中国稳定积雪区IMS雪冰产品精度评价

IMS雪冰产品由多种光学与微波传感器数据融合而成,提供北半球每日无云的积雪范围,在积雪遥感研究中具有广阔的前景. 以气象站实测雪深数据为真值,检验了2009-2010年IMS雪冰产品在中国三大稳定积雪区北疆、东北、青藏高原地区每月、积雪季以及全年的误判率、漏判率和总体准确率,并分析了IMS雪冰产品的准确率与雪深之间的关系. 结果显示：IMS雪冰产品的年总体准确率在三大积雪区均超过了92%,积雪季总体准确率均超过了88%,利用IMS雪冰产品监测积雪范围是可靠的. 然而,IMS雪冰产品精度具有区域差异性,北疆地区在1月和2月误判率偏高,青藏高原地区积雪季有严重的漏判现象. IMS雪冰产品的准确率在东北地区和北疆地区随着雪深的增加而升高,当东北地区雪深超过6 cm,北疆地区超过13 cm时,准确率接近100%,但是,青藏高原地区两者基本没有关系. 通过在青藏高原地区与同时相的4景MODIS积雪产品对比分析发现,实际上IMS雪冰产品相对地高估了积雪面积,青藏高原地区漏判率高其原因是IMS对零碎积雪的识别能力不足并且气象站分布不均匀.     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

祁连山区冰沟流域积雪分布特征及其属性观测分析

以祁连山冰沟流域为研究区,通过在流域内布设花杆观测积雪深度,渊查了山区积雪分布情况;利用雪特性分析仪测量了区内积雪密度、介电常数、液念水含量等积雪参数,光谱仪测量了不同类型积雪的光谱特征,手持反照率测量计观测积雪表面反照率,带刻度手持放大镜测量积雪粒径,红外温度计和针式温度计测量雪层的温度和实地测量积雪属性.同时,在研究区内选择加强观测区挖雪坑,对雪层内部属性和雪剖面分层特性作了进一步研究,计算民流域内积雪等效密度;最后对试验中所使用的野外实测积雪的各种方法进行了评价.研究表明:山区积雪分布很不均匀,在阴坡山谷雪深最深,阳坡雪积累最少,即使在同一样区,积雪分布也小均匀;研究Ⅸ的积雪属于潮雪,体秋含水量在3%以下;不同粒径、类型和表面粗糙度的积雪反射率不同,验证了积雪光谱是雪颗粒、污染物和地面粗糙度的函数;积雪反照率随太阳高度角升高逐步降低,在没有新降雪的情况下,日反照率也逐渐降低;雪分层比较明显,雪下冰晶层发育良好.当深度达剑20 cm时,积雪具有保温作用;冰沟流域的积雪等效密度随时间和空间变化不大,经汁算为0.16 g·cm-3.     

黑河上游冰沟流域典型积雪期水文情势

综合研究了黑河上游祁连山冰沟流域2008年积雪期水文情势,以积雪-冻土-径流为框架详细分析了该地区积雪水文特征.采用物质平衡计算了冰沟流域雪蒸发和融水值,并分析了冻土水热变化过程和融雪径流变化特征.积雪期降水总量达到204.6 mm,雪而蒸发为140.8 mm,雪面蒸发在积雪期水文循环中占有重要的位置.3月12日融雪开始,引起3次人规模的融雪峰值;整个融雪季,冰沟流域融雪径流总嚣为3.98×106m3.冻土解冻始于4月12日左右,随着气温升高,土壤含水量变化明显.地形和风速相巨作用,造成积雪的大规模重新分布.     

