利用MODIS数据反演沙漠化地区地表温度的简化模式——以陕西北部地区为例

利用MODIS数据可见光波段、近红外波段和中红外波段,获得提取地表温度所需要的2个基本参数:地表比辐射率和大气透过率;然后对热红外波段b31、b32运用劈窗算法提取出陕北地区地表温度;并利用两种不同经验公式参数得出的结果与相应位置气象观测站观测的卫星过境时刻的地表气温进行比较.结果表明,劈窗算法简化模式能获得较准确的地表温度,符合陕北地区的实际地表状况,印证了应用该简化模式可以在大范围内快速实时监测地表温度.     

公里级CMA_MESO模式FSS评分技术研究

本文研究计算CMA_MESO模式预报降水FSS（Fractions Skill Score）评分时,当其水平分辨率与观测降水不一致时,采取两种匹配方式统一分辨率,分析这两种方式得到的FSS评分结果是否有差异。针对3 km分辨率CMA_MESO模式6 h累积降水,选取5 km分辨率的观测降水,分别采取预报降水匹配观测降水分辨率,以及观测降水匹配预报降水分辨率两种方式,选择4种邻域尺度：5、25、51和105 km;4种降水阈值：0.1、4、13和25 mm,得到两组不同预报时效的FSS评分。通过分析发现：两组FSS评分结果没有显著差异。研究结果表明,当CMA_MESO模式预报降水水平分辨率与观测降水不一致时,可以将预报降水匹配到观测降水格点场,也可以将观测降水匹配到预报降水格点场,两种匹配方式对FSS评分结果没有影响。     

中国南方中三叠世地层及沉积古地理分异

中三叠世是中国南方沉积盆地从海相沉积向陆相沉积转变的重要时期, 因此阐明该期的地层结构和沉积古地理分异对于揭示该区域构造和地质发展历史是相当重要的。本文将中国南方划分为四个沉积区 :东南沉积区、下扬子沉积区、上扬子沉积区及右江沉积区。同时对各沉积区序列、岩相生物群的分布和分异进行了总结。从而认为当时东南沉积区与下扬子沉积区是一个直接关联的沉积古地理整体, 而上扬子沉积区与右江沉积区为另个沉积古地理整体。前者在中三叠世时是一个南东高, 北西低的向北西方向倾斜的陆缘海沉积盆地, 从安尼期至拉丁期, 沉积相带不断向北西方向迁移, 并在安尼期与拉丁期之交完成从海向陆的转变。     

利用3S技术综合研究新疆塔里木河流域中下游11年生态环境变化与成因

介绍了综合运用RS、GIS和GPS（3S）技术对新疆塔里木河流域中下游土地覆盖与土地利用、植被指数、人口经济等主要生态环境要素的遥感时序信息提取、GIS数据分析和GPS野外定点检测。总结出塔里木河流域中下游地区从1990-2000年的11年间农业用地面积增加了505.433km^2，整个自然/半自然植被的面积减少了943.089km^2，水体面积增加了80.477km^2，塔河中下游天然植被大面积衰败和死亡，尤其是胡杨林面积锐减，致使沙漠化面积不断扩大。初步提出了生态环境修复和治理建议。通过研究还建立了新疆塔里木河流域中下游3S生态环境动态监测系统。     

基于小波融合的ASTER数据自组织特征映射神经网络分类研究

重点介绍了有自组织功能的两层结构的神经网络Kohonen自组织特征映射, 两层之间各神经元实现全连接并且在竞争层各神经元之间还存在侧连接, 实现了有效的竞争和抑制, 提高了自适应的学习能力, 因此成为国际遥感数据分类的研究热点. ASTER卫星数据是新型遥感数据, 包括3个15 m分辨率波段和3个30 m分辨率的短波红外波段. 选择天津大港ASTER数据作为方法实验数据, 首先对数据进行了小波融合, 然后进行了土地覆盖类型的神经网络分类研究. 研究结果与相同训练点的最大似然监督分类比较, 总体提高分类精度7%, 特别对城镇分类精度提高近一倍.     

基于ERDAS IMAGING软件的TM影像几何精校正方法初探--以塔里木河流域为例

遥感图像的几何精校正一直是人们所关注的问题。本文初步探讨了利用ERDAS IMAGING软件对塔里木河流域TM影像进行几何精校正的方法,ERDAS IMAGING软件进行几何精校正具有操作简便、实用性强、速度快、几何精度高等特点。几何精校正为TM影像的进一步处理提供了技术准备。     

基于大尺度模式产品的误差订正与统计降尺度气象要素预报技术

应用自适应卡尔曼滤波方法,对大尺度模式要素预报进行误差订正和降尺度精细化气象要素预报。并通过对订正系数科学选取的研究,改进了滤波方法的应用效果。通过对大尺度模式系统进行误差订正,改善了大尺度模式预报的准确率,提高了模式要素,如2 m温度、10 m风等预报的精度,并基于改善了的大尺度模式预报场和高分辨率观测场,生成降尺度函数,得到高精度的气象要素预报产品,为精细化气象要素预报服务提供了有效的方法。