卫星测高数据监测青藏高原湖泊2010年—2018年水位变化

青藏高原湖泊水位变化是气候变化和生态环境变化研究的重要指标。随着Cryosat-2观测数据的日益丰富和处理技术的提升,可以有效监测更多湖泊的水位变化信息。本研究构建了基于噪声去除技术、改进的波形重跟踪处理算法（ImpMWaPP）和误差混合动态模型为一体的高精度湖泊水位序列提取方法,利用Cryosat-2 SARIn数据获取到133个青藏高原湖泊2010年—2018年的高精度水位序列,并分析了这些湖泊水位变化的时空变化特征。总体上,青藏高原湖泊的水位继续呈上升趋势,但上升速度较2003年—2009年趋缓,年均变化率0.159 m/a。从地域分布上,北部湖泊的水位上升最为显著,而南部湖泊的水位则趋于稳定。从时间上,2010年—2012年和2016年—2018年,大多数湖泊的水位呈现快速上涨,而其他时间水位相对稳定或略有下降。     

GRACE卫星的冰川消融与水储量变化探讨

针对青藏高原地区的冰川消融会影响发源于该地区的长江流域水储量变化这一情况,该文对二者的相关性进行深入研究。基于GRACE卫星2004—2010年重力数据,联合水文模型,利用水量平衡法,计算得到青藏高原地区冰川消融的平均速率为0.369cm/a,表明青藏高原冰川正在以较大速率消融;进而反演建立青藏高原和长江流域两个区域质量变迁的时间序列,计算得到两个区域的平均变化速率分别为-0.095cm/a和0.381cm/a,表明青藏高原地区的质量在以缓慢的速率减少,而长江流域水储量具有逐年增加的趋势且变化速率更大;最后通过分析计算结果,得出青藏高原地区冰川消融对长江流域水储量变化的贡献占其整个水量变化的20%。     

利用GRACE数据探测长江流域水储量变化

利用2003年1月至2012年4月间109个月的GRACE时变卫星重力数据,反演得到了长江流域的陆地水储量变化,并对三个典型区域的水储量变化做了分析。结果显示GRACE数据能有效揭示长江流域水储量变化的季节性变化及其长期的变化趋势,流域内的水储量变化受气候因素的影响较大。     

基于多源卫星测高数据的青海湖水位变化研究

针对单颗卫星空间、时间分辨率受限及湖泊边界复杂地形条件引起湖泊监测精度较低的问题,提出结合多源卫星测高数据监测水位变化并建立边界缓冲区筛选数据的方法。以青海湖为研究对象,基于ERS-1/2、Envisat、Cryosat-2测高数据,构建了1995—2021年近26 a的水位时间序列,结合Grace卫星数据分析湖泊水位、面积、水储量与气候因素间的关系。结果表明：青海湖水位以2004年为节点呈现先下降后上升的变化,整体上升2.97 m,增长量为0.114 m/a,季节性变化明显,与降水量、径流量和蒸散发量相关系数分别为0.295、0.66、-0.24;湖泊面积与水位变化趋势一致,增长量为9.66 km²/a, 2001—2020年等效水柱高增长量为1.68 mm/a,与水文站及其他湖泊库水位序列相关系数均在0.9以上,具有良好基一致性。     

青藏高原区域水储量变化的GRACE RL06和TRMM联合反演

近10年来,独立成分分析(ICA)逐渐被引入地球时变重力场的成分提取中。ICA因其提取成分的独立性,解决了运用主成分分析(PCA)时各提取成分仅互不相关的这一关键性问题。基于负熵的FastICA算法是常见的ICA方法,该算法的收敛较梯度算法快,且负熵的稳健性较峭度更好。本文采用上述算法,旨在探寻青藏高原区域水储量成分与降水成分之间的联系。研究表明,青藏高原的水储量变化较降水存在着7个月的延迟效应,显示出除季节性冻土与冰川的冻融和季风气候所带来降水贡献之外,还客观存在着因区域内水交换造成的延迟。结合特征信号来看,青海中部、西藏西部与西藏中东部之间的年均水储量变化刚好相反,在全球变暖所导致的冻土与冰川加速消融的大背景下,因气候与内外流区的不同造成区域水储量变化的差异性,此外上述区域的水储量变化也因青藏高原南北板块构造的不同而体现出差异性。研究证明了在大尺度范围内运用FastICA算法分析区域水储量成分及其相关因素变化的可行性。     

青藏高原及其周边地区水储量变化的独立成分分析

采用2003年1月至2013年12月共132个月的GRACE卫星数据反演得到的水储量变化信息,利用独立成分分析方法将水储量变化信息分解成多个信号成分,然后与NOAH和WGHM两个水文模型的分析结果进行比较。成分对比结果表明,GRACE反演得到的水储量变化与NOAH和WGHM水文模型在第一个主成分方面符合很好,相关系数分别是0.884和0.877。说明GRACE反演的水储量变化和水文模型在青藏高原及其周边区域具有很强的一致性。从空间模式上看,GRACE反演水储量变化信号的强度比水文模型信号要大,可能与GRACE反演的水储量变化还包括地下水的变化情况等有关。     

多源卫星测高数据监测太湖水位变化及影响分析

基于Envisat与Cryosat-2卫星测高数据利用波形重跟踪算法提取2003年1月—2019年4月太湖水位信息,并对测高数据进行粗差剔除、卫星间系统误差消除,结合MODIS光学遥感影像提取太湖边界信息,得到长时间序列太湖水位数据.结合气象观测数据和城市人口变迁数据,讨论太湖水位变化规律及其对气候变化以及人类活动影响...     

