高亚洲地区冰湖遥感研究进展与展望

高亚洲是全球冰湖分布最为集中的地区之一,利用遥感技术开展该区域的冰湖研究对于全球变化分析与自然灾害评估具有重要意义.参考国内外大量研究文献与报告,全面回顾了高亚洲冰湖信息遥感提取数据源、信息提取方法的发展历程,并进一步围绕冰湖时空变化格局及其对全球变化的响应等方面,详细分析了目前国内外针对高亚洲冰湖相关研究的进展及主要...     

基于MODIS与AMSR-E数据的中国6大牧区草原积雪遥感监测研究

内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃和四川的草原区这6大牧区是中国重要的畜牧业生产基地,也是雪灾频发的区域,及时、准确地获取6大牧区雪情时空特征对于防灾减灾,指导畜牧业生产有着重要的现实意义。光学遥感与微波遥感各具优缺点,综合运用MODIS和AMSR-E数据构建草原积雪遥感监测模型,以日为监测单元,以旬为多日合成时段,对中国6大牧区在2008年10月上旬至2009年3月下旬间的草原积雪覆盖范围进行监测,并对监测结果进行检验,以此说明MODIS与AMSR-E数据在雪灾监测方面协同监测的可行性,为其他雪盖遥感监测研究提供参考。     

多源遥感数据协同的我国草原积雪范围全天候实时监测

草原积雪信息的获取对于确定草原雪灾的影响范围与灾情等级等具有重要意义。基于光学遥感与微波遥感应用于草原积雪监测的各自优缺点,提出了将光学MODIS数据与被动微波AMSR-E数据有效协同进行我国草原积雪实时监测的业务流程,阐述了相关算法和实现步骤;进而结合农业部要求,对我国雪灾最严重的省区之一——内蒙古草原2007年12月1日至2008年1月20日期间的雪灾状况进行了全天候实时监测,取得了实际监测效果,成功地获取了总计达到51天的连续监测数据,揭示出了监测时段期内蒙古草原积雪发生的时空状况。所提出多源遥感数据在我国草原积雪监测中协同应用算法及其技术路线实现了对草原积雪的全天候实时监测,可应用于我国草原积雪监测的业务化运行,可提升我国雪灾减灾应急基于先进遥感手段的应用水平和监测精度,积极服务于国家雪灾应急减灾的迫切现实需求。     

成都市PM_(2.5)浓度时空变化特征及影响因子分析

近年来,空气质量问题日渐突出,大气污染已严重影响了人们的身体健康和日常生活。为了探究成都市近年来的大气污染状况,分析大气颗粒物浓度的时空变化特征及其控制性因子,本文利用2016年成都市逐小时PM_(2.5)监测数据,分析成都市PM_(2.5)浓度时空变化特征,探索气象因子与城市空间形态因子(建筑错落度)对PM_(2.5)浓度变化的影响。结果表明:(1)成都市PM_(2.5)浓度的日变化特征表现为城市中心具有"单峰单谷"特征,而城市郊区日变化特征不明显。且城市中心PM_(2.5)浓度空间变化特征整体表现为由西北向东南逐渐减小的趋势。(2)从全年来看,成都市PM_(2.5)浓度与气温和风速均呈显著负相关,与海平面气压呈显著正相关,而与相对湿度的相关性不明显。(3)PM_(2.5)浓度日间变化率与城市空间形态因子的相关性较强,建筑错落度越高,PM_(2.5)浓度下降越快。