基于MODIS数据的博斯腾湖流域地表蒸散时空变化

基于2002～2009年期间的MODIS遥感数据和气象观测数据,运用能量平衡法计算博斯腾湖流域的地表蒸散量,蒸散平均绝对误差为12.39 mm,相对误差为14.15%。根据遥感反演结果分析了研究区地表蒸散的时空变化特征及其与降水、气温等气候因子的关系。博斯腾湖流域年地表蒸散表现出西北高东南低的空间分布格局,明显受到土地覆盖类型的影响。蒸散季节变化主要表现为单峰形式,夏季蒸散量占全年总蒸散量的48.10%。降水、气温对于博斯腾湖流域的地表蒸散变化有重要影响,并且在不同季节中两者的贡献度存在很大差异。     

呼伦湖近年水情变化原因分析

流域水量平衡变化机制及其效应的认识是理解湖泊水情变化与制定缓解措施的根本依据.针对2000年后呼伦湖持续水位的急剧下降,并考虑到流域监测资料稀缺的实际情况,借助遥感反演降水和蒸散时空数据序列,利用时空模式分解、趋势分析等方法揭示了流域降水时空变化特征及其引起的蒸散效应.结果表明:流域降水变化主要由空间分布及过程强弱互补...     

NASA TOVAS卫星遥感反演云南降水资料分析

TOVAS3B42RT0.25°×0.25°卫星遥感反演降水再分析资料是NASA于2002年2月开始在INTERNET网上提供的一种时空分辨率较高的卫星遥感降水反演资料。采用CRESSMAN插值法,将2003和2004年5～10月的降水反演资料内插到云南125个气象观测站点上,并与测站的降水实况资料进行对比分析。结果表明,TOVAS3B42RT0.25°×0.25°降水再分析资料能较好反映云南全省性、区域性及单站出现的小雨降水天气过程,反演资料具有较好的参考价值;对云南中雨以上量级的降水过程,也具有不同程度的反演能力。总的特点是:随着降水量级的增大,反演效果逐渐减弱,从反演的效果看,降水多的区域,TOVAS的反演能力强,效果较好。     

基于CBERS-02 IRMSS和MODIS数据的地表温度反演与热环境评价

应用中巴资源卫星热红外遥感数据(CBERS-02 IRMSS)和普适性单通道算法反演福州市的地表温度.反演过程中使用同时相的MODIS数据在像元尺度上获取的大气水汽含量替换标准大气模拟值,参考气候资源评价中人体舒适度指数模型,建立基于地温的热环境评价模型,并对福州城市热环境进行评级.结果表明:中巴资源卫星热红外数据对城市热岛和热环境研究具有重要的应用价值,多源遥感数据的结合可以提高地表温度的反演精度,而基于遥感反演参数的热环境指数评价方法能够较好地描述城市热环境的空间特征.     

太行山区遥感卫星反演降雨产品降尺度研究

高时空分辨率降雨数据的获取对陆地水循环研究至关重要。遥感卫星反演降水产品虽然能有效再现降雨的空间格局,但存在空间分辨率较低的问题。以植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和海拔高度为自变量,通过构建太行山区GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)的时滞地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1 km分辨率GPM降水数据。研究结果表明：利用植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型能够有效地对太行山月尺度GPM降雨数据进行尺度下延,在提高GPM数据空间分辨率的同时保留了原始数据的观测精度。考虑NDVI的时滞性提高了地理加权回归模型的降尺度效果,相对于多元线性回归模型和不考虑NDVI时滞效应的地理加权回归模型,时滞地理加权回归模型的降尺度结果与站点实测数据的确定性系数更高,RMSE更低。冬季降雨与第二年春季植被NDVI的关系较为密切,虽然采用第二年春季的NDVI作为解释变量构建降尺度模型能有效地提高冬季降雨的降尺度效果,但基于植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型更加适用于植被生长季GPM降雨数据的降尺度研究。     

