FY-4A/AGRI海表温度产品和质量检验

风云四号气象卫星A星(FY-4A)是我国第2代静止气象卫星首发星,搭载的先进静止轨道辐射成像仪AGRI是迄今为止我国静止轨道最先进的辐射成像仪。海表温度产品是FY-4A/AGRI基础定量产品之一,采用非线性海表温度算法在业务系统实时反演得到。以现场实测海表温度数据为参考,选择观测时间为30 min、观测空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度产品进行质量检验,评估结果表明：质量为优的像元平均偏差为-0.45~-0.42℃,标准差为0.81~0.88℃,相关系数在0.985以上。以Himawari-8/AHI海表温度数据为参考,按观测时间为1 h、空间距离为4 km的时空匹配窗口,对FY-4A/AGRI海表温度进行质量检验,质量为优的像元平均偏差为-0.26~-0.07℃,标准差为0.68~0.82℃,两者相关系数在0.985以上,达到0.001显著性水平。     

基于朴素贝叶斯的FY-4A/AGRI云检测方法

光学遥感云检测是定量遥感和遥感应用的基础, 尝试将朴素贝叶斯的机器学习方法应用于风云四号气象卫星A星(FY-4A)搭载的先进静止轨道辐射成像仪(AGRI)红外通道数据云检测。因辐射物理方法的云检测采用可见光通道导致存在日夜不连续现象,仅选取FY-4A/AGRI载荷7个红外通道的光谱数据,构建10种特征分类,利用正交偏振云-气溶胶激光雷达(CALIOP)与FY-4A/AGRI时空匹配数据,对不同地表类型和不同季节的数据集进行分类训练和验证。与CALIOP数据交叉验证显示除积雪上空云识别准确率约为81%,深海、浅水、陆地和荒漠上空的云识别准确率均高于92%,误判率基本低于10%,总体云识别精度达到90%;与2021年10月和2022年1,4,7月MODIS 2级云检测产品比对,深海、浅水云识别准确率均在88%以上,误判率分别低于3%和10%,夏季云识别效果最佳,总体云识别准确率高达90%。云检测结果不仅得到云、可能云、可能晴空和晴空4种分类结果,还得到每种特征和综合特征云检测分类器的不确定性概率值,这为云和地表相关检测产品提供重要参考。     

Estimation of Land Surface Temperature over the Tibetan Plateau Using AVHRR and MODIS Data

Estimation of large-scale land surface temperature from satellite images is of great importance for the study of climate change. This is especially true for the most challenging areas, such as the Tibetan Plateau (TP). In this paper, two split window algorithms (SWAs), one for the NOAA’s Advanced Very High Resolu-tion Radiometer (AVHRR), and the other for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), were applied to retrieve land surface temperature (LST) over the TP simultaneously. AVHRR and M...     

青藏高原西部地表热通量输送的低频特征

以1997年9月-1998年10月青藏高原西部改则地区自动气象站(AWS)近地层连续观测的梯度资料为基础,计算了高原西部地面感热通量、蒸发潜热通量及地面热源强度,应用Marr小波变换重点分析了地表热通量输送以及与此相关的降水量、土壤湿度和土壤热通量的周期振荡特征.结果表明:地面感热具有明显的30～60天低频振荡,并且在夏季存在准8天的中期振荡;蒸发潜热和降水量以准双周振荡为主.土壤热通量以30～50天低频振荡为主,夏季还存在准8天的中期振荡;土壤湿度在冬季呈现明显的30～50天低频振荡,夏季则为20～30天的低频振荡.     