青藏高原区域水储量变化的GRACE RL06和TRMM联合反演

近10年来,独立成分分析（ICA）逐渐被引入地球时变重力场的成分提取中。ICA因其提取成分的独立性,解决了运用主成分分析（PCA）时各提取成分仅互不相关的这一关键性问题。基于负熵的FastICA算法是常见的ICA方法,该算法的收敛较梯度算法快,且负熵的稳健性较峭度更好。本文采用上述算法,旨在探寻青藏高原区域水储量成分与降水成分之间的联系。研究表明,青藏高原的水储量变化较降水存在着7个月的延迟效应,显示出除季节性冻土与冰川的冻融和季风气候所带来降水贡献之外,还客观存在着因区域内水交换造成的延迟。结合特征信号来看,青海中部、西藏西部与西藏中东部之间的年均水储量变化刚好相反,在全球变暖所导致的冻土与冰川加速消融的大背景下,因气候与内外流区的不同造成区域水储量变化的差异性,此外上述区域的水储量变化也因青藏高原南北板块构造的不同而体现出差异性。研究证明了在大尺度范围内运用FastICA算法分析区域水储量成分及其相关因素变化的可行性。     

结合高分遥感和多源数据的高原湖泊流域土地利用分析

高分一号卫星是为提升我国高分辨率数据自给率自主发射的卫星,在土地利用监测方面具有重要的应用价值。将GF-1卫星影像与多源数据影像进行对比能够挖掘各数据源在土地利用动态监测方面的差异性。本文以云南省杞麓湖流域为研究区,选取最新的Sentinel-2、GF-1和Landsat 8卫星遥感影像进行土地利用分类,以第二次全国土地利用调查数据为基期数据,结合野外实地调研和土地利用转移矩阵开展土地利用现状和演变分析,得出以下结论：①杞麓湖流域的水域、建设用地、耕地和林地自中心向外呈现出圈层分布的特征,与第二次全国土地调查结果相比,水域、耕地、林地3种类型的自然景观面积减少,而建设用地和其他用地受人类活动的影响,面积大幅增加,变化主要集中在杞麓湖周边的纳古镇和河西镇。②Sentinel-2卫星影像与GF-1卫星影像均具有较高的空间分辨率,二者对土地利用变化评估的结果相近,均优于Landsat 8卫星影像,其中GF-1卫星影像具有较高的应用价值。     

多源卫星测高数据监测拉昂错1992年—2020年水位变化

青藏高原湖泊水位是反映生态环境变化的重要指标,为了使用多源卫星测高数据构建高精度、长时序的湖泊水位时间序列,本文提出了一种基于大气路径延迟校正、波形重定、异常值检测、卫星间偏差调整的高精度湖泊水位序列构建策略.以拉昂错为研究对象,利用本文方法对TOPEX/Poseidon、Jason-1/2/3高度计数据进行处理,构建...     

卫星测高数据监测青海湖水位变化

为了验证Cryosat-2/SIRAL数据监测湖泊水位的能力,提高其提取湖泊水位变化的精度,以青海湖为研究对象,利用主波峰重心偏移法、主波峰阈值法、主波峰5-β参数法、传统重心偏移法、传统阈值法和传统5-β参数法6种算法对Cryosat-2/SIRAL LRM 1级数据进行波形重跟踪,提取青海湖2010—2015年湖泊水位,对比不同算法获取水位的精度,并结合Envisat/RA-2 GDR数据,延长水位变化时间序列,获得青海湖2002年—2015年的水位变化信息。结果表明,主波峰5-β参数法提取湖泊水位的精度最好,均方根误差为0.093 m;对于GDR产品中LRM模式的3种数据,基于Refined OCOG算法的数据更适合湖泊水位的提取;青海湖2002年—2015年水位整体上涨,水位平均变化趋势为0.112 m/年,年内水位变化呈现明显的季节性。     

青藏高原高寒草地植被覆盖度变化及其环境影响因子研究

青藏高原作为长江、黄河、雅鲁藏布江和恒河等河流的发源地与水源供给地,对中国及周边国家和地区的经济发展、生态平衡有着重要的社会、经济和生态意义。青藏高原在过去几十年里经历了显著的气候变暖,且增温幅度明显高于同纬度其他地区。气候变暖必然导致该地区的多年冻土与生态系统发生显著变化,进而对当地的生态环境、水文过程产生较大影响。为了更深入地认识青藏高原高寒草地的变化过程及其环境影响因子,本研究以野外实测数据、遥感数据、冻土分布数据、土壤水热以及气温降水资料为基础,分析了青藏高原高寒草地植被覆盖度变化的空间分布特征,并进一步探讨了环境因子在其变化过程中的作用,绘制了青藏高原高寒草地植被生长限制因子的空间分布图。     