使用多角度积雪光谱验证渐进辐射传输理论

双向反射分布函数（BRDF,Bidirectional Reflectance Distribution Function）反演作为定量遥感的重要研究方向,其定量化地描述了地表反射的各向异性特点. 传统的积雪BRDF反演主要采用ROSS+LI核,采用贝叶斯概率统计的方法或者采用最小二乘的方法进行求解系数,方法简单可行,但是这些模型对积雪的物理特性定量描述不是太全面. 积雪是一个复杂的体系,众多因素对BRDF影响较大,如雪粒径与雪污化物,传统的ROSS+LI核不能定量地描述这些因素对积雪的BRDF的影响. 渐进辐射传输算法,以其计算简单,运算速度快而不降低辐射传输的精度,被广泛地运用到定量遥感之中. 利用此理论进行积雪BRDF反演及验证,首先进行积雪的雪粒径反演,采用了渐进辐射传输模型建立光谱库;其后确定中心波长1.03 μm作为最佳雪粒径反演波段,同时采用此理论反演了雪污染量;最后利用已有的雪粒径与反演的相对污化物含量进行BRDF重构. 实验表明：基于渐进辐射传输的积雪BRDF具有可行性,精度能够满足生产之用,同时产生的中间产品,如雪粒径、雪污染等,可以广泛地运用于生产实践之中. 通过此方法能够有效地将积雪遥感的雪粒径、雪污染、BRDF串联起来,方便积雪快速定量化描述.     

积雪常规观测术语的含义及其表达——介绍联合国教科文组织雪崩图集中的术语和分类

积雪系指降雪、冰粒、表霜、冻雨以及大部分已冻雨水形成的覆盖在地球表面的雪层。积雪科学是地学的一个分支,目前正在迅速发展。我国六十年代初开展积雪研究以来,已取得了一定成绩。但由于缺乏统一的积雪观测规范和分类标准,已给积雪研究的深入及资料的累积带来困难。国际雪冰委员会公布了国际积雪系统分类图表,1981年又出版了《雪崩图集》。本文试图在分析积雪特性影响的基础上,主要对图集中所含积雪常规观测项的所用术语及其表达式作一介绍,以利于广泛采用国际标准,促进积雪研究。     

联合SAR与光学遥感数据的山区积雪消融识别北大核心CSCD

积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。     

基于重轨InSAR的积雪深度反演方法

利用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）反演积雪深度是流域尺度积雪遥感监测的热点之一, SAR的干涉测量（Interferometic SAR, InSAR）扩展了其在积雪研究中的应用. 微波能够穿透干雪,并在雪-空气界面发生折射,导致传播路径变化;根据InSAR原理,降雪前后的SAR像对会形成由于干雪覆盖导致的干涉相位差. 基于此,提出了基于重轨InSAR技术的积雪深度反演方法：首先,结合气象、水文、野外观测数据,判断积雪状态,以选择最佳干涉像对（无雪和干雪覆盖）;然后,优化干涉处理过程,利用差分原理,获得由于干雪覆盖导致的相位差;最后,基于雪深与相位差的几何关系,反演积雪深度,并探讨反演结果精度的影响因素. 以新疆玛纳斯河流域山前平原为研究区,利用Envisat ASAR数据,实现积雪深度的反演. 结果表明：2009年2月份研究区大部分地区雪深为20 cm左右,与野外观测结果相符;与同时期HJ-1光学影像比较,所获得的积雪覆盖范围吻合. 同时指出,失相干和输入参数（入射角、雪密度）误差是反演结果误差的主要来源.     

我国应用雪冰学术讨论会将于1985年9月在新疆伊宁举行

由中国地理学会冰川冻土分会发起召开的我国应用雪冰学术讨论会将于1985年9月在新疆伊宁举行。会议主要议题有:1)积雪、雪崩、风吹雪及有关灾害防治;2)河、湖、海、水库冰及其冰害防治;3)现代冰川冰、冰川资源及冰雪物理;4)雪冰测试技术;5)融雪     