基于HRCLDAS/CLM陆面数据同化系统的青藏高原地区土壤湿度模拟研究

利用最新的高时空分辨率（1 km、1 h）的中国气象局高分辨率陆面数据同化系统（HRCLDAS-V1.0）大气近地面强迫资料,驱动由NCAR发展的通用陆面模式（CLM）,对青藏高原地区2015年1月1日至9月30日的土壤湿度开展了模拟研究。结果表明模拟得到的高时空分辨率（1 km、1 h）土壤湿度能够体现出青藏高原地区从东南向西北逐渐变低的空间分布特征,较好地表现出各层土壤湿度的时间变化特征,6~9月土壤湿度波动较大,1~5月波动较平缓,上层土壤湿度变幅较大,深层变化较平缓。0~5 cm、0~10 cm和10~40 cm深度土壤湿度模拟结果与观测值的相关系数均在0.8以上,其中0~5 cm土层的相关系数达到0.92,各层土壤湿度观测值与模拟值的均方根误差变化则相反,3个土层土壤湿度模拟结果与观测值的偏差均小于0.04 mm3 mm-3,但模式对于研究时段土壤湿度变化的低值有高估现象,且模拟能力随着土层深度的加深而减弱。     

西北干旱区及高原上卫星遥感非均匀地表区域能量通量研究

介绍了目前利用Landsat TM和NOAA/AVHRR遥感资料进行非均匀地表区域地表能量通量和蒸发(蒸散)量研究的进展和存在的难点问题，并提出了解决问题的可能途径。     

卫星遥感藏北高原非均匀陆表地表特征参数和植被参数

卫星遥感在研究青藏高原北部地区(藏北高原地区)非均匀陆表地表特征参数和植被参数时有其独到的作用.作者提出了基于NOAA-14 AVHRR资料推算藏北高原地区地表特征参数和植被参数的方案,并把其用于全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验(GAME/Tibet)试验区.同时利用3个景的NOAA-14 AVHRR资料进行了分析研究,得到了一些有关藏北地区非均匀地表的区域地表特征参数(地表反射率、地表温度)和植被参数(INDV、植被覆盖度和叶面指数ILA).     

青藏高原中部季节冻土区地表能量通量的模拟分析

利用“全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验(CAMP/Tibet)”中那曲地区BJ站2002年8月1日_2003年8月31日的观测资料作为水热耦合模式(Simultaneous Heat and Water, SHAW)的强迫场,对青藏高原中部季节冻土区地表能量通量特征进行了单点模拟研究。通过对实测值与模拟结果的对比分析,发现SHAW模式能较成功地模拟该地区地表能量通量特征, 短波净辐射和长波净辐射的模拟值与观测值吻合较好, 净辐射和土壤热通量在夏半年的模拟值与观测值也吻合,但相对夏, 秋季而言,它们在冬, 春季的模拟值较观测值略偏大。模拟的感热和潜热通量的季节变化比较合理,由模拟的感热和潜热通量计算的Bowen比能较好地解释不同季节太阳辐射的能量转化。     

FY-4卫星资料在青藏高原地区积雪判识和雪深反演中的应用

青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用,对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4(风云4号)卫星数据具有高时空分辨率的优势,基于FY-4A(风云4号A星)构建积雪监测方法与模型,不仅拓展了静止卫星应用领域,也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据,对积雪与云的变化掌握的更为细致,但用于积雪监测的波段,因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品(FY-3D_SNC)数据,构建了基于归一化积雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)的FY-4A卫星积雪判识方法,提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明:NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值,无论有云或无云条件,其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明,积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后,积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此,FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力,但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深,相关系数达到0.745,通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0~10 cm雪深等级指标,总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0~10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。     

CoLM模式对青藏高原中部BJ站陆面过程的数值模拟

利用公共陆面模式Common Land Model(CoLM)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验"(CAMP/Tibet)中那曲地区Bujiao(BJ)站2002—2004年的观测资料对该地区进行了单点数值模拟试验。通过比较模拟与观测的地表能量通量,表明CoLM较成功地模拟了该地区的能量分配。模式对向上的短波辐射、向上的长波辐射、净辐射及土壤热通量模拟得较好,但冬季存在偏差。进一步比较了模拟和观测的土壤温度及土壤湿度,发现浅层60 cm土壤温度模拟较好,深层存在偏差,表现为土壤温度变化滞后于实际变化。土壤湿度总体偏小,尤其是冬季冻结期,土壤冻融过程中忽略了土壤液态水在温度0℃以下仍能存在,含冰量模拟偏高。     

