基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。     

2001—2020年三江源地区积雪日数变化及地形分异

基于积雪面积逐日无云遥感产品和气象观测资料,分析了2001—2020年三江源地区积雪日数的水平、垂直分布特征及变化规律,并对积雪日数与气温和降水量进行了相关分析。结果表明：（1） 2001—2020年三江源地区积雪日数呈西高东低,高海拔山脉大于盆地平原的分布格局,高海拔山脉地区积雪日数均值普遍大于200 d,85.48%的区域积雪日数呈波动增加趋势,显著增加区域占比为16.59%,平均增加速率为0.98 d·a^-1。（2） 积雪日数及其变化趋势存在明显的海拔和坡向分异,积雪日数随海拔上升呈指数型增加,较低海拔（<3.0 km）区域积雪日数少、呈减少趋势且减少速率随海拔高度上升而加快;高海拔区域积雪日数较多且呈增多趋势,但海拔大于4.4 km后积雪日数增多速率随海拔上升而减缓,且5.5~6.0 km地区积雪日数呈减少趋势,高海拔地区积雪日数存在一定程度的“海拔依赖性”。积雪日数北坡大于南坡、西坡大于东坡,西北坡积雪日数最多,为78.30 d,不同坡向的积雪日数均呈增多趋势,其中西坡的增多速率最快,达1.04 d·a^-1。（3） 近20 a三江源地区明显的“暖湿化”气候特征是影响积雪日数变化的主要原因,其中降水量是主要驱动因素,积雪日数增多与降水量增加密切相关,且高海拔地区积雪日数对降水量的依赖性更强。     

基于GF-1的青藏高原东南部积雪分布及MODIS积雪产品适用性研究

青藏高原东南部海拔高,地形复杂,云量大,准确掌握该地区的积雪分布特征对于积雪灾害防治非常重要。论文以2013—2019年冬季积雪积累期云量符合要求的35景高分一号(GF-1)影像为基础,将全色影像和多光谱影像融合为2 m分辨率影像,通过目视解译获取了研究区积雪的空间分布特征,结合改进后的30 m分辨率SRTM DEM,探讨了地形对积雪分布的影响。结果表明：积雪像元在研究区范围内占比为33.1%。积雪的垂直分布特征明显：积雪在高程带4000~5000 m(高海拔)处分布较集中,积雪面积占比为18.1%;在高程带0~2000 m、2000~3000 m和6000~7000 m处积雪面积占比均不到0.1%。积雪在北坡、东北坡的分布比例较高,均为15%以上;在南坡、西坡、西南坡、东南坡分布比例较低,均为10%左右。将基于GF-1影像获取的积雪分布分别与同日获取的根据MODIS V6积雪产品计算的积雪比例(MODIS FSC)和积雪分布的对比表明,64.4%的MODIS FSC像元绝对误差不超过10%,MODIS积雪分布产品对含雪像元的漏分率和误分率平均为33.8%和32.7%,说明MODIS积雪产品在研究区的精度还具有较高的不确定性,其对低覆盖积雪反演的精度较差。这表明利用MODIS积雪产品研究青藏高原东南部积雪的时空变化特征时还需要对其积雪反演算法进行改进,同时亟需加强地面观测和基于多源遥感数据的积雪研究。研究结果可为青藏高原东南部雪冰灾害防治提供支撑。     

基于MODIS数据的土库曼斯坦山区积雪监测

积雪是影响气候变化的重要因子,准确、及时的获取积雪覆盖范围,进行动态变化监测意义重大。利用MODIS数据进行土库曼斯坦积雪监测,提取积雪信息的研究较少。利用MODIS L1B 500 m分辨率数据,通过几何校正、去云预处理,应用归一化差分积雪指数（NDSI）算法和综合阈值判别法,获取了土库曼斯坦2011年11月～2012年4月山区积雪覆盖范围和面积等数据信息,揭示了土库曼斯坦山区积雪发生的时空特征。土库曼斯坦南部的科佩特山区是该国降雪的核心地区,积雪面积均在1月达到最大值,随后积雪面积随温度的升高而减少。山区积雪面积、月均气温、月降雨量之间存在着显著的相关性,其相关系数分别为0.742 9和0.568 4。结果表明,在监测时段积雪面积随气温的降低、降雨量的减少而增加。     

