基于NoSREx实验的积雪演化及微波辐射分析研究

在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验（Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx）积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期（10月—次年2月）、稳定期（2—4月）和消融期（4—5月）,发现各个雪期的积雪演化特征为：雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒（Melt Forms, MF）为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差（18~37 GHz）的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型（MEMLS）构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差（RMSE）结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。     

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。     

祁连山区MODIS积雪反照率产品的精度验证及云下积雪反照率估算研究

积雪反照率在全球气候和能量收支平衡模型中起着重要的作用. 利用祁连山地区大冬树垭口站点反照率实测数据对由TM/ETM+得到的反照率数据进行标定, 然后将TM/ETM+反照率数据通过升尺度对MODIS逐日积雪反照率(SAD)产品在晴空条件下的精度进行了验证. 同时, 发展了一个基于MODIS SAD与AMSR-E SWE数据融合并结合Noah积雪反照率参数化方案估算MODIS SAD数据云下积雪反照率的算法, 通过统计分析纠正了云对积雪反照率的影响, 对云下积雪反照率进行了验证分析. 结果表明:MODIS SAD产品在祁连山地区的精度要低于大面积积雪覆盖的平坦地区(如格陵兰岛), 其平均绝对误差及均方根误差分别为0.0548和0.0727; 云下积雪反照率估算方法可以有效地获取云覆盖下积雪像元的反照率值, 纠正后的无云MODIS SAD数据与地面观测值有较好的一致性, 其平均绝对误差为0.078.     

次网格积雪参数化在祁连山区斑状积雪带模拟中的应用

运用中尺度大气模式MM5,积雪参数化分别采用简单的积雪参数化方案以及考虑次网格积雪分布和雪密度变化的复杂积雪参数化方案,对黑河流域上游祁连站附近气温和降水进行模拟,与祁连站的观测值对比,检验积雪参数化方案中次网格积雪分布和雪密度变化在该地区气温和降水模拟中的作用.结果表明:简单积雪方案对网格积雪的非0即1描述在斑状积雪带是不合理的,尤其在黑河流域海拔3 300 m以下积雪多为斑状或片状,网格内积雪非均匀性的处理是非常必要的;通过耦合简单和复杂积雪方案的大气模式对气温模拟和观测值比较发现,新方案模拟的气温比旧方案模拟值更接近观测值,在气温低于0℃时改进尤其明显,说明使用复杂积雪/融雪方案可改进斑状积雪带气温的模拟.耦合复杂积雪方案的大气模式模拟的降水与观测值绝对误差低于耦合简单积雪方案模拟结果,复杂积雪方案的模拟结果降水错报率为使用简单积雪方案结果的一半,证明了耦合复杂积雪方案可以提高大气模式对该地区春季降水模拟的准确性.与积雪面积变化相对应,耦合复杂积雪方案模拟出了融雪产流量,而使用简单积雪方案则没有模拟出来.综上所述,耦合考虑次网格积雪分布和雪密度变化的复杂积雪参数化方案比耦合“非0即1”积雪方案可以更准确地模拟祁连山区冬、春季气温和降水.     

2000-2016年度日模型的主要研究进展及关键问题

积雪是冰冻圈重要的组成部分,基于积雪消融量与气温之间显著的正线性关系假定建立的度日模型是模拟积雪消融量的有效工具。从经典度日模型、度日模型的改进（例如辐射数据的引入）、分布式度日模型以及遥感数据在度日模型中的应用等方面总结了2000-2016年度日模型的主要研究进展。同时,考虑到影响度日模型的关键参数和变量,系统总结了降水状态判断的温度阈值、度日因子、辐射系数的最新研究进展及其在度日模型中的使用。在变化环境下开展度日模型与遥感、GIS技术相结合的协同研究,是目前度日模型研究的主要方向。     

黑河流域上游寒区水文遥感-地面同步观测试验

介绍了黑河流域上游寒区水文遥感-地而同步观测试验,论述了试验目标与研究内容、试验区的选择设计以及寒区水文长期观测试验.上游试验以理解寒区水文过程、提高寒区定量遥感水平为主旨,以积雪和冻土为主要研究对象,开展了微波辐射计、高光谱成像仪航空遥感和地面同步观测,并选择典型小流域进行长期寒区水文过程观测与研究.试验集中在冰沟积雪小流域、阿柔草场和扁都口裸露耕地3个不蚓地表覆盖区,以积雪和冻土变量与参数的测量为主.同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开,分别布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其它水文要素观测网络;航空飞行传感器分别采用微波辐射计、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机,收集获取了试验区丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波等卫星数据.通过试验,初步构建了上游寒区航空-卫星-地面综合数据集,可以应用于改进和验证寒区陆面/水文过程模型.     