青藏高原复杂下垫面能量和水分循环季节变化特征分析

为深入认识青藏高原能量和水分循环季节变化,利用GSWP(Global Soil Wetness Project)、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、AMSR-E(Advance Microwave Scanning Radiometer-EOS)土壤湿度以及台站观测资料等多种数据,采用滑动t检验初步分析高原下垫面各物理量季节变化特征。结果表明:各物理量季节变化特征明显且联系密切。高原下垫面净短波辐射和感热通量在1月中旬显著开始增加,5~6月达到全年最高值。净长波辐射5月表现为高值,夏季表现为低值。地表潜热通量在1月显著开始增加,在夏季达到全年最高值。表层土壤3月开始输送热量到大气,9月大气开始向土壤表层传递热量;融雪3~5月加快,雪盖减少。降水和1 cm植被含水量在2月显著开始增加,1 cm土壤显著开始加湿,5~6月降水陡增,1 cm土壤湿度表现为峰值。1 cm植被含水量、植被蒸腾、总蒸散与降水在7~8月达全年最高值,1 cm土壤湿度在7月表出现为谷值,9月达全年第二峰值。10月下垫面温度转冷后,雪盖增加,土壤湿度逐渐减小。     

A Study on Parameterization of Surface Albedo over Grassland Surface in the Northern Tibetan Plateau

The relationship of surface albedo with the solar altitude angle and soil moisture is analyzed based on two-year (January 2002 to December 2003) observational data from the AWS (Automatic Weather Station) at MS3478 in the northern Tibetan Plateau during the experimental period of CEOP/CAMP-Tibet (Coordinated Enhanced Observing Period Asia-Australia Monsoon Project on the Tibetan Plateau). As a double-variable (solar altitude angle and soil moisture) function, surface albedo varies inconspicuously with any single factor. By using the method of approximately separating the double-variable function into two, one-factor functions (product and addition), the relationship of albedo with these two factors presents much better. The product and additional empirical formulae of albedo are then preliminarily fitted based on long-term experimental data. By comparison with observed values, it is found that the parameterization formulae fitted by using observational data are mostly reliable and their correlation coefficients are both over 0.6. The empirical formulae of albedo though, for the northern Tibetan Plateau, need to be tested by much more representative observational data with the help of numerical models and the retrieval of remote sensing data. It is practical until it is changed into effective parameterization formulae representing a grid scale in models.     

2000~2016年青藏高原地表反照率时空分布及动态变化

应用MODIS地表反照率产品MCD43C3,结合青藏高原自然带数据、积雪覆盖率和植被指数数据,采用一元线性回归方法分析了2000~2016年青藏高原地表反照率的分布及变化特征,结果表明:1）高原地表反照率空间分布差异大,整体上东南部低、西北部高,受地形和地表覆盖影响较大。2）高原地表反照率四季的空间分布变化明显,高海拔山脉和高寒灌丛草甸是高原地表反照率年内和年际变化的敏感地区。3）高原地表反照率年变化介于0.19~0.26,一定程度上表现为“双峰单谷”型,与地表覆盖类型的季节变化密切相关。4）高原地表反照率年际变化整体呈缓慢波动减小的趋势,平均变率约为－0.4×10-3 a-1,减小的区域约占高原总面积的66%,川西 —藏东针叶林带的西南部地区减小得最快,减小速率超过1.0×10-2 a-1。5）高原地表反照率减小与冰川消融和积雪减少密切相关,高原植被覆盖改善也是一个重要因素。     