近30年云贵高原水蚀荒漠化遥感监测及影响因子时空分异规律

云贵高原属于典型季节性干旱生态脆弱区,其中因流水造成的水蚀荒漠化已成为限制该区域持续发展的重大生态环境问题之一。本文采用长时间序列Landsat卫星数据监测云贵高原核心区云贵两省近30年水蚀荒漠化的现状与时空变化,并分析该区域荒漠化关键影响因子的时空分异规律,提出一种多指标规则分类算法用于云贵高原水蚀荒漠化遥感监测,并选用植被面积、GDP及降水3个关键影响因子,采用地理加权回归模型,分析该区域水蚀荒漠化影响因子的空间分异规律。试验结果表明：①云贵高原荒漠化的主要分布区为滇桂黔区、川滇交界地区、滇西边境区及蒙自地区。②近30年研究区水蚀荒漠化变化趋势可分为1989—2010年、2010—2013年及2013—2016年3个阶段,1989—2010年该区域的荒漠化呈现波动增长状态;2010—2013年荒漠化面积快速扩展;2013—2016年荒漠化快速扩展的趋势得到了有效遏制。③3个关键影响因子与水蚀荒漠化关系呈现数值大小不同、正负效应和因子组合效应的空间分布差异,局部地区的经济发展和气候变化加剧了其水蚀荒漠化。本文研究成果将为云贵高原水蚀荒漠化的精细化防控和治理提供一定的理论依据和技术支撑。     

太湖地区HJ-1卫星CCD数据反演气溶胶及大气校正

针对HJ-1卫星CCD数据,利用改进的暗像元法反演气溶胶光学厚度(AOD),再利用反演的AOD对其进行大气校正。将反演的气溶胶与地基太阳光度计数据进行对比验证,发现当反演的AOD值大于0.2时,反演值与地基观测值的相关系数为0.964,符合MODIS业务化反演AOD的精度要求。再将反演得到的气溶胶带入6S辐射传输模型中,对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正实验。结果表明,该方法能有效提高HJ-1卫星CCD数据大气校正的精度,更好地复原地物的真实光谱信息。     

青藏高原地壳运动与应变的GPS监测研究

全球定位系统(GPS)观测可提供高精度、大范围和准实时的地壳运动定量数据,使得在短时间内获取大范围地壳运动速度场成为可能,已广泛地用于监测现今地壳运动.该文利用1993~2002年间5期GPS观测资料采用自洽统一参考框架方法分析研究了青藏高原地区的现今地壳运动,获得了GPS速度场和应变场,结果及其精度较以前有所改善,尤其在垂直速度和喀喇昆仑-嘉黎以南地区应变参数较以前结果有较大不同.通过分析与比较得出:目前喜玛拉雅块体以N37.1±0.7°E的挤压为主,达到了-98.5±4.2×10-9/a,同时兼有的N127.1±0.7°E方向拉张,达到了26.7±2.8×10-9/a,最大剪应变62.6±2.6×10-9/a,面应变-78.1±5.1×10-9/a,这与前期的研究成果有着较大的不同;西藏块体N39.0±2.0°E挤压为主,达到了-20.3±1.2×10-9/a,同时兼有N129.0±2.0°E的拉张,达到了10.8±1.6×10-9/a,最大剪应变15.6±1.0×10-9/a,面应变-9.5±2.2×10-9/a;总体而言,喜马拉雅块体到西藏块体的主压应变率和拉张应变率变小;青藏高原现今东西向拉张主要体现在西藏块体中部;此外,GPS结果显示青藏高原每年以3~5 mm的速率处于隆升中,这一结果与前期GPS成果相差约2~3 mm.     

高分一号山地冰川运动速度提取与分析

近年来国产遥感卫星数据增多,但在山地冰川运动速度监测研究中,国产卫星遥感数据的使用却很少.基于此现状,本研究利用"高分一号"卫星数据(GF-1)对藏东南雅弄冰川运动速度进行了提取.通过与同分辨率、同时段的Landsat8数据进行对比,以及利用非冰川稳定区域的残余位移和冰川主冰流线剖面运动速度两方面,评估了 GF-1数据...     

红柳江区域陆地水储量变化及其驱动因素分析EI北大核心CSCD

本文利用CSR-RL06和Tongji-Grace2018时变重力场模型反演了2003年1月—2016年12月红柳江区域陆地水储量变化,并联合降水、蒸散、径流和人类活动耗水等多源数据建立了区域水量平衡方程,定量评估了该区域陆地水储量变化的主要驱动因素。结果表明:①考虑人类活动耗水为区域陆地水储量输出项时,由水量平衡方程闭合差计算的均方根误差降低了39%。②气象水文因素贡献率仅于2009、2011和2016年为负,其均值为-22.5%,其余年份正贡献率均值为47.7%;人类活动耗水贡献率始终为负,其均值为-34.8%。③龙滩水库蓄水变化与该区域陆地水储量变化相关系数为0.66,均存在一年和两年主周期信号。