基于MODIS数据中国天山积雪面积时空变化特征分析

基于2011-2015年MOD10A2积雪产品和气象数据,通过几何校正、去云预处理,应用归一化差分积雪指数算法等获取中国境内天山山区积雪覆盖面积数据,分析了积雪面积的时空变化特征及与气温降水的关系。结果表明：（1）年内积雪面积呈单峰变化,9月开始积累,次年1月达峰值,3月气温回暖消融加速,至7月最小。春秋季波动较大但没有明显的增减趋势,夏季积雪面积最小,冬季最大且呈减小趋势。（2）2001-2015年积雪覆盖面积整体上呈减少趋势,积雪覆盖率最大值的波动比最小值的波动更加剧烈。（3）积雪覆盖率随着海拔升高而增大,海拔<1 500 m区域积雪覆盖率低于10%,海拔>4 500 m以上区域平均可达70%,为常年稳定积雪区。积雪覆盖率在西北坡最高,南坡最低。（4）年均气温升高是积雪覆盖面积减小的主因,年积雪覆盖面积变化与年降水量变化保持一致的下降趋势。     

古尔班通古特沙漠积雪覆盖、沙尘天气特征及其相互关系

利用TERRA/MODIS MOD10A2雪盖产品数据和地面观测积雪日数、冻土深度和沙尘天气日数等数据,从不同时间尺度分析古尔班通古特沙漠地表积雪覆盖与沙尘天气的特征及其相互关系。结果表明:①沙尘天气主要发生在4—10月,春季（4—5月）沙尘天气最多,夏秋季逐渐减少。从年际变化看,20世纪80年代前,沙尘天气发生日数呈逐年增加趋势,而积雪日数增减波动较大,二者间关系不明显,80年代后,沙尘天气逐年减少,积雪日数呈波动增加趋势。②冬春季积雪覆盖率、≥1 cm积雪日数、≥5 cm积雪日数、≥10 cm积雪日数与翌年春季沙尘天气发生均呈显著负相关关系,冬春季≥1 cm积雪日数每超过常年平均积雪日数1 d,翌年春季沙尘天气日数则减少4.3 d,而平均冻土深度与沙尘天气呈显著正相关关系。③积雪覆盖使沙漠地表形成冷源性下垫面和近地层逆温层结,增加了大气稳定度,同时春季积雪消融增加了土壤湿度,为荒漠植被生长提供充足的水分,使表层土壤为强风提供沙尘的可能性降低,从而对沙尘天气的发生起到阻碍、消弱作用。     

基于MODIS数据的2000-2013年西昆仑山玉龙喀什河流域积雪面积变化

利用两种卫星影像合成并引入冰川积雪区的方法,对西昆仑山玉龙喀什河流域2000-2013 年MOD10A2积雪数据进行去云处理,分析不同海拔高度积雪的年内和年际变化特征及趋势,结合气象要素,分析其分布变化原因。结果表明：① 低山区（1650-4000 m）积雪年内变化为单峰型,补给期为冬季,而高山区（4000~6000 m）存在“平缓型”春季补给期和“尖峰型”秋季补给期两个峰值;② 就年际变化而言,低、高山区平均、最大积雪面积呈微弱增加趋势,高山区最小积雪面积显著增加,倾向率为65.877 km²/a;③ 就季节变化而言,春、夏、冬三季低、高山区积雪面积年际变化呈“增加—减少—增加”趋势,秋季高山区积雪面积则呈“增加—减少”趋势,而低山区积雪面积在2009 和2010 年异常偏大,其他年份面积变化不大;④ 在低山区,气温是影响春、夏两季积雪面积变化的主因,气温和降水对秋季积雪面积变化的影响相当,而冬季积雪面积变化对降水更敏感;在高山区,夏季积雪面积变化对气温更敏感,而冬、春季积雪面积变化主要受降水影响。     

