1982-2006年中国5-9月的NDVI变化与人类活动影响分析

植被是联系陆地、大气和生态系统的自然纽带,其随着气候和人类活动而发生变化,因此,研究它的突变和变化趋势具有重要意义。本文利用3年滑动t检验、Mann-Kendall检验(MK检验)和距平分析法,研究了中国1982-2006年5-9月平均的NDVI(NOAA/AVHRR GIMMS)突变和变化趋势及其主要原因。3年滑动t检验和MK检验表明,1998年华东地区的NDVI出现了突变,而东北地区和青藏高原NDVI没有出现突变。NDVI变化趋势的分析表明,1982-1998年华东地区NDVI为较平稳的趋势,1998年出现突变后,1998-2006年转为明显下降的趋势(以1998年为转折点)。因此,华东地区NDVI存在明显的变化趋势。NDVI突变和变化趋势的成因分析表明,20世纪90年代后期至21世纪初,随着华东地区大规模的城市化建设和房地产的过度开发,导致耕地面积减少,华东地区植被1998年出现了突变,并从偏多转为明显偏少的趋势,而卫星仪器和气候因子并非是导致该地植被出现突变和变化趋势的主要原因。     

基于遥感影像的雪线高程提取方法对比分析——以天山北坡为例

利用2010-2014年6~8月MOD10A1、MOD10A2及HJ-1/CCD数据,以天山北坡为研究区,对比分析了积雪持续时间比率法及最大值合成法在雪线高程提取中的精度和适用性。结果表明:当MOD10A1以旬合成,积雪持续时间比率阈值为40%时,提取的雪线高程与"真值"最为接近;基于混淆矩阵法,以目视解译得到的HJ-1/CCD积雪面积为"真值",分析得出,积雪持续时间比率法提取积雪面积的总体精度较高,为98.59%,khat系数为0.90,最大值合成法的总体精度仅为85.29%,khat系数为0.70;基于统计学的方法,计算得出,积雪持续时间比率法提取的雪线高程与"真值"的相关系数较高,为0.77,其平均误差、正、负误差、绝对平均误差以及均方根误差相对较低;最大值合成法提取的雪线高程与"真值"的相关系数较低,仅为0.54,其平均误差、正、负误差、绝对平均误差以及均方根误差相对较高;积雪持续时间比率法提取的雪线高程结果优于最大值合成法。     

基于多源数据的西藏地区积雪变化趋势分析

利用1980—2009年气象台站的观测数据、 北半球NOAA周积雪产品和2001—2010年500 m分辨率的EOS/MODIS积雪产品等多源资料, 从不同角度对近30 a来西藏区域积雪变化趋势进行了分析. 结果表明: 不同资料分析均显示, 近30 a来西藏地区积雪不断减少, 尤其以近些年较为明显. 近30 a积雪日数、 最大积雪深度总体上呈现下降趋势, 尤其是进入21世纪以来, 下降趋势非常明显. 从秋冬春季节的积雪变化趋势来看, 冬、 春两季的积雪在减少, 而秋季在增多, 这些变化趋势都与各季节的气温和降水密切相关. NOAA资料显示, 近30 a来西藏地区的积雪覆盖面积正在逐步减少; 季节变化略有不同, 春、 秋两季略呈上升趋势, 冬、 夏两季在减少, 且夏季减少趋势较明显. MODIS资料分析表明, 近10 a来西藏地区的积雪总体呈下降趋势, 尤其是2007年下半年开始下降明显. 秋季的积雪在增加, 冬、 春、 夏三季的积雪趋于减少, 且春季的下降趋势最明显, 其次为冬季, 夏季的减少幅度最小. 不同海拔的积雪都有减少趋势, 最明显的是海拔4 000~5 000 m的积雪, 其次是海拔5 000~6 000 m段. 按地理区域分析, 近10 a来西藏东、 西、 中3个区域的积雪都呈减少趋势, 其中西部的下降趋势最明显, 其次为中部, 东部相对较稳定.     

FY-3D MERSI-II云顶产品算法及精度检验

云顶温度和云顶高度作为基本的云参数,在云的热辐射强迫估计,航空气象保障,数值天气预报,天气气候研究等方面具有十分重要的意义。FY-3D/MERSI-II云顶温度产品基于云在红外波段的发射率假设,利用两个红外分裂窗通道(11.0 μm、12.0 μm)结合一维变分方法寻找最优云顶温度层,再利用数值天气预报廓线产品插值反演对应的云顶高度和压强。利用AQUA/MODIS所提供的云产品数据对FY-3D/MERSI-II云顶温度、云顶高度、云顶压强产品进行精度检验,结果表明:FY-3D/MERSI-II水云云顶温度精度为-1.2±4.6 K,云顶高度精度为1.4±1.8 km,云顶压强精度为-140.9±114.5 hPa;厚冰云云顶温度精度为7.0±6.0 K,云顶高度精度为-1.0±0.9 km,云顶压强精度为37.1±36.0 hPa;混合云云顶温度精度为1.5±8.5 K,云顶高度精度为0.8±2.2 km,云顶压强精度为-87.4±157.8 hPa,单层卷云和多层云的反演偏差较大。辐射传输模式在云顶性质反演中有十分关键的作用,但目前对冰云特别是卷云的性质认识不足,因此如何精确描述冰晶辐射特性,提高冰云特别是卷云辐射传输的模拟精度将是下一步的工作重点。      

