基于SSM/I被动微波数据的中国积雪深度遥感研究

通过对积雪和其他地物的被动微波辐射计SSM/I的微波亮温进行波谱分析,提出了一个识别积雪的SSM/I微波检测方法,与MODIS的5 d合成积雪范围数据进行了比较,结果表明SSM/I的积雪范围与MODIS基本一致.对提出的SSM/I的微波积雪深度反演方法进行了验证,与2006年冬季每日的中国地面积雪深度观测数据的相关系数R的平方为0.46～0.54,偏差为-0.3～0.8 cm,均方根误差rmse为4.4～6.8 cm.     

利用卫星遥感资料估算区域尺度空气温度

空气温度是地球大气系统能量和水分循环的关键参数,气象台站观测的空气温度是单点观测的,空间代表性较差,在区域尺度模型中应用还存在一些问题,作者提出了一个从卫星遥感资料直接反演空气温度的新方法。基于NOAAAVHRR资料反演的地表温度(Land Surface Temperature,T_(LS))和地面观测的空气温度(Air Temperature,T_a)的相关关系,建立了稀疏植被区域不同高程范围的空气温度遥感估算统计方法;基于NDVI和T_(LS)的梯形空间特征关系,建立了在中、高植被覆盖区域的空气温度遥感估算物理方法。经检验,稀疏植被区域空气温度反演绝对误差在1.5～1.8℃之间,中、高植被覆盖区域空气温度反演平均绝对误差为1.61℃,表明作者提出的空气温度遥感反演方法是可行的。     

利用TRMM卫星资料对人工增雨云系模式云微观场预报能力的检验

文中利用TRMM卫星测雨雷达探测反演的云水、雨水、云冰和降冰4种云参数产品及实况降水资料,对比检验该人工增雨云系业务模式对云微观场和地面降水场的预报能力.结果表明,人工增雨云系模式系统对降水的预报能力要略优于现行业务运行的GRAPES模式;人工增雨云系模式系统能较好地预报云系系统云物理微观量的垂直结构特征,模式预报的微观场与卫星监测吻合较好;在播撒窗区的水平分布上,模式预报的各水凝物分布形势和强中心位置与卫星监测一致,其大小也接近监测值;人工增雨云系模式能较好地预报云的微观场和天气形势场,可作为云系人工增雨条件决策的重要参考依据.     

国内外气溶胶观测网络发展进展及相关科学计划

气溶胶是气候变化研究中的一个极大的不确定性因素,国内外在此方面开展了大量的观测和科学研究。本文首先对当前全球两大气溶胶观测网络,世界气象组织(WMO)的全球大气观测计划(GAW)和气溶胶自动观测网(AERONET)的组织、规模、设备、数据和气溶胶网络的规范作了介绍,并对近年来国际上的重大气溶胶科学计划的目标、实验方法、步骤作了介绍,说明观测网络的重要性。在此基础上对中国气溶胶观测网络的地位做了分析,并指出其在正在开展的中国气溶胶科学研究中的重要性。     

利用热红外温差识别沙尘

沙尘识别是沙尘灾害监测和沙尘气溶胶特性研究的首要工作。利用辐射传输方程进行了沙尘气溶胶的辐射计算 ,对不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外通道温差ΔT(T11μm-T12 μm)的变化进行了分析。理论分析表明 ,利用热红外通道的温度差ΔT进行陆地沙尘识别是可行的。并利用NOAA AVHRR热红外通道的温度差ΔT进行了陆地沙尘识别的实验 ,经与地面气象站实测的沙尘天气现象相比较 ,结果一致。     