2002—2018年叶尔羌河流域积雪时空变化研究

积雪是冰冻圈中较为活跃的因子,对气候环境变化敏感,其变化影响着全球气候和水文的变化。积雪覆盖日数(SCD)、降雪开始时间(SCOD)和融雪开始时间(SCMD)是影响地表物质和能量平衡的主要因素。使用MODIS无云积雪产品提取了叶尔羌河流域2002年7月-2018年6月逐日积雪覆盖率(SCP),基于像元计算了SCD、SCOD和SCMD,系统地分析了其空间分布与变化特征,并探讨了其变化的原因及积雪面积的异常变化与ENSO的联系。结果表明:(1)研究时段内,流域的积雪覆盖面积呈微弱减少趋势,与气温呈显著负相关,与降水呈显著正相关;2002-2018年,SCP随海拔的升高呈明显的线性增加趋势(R2=0.92、P<0.01));各海拔高度带最大SCP出现的月份大致随海拔的上升往后推迟,最小SCP出现月份无显著变化(集中在8月),海拔4000 m以下,春季的SCP小于冬季,海拔4000 m以上,春季的SCP大于冬季。(2)SCD、SCOD和SCMD有明显的海拔梯度,在流域内,从东北至西南,呈现出SCD增加,SCOD提前,SCMD推迟的特征;变化趋势上,流域91.9%的区域SCD表现为减少,65.6%的区域SCOD有往后推迟的趋势,77.4%的区域SCMD表现出提前的趋势。(3)2006、2008年和2017年积雪覆盖面积异常偏大,而在2010年则异常偏小,其原因可能是ENSO影响了积雪的变化。(4)以喀喇昆仑为主的高海拔地区,包括帕米尔高原东部的部分地区,其SCD、SCOD和SCMD分别表现出增加、提前和推迟的趋势,这种变化与其春秋温度的持续走低以及降水量的增加有关。     

基于MODIS数据的蒙古高原积雪时空变化研究

利用Terra卫星和Aqua卫星提供的2002年9月1日~2017年5月31日每日积雪覆盖产品MOD10C1和MYD10C1,提取蒙古高原积雪日数、积雪面积、积雪初日及积雪终日信息,得到蒙古高原积雪特征分布和变化趋势,同时,结合蒙古高原108个地面气象观测站的气温资料,分析研究区积雪变化特征和气温的关系。结果表明：（1）蒙古高原平均积雪日数在60～90 d之间,积雪初日主要分布在315～335 d之间,积雪终日大多集中在31～61 d之间,蒙古高原东部地区积雪初日有明显的提前趋势,西南地区积雪终日有明显的提前趋势。（2）积雪面积在积雪季内呈 “单峰型”,1月份为积雪面积最大月,年均积雪面积呈微弱的下降趋势。（3）最大积雪覆盖面积与温度具有明显的相关性,稳定积雪覆盖区的临界温度大概介于-11~-8 ℃之间。（4）温度是影响积雪特征变化的重要因素。     

基于去云处理的祁连山积雪覆盖遥感监测研究

雪盖信息在生态研究、水资源评价管理以及灾害防治中有重要的作用,MODIS利用冰雪指数(NDSI)和阈值提供全球每日积雪产品,微波遥感传感器AMSR-E提供南北半球不受云影响的雪水当量数据。通过融合同一天不同时间过境的MODIS积雪产品MOD10A1和MYD10A1为MOYD,融合MOYD和AMSR-ESWE积雪当量产品产生MODAM,以祁连山区气象站观测雪深数据为"真值",检验了2010-2011年积雪季MODIS积雪产品和AMSR-E识别积雪的精度,结果表明:MOYD产品和MODAM使云量减少了15%和100%,积雪精度和总体精度分别达到了24%、59%和88%、80%,通过融合多时相和多传感器数据大大提高了积雪监测精度,此外对祁连山积雪时间分布和不确定进行了分析。     

2001—2017年祁连山积雪面积时空变化特征

科学监测祁连山积雪面积及变化特征对该区域气候研究、雪水资源开发利用、环境灾害预报及生态环境保护等具有重要意义。基于2001—2017年MOD10A2积雪产品和气象数据,分析祁连山积雪面积动态变化特征及与气温降水关系。结果显示:(1) 2001—2017年祁连山积雪面积年际波动趋势较大,呈减小趋势,多年平均积雪面积约为5×104km2,占祁连山总面积的25. 9%;年内变化成"M"型,即在一个积雪年中有两个波峰和波谷,波峰出现在11月和1月,波谷出现在7月;季节变化波动趋势较大,夏冬季积雪面积减小趋势大于春季,秋季呈现略微增加趋势。(2)祁连山区积雪面积主要分布在3 000～4 000 m及4 000～5 000 m,积雪覆盖率随着海拔上升呈现逐渐增大的趋势;祁连山区不同坡向积雪覆盖面积差异较大,积雪覆盖率差异较小;积雪频率高值区呈典型的条带状分布,与祁连山地形相一致,呈西北—东南分布,且分布西部大于东部。(3)初步分析认为祁连山积雪面积变化对气温要素更敏感。     