近15年新疆逐日无云积雪覆盖产品生成及精度验证

为降低云对MODIS逐日积雪覆盖产品MOD10A1和MYD10A1在新疆积雪实时监测与研究中的影响,引入交互式多传感器雪冰制图系统(interactive multi-sensor snow ice mapping system,IMS)等多源遥感数据和地面实测资料,综合时间滤波法、空间滤波法及多传感器融合法等不同的去云技术,建立基于多源数据的去云方法,生成新疆地区2002—2016年近15 a间逐日无云积雪覆盖产品数据,并利用实测资料对生成的产品数据进行精度评价及结果验证。结果表明,去云后积雪覆盖产品在新疆积雪覆盖的总体监测精度为90.61%,接近于去云前MODIS晴空积雪覆盖产品在新疆的总体监测精度(93.3%)。     

中国北部地区卫星积雪产品数据集检验

同其他卫星相比,NOAA卫星搭载的AVHRR积雪产品,具有长达10 a的长时间序列数据集,能够应用于长时间、较大区域范围的积雪覆盖变化分析。由于不同卫星使用的反演算法,波谱宽度和大气订正等不完全相同,故需对不同卫星积雪产品数据集进行一致性检验,将卫星积雪产品更好地应用于气候分析研究。本文采用一种新的评估方法,对空间分辨率为0.05^o×0.05^o的AVHRR积雪产品与IMS和MOD10A1积雪产品,分别在空间和时间变化上进行对比分析,对AVHRR积雪产品数据集进行检验,发现AVHRR与MODIS积雪产品具有较好的一致性。     

基于2001—2015年遥感数据的天山山区雪线监测及分析

基于2001—2015年MOD10A1/MYD10A1、MOD13Q1以及相关气象数据,采用积雪持续时间比率法,监测了天山山区的季节雪线高程,分析了其变化特征及影响因子。结果表明:①近15年天山山区雪线整体呈显著上升趋势,平均高程3 680 m左右,其中,北坡、伊犁河谷、南坡季节雪线的稳定性依次减弱,平均高程分别为3 620 m、3 390 m及3 820 m;空间上雪线高程呈现南高北低、东高西低的纬度地带性分布特点。②年际尺度上,气温是影响天山山区雪线高程的主控因素,呈显著正相关,南北坡与之相同,但伊犁河谷则降水是影响其变化的主控因素,呈显著负相关;季节尺度上,夏季气温、冬季降水是影响雪线高程的主控因素,降水与其呈负相关,但气温较高的地区,夏秋季降水会促进积雪融化,使雪线高程上升;月尺度上,7月气温、1月降水对其影响最明显,且存在一定的滞后反应。③天山山区雪线高程比零度层低800 m左右,两者呈较好正相关;雪线高程与NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）呈负相关,植被覆盖较好区域,同年NDVI与雪线高程相关性较好,植被覆盖较差区域,前一年NDVI与其相关性较好。     

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。     

2011年春季北极臭氧异常低值监测和特征分析

利用中国第二代极轨气象卫星“风云三号”A星(FY-3A)搭载的紫外臭氧总量探测仪(TOU),连续监测全球臭氧总量分布的遥感数据,分析后发现,自2011年3月初开始,北极地区臭氧总量急剧下降,形成一个臭氧低值区,3月中旬低值区中心部分臭氧总量日平均值只有同期的一半左右.分析风云三号气象卫星及国外卫星1979-2011年北...     

总云量产品在中国区域的分析检验

对ISCCP、常规观测以及MODIS总云量3种目前使用较多的总云量资料进行对比分析, 重点考察时间序列较长的ISCCP和常规观测总云量, 给出定量对比结果, 为使用这3种总云量资料的用户提供参考。研究表明:ISCCP与常规观测总云量相比, 7月二者的空间分布具有很好的一致性, 但白天ISCCP总云量比常规观测总云量多, 夜间却往往比常规观测总云量少, 二者误差分布表现为东部和东南部小于西北部的特征; 而1月二者空间分布比较一致, 但是在天山和东北地区高、低值中心经常不匹配, 这两个区域总云量资料需慎用; 7月ISCCP总云量精度明显高于1月。ISCCP、常规观测以及MODIS总云量对比结果表明:1月MODIS总云量比其他两种资料大, 而7月为最小。相对常规观测, 1月ISCCP总云量精度优于MODIS, 而7月MODIS总云量略优于ISCCP。