1982-2014年青藏高原地表蒸散量时空分布及其变化影响因子分析（英文）

蒸散是地球水循环的关键驱动因子,是地表水平衡和能量平衡的重要分量,因而也体现生态系统水文调节局地热调节功能;青藏高原是长江和黄河等重要河流的发源地,该区域水量平衡对区域生态安全具有重要意义。本文对全球尺度发展的遥感蒸散双源模型ARTS,利用涡度相关观测数据进行验证和评价,以空间插值的气象数据,卫星遥感的FPAR和LAI等驱动模型,估测1982-2014年间青藏高原实际蒸散ET,分析其年际和季节动态变化特征,并采用敏感性分析法和多元线性回归分析计算各气象因子变化对蒸散量变化的贡献率,探讨影响青藏高原蒸散量变化的主导因素。结果表明:(1)估测值能解释观测值季节变化的80%以上(复相关系数R~2=0.80,显著性水平P 0.001),表明模型具有较高的估算准确度。(2)近30多年全年、春、夏和秋季影响蒸散年际变化呈显著增加趋势;但变化趋势存在显著的区域分异,全年或夏季藏南河谷地区呈显著降低趋势(每10年降低20 mm以上),而阿里、拉萨河谷、青海海北地区则为增加趋势(每10年增加10 mm以上)。(3)敏感性分析和多元线性回归分析均表明,年际变化趋势的主导因素是气候变暖,其次是降水的不显著增加;但植被变化的影响也较大,与气候因子共同能够解释蒸散趋势的56%(多元线性回归方程R~2=0.56,P0.001);低覆盖草地多年蒸散分别是高、中覆盖度草地的26.9%和21.1%。青藏高原在显著变暖、不显著变湿的气候变化背景下,地表蒸散的增加必以冰川融水为代价而威胁区域生态环境安全,如何保护生态,维持区域社会可持续发展是难题和巨大挑战。     

热红外通道沙尘识别及敏感性分析

沙尘识别是沙尘灾害监测和沙尘气溶胶特性研究的首要工作。利用辐射传输方程进行了沙尘气溶胶的辐射计算，对不同沙尘气溶胶光学厚度下的热红外通道温差ΔT（T_11μm-T_12μm）的变化进行了分析，并针对水汽和陆地表面温度进行了敏感性分析。发现随着沙尘气溶胶光学厚度的增加，ΔT逐渐减小。理论分析表明，利用热红外通道的温度差ΔT进行陆地沙尘识别是可行的。进一步，利用NOAA-AVHRR热红外通道的温度差ΔT < 0进行了3次陆地沙尘识别，经与地面气象站观测的沙尘天气现象相比较，结果基本一致。     

青藏高原沙尘天气的遥感研究

由于分布在青藏高原上的气象观测站点稀少,难以对沙尘天气进行充分的地面观测。通过对近年来的5次沙尘天气进行遥感识别,分析了青藏高原沙尘天气过程、影响范围和沙尘来源。结果表明,青藏高原在冬春季存在明显沙尘天气,主要分布在藏北高原、藏南谷地和青海高原地区,这与高原大风对地面的风蚀有密切关系。卫星遥感作为一种重要的观测手段,提供了对高原沙尘天气的有效观测。     

像元分解法提取积雪边界线

利用NOAA16-AVHRR的多光谱数据进行像元分解提取积雪边界线。首先对遥感数据进行主成分分析，提取含99％信息量的前两个主分量，对其进行散点图分析，获取终元。进行多光谱混合像元分解，提取积雪盖度参数，并依据积雪盖度提取积雪边界线。同时比较了最大似然分类提取的积雪边界线，发现分类积雪边界线变化较大，而盖度积雪边界线比较稳定，主要原因是像元分解提取的积雪边界线物理意义明确。     

利用遥感地表参数分析上海市的热岛效应及治理对策

从NOAA-AVHRR数据提取出晴空状况下上海市的地表反照率、地表温度和植被指数参数，分析了冬夏两季遥感地表参数所反映的热岛效应变化。发现在冬夏两季的白天和夜晚都存在明显的城市热岛效应，在冬季夜晚的热岛效应比白天强，而在夏季夜晚的热岛效应比白天弱。这是由于下垫面的差异，导致白天城区地表温度大大超过郊区。城区的地表反照率和植被指数始终小于郊区。进一步的相关分析表明，夏季城市的地表温度与植被指数、地表反照率存在显著的负相关，相关系数分别为-0．975、-0．712。通过提高植被覆盖率和地表反照率，可以减小城市热岛效应。