青藏高原冬春积雪和地表热源影响亚洲夏季风的研究进展

青藏高原冬春积雪和地表热源的气候效应是青藏高原气候动力学的两个重要内容。大量资料分析和数值试验研究均表明这两个因子对亚洲季风有一定的预测意义,本文对此做了比较系统的回顾和总结,并进一步比较了青藏高原积雪和地表热源影响东亚和南亚夏季降水的异同。结果表明,东亚夏季降水在年际和年代际尺度上均存在"三极型"和"南北反相"型的空间分布特征,高原春季地表热源在年代际和年际尺度上主要影响东亚夏季降水"三极型"模态;在年代际尺度上它是中国东部出现"南涝北旱"格局的重要原因,而高原冬季积雪的作用相反。另一方面,高原冬季积雪在年际和年代际尺度上对印度夏季风降水的预测效果均要优于高原地表热源。无论是空间分布还是时间演变特征,高原冬季积雪与春季地表热源整体上均无统计意义上的显著联系。不断完善高原地面观测网和改进模式在高原地区的模拟性能,将是进一步深入理解高原积雪和地表热源影响亚洲季风物理过程和机制的关键所在。     

青藏高原感热指数的建立及与华南降水的联系

利用1982-2012年青藏高原中东部70个气象站的月平均地面感热资料、华南地区92个气象站的月平均降水资料、NCEP/NCAR月平均再分析资料和SEOF（season reliant EOF）方法选取了4个高原代表站,建立了青藏高原地面感热强度距平指数（I_SH）,并讨论了春季I_SH与华南盛夏（7月和8月）降水的关系。结果表明:I_SH可以较好地表征青藏高原中东部地面感热的年际变化特征,且具有更好的持续性。春季I_SH与华南盛夏降水具有显著的负相关关系,当春季I_SH偏大时,后期对流层中上层高度场异常偏高,且高度场异常偏高的响应随时间从低层向高层传递,使夏季副热带高压偏强、偏西,南亚高压异常偏强,华南地区盛夏降水偏少;反之亦然。此外,去除Ni?o3.4区海温对华南盛夏降水影响后,两者的负相关关系变得更为显著。     

青藏高原MODIS地表反照率和GLASS地表反照率的对比分析

对比分析了青藏高原MODIS地表反照率产品和GLASS地表反照率产品的空间分布连续性、高质量反演结果的比例,应用青藏高原CAMP/Tibet试验期间的高精度观测数据评估了两种产品的精度,通过人工目视解译MODIS地表反射率图像并结合MODIS积雪产品分析了影响两种产品精度的原因,结果表明：1）GLASS地表反照率产品具有比MODIS地表反照率产品更好的空间分布连续性和更高的反演质量;2）绝大多数时段内两种产品都能与地面观测结果保持较好的一致性,能准确地反映地表反照率的异常变化过程;3）局地积雪是影响两种产品精度的重要因素之一;4）积雪条件下,GLASS地表反照率反演算法比MODIS地表反照率反演算法更具优势。研究结果有助于促进人们对地表反照率卫星遥感反演产品的认识,改进青藏高原地表反照率卫星遥感反演算法,提高青藏高原地表反照率卫星遥感反演结果的精度、反演质量和空间分布连续性。     

