大范围洪涝灾害影响下的交通网受损快速评估

2021年7月,中国河南省遭遇极端强降雨天气,出现大范围洪涝灾害,河南省内各级交通网受到严重影响。为了快速、准确地获取极端气候条件下自然灾害对大范围交通网造成的损坏和运行影响情况,对哨兵1号、高分三号卫星遥感影像、欧洲中期天气预报中心的降雨和水汽数据、地质灾害调查数据等多源数据进行分析与融合,提出了大范围洪涝灾害影响下的交通网受损快速评估技术体系框架,解析了此轮河南暴雨引发的洪涝灾害发展过程,并评估了洪涝灾害对交通道路网危害及后续次生灾害的风险,利用空间可达性模型对路网受损后的连通性水平进行了评估。结果显示：此次洪涝灾害具有累计降雨量极大、高度集中且降水范围广的特点,河南省郑州市及周边地区的洪涝受灾面积约3 800 km²;三门峡市、登封市山区次生滑坡灾害发生可能性极高;公路交通网受洪涝灾害影响的道路总里程约为1 300.46 km;郑州等五市的公路网连通性下降了21.27%左右。其中,高速公路、国道、省道的连通性分别下降了34.22%、13.78%和14.86%。     

基于GPS双频信号增强的雪水当量估计

雪水当量是重要的积雪参数之一,对气候变化预测与水资源管理等有重要意义。GPS干涉反射技术(GPS-IR)是一种十分有效的积雪深度监测技术,结合积雪密度估计模型可实现雪水当量的估计。基于此,提出了一种GPS-IR双频积雪参数反演增强方法。首先,利用美国板块边界观测(PBO)AB33测站2016年水文年与P019测站2020年水文年的L1和L2C信号信噪比数据,通过GPS-IR技术获取了两个测站的双频反射高度,建立了双频反射高度的线性关系模型,并通过该模型填补了L2C信号反射高度缺测数据,进而获取双频增强积雪深度时间序列,然后通过积雪密度估计模型转换得到雪水当量日估计值,最后采用SNOTEL测站实测积雪参数进行检验。结果表明：基于L2C信号的积雪深度反演精度要优于L1信号,基于增强方法的积雪深度反演精度介于L1信号和L2C信号之间;基于增强方法的雪水当量反演精度与L2C信号基本相当,且均优于L1信号;增强方法在AB33测站与P019测站分别有效填补了基于L2C信号的积雪深度/雪水当量时间序列25.8%与13.7%的空缺数据。本文提出的增强方法充分利用了GPS双频信号数据资源,可获取高连续性...     

基于星载GNSS-R获取川藏交通廊道沿线地表土壤湿度

地表土壤湿度影响着陆-气能量交换和水循环,是泥石流、冻土冻融等灾害的重要因子,获取川藏交通廊道沿线地区土壤湿度有助于研究铁路沿线气候变化和冰冻圈灾害风险.基于CYGNSS(cyclone global navigation satellite system)星载GNSS-R(global navigation satellite system reflectometry)信号,结合土地覆盖分类、归一化差分植被指数NDVI(normalized differential vegetation index)和粗糙度等地表土壤湿度影响因子,利用人工神经网络方法建立了地表土壤湿度多参数反演模型,生成了2018—2019年连续两年的川藏交通廊道沿线地区36 km空间分辨率的地表土壤湿度日产品.经土壤水分主被动探测卫星数据检验,生成的地表土壤湿度相关系数R为0.8,均方根误差RMSE(root mean square error)为0.032 cm3/cm3,偏差Bias为0.014 cm3/cm3,可为川藏交通廊道沿线气候变化和地表灾害研究提供高连续性和可靠性的数据.      

利用非气象参数对流层延迟估计模型加速PPP收敛

基于非气象参数的对流层延迟估计建模的研究日趋成熟,其应用范围也不断拓宽。主要研究了其在精密单点定位中的应用,从定位精度和收敛时间两个方面分析了其应用效果。经过实验验证,在应用了非气象参数估计模型以后,定位的收敛时间得到显著改善,加快了约23%,同时其对定位精度的影响不显著。     

