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及时准确的洪涝范围提取可以提高应急管理部门对于洪涝灾害的响应能力，减轻灾害影响。SAR遥感不受云雨影响，是洪涝灾害监测的有效工具。然而，由于卫星重返周期的限制，基于SAR的洪涝连续观测较难实现。在应急背景下，如何快速、实时进行洪涝范围提取是急需解决的问题。本文提出了一种结合遥感、VGI等多源数据的洪涝范围提取与模拟方法：(1)构建Albert+CNN的文本分类模型提取社交媒体洪涝信息；(2)基于异常值剔除方法利用社交媒体和OSM等VGI数据代替人工采样对Sentinel-1 SAR数据进行分类，提取洪涝范围；(3)结合社交媒体、水位数据等多源数据基于SNIC分割和成本距离等方法模拟无可用SAR数据时的洪涝淹没情况，提高洪涝的淹没范围提取频次。研究表明，本文基于Albert+CNN与异常值剔除的样本自动生成方法，可以有效辅助SAR数据的洪涝分类；利用VGI数据结合水情、DEM等多源数据进行了洪涝范围的模拟可以增加洪涝监测的时间分辨率。本研究有助于提高洪涝信息提取能力，为VGI支持洪涝灾害的应急管理提供参考。 相似文献
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云是地球-大气系统能量收支的关键调节器,云的宏观和微观物理参数对干旱区降水强度和分布有重要影响。为了阐明塔克拉玛干沙漠腹地云的宏观特性,利用CHM15K型云高仪对塔中站2019年7月23日至9月30日云层结构进行连续探测,分析2019年8、9月塔中站上空云底高度、云层厚度和总覆盖率的变化特征。结果表明,云高仪能够清晰地观测沙漠上空云分布和降雨过程,云层的平均云底高度为4.6 km,以高云和中云为主,8、9月高云、中云占比之和均超过90%,单层云占比大于多层云;云层厚度相对较薄,8、9月第一层云的平均厚度分别为402、532 m,厚度小于500 m的云层占比分别为64.2%和58.8%,表明塔中以薄云为主;8月全天空云占比最大,为32.6%,而9月的全天空无云占比最大,为40.8%。此次观测结果有助于了解塔克拉玛干沙漠腹地云宏观特征的时空分布和演化特征,可为数值模式模拟和卫星遥感产品的验证提供宝贵的数据集。 相似文献
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采用LI-8100A型土壤碳通量仪对黄土高原半干旱区草地生长季(5—10月)的土壤呼吸速率、土壤温度及含水量进行连续观测,综合分析土壤呼吸的时间变化规律,并研究环境因子对呼吸速率的影响。结果表明:(1)不同天气条件下土壤呼吸速率的日动态变化差异明显,晴天的日均值(2.90μmol·m^(-2)·s^(-1))与变化范围(1.73~4.92μmol·m^(-2)·s^(-1))明显大于多云天和阴天。不同月份土壤呼吸速率的平均日变化均呈现“单峰型”结构,最高值(2.20~4.40μmol·m^(-2)·s^(-1))、最低值(0.71~1.70μmol·m^(-2)·s^(-1))分别出现在12:00或13:00、05:00或06:00,日均值接近于10:00或19:00的观测值。(2)白天和夜间土壤呼吸速率在5—6月处于较小值,从6月开始逐渐增大,8月达到峰值(白天3.31±0.98μmol·m^(-2)·s^(-1)、夜间1.80±0.39μmol·m^(-2)·s^(-1)),之后逐渐减小,10月出现最低值(白天1.55±0.55μmol·m^(-2)·s^(-1)、夜间0.81±0.12μmol·m^(-2)·s^(-1)),且白天通常高于夜间。整个生长季夜间土壤呼吸对全天总呼吸的贡献率为27.2%~32.4%。因此,在当前草地生态系统碳循环模型中应考虑夜间土壤呼吸的影响。(3)土壤温度是影响生长季土壤呼吸速率的主要环境因子,但土壤温度单变量模型不足以全面解释土壤呼吸的动态变化。结合土壤温度与含水量的双变量非线性模型能更好地拟合土壤呼吸速率,对其变异的解释程度达74.0%。(4)2020年生长季,全天、白天和夜间土壤呼吸的温度敏感性指数(Q;)变化范围分别为1.38~2.14、1.22~1.96和0.85~1.64,对应平均值分别为1.58±0.23、1.41±0.19和1.20±0.16。如果只用白天时段的Q;值代替日均值,将造成约10.8%的低估。 相似文献
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提出一种基于动态权重的降水概率融合预报方法。首先建立一个适用于权重分配的评分模型,对基于雷达光流外推的降水概率预报和基于数值模式经反射率换算后的降水概率预报的预报准确率分别加以评估;提出一种改进的Brier评分法,该方法兼顾了降水落区的大小和降水量,降低评分对样本数据数量多少的敏感性;根据两种在不同预报时效的评分,动态地分配两种预报方法在不同预报时效的权重。试验部分通过Brier等评分验证表明,融合后各个预报时效的预报都表现出与雷达外推或数值模式相近甚至更高的技术评分。 相似文献
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