基于环境一号卫星的内陆水体水质多光谱遥感监测

基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究。该研究建立分地区分季节经验模型反演叶绿素a浓度,基于生物光学模型的近红外单波段方法反演悬浮物浓度,以悬浮物浓度间接反演透明度,最终基于叶绿素a和悬浮物获得基于遥感监测的内陆水体营养状态指数。以2009年6月巢湖同步观测试验验证本文的水质参数反演算法,表明叶绿素a浓度反演精度不如悬浮物浓度,两者反演精度符合水环境监测业务需求。     

地貌分带下基于ICESat-2与GF-1的珊瑚礁水深遥感优化反演方法

研究以中国南海西沙群岛华光礁西部剖面为试验区,采用高分一号（GF-1）遥感影像及“冰、云和陆地高程2号”（ICESat-2）星载激光测高数据,基于珊瑚礁地貌分带建模优选策略构建了试验区25 m以浅水深遥感反演模型,并将模型外推应用至西沙群岛有实地调查水深数据的珊瑚礁剖面研究区。建模结果显示,礁坡和深潟湖地貌采用波段比值二项式回归模型,礁坪、浅潟湖和点礁地貌均采用多波段比值回归模型,可以使得地貌单元内基于GF-1影像的水深遥感反演达到最优效果。模型反演水深数据与实地调查水深数据相关系数为0.95;实地调查水深数据与ICESat-2深水区数据综合验证结果显示,模型均方根误差为1.34 m,平均绝对误差为1.08 m,平均相对误差为17.10%。研究表明,本文提出的基于地貌的主被动遥感水深反演模型显著改进了珊瑚礁区中分辨率遥感水深反演模型的精度,可为大范围珊瑚礁区高精度的水深反演提供方法支持。     

基于MODIS的青藏高原湖泊透明度遥感反演

湖泊透明度是湖泊水体性质的一个重要参数,是湖泊浮游生物和进入湖泊的有机和无机颗粒溶解程度的综合反映,对湖泊生态环境研究具有重要的科学及实践意义。遥感影像是获取面积广、时间长的湖泊透明度的重要手段,但由于实测数据缺乏,目前对青藏高原地区湖泊透明度的遥感反演研究相对不足。本文基于青藏高原地区24个湖泊实测透明度SD(Secchi Depth)值和相应的MODIS遥感影像,建立了该地区湖泊水体透明度SD值MODIS遥感反演模型。结果表明：基于MODIS绿色波段B4的单波段幂函数模型在该地区反演效果最好,精度较高(R2=0.91, N=24),并具有较好的稳定性。以当惹雍错为例,选用该模型反演得到湖泊透明度的时间变化序列,发现该湖存在明显的季节波动和较为明显的年际变化。初步分析得出,降水/融水季节的湖泊透明度与湖泊所在流域的降水率具有密切的关系。本文结果表明,利用遥感手段能够有效地开展青藏高原地区湖泊透明度的反演,可为进一步深入研究该地区湖泊透明度及其影响要素奠定基础。     

流域水环境遥感研究进展与思考

卫星遥感作为一种先进的水环境监测技术手段,可以监测现状,掌握现有情况;也可以追溯过去,揭示变化规律;同时还可以结合动力模型,模拟未来。这为人类了解、掌握和管理流域水环境变化发挥不可替代的作用。特别是近10 a已经进入“高分卫星时代”,卫星传感器的空间分辨率越来越高,可观测的参数越来越多,反演和估算精度越来越高。但是,目前还缺乏从流域角度阐述水环境遥感的相关综述文章。论文围绕“流域水环境遥感”研究主题,明确了研究的对象和范围,厘清了基本理论框架,并结合大家关注的问题,包括卫星数据源、水环境模型、富营养化湖泊藻类富集、水生植被退化、水面积变化等方面的研究进展和存在的问题进行了回顾和梳理;并指出在全球变暖和人类活动加剧背景下,未来需要研发专门面向流域水环境的天-空-地立体观测体系和系统框架,开展全流域统筹的水环境遥感监测和模拟,同时加强流域水体碳循环遥感研究。     