西藏高原近40年积雪日数变化特征分析

利用近40 年(1971-2010 年) 西藏高原积雪日数资料, 分析了西藏高原积雪的时空分布特征。分析表明:藏东北部、南部边缘地区积雪较多, 年积雪日数在60 d 以上。近40 年来, 西部和东南部积雪日数呈显著减少的趋势, 除东南部各站、聂拉木和昌都积雪日数减少明显, 聂拉木减幅最大, 达到-9.2 d/10a, 其它各站地区积雪的变化趋势并不显著。西藏各区域积雪日数出现了准2 年、准4 年、准8 年、准14 年和准17~18 年的年代际周期, 南部边缘地区、东北部和西部地区积雪日数以10 年以下的周期为主。各区域积雪日数与冬季平均气温有明显的负相关, 但降水与积雪的相关在那曲中西部地区、沿江一线、东北部和南部边缘地区表现为明显的正相关。     

中国西部积雪变化特征

综合中国西部175个地面气象台站1957—1987年逐日积雪深度、密度和月积雪日数资料,1978年-1987年SMMR周积雪深度资料,1973—1987年NOAA周积雪面积资料,以及50余幅DMSP影像图,本文阐述中国西部积雪空间分布、季节变化及年际波动特征,并对中国西部积雪大尺度气候效应和青藏高原第四纪冰期问题作了初步讨论。     

基于遥感监测的秦岭南北积雪日数时空变化及影响因素

以海拔依赖型变暖为理论基础,研究山地积雪对气候变暖的响应机制,是当前气候变化研究的热点问题。基于2000—2019年MODIS积雪物候数据,对秦岭南北积雪日数时空变化进行分析,探讨了秋冬两季厄尔尼诺指数（NINO）、青藏高原气压对积雪异常的影响。结果表明：(1) 2013年后秦岭南北气候由“变暖停滞”转为“增温回升”,积雪日数随之呈现转折下降,积雪日数≥10 d栅格占比由前期的35.1%下降为8.6%。(2)在垂直地带规律上,秦岭山地以1950～2000 m为临界点,大巴山区以1600～1650 m为临界点,低海拔地区积雪日数随海拔增加速率要低于高海拔地区。2100～3150 m海拔带是积雪日数的垂直变化的关键带;(3)在影响因素上,NINO C区、NINO Z区秋冬海温和青藏高原冬季高压,是秦岭山地、汉江谷地和大巴山区积雪异常的有效指示信号。当赤道太平洋中部秋冬海温偏低,且青藏高原冬季高压偏低时,上述3个子区积雪日数异常偏多。(4)在环流机制方面,相对于积雪日数偏少年,秦岭南北积雪日数偏多年1—2月0℃等温线位置偏南,低温环境为增加冰雪物质积累、延缓冰雪消融提供了气温条件;1月区域存...     

青藏高原积雪对全球变暖的响应

根据６０个地面基本气象台站１９５７－１９９２年逐日雪深观测记录，用统计模式检验了青藏高原积雪变化趋势，证明近３６年来高原积雪变化呈普遍增加趋势，并且与北球冬季气温呈正相关，高原积雪的增加与北半球温带低地春季积雪面积自８０年代后期的减少形成了鲜明的对比，与两个大陆冰盖雪积累率的增加相一致。     

东北冻土区MODIS地表温度估算

地表温度作为重要的地表参数是驱动土壤热状态的主要因子,对冻土分布和活动层厚度变化的研究具有重要意义。常规方式获取地表温度数据往往来自气象站点监测,范围小且不连续。NASA官网提供的MOD11A1地表温度产品可以提供大范围地表温度数据,但在冬季由于对云与雪的混淆导致大量的数据缺失,影响该产品在东北冻土区的使用。根据对东北冻土区植被、裸土、水体、积雪等常见下垫面状况的遥感分类结果,利用劈窗算法反演2006年四幅少云或无云的MODIS1B卫星影像,并分别以气象站实测数据和MODIS温度产品进行验证和对比分析。结果表明:该方法得到地表温度结果与气象站点实测数据误差较小,平均绝对误差仅为1.24℃。且可根据分类情况较好的得到积雪区域地表温度的空间分布状况,与地表温度产品的一致性较高,弥补地表温度产品因为云和积雪的混淆所导致的数据缺失,得到较为完整的地表温度空间分布数据。     

