| 基于GNSS-R技术的阿拉斯加州积雪深度反演及其应用 |
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| 作者姓名： | 陈芳霖 常亮 冯贵平 |
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| 作者单位： | 1. 上海海洋大学海洋科学学院;2. 自然资源部第二海洋研究所,卫星海洋环境动力学国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(42174016,42076240);;自然资源部卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放研究基金(QNHX2324)资助; |
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| 摘 要： | 利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...
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| 关 键 词： | 全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R) 加拿大气象中心(CMC) 雪深 阿拉斯加 |
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