基于OLI遥感影像的错戳龙错盐湖水深反演研究

传统的水深测量方法是利用测量船上安装的测深设备和定位设备测出水域各点的水深。用遥感方法进行水深反演,基于OLI遥感影像对错戳龙错盐湖进行水深反演研究,确定OLI4波段是研究错戳龙错盐湖遥感水深反演的最佳波段,建立了此盐湖的水深遥感模型。经过对遥感数据和实测点数据的回归分析,建立了拟合方程。根据拟合方程对水深进行反演,反演结果与实测结果基本一致,从而证明了遥感测水深方法的快速有效性,弥补了传统实测水深方法的不足。     

气溶胶对北京地区云和降水影响的模拟研究

利用中尺度气象模式WRF中一个含有云凝结核CCN活化过程的双参数云微物理方案（NSSL 2-mom+ccn）,研究不同气溶胶导致的初始CCN浓度对云物理和降水过程的影响。完整地模拟了北京市2015年7月16-17日一次典型的从小雨到暴雨连续降水过程,包括降水主要集中的时间段,雨带的西北—东南走向,降水初期普降小雨、后期转变为中到大雨甚至局部地区出现暴雨,24小时最大累积降水量可以达到65 mm,模拟结果与实测符合较好。模拟得到的区域平均累积降水量随着气溶胶的增加而减少,与其他研究根据地面降水与能见度资料统计分析的结论相一致。比较详细地给出了气溶胶对云的微物理结构、水成物时空分布以及微物理过程的转化率的影响。     

吐鲁番盆地人工增水作业区域与作业时机选择

利用吐哈盆地2011-2015年逐时FY-2E静止气象卫星红外云图资料,吐鲁番市1976-2015年5个国家气象站和2013-2015年26个区域气象站降水资料,采用卫星资料反演和统计分析方法,首次定义T_K（地面气温与云顶亮温的差值）来规避地面辐射对卫星接收辐射的影响,分析吐鲁番盆地各级别TBB（-10~-20℃、-20~-30℃、-30~-40℃、-40~-50℃）云的分布状况及其与降水的关系、降水的时空分布特征和变化趋势。结果表明,吐鲁番盆地TBB各级别云覆盖度与海拔高度显著正相关,云量从盆地平原区向山区递增;T_K的月变化同月降水具有较好的正相关性,TK正值时段4~8月与盆地汛期相对应,T_K极大值对应月降水量最大的6月;降水与海拔高度显著正相关,降水先随海拔高度增加而增多,1 400~1 900 m区域是降水量和降水垂直变率最大的区域,之后降水随海拔高度增加而减少;降水高度集中在夏季与秋季,6月降水最多（占3~4成）;降水集中出现在白天,平原地区集中在早晨至中午,山区集中在下午至傍晚。综合分析得出吐鲁番盆地人工增水作业区域、作业月份、作业"时间窗"选择的参考依据,其中最佳作业区域在1 400~1 900 m,最佳作业月份为6月,最佳作业"时间窗"为上午的06~10时与下午的14~18时。     

冰川下垫面对夏季云结构和云水含量的影响——以祁连山区疏勒南山为例

云水含量和云结构参量是天气预报、高山区水循环过程分析的基础.基于2012—2015年夏季CloudSat卫星遥感资料的2B-CLDCLASS、2B-GEOPROF和2B-GEOPROF-LIDAR,结合中国第二次冰川编目数据及气象资料,对祁连山地区疏勒南山冰川区与非冰川区云水含量和云类型特征进行分析.结果 表明:(1)...     

