-R关系,并通过雷达雨量计联合校正法得到较高精度的面降雨量;采用集合卡尔曼滤波同化算法对雷达反演的面雨量及区域气候模式RIEMS的降水输出进行了数据同化方案研究,获得了更好的降水模拟效果;在RIEMS和水文模型TOPX构成的耦合模型中加入同化方案,实现了流域降水的实例模拟研究,结果表明使用同化方案明显改善了水文模拟效果。     

黑河流域MODIS气溶胶产品时空对比分析

卫星遥感监测提供的气溶胶产品很多，而当前使用最多的是Terra和Aqua卫星上搭载的MODIS传感器获得卫星影像数据反演气溶胶光学厚度AOD。MODIS数据反演得到的气溶胶光学厚度产品目前经历了C002、C003、C004、C005、C006等版本。为了对比分析黑河流域的MODIS气溶胶产品，本文首先对黑河流域范围内C006版本的气溶胶光学厚度产品的精度进行了验证，然后对比分析了研究区气溶胶光学厚度的时空变化特征。采用黑河生态水文遥感试验（HIWATER）气溶胶光学厚度地基观测数据验证MODIS气溶胶光学厚度产品的精度。验证结果显示MODIS气溶胶产品的精度较高，可信度也较高，具有显著的适用性。对比分析发现研究区的气溶胶光学厚度的时空变化特征很明显，下午星Aqua的气溶胶光学厚度值比上午星Terra的高，并且中下游气溶胶光学厚度值比上游地区较高。夏季的气溶胶光学厚度比其他季节的气溶胶光学厚度值高，春季气溶胶光学厚度高值区域集中分布在下游地区，夏季的高值区域分布在上游区域，秋季的高值区域分布比较均匀，冬季高值主要分布在研究区的西部地区。     

全球降水观测计划多卫星联合反演降水产品的极端降水监测潜力研究

基于全国自动站与CMORPH融合降水数据集,综合评估全球降水计划（GPM）下的IMERG与GSMaP的4套纯卫星降水数据,从极端降水指标、极端降水事件探测能力、对于不同历时的极端降水事件精度评估3个方面研究纯卫星降水产品监测极端降水的能力。依据极端降水的阈值将研究区分为3个区域进行研究,结果表明：（1）在RX1指标中,IMERG、GSMaP数据均在受季风影响的复杂地形区域呈现出明显的高估状态,在其余地区存在不同程度的低估现象;在R95pTOT指标中,卫星数据均表现较好,与地面参考数据具有较高的相关性。（2）在极端降水事件探测方面,4套纯卫星产品在东北地区的表现均优于其他区域;GSMaP表现优于IMERG数据,具有较低的误报率,但对极端降水的反演精度较低。（3）在不同历时的极端降水事件精度评估中,IMERG、GSMaP卫星降水产品在历时较长的极端降水事件中的表现较好,具有更高的精度;对于极端日降水事件,卫星降水产品在高雨强下的误差显著性十分明显,远远高于复杂地形对卫星降水反演精度的影响,导致卫星降水在复杂地形区域（Ⅲ区）的表现优于其他区域。总体上,IMERG产品在研究区对极端降水的监测能力优于GSMaP产品,其中又以IMERG_Late表现最佳;4套卫星降水产品均能表现出研究区的极端降水区域特征,但在研究区大部分区域呈现出低估状态,卫星降水产品对于雨强的误差订正仍是未来极端降水反演的重点与难点之一。     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量模拟中的应用

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统,使用回归分析等传统的分析方法,难以获取和描述其内在关联和变化规律.利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据,在进行规格化处理和主成分分析的基础上,利用三层BP人工神经网络模型,对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟,采用拟牛顿算法对模型进行训练,模拟结果达到期望精度要求,并利用1982年～1985年实测数据进行模型验证.结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性.     

BP神经网络模型在澜沧江流域径流量模拟中的应用

河川径流等水文时间序列属于复杂的非线性系统, 使用回归分析等传统的分析方法, 难以获取和描述其内在关联和变化规律。利用现有的相关站点的径流量历史数据和输沙量、降水量数据, 在进行规格化处理和主成分分析的基础上, 利用三层BP人工神经网络模型, 对澜沧江流域上游昌都站径流量与各关联因子之间复杂的非线性映射关系进行模拟, 采用拟牛顿算法对模型进行训练, 模拟结果达到期望精度要求, 并利用1982年~1985年实测数据进行模型验证。结果证明利用BP神经网络模型对澜沧江流域站点的月径流量序列进行模拟、预测和数据补缺处理具有可行性。     

基于SWAT模型的细河流域土地利用/覆被变化对径流影响的研究

土地利用/覆被变化对细河流域的水文过程影响显著。为研究不同土地利用/覆被情景对流域水文要素的影响情况,本文构建了适用于细河流域的SWAT分布式水文模型,并拟算出不同情景下的流域多年平均月径流量、多年平均地表径流深度、多年平均蒸发量以及多年平均土壤侧流。模拟结果显示:当流域农林用地增加时,平均月径流量增加了8.40%;当建设用地增加时,平均月径流量减少了4.11%;当旱地及其他未利用地增加时,平均月径流量减少了1.93%。综上所述,细河流域农林用地变化对径流产量的影响相对最大,其增加导致径流量增加;旱地及其他未利用对径流产量的影响相对最小,建设用地和旱地及其他未利用地的增加导致径流量减少。     