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。     

印度查莫利“2·7”冰岩山崩堵江溃决洪水灾害链研究

2021年2月7日,印度查莫利北部里希恒河发生高位冰岩山崩堵江溃决洪水灾害链,造成下游20 km外的水电站和桥梁设施破坏,死亡、失踪人口近200人。文章运用多期高分辨率遥感影像,对比分析了印度查莫利里希恒河流域高位冰岩山崩灾害发生前后滑源区、堆积区变化特征,初步探讨了山崩的运动过程。结果显示:2013年以前,崩滑体蠕滑位移量较小,其表面冰雪覆盖层裂缝发育不明显;2013—2017年,崩滑体蠕滑位移量显著增加,冰雪覆盖层可见多达62处大小不一的冰裂缝,最长513 m;2021年2月5日卫星影像显示这些冰裂缝已发生连接、贯通,最大宽度为15 m,并于2月7日发生失稳、破坏。据滑后遥感影像,该崩滑体由4组不同方向的大型结构面切割而成,面积约0.32 km2,平均厚度约为70 m,体积约23×106 m3。崩滑体失稳、解体后以碎屑流沿沟谷向下高速运动,受地形拦挡,部分碎屑颗粒在地形急变带堆积且形成堰塞坝。堰塞坝体溃决后,形成山洪灾害。     

冰雪反照率研究进展

冰雪反照率在地气能量平衡中起重要作用,其大小取决于两个方面,即冰雪面的反射属性以及大气或天空的状况.因此,影响冰雪反照率的因素除其自身的物理属性如积雪粒径、密度、含水量、杂质和污化程度等外,云对冰雪反照率也产生影响,从而使冰雪的反照率呈现出日变化、季节变化和空间变化规律.最后,评述了利用数值模式及卫星遥感反演方法对冰雪反照率的相关研究进展.     

青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战

积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。     

冰雪型地质灾害链高位萌生、动力溃散及物相转化过程剖析北大核心CSCD

受全球气候变暖对高海拔山地区气温放大效应影响,冰雪型地质灾害趋于增多,且普遍呈现链式发育特征,具有灾害类型动态转化、影响范围大、破坏程度高等特点,严重威胁区域内重大工程建设安全。基于实地考察与文献调研方式,将高寒山地区常见冰雪型地质灾害凝练为:冰岩崩、雪岩崩、冰雪型碎屑流、冰碛物堆积滑坡、冰湖溃决、冰川型泥石流6类,并分别剖析各自典型的发育特征;而后,对冰雪型地质灾害3种典型链式组合关系予以剖析,发现:冰雪型地质灾害链普遍存在“高位萌生→动力溃散→物相转化”动态演化过程;据此,对冰雪型地质灾害高位萌生、动力溃散及物相转化三阶段特征及内在机制进行分析,明确了冰雪型地质灾害的“高位萌生→位能转化→侵蚀铲刮→滑移堆积”累积链生放大机理。最后,对冰雪型地质灾害链各演化阶段进行评价模型梳理,认为:新型破碎-扩散模型、Flores接触力模型可用于评价冰雪型地质灾害高位萌生向动力溃散过程;犁切模型可较好描述其侵蚀铲刮与体积放大过程;颗粒流模型、空气润滑模型、超孔隙水压力模型可用于揭示后续的高速滑移堆积特征;而Voellmy流变模型、Bingham流体渗流模型可较好解释其灾害链条的物相转化特征。研究对于科学评价冰雪型地质灾害链动态演化过程具有基础参考价值。     