利用空间插值法估算云覆盖像元地表温度的可行性研究

云覆盖是热红外遥感应用和地表温度遥感定量反演的重要障碍。实验选取河北衡水地区Landsat TM影像,借助GIS的空间分析功能,探索运用反距离加权(IDW)和普通克里金插值(OK)方法近似估算3种典型地表类型(水面、城镇、农田)下的云覆盖像元地表温度的可行性。实验结果显示:当云覆盖区域达15 000个像元(约等于13.5km2)时,两种空间插值方法对城镇的云覆盖像元地表温度估算误差都为1.6°C左右,而农田和水面的估算误差在1°C左右(且水面估算误差小于农田),这与3种典型地表类型的地表温度空间异质性密切相关。因此,当Landsat TM图像中有少块云覆盖而发生地表温度值缺失时,利用空间插值法估算云覆盖像元的地表温度是切实可行的。     

基于静止气象卫星观测的降水时间降尺度研究

高分辨率降水时空分布估计对于陆面数值模拟和同化,天气、气候与环境及其相关领域研究具有重要意 义。长时间序列降水分布常使用时间和空间插值技术进行估计。本文提出了一种基于每小时静止卫星云图云分类 信息的累积降水估计时间加权插值方法,它通过利用高时空分辨率静止卫星云图所反映的云的变化,与卫星降水 估计和地面观测降水相结合,以获得时空分布比较合理的地面降水分布。将该方法应用于FY2C 云图和国家卫星 气象中心FY2C 的6 小时降水估计业务产品,得到FY2C 卫星发射(2005 年)以来具有10KM空间分辨率以及1 小 时分辨率的降水数据集,并利用中国区域自动雨量观测资料对该降水估计数据集进行检验和评估,以表明该方法 的合理性。     

基于CERES的宁夏空中云水资源特征及其增雨潜力研究

利用2009-2014年NASA地球观测系统(EOS)云与地球辐射能量系统(CERES)云资料和气象站降水资料,对宁夏北部引黄灌区、中部干旱带及南部山区3个具有不同地形、地貌、气候特征的地区云水资源及增雨潜力特征进行了对比研究。结果表明:宁夏地区大气可降水量在空间分布上呈现从东南向西北方向递减,从季节变化看表现出随夏秋春冬依次递减的特征。在东亚季风和贺兰山地形的共同影响下,全年总云量和低云量在南部山区最大,北部川区最小。云光学厚度与水云粒子半径及冰云等效直径呈显著的负相关关系,其中中部干旱带相关关系最强是开展人工增雨效果最显著的地区。随着全年四季天气气候变化,宁夏人工增雨主要潜力区会逐渐由春季的贺兰山沿山、中部干旱带地区,移动到夏季的银川以南同心以北和固原西南部地区,秋季缩减到海原、西吉一带。     

京津冀夏季强降水下冰云宏微观特征

根据Aqua MODIS 2级云产品和Cloudsat的2级产品资料,结合降水数据和MODIS L1B级辐射率数据,对发生在京津冀地区夏季的三次强降水过程中冰云的宏微观物理量的特征进行分析,并探究这些物理量和降水强度的关系。结果表明：在水平分布中,强降水过程中降水强度高值区内云相为冰云,冰云云顶高度在8~17 km,冰云粒子有效半径、冰云光学厚度、冰水路径分别最高可达60 μm、 150、 5 000 g?m^-2;冰云光学厚度、冰水路径、冰云云顶高度随降水强度增大而增大。在垂直分布中,冰云主要分布在3.5 km以上,发生强降水站点的冰云为深对流云,冰云粒子有效半径、冰水含量、冰云粒子数浓度分别最高可达150 μm、 3 000 mg?m^-3 、 500 L^-1;冰云粒子有效半径高值区存在于云层中下部,且随高度上升而减小,冰云粒子数浓度高值区存在于云层中上部,且随高度上升而增加,冰水含量高值区则存在于云层中部;冰云粒子有效半径、冰水含量、冰云粒子数浓度在9 km以上随降水强度增大而增大。     