机载LiDAR DEM在流域水文分析与模拟中的尺度效应

DEM数据是流域水文分析和模拟的基础，不同DEM分辨率尺度深刻影响着水文分析和水文过程模拟的结果。本文基于机载LiDAR获取的DEM数据，分析了不同分辨率LiDAR DEM在坡度提取、水文指数分析和流域特征参数提取中的差异及产生原因；基于SWAT分布式水文模型模拟研究了不同分辨率DEM数据的水文效应。研究结果表明：随着DEM分辨率的降低，坡度平均值减小，TWI平均值增大，SPI平均值减小，LSF均值先增大后减小，当分辨率为10 m时，LSF取得最大值；SWAT模型模拟结果表明，随分辨率的降低、坡度值的变小，地形湿度指数变大，蒸散发量增加，地表径流深减小，而土壤渗漏量与地下径流量则是先减小后增加，出现极值时DEM分辨率为10 m，与LSF出现极值时一致。     

GEE环境下的玉米低温冷害损失快速评估

大范围、及时、准确的灾害损失评估与制图对防灾减灾、农业保险和粮食安全等至关重要。针对传统灾害损失评估方法空间尺度单一、泛化能力差、时效性低，可操作性弱等问题，本文建立了一种遥感产品耦合作物模型的多尺度的灾害损失评估方法MDLA （a Multiscale Disaster Loss Assessment）。该方法利用作物模型的多情景模拟产生大量的灾害样本，结合对应日期的遥感指标构建灾害脆弱性模型，依托Google Earth Engine（GEE）平台将其应用到高分辨率遥感影像和格点灾害指标进行逐象元评估。以鄂伦春自治旗玉米为例，基于精细校准的CERES-Maize模型的模拟，利用两个生长季窗口的LAI和冷积温（CDD）建立统计模型来刻画低温对最终产量的影响，结合Sentinel-2数据逐格点计算完成高精度损失制图。结果显示，校准后的CERES-Maize模拟物候和产量的NRMSE 分别为3.3%和8.9%。冷害情景模拟结果表明不同类型和生育期的低温冷害对玉米产量的影响不尽相同，其中生长峰值期（出苗—吐丝和吐丝—灌浆）最为敏感。回代检验显示，MDLA方法估算精度为11.4%，与历史冷害年份的实际损失相吻合。经评估，鄂伦春2018-08-09的冷害导致玉米减产23.7%，受灾面积1.86×10⁴ ha，其中高海拔地区损失较重（减产率>25%），低温冷害对该区玉米生产构成了严重的威胁。与现有的统计回归、作物模型模拟以及同化等技术相比，其优势在于：（1）结合遥感观测和作物模型模拟技术能更好地刻画了灾害对产量的影响过程；（2）利用GEE平台快速处理海量遥感数据，提高了灾害损失评估的时效性；（3）不受地面实测数据的限制，易操作，可实现动态、多尺度（象元、田块、村，县等）的损失评估，这为防灾减损、维持粮食丰产稳产提供了保障，也为农业保险的业务化运行提供了思路。     

利用卫星观测数据评估GLDAS与WGHM水文模型的适用性

利用2002—2012年的GLDAS和WGHM模型模拟水文产品，以及重力恢复与气候试验卫星（Gravity Recovery and Climate Experiment，GRACE）观测数据，计算了全球范围内30个主要流域的水储量变化时间序列，从模拟数据与观测数据的年周期振幅、长期趋势项及时空分布一致性等几个方面，对GLDAS和WGHM进行了评估。结果表明，GLDAS的4个子模型都表现出了明显的季节性变化，CLM年周期振幅输出最小，MOSAIC和VIC最大，NOAH居中，且最接近4个子模型的平均值。与GRACE结果相比，约80%流域的GLDAS与WGHM模型年周期振幅输出呈明显低估现象，且GLDAS的低估程度大于WGHM，但靠近北极高纬度地区的流域有相反的情况出现。在长期趋势项方面，三者结果差异较大，尤其是对于面积较小且人类活动影响较大的流域，GLDAS与WGHM模型不能充分反映人类活动的影响，模型输出表现较差，GRACE结果更接近实际情况。此外，还研究了流域水储量长期变化趋势与灌溉率的关系，发现呈现明显下降趋势的流域主要集中在高灌溉率（>10%）地区，而灌溉率是影响流域水储量变化的重要因素之一。     

基于ArcGIS的水文流域分析及应用

在理解基于DEM数据进行水文分析的基本原理的基础上,利用ArcGIS提供的水文分析工具对DEM数据水文流域进行了分析和研究,并将其运用于实际生产生活中,为险情预报、土质研究、降水分析等提供了帮助。