Investigation on Snow Characteristics and Their Distribution in China

The background, scientific objective, investigation contents and scheme of project “Investigation on snow characteristics and their distribution in China” was introduced in this paper. The general objective of the investigation is to build comprehensive and systematic database of snow characteristics in China, at the service of providing data for the climate change, water resource and snow disaster studies. The investigation will be performed on the three fields including the compilation of historical data, in situ measurement of snow characteristics in the typical regions, and investigation of snow characteristics using remote sensing methods. For the compilation of historical data, the historical snow data from the meteorological stations and research institutes will be firstly collected, and then they will be compiled based on a standard rule. In situ observation will be performed at point, line and area-scale on the typical regions which include Northeast region, Xinjiang Degion, and Qinghai-Tibet Plateau. The observation content will contain snow depth, snow density, snow water equivalent, snow particle shape, hardness of snowpack surface, liquid water content, grain size, snow temperature, snow/soil temperature, dielectric constant, and some chemical parameters. These snow characteristics are the priority information used for the modification of retrieval algorithm on snow parameters. Remote sensing methods will be used to build long-time series of snow cover, snow albedo and snow water equivalent datasets based on these modified algorithms. Finally, the snow characteristics from both in situ and remote sensing investigation will be used to classify snow types in China, and produce distribution maps of snow characteristic and other thematic maps.     

面向对象-改进冰雪指数法消除冰湖干扰提取冰川边界的优越性分析——以各拉丹冬冰川为例

冰川作为气候变化的重要指标器,其范围监测对区域生态环境以及人类社会生活具有重要意义。目前基于遥感技术的冰川范围监测应用广泛,然而传统遥感监测方法中冰雪指数阈值法的提取结果存在无法区分冰川与冰湖的现象,面向对象分类法受地物光谱纹理信息限制无法避免同谱异物现象的出现。为弥补上述不足,提出一种可区分冰湖与冰川的改进冰雪指数,并将其融入面向对象分类法中,构建了一种面向对象-改进冰雪指数法。将各拉丹冬冰川作为试验区（该地区冰川表面洁净）,运用面向对象-改进冰雪指数法识别冰川边界,使用青藏高原冰川数据产品及常规遥感监测方法的提取结果作为参考数据,以验证此方法的有效性和稳健性。结果表明：面向对象-改进冰雪指数法综合了改进冰雪指数阈值法以及面向对象分类法的优点,冰川范围提取精度高达97.26%,与冰雪指数阈值提取结果相比精度提高了0.12%,与面向对象分类法提取结果相比精度提高了0.38%。此方法不仅有效地解决了地物错分的问题,还实现了冰川边界的精确识别。     

国土遥感综合调查工程总体目标的设计与实现

紧密围绕我国自然资源管理、保护与生态文明建设的需求,结合当前国土资源遥感调查的工作实际,系统论述了国土遥感综合调查工程的目标任务,拟定了矿山开发环境遥感监测、边海防地区基础地质环境遥感调查、青藏高原冰川变化与冰湖溃决灾害遥感调查及自然资源与生态地质环境遥感综合调查等4大工作内容,提出了实现目标的总体技术思路、拟解决的关键技术和预期成果,并对成果潜在的社会经济效益进行了展望。     

积雪被动微波遥感研究进展

积雪是冰冻圈中最活跃的要素之一,被动微波遥感具有高时间分辨率且能够迅速覆盖全球,在积雪时空变化监测中作用突出.总结分析了积雪被动微波遥感的主要模型,并对其方法、特点和适用性进行了较详细评述,重点介绍了NASA算法在雪深和雪水当量反演中的应用、反演结果的不确定性以及对它的改进.讨论新兴的积雪数据同化方法,介绍了同化被动微波观测以改进雪深和雪水当量反演精度的研究案例.评述了我国积雪被动微波遥感的进展,并且对未来可能的研究方向做出展望.     

当前国际水文学科技术领域的研究方向

根据联合国有关机构发布的公报和世界各国近年来的学术研究情况，整理出了近期水文学科在地表水、地下水、水质、水资源系统、大气～土壤～植被、大陆侵蚀、冰雪、遥感技术和示踪技术等领域的热门研究课题，在一定程度上反映了当前国际上水文学科的研究和发展方向，对国内同行有一定的参考价值。     

被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高，在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中，大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地，而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展，对现存的雪水当量（SWE）估算算法（和模型）的适用性进行讨论。然后，详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算，阐明了利用SSM／I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性，并指出了其复杂性产生的原因，提出了解决问题的方法，为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。