气候模式中积雪覆盖率参数化方案的对比研究

利用基于NCEP再分析的近地面气候资料驱动陆面过程模型NCAR CLM3,检验了6种积雪覆盖率参数化方案(CLM3、Douville1995、Roesch2001、Wu2004、Yang1997、Niu2007)模拟的积雪覆盖率的季节变化,并与NOAA AVHRR得到的观测结果进行了对比分析.结果表明,在NCARCLM3的物理过程框架之下,CLM3、Douville1995、Roesch2001三种方案低估了广大地区的积雪覆盖率,模拟的雪线位置偏北,尤其是在秋季积雪初期;Wu2004方案低估了秋季欧亚大陆的积雪覆盖率;Yang1997方案模拟的积雪覆盖率有些偏高,尤其是在积雪覆盖区的南部边缘;考虑积雪密度变化的Niu2007方案一定程度上克服了Yang1997方案的正偏差.春季末期,6种方案模拟的雪线位置都偏北.在地形比较平缓的地区,Niu2007方案的整体效果最好.观测和模拟的积雪覆盖率的出现频数大部分集中在低(小于0.2)和高(大于0.8)覆盖率等级,中等覆盖率所占比例很少.     

基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究

以新疆为研究区域建立了被动微波遥感积雪深度高精度反演模型,采用高空间和时间分辨率AM SR2被动微波遥感数据(2012年11月-2015年3月逐日数据),结合研究区域海拔高度、坡度、坡向、沙漠,荒漠和地表粗糙度等地形、地貌特征,考虑冰川、水体、林地等地表覆盖类型和不同季节的新雪、干雪和湿雪等积雪属性的微波辐射特征,以决策树阈值法为基础,通过采集样本分类建立起多种雪深判识阈值,在此基础上建立AMSR2高精度积雪深度反演综合模型,分类分析不稳定积雪和冰川信息,从而实现雪深在60 cm以内的积雪深度AMSR2反演的主要原理、思路及方法,并对模型的反演结果跟台站实测或者野外观测积雪值以时间和空间角度进行检验.结果表明:该综合模型能够定量判识研究区域复杂地形地貌条件下的1~60 cm积雪厚度,检验的复相关系数为0.74~0.88,均方根误差为2.92~6.14 cm,平均绝对偏差指数为3~4 cm,雪深误差5 cm的精度为91%~94%,雪深误差2.5cm的精度为81%~87%.     

基于辐射传输方程的低损耗介质微波介电常数反演

微波介电常数是分析和研究微波与介质之间相互作用的重要基础参数之一。笔者设计了一种针对低损耗介质微波介电常数的反演方法。引入并改进了辐射传输方程,将介质介电常数的实部和虚部与其微波亮温相关联。在温度均匀分布且表面光滑的条件下,利用改进的辐射传输方程,构造了低损耗介质微波介电常数的反演模型。基于模拟月壤物质,进行了反演模型的验证。结果表明,反演的介电常数的实部与北京师范大学提供的检测结果吻合良好,虚部与阿波罗14号月壤样品的平均测量值吻合良好。     

MODIS逐日积雪产品去云算法研究

由于积雪和云的反射特性, 使用光学遥感监测积雪受到天气的严重干扰, 对研究区云量的分析表明, 无论是MOD10A1还是MYD10A1, 云都是影响该产品对研究区积雪进行实时监测的最大影响因素. 综合不同去云方法, 利用MODIS逐日积雪产品和被动微波数据AMSR-E雪水当量产品, 生成了MODIS逐日无云积雪图像, 并利用研究区85个地面气象观测台站提供的雪深数据对合成的单日无云积雪产品进行验证. 结果表明: 当积雪深度>3 cm时, 新产品的积雪分类精度达到91.7%, 该产品对实时监测青藏高原积雪动态变化具有重要的使用价值.     

基于能量平衡对额尔齐斯河流域融雪过程的研究

为定量描述额尔齐斯河流域积雪的消融过程,建立了利用基于能量平衡的积雪模型,对流域内库威积雪站2014年1月4日-3月28日积雪的积累和消融过程进行了模拟.结果表明:模型能够很好的模拟出融雪期净辐射能量的变化过程,对雪水当量的模拟结果也非常好,雪水当量的观测值和模拟值之间的Nash系数达到了0.989.在积雪的积累期,雪表的净辐射、感热、潜热通量的绝对值以及地表热通量明显低于积雪的消融期.在积累期,感热和潜热通量以及土壤热通量受到雪层厚度的影响.当雪水当量小于10 mm时,感热和潜热通量的绝对值偏高,土壤热通量的波动性也偏大.在积累期积雪的物质损失全部为升华损失,升华量为2.74 mm;在消融期,积雪的融化量为66.26 mm,升华量为2.04 mm.净辐射对积雪物质损失的贡献达到了83.1%,湍流通量对积雪物质损失的贡献达到16.9%.由于在融化期土壤热通量为正值,因此土壤热通量对融雪没有贡献.     