湿延迟与可降水量转换系数的全球经验模型

利用2005~2011年的全球大地测量观测系统(global geodetic observing system,GGOS)Atmosphere提供的2.5°×2°(经度×纬度)的天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)格网数据和欧洲中尺度天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)提供的2.5°×2°可降水量(precipitable water vapor,PWV)格网数据,在全球范围内计算得到各格网点的地基GPS水汽反演关键参数Π^-1的时间序列,分析了其时空分布特征,建立了一种转换系数Π的全球经验模型。该模型无需站点气象数据,仅与站点经纬度、年积日和海拔相关。利用未参与建模的2012年的GGOS Atmosphere和ECMWF格网数据、2012年661个无线电探空站的探空资料对模型进行精度检验。结果显示,采用格网数据检验,其偏差的平均值(Bias)为-0.179 mm,均方根误差(root mean square error,RMS)的平均值为1.806 mm;采用无线电探空资料进行检验,其Bias为0.465 mm, RMS为0.789 mm。结果都表现出了较小的系统性偏差与较高的精度,说明所建立的湿延迟与可降水量转换系数模型在全球范围内具有较高的精度与稳定性。     

利用GPS-IR监测土壤含水量的反演模型

雪水当量的监测对于气候变化的预测、水资源管理、农业生产规划具有重要意义。GPS干涉反射(GPS interferometric reflectometry, GPS-IR)技术是一种十分有效的地表积雪监测技术,基于GPS-IR技术提出了一种雪水当量的快速估计方法。首先基于GPS-IR技术获取美国板块边界观测（plate boundary observatory,PBO）GPS站的雪深时间序列;然后利用美国积雪遥测（SNowTELemetry, SNOTEL）站观测数据构建雪水当量转换模型;最后以北美历史与预测气候数据项目（historical and projected climate data for North America,ClimateNA）的气候预测数据作为参数约束,将GPS日雪深快速转化为雪水当量,并对雪水当量估计与验证过程的影响因素进行评价。实验结果表明,基于GPS-IR技术得到的雪深序列具有良好可靠性,与观测值的相关系数（R²）达到0.98,均方根误差（root mean square error, RMSE）为11.1 cm,偏差（Bias）为-3.7 cm;快速转化模型对雪水当量估计具有较高精度（R²=0.98,RMSE=4.2 cm,Bias=-2.5 cm）与稳定性;转化模型时空稳定性较高,残差集中在5 cm内;气候预测数据的引入、积雪分布差异对雪水当量估计与验证影响较小。所提方法在积雪监测设备缺乏区域可实现雪水当量快速估计,同时也为现有积雪观测网络增强、积雪产品改善等研究提供参考。     

2022年汤加火山喷发的综合遥感快速解译分析

2022年1月14日—15日南太平洋汤加Hunga Tonga-Hunga Ha'apai(HTHH)海底火山发生剧烈喷发并造成海啸,引起了国际广泛关注.对此次"千年一遇"的汤加HTHH火山喷发事件进行应急响应,首先综合利用国内外多时相卫星光学影像、雷达影像、全球导航卫星系统(global navigation sat...     

多源地表温度估算近地表气温的精度对比

气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。     

高斯函数在香港地区对流层层析实验中的应用

将GPS信号的斜路径湿延迟当作层析的观测量能够有效获取对流层的三维水汽场。由于射线分布的不均匀和观测网地形的扁平,观测方程是不适定的,因此需要添加一些约束条件来确定唯一解。由于水汽在垂直方向变化很快,合理的垂直约束在获取准确的水汽场上起着重要作用。研究了香港地区湿折射率的垂直分布特征,发现高斯函数能很好地表达湿折射率与高度的关系,利用高斯函数建立约束方程获得的层析解能很好地与探空数据和欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）数据吻合。相对于指数约束所得结果,层析湿折射率的标准差在整个对流层减小了3.8 mm/km,在低对流层减小了4.7 mm/km。实验也表明,利用其他气象数据,如无线电探空数据,作为湿折射率的先验信息,也可以得到较好的层析解。     

重特大自然灾害综合评估

2021年7月,中国河南省遭遇极端强降雨天气,出现大范围洪涝灾害,河南省内各级交通网受到严重影响。为了快速、准确地获取极端气候条件下自然灾害对大范围交通网造成的损坏和运行影响情况,对哨兵1号、高分三号卫星遥感影像、欧洲中期天气预报中心的降雨和水汽数据、地质灾害调查数据等多源数据进行分析与融合,提出了大范围洪涝灾害影响下的交通网受损快速评估技术体系框架,解析了此轮河南暴雨引发的洪涝灾害发展过程,并评估了洪涝灾害对交通道路网危害及后续次生灾害的风险,利用空间可达性模型对路网受损后的连通性水平进行了评估。结果显示：此次洪涝灾害具有累计降雨量极大、高度集中且降水范围广的特点,河南省郑州市及周边地区的洪涝受灾面积约3 800 km²;三门峡市、登封市山区次生滑坡灾害发生可能性极高;公路交通网受洪涝灾害影响的道路总里程约为1 300.46 km;郑州等五市的公路网连通性下降了21.27%左右。其中,高速公路、国道、省道的连通性分别下降了34.22%、13.78%和14.86%。