锡林郭勒积雪日数时空分布规律研究

利用1971-2015年锡林郭勒地区15个气象观测站近45 a的逐日积雪日数资料,采用滑动T检验、Mann-Kendall检验、小波分析和EOF方法对研究区的积雪日数时空变化特征进行分析。结果表明：研究期内积雪日数在1996年发生了一次由多到少的突变,且日数变化存在7 a的主周期和11 a、22 a的副周期。积雪月际变化呈单峰型的分布特征,多雪期主要集中在12~2月,少雪期分布在10月份和4月份;研究区空间分布差异性显著,总体呈东多西少、南多北少的分布格局,区内大部地区属于稳定积雪区。对积雪日数及其影响因子进行聚类分析,将研究区划分为4种类型,分别为降雪量偏少-积雪日数偏高区、降雪量-积雪日数一致偏高区、降雪量-积雪日数中值区、降雪量-积雪日数一致偏少区。该区有3种异常分布型：第一模态为全区一致偏多（少）型;第二模态为北多（少）南少（多）型;第三模态为中西部多（少）,东南部少（多）型。     

青藏高原东北部MODIS LST时间序列重建及与台站地温比较

通过遥感获取地表温度（地温,LST）可以弥补气象站地温数据局地性的不足。但受某些因素影响,遥感MODIS LST标准产品中的影像存在＂云污染＂等噪音像元以及空缺值,影响了LST数据应用。本文在利用LST产品的质量标记信息（QA）和直方图极值去除法过滤低质量、不可靠LST像元的基础上,提出了一种基于DEM-LST回归关系的滑动窗口空间重建算法,对2008年青藏高原东北部TERRA/AQUA上共4个温度通道的MODIS LST进行了重建,得到空间完整的LST时间序列。将重建后的LST与研究区11个气象站地表温度数据（T）的比较表明,在8day合成序列上LST-T一致性很好,平均相关系数达0．96,平均绝对误差为2．02℃;LSTT在月、年的尺度上更没有显著差异（平均绝对误差分别为1．55℃和0．60℃）。LST与T存在的差异与两者的时空定义的不一致性有必然的联系,但是仍然存在的低水平噪音表明若需要更高精度的LST数据需要更细致的去云处理。     

近35 年青藏高原雨量和雨日的变化特征

利用青藏高原1971-2005 年49 个气象台站逐日雨量和雨日资料, 分析了青藏高原年、 季雨量和雨日变化趋势。结果表明, 近35 年西藏大部分地区年雨量、雨日呈现显著增加趋 势, 而青海省大部分地区雨量、雨日却呈减少趋势。夏半年, 高原上雨日减少, 雨量增加, 说明降水越来越集中, 降水强度在增加。冬半年, 高原上雨日、雨量均在增加。高原夏半年小雨(0.1~4.9 mm) 雨日减少, 雨量增加; 小雨(5.0~9.9 mm) 和中雨的雨日和雨量均呈增加趋 势, 大雨以上的雨日和雨量均减少。冬半年, 青藏高原小雪、中雪、大雪不同量级日数和雪 日的平均雪量均呈增加趋势; 暴雪日和雪量变化均不明显。     

基于MODIS的长江源近10年积雪反照率时空分布及动态变化

利用EOS-MODIS卫星的积雪反照率数据和一元线性回归法分析2001~2010年长江源区积雪反照率的分布及变化趋势。结果表明:①长江源区积雪季积雪反照率空间分布差异大。冰川区是积雪反照率高值中心(0.67~0.91),长江源东部地区是低值中心(0.15~0.48)。②积雪反照率空间分布四季变化明显,峰值出现在次年1月份。③长江源区近10 a积雪季平均积雪反照率在高海拔区和冰川区增大比较显著(0.001 2/a)。与积雪面积和积雪季降雪量变化呈显著正相关;而源区夏季各月积雪反照率有明显降低趋势,与夏季温度的变暖趋势呈正反馈关系。