Simulation method of sliding snow load on roofs and its application in some representative regions of China

Sliding snow load on roofs is an important issue. Thus, a simulation method to calculate the sliding snow load on roofs is developed in this paper. Firstly, based on previous mass- and energy-balance models, a snowmelt model for building roofs, which focuses on the features of snowpack on roofs, is developed. Then, the sufficient condition proposed in the paper for snow sliding on roofs requires that the liquid water in the snow layer on roofs exceeds the maximum water-holding capacity of snow. The present method is used to simulate the sliding snow loads on roofs in several representative regions in China. These regions are selected because of their representative locations in China and the heavy snowfalls during winter. Moreover, the influences of the features of the climate, the shielding effect of neighboring buildings, and the heat gained from the inside of buildings are analyzed. The contributions of various energies to snow slide are presented quantitatively. The results indicate that the radiation has the greatest contribution to the melting of snow, followed by the sensible heat and the latent heat, as well as the energies caused by precipitation and heat transfer from the inside of buildings. Finally, a comparison between the simulated results and results from some load codes is made, and a simplified formula that can calculate the sliding snow load coefficient is given for the convenient application of structural engineers.     

用VIC模型模拟黑河上游流域水分和能量通量的时空分布

受地形起伏影响, 山区流域的水分和能量通量时空分布差异很大. 利用水文模型VIC (variable infiltration capacity)对黑河上游流域的水文和能量时空分布进行了模拟, 并通过观测对模拟结果进行了验证. 结果表明:VIC模型能够较合理地模拟研究区径流过程, 对净辐射的计算也较准确, 模拟得到的部分水分通量和能量通量(感热、潜热和土壤热通量)在趋势上较一致, 但在数量上存在偏差. 积雪过程对研究区的水文和能量循环有重要影响, VIC模型对积雪的模拟偏差较大, 导致了每年4月左右的模拟径流偏低, 也没有模拟出积雪融化导致的土壤含水量上升; 同时, 积雪模拟的不准确也明显影响到能量通量的模拟. 在研究区, 土壤水分变化受土壤冻融影响明显, VIC模型对气温较高、不发生冻融过程的7-9月土壤水分变化模拟较好, 但是在其他月份, 对积雪及表层土壤消融导致的土壤水分迅速增加和土壤冻结导致的土壤水分迅速减少两个过程的模拟比较差; VIC模型能够给出水分和能量各通量的时空分布, 较好地揭示研究流域各个通量的空间异质性及相互影响.     

青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演

利用1993年1月份的SSM/I亮度温度数据反演了青藏高原的雪水当量,首先使用被动微波SSM/I数据19和37GHz的水平极化数据来反演雪深,根据积雪时间的函数来计算实时的雪密度,由雪的深度和密度计算出雪水当量.最后,利用SSM/I数据的19和37GHz的垂直极化亮度温度梯度对计算出的雪水当量进行回归分析,得到了利用SSM/I数据直接反演雪水当量的算法.     

BATS-SAST模式对积雪深度的模拟试验与改进

利用BATS-SAST模式对加拿大Sk-OJP森林站2001/2002,2002/2003,2003/2004年度及Sk_HarvestJP空旷站2003/2004年度4个积雪季节进行模拟.针对Sk-OJP森林站积雪深度模拟偏小的不足,在长波辐射及降水量的计算方案中考虑透过冠层的部分;考虑由雨、雪密度不同引起冠层上单位面积截留量的变化以及风速和冠层温度对冠层积雪卸载过程的影响,对冠层截留模型进行了改进.针对Sk_HarvestJP空旷站积雪深度模拟偏大的不足,对地表积雪覆盖率的计算方案进行了调整.结果表明:模式能够对2种不同下垫面积雪变化过程做出合理描述;调整后的模式对Sk_OJP森林站积雪深度模拟增加;新冠层截留模型通过改变冠层截留量来影响冠层下积雪深度的变化,积雪深度的模拟在融化阶段改进最为显著;调整后的模式对Sk_HarvestJP空旷站积雪覆盖率模拟变小,由于积雪覆盖率与地表反照率之间存在着正反馈关系,地面接收的太阳辐射增大,积雪深度的模拟变小.     

投影寻踪法在建立积雪深度模型上的应用

针对融雪期积雪深度变化问题的高维非线性、非正态特点,利用投影寻踪法将积雪深度变化多指标问题转化为单一投影指标问题,采用遗传算法优化投影方向得出最佳投影值,最终得到对积雪深度变化影响较大的因子,实现在低维空间上反应积雪深度变化的目的。实例分析结果表明:影响积雪深度变化的各因素贡献力依次为:土壤地表温度净辐射空气温度土壤体积含水量风速空气相对湿度降水水汽压。通过建立MLP神经网络积雪深度模型表明:利用投影寻踪法提取的积雪深度主要影响因子是可靠的,且提取的主要影响因子为简化积雪深度模型提供理论依据。     

基于能量平衡的分布式融雪径流模型

采用MODIS影像数据提取的积雪特征及T639L60气象预报场数据在WRF模式中的运行结果作为驱动,构造了一个以能量平衡为基础的融雪径流模型,将该融雪模型应用在天山北坡军塘湖河流域,对2010年径流模拟预报结果和实际观测数据分析显示:模型对雪深、雪水当量及融雪径流的模拟具有较好的拟合度,对提高融雪水资源管理效率及对融雪洪水预警具有一定的参考价值。     

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.