天山山区与塔克拉玛干沙漠云水资源的对比分析

采用NASA地球观测系统(EOS)云与地球辐射能量系统(CERES)2002年7月至2004年6月CERES SSF AquaMOD IS Edition 1B云资料,对天山山区和塔克拉玛干沙漠云水资源进行了研究。得到的结果不仅包括云量、云液态水柱含量,还包括云滴尺度,为无人区的人工增水作业和天气气候研究提供了基础数据。与以往的卫星观测云气候全球数据集相比,该资料具有更高的空间分辨率,且其观测仪器和云反演方法得到了进一步改善,因此其结果较以往更可信。研究结果表明,两地区云参量年变化规律不尽相同,在数值上有很大差别。除了动力条件和气候背景以外,这可能与沙尘气溶胶可以影响云的物理特性和生命期有关。由年变化来看,天山山区的月平均总云量为47%~72%,而塔克拉玛干沙漠为12%~50%;天山山区低云的月平均液态水柱含量为56.6~96.0 g/cm2,高云为30.5~59.8 g/cm2。而塔克拉玛干沙漠低云的月平均液态水柱含量为19.4~43.9 g/cm2,高云为9.3~59.0 g/cm2;天山山区的月平均云滴半径低云为12.6~16.0μm,高云为8.6~14.8μm。而塔克拉玛干沙漠地区低云云滴半径8.8~...     

黄河流域降水稳定同位素的云下二次蒸发效应

雨滴从云底降落到地面过程的云下二次蒸发现象会影响雨滴中的同位素比率,明确降水过程中稳定同位素的变化对研究流域水循环具有重要意义。基于全球降水同位素网络（GNIP）、相关文献同位素数据以及气象数据,首先建立局地大气水线（LMWL）定性分析了黄河流域云下二次蒸发与各气象要素间的关系,其次运用改进的Stewart模型定量计算了蒸发剩余比（f）和云底降水与地面降水的D-excess之差（Δd）。结果表明：（1） 黄河流域LMWL方程为：δ²H=7.01δ¹⁸O+1.25（n=293,R²=0.92）,斜率和截距相比GMWL均较小,说明雨滴在下落过程中受到云下二次蒸发的影响。其中0～10 mm的降雨事件对云下二次蒸发影响显著;气温越高,或者水汽压、相对湿度越小,云下二次蒸发越强烈。（2） 季节变化上,从春季到冬季, f和Δd逐渐增大,云下二次蒸发逐渐减小。空间变化上,蒙甘区、蒙中区、晋陕甘区和渭河区的西安,年际间云下二次蒸发变化较大,而青南区、祁连-青海湖区、渭河区的平凉、长武、华山和鲁淮区年际差异较小。（3） 降水中Δd和f之间的线性关系在不同气象要素范围内有不同的数值,由于不同区域各气象条件存在差异,因此在应用经验公式时需考虑研究区的具体气象条件。     

Glaciation of a mixed-phase boundary layer cloud at a coastal arctic site as depicted in continuous lidar measurements

The dynamic seeding and glaciation of a mixed-phase cloud by ice crystals injected from above at Ny Ålesund, Svalbard, Norway is described using continuous lidar measurements and thermodynamic data. Glaciation of this cloud was caused by ice crystal growth and sedimentation due to the preferential differences in saturation vapor pressure over ice versus liquid water and riming. The lidar data suggest that precipitation reached the ground for nearly 4 h as a result. The symbiosis between ice and liquid water hydrometeor presence in the polar troposphere is unique. Thermal perturbations and airmass fluctuations influence microphysical cloud characteristics and radiative balance, which makes the otherwise pristine region sensitive to lower-latitude anthropogenic and biogenic influences and a focal point for observing indirect effects and their influence on climate change. The development of lidar technologies capable of continuous and autonomous measurements is yielding important datasets to study unique atmospheric phenomena.