青藏高原夏季地面热源的气候特征及其对高原低涡生成的影响

根据NCEP/DOE再分析资料的地面感热通量和潜热通量以及MICAPS天气图资料识别的高原低涡资料集,研究了近30年来青藏高原夏季地面热源和高原低涡生成频数的气候学特征,分析了高原地面加热与低涡生成频数的时间相关性及其物理成因.得到如下认知:夏季高原地面感热通量的气候均值为58 W m-2,近30年地面感热总体呈微弱的减小趋势.其中在1980年代初期和21世纪前10年的大部分时段,地面感热呈增大趋势,而中间时段呈波动式下降.地面感热具有准3年为主的周期振荡,1996年前后是其开始减弱的突变点.高原夏季地面潜热通量的气候均值为62 W m-2,近30年呈波动状变化并伴有增大趋势.地面潜热的周期振荡以准4年为主,地面潜热增大的突变始于2004年前后.夏季高原地面热源的气候均值为120 W m-2,其中地面感热与地面潜热对地面热源的贡献在夏季大致相当.地面热源总体呈幅度不大的减弱趋势,其中1980年代到1990年代末偏强,21世纪前6年明显偏弱,随后又转为偏强.地面热源亦呈准3年为主的周期振荡并在1997年前后发生由强转弱的突变.根据MICAPS天气图资料的识别和统计,近30来夏季高原低涡的生成频数整体呈现一定程度的线性减少趋势,低涡高发期主要集中在1980年代到1990年代中后期.低涡生成频数有准7年为主的周期振荡现象,自1990年代中期开始的低涡生成频数的减少态势在1998年前后发生了突变.夏季高原低涡生成频数与同期高原地面感热呈高度正相关,与地面潜热呈一定程度的负相关,但与同期地面热源仍呈较显著的正相关.因此,在气候尺度上,高原地面热源偏强特别是地面感热偏强的时期,对应高原低涡的多发期.本研究从气候统计的时间相关性角度揭示了高原地面加热作用对催生高原低涡乃至高原对流活动的重要性.     

青藏高原地面感热异常对西北地区东部夏季降水的影响

本文利用1961~2012年夏季西北地区东部(32~40°N,100~110°E)156个站点逐日降水资料,以及1982~2012年青藏高原70个站点的地面感热观测资料,采用EOF、相关分析等方法分析了西北地区东部夏季降水、青藏高原冬末春初(2~4月)地面感热的时空变化特征,讨论了西北地区东部夏季降水对于青藏高原冬末春初地面感热异常的响应,通过环流场分析高原感热异常对西北东部夏季降水的影响成因。结果表明:高原东部冬末春初地面感热偏强时,西北东部地区北部降水偏少,东南部和西南部降水偏多;反之,西北东部北部降水偏多,东南部和西南部降水偏少。     

FY-3A陆表温度反演及高温天气过程动态监测

采用FY-3A/VIRR数据,利用Becker局地分裂窗改进算法反演得到逐日陆表温度 (LST), 对2009年一次高温天气过程进行动态监测, 并分析不同下垫面的热环境变化。结果显示:此过程中可见光红外扫描辐射计 (VIRR) 陆表温度产品在敦煌辐射校正场地两次验证的误差为-0.17 K和1.77 K,与同时间过境的MODIS产品均方根误差为2.64 K,直方图对比陆表温度的频数分布基本一致;对高温天气过程监测发现,此次出现以华北的石家庄、郑州、北京等地和西北地区东部的西安等地为中心的两个陆表温度高值区, 部分地区达到了320.2 K以上;城市剖面资料证实城市热岛现象存在,并发现工矿用地的热岛效应不容忽视,主要是大面积的工矿用地周围植被破坏严重,地表增温更为显著。     

The Regional Surface Heating Field over the Heterogeneous Landscape of the Tibetan Plateau Using MODIS and In-Situ Data

In this study,a parameterization scheme based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data and in-situ data was tested for deriving the regional surface heating field over a heterogeneous landscape.As a case study,the methodology was applied to the whole Tibetan Plateau (TP) area.Four images of MODIS data (i.e.,30 January 2007,15 April 2007,1 August 2007,and 25 October 2007) were used in this study for comparison among winter,spring,summer,and autumn.The results were validated using the observations measured at the stations of the Tibetan Observation and Research Platform (TORP).The results show the following:(1) The derived surface heating field for the TP area was in good accord with the land-surface status,showing a wide range of values due to the strong contrast of surface features in the area.(2) The derived surface heating field for the TP was very close to the field measurements (observations).The APD (absolute percent difference) between the derived results and the field observations was <10%.(3) The mean surface heating field over the TP increased from January to April to August,and decreased in October.Therefore,the reasonable regional distribution of the surface heating field over a heterogeneous landscape can be obtained using this methodology.The limitations and further improvement of this method are also discussed.