基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

拉萨地区土地利用动态分析(英文)

Land use change is the result of the interplay between socioeconomic, institutional and environmental factors, and has important impacts on the functioning of socioeconomic and environmental systems with important tradeoffs for sustainability, food security, biodiversity and the vulnerability of people and ecosystems to global change impacts. Based on the results of the First Land Use Survey in Tibet Autonomous Region carried out in the late 1980s, land use map of Lhasa area in 1990 was compiled for the main agricultural area in Lhasa valley using aerial photos obtained in April, May and October 1991 and Landsat imagery in the late 1980s and 1991 as remotely sensed data sources. Using these remotely sensed data, the land use status of Lhasa area in 1991, 1992, 1993, 1995, 1999 and 2000 were mapped through updating annual changes of cultivated land, artificial forest, grass planting, grassland restoration, and residential area and so on. Land use map for Lhasa area in 2007 was made using ALOS AVNIR-2 composite images acquired on October 24 and December 26, 2007 through updating changes of main land use types. According to land use status of Lhasa area in 1990, 1995, 2000 and 2007, the spatial and temporal land use dynamics in Lhasa area from 1990 to 2007 are further analyzed using GIS spatial models in this paper.     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

利用多波段分光仪观测生物有效UV辐射、臭氧总量和云的影响

该文介绍了一种利用紫外分光仪进行辐照度观测获取生物有效UV辐射、臭氧总量和云的光学厚度的方法。这些量是观测的辐照度与辐射传输计算相结合后测定的。该方法被用于具有 4个中心波长为 30 5、32 0、340和 380nm ,宽度为 10nm的 4波段分光仪。将这种仪器与高精度分光光度计在美国圣迭戈不同天气条件下进行了为期 1周的对比观测。当太阳天顶角 (SZA) <80°时 ,CIE 权重UV辐射剂量率的相对误差为 1.4± 3.2 %。晴天条件下 ,当SZA <80°时 ,相对误差为 0 .6± 1.5%。该仪器观测的辐照度推算的臭氧总量对云并不敏感。这种仪器还与Dobson和Brewer仪器在挪威奥斯陆进行了一年多的对比观测。整个观测期间 (包括有云的情况 )获得的臭氧总量相对误差为 0 .3± 2 .9%。当晴天和SZA <6 0°时 ,标准差减小到 1.9%。将仪器观测中所获得的臭氧总量和云的光学厚度输入到辐射传输模式 ,可以计算从 2 90～ 4 0 0nm分辨率为 1nm的整个光谱。这样计算的光谱与同时用高精度分光光度计观测的光谱在晴天及有云的条件下非常一致 ,所以 ,这种光谱可以用于测定任何作用光谱的辐射剂量率。而计算这种光谱只需要一个UV B通道和一个UV A通道     

NOAA RFE 2.0在西藏高原的验证

随着卫星探测技术的不断提高和资料处理方法的不断改进,出现了许多卫星遥感降水估算产品。每种产品都有优点及不足,且卫星间接式降水估算方法的精度也有限,但对地形复杂常规气象站台站稀少且分布极不均匀的大面积地区如西藏高原来说,卫星遥感不失为估算区域降水的有效方法之一。鉴于卫星遥感降水估算精度的局限性,每种产品需要利用地面观测数据来定量化降水估算误差,分析和评价这些资料的可用性。利用NOAA气候预测中心(CPC)研发的RFE 2.0降水估算产品,从西藏高原东南部到西北部不同气候区选取11个典型气象站2005—2006年6—9月的日降水量观测资料,验证了RFE 2.0降水估算产品在西藏高原的应用效果。结果表明,西藏高原的主要气候区RFE 2.0估算值与地面观测值之间的相关系数在0.45～0.86,平均为0.74;RFE 2.0估算的正确率POD (Probability Of Detection)一般大于73%,而空报率FAR(False Alarm Rate)为2%～12%;仅在喜马拉雅南麓地区估算精度相对较差。      

西藏高原典型草地地上生物量遥感估算

准确估算草地地上生物量对合理规划区域畜牧业、评估草地植被的生态效益有重要意义.利用每月两次的野外调查资料和对应的MODIS植被指数,以GIS空间数据处理技术和多元统计分析方法等为手段,建立了西藏高寒草甸、高寒草原和温性草原3个典型草地类型的地上生物量遥感估算模型和方法.结果表明:MODIS植被指数更适合于高寒草甸和高寒草原的地上生物量估算,对于高寒草甸,最佳估算模型是基于归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)的三次多项式,其相关系数为0.82;对高寒草原,则是基于增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)的三次多项式,相关系数达0.83;由于温性草原存在很强的空间异质性,估算效果较其他2个草地类型差.MODIS植被指数对草地生长期鲜草生物量的估算和模拟效果要优于总地上生物量.在生长期,高寒草甸和高寒草原的鲜草生物量与植被指数之间的相关系数都大于0.8,最高达0.92;对温性草原,两者的相关系数也均大于0.67,其中,NDVI是高寒草甸和温性草原鲜草生物量估算的最佳植被指数,对高寒草原则是EVI.对同一草地类型,由于地上生物量差异较小,使得相比其他模型,线性或多项式回归模型更适合于西藏高原草地地上生物量的估算.     

SR-50A超声雪深仪在西藏高原的适用性研究北大核心CSCD

为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。     

SR-50A超声雪深仪在西藏高原的适用性研究

为满足应急气象服务需求,2013 2014年在西藏自治区强降雪和雪灾易发及重点积雪区域气象站安装了4套SR-50A超声波雪深观测系统,首次实现了西藏高原雪深自动观测和数据实时传输。利用12:30加密和08:00(北京时)常规人工雪深观测数据对4个站SR-50A雪深观测数据进行了评估和对比分析。结果表明:(1)SR-50A与人工观测的平均雪深偏差范围在±2 cm之内。雪深越大,平均均方根误差越小,观测精度越高。SR-50A传感器更为适合雪深较大地区的积雪监测。(2)SR-50A对西藏高原的雪深具有较好的监测能力,与人工观测雪深具有较好的一致性,4个观测点的线性相关系数在0.81~0.97,呈现极为显著的线性关系。(3)大风、局地太阳光照条件、气温和地表特征等因素通过风吹雪和融雪引起观测场内积雪分布不均匀,加之仪器是固定点观测,人工观测是观测场内3个点的雪深平均值,这些是SR-50A与人工观测雪深差异较大的主要原因。     

感谢陆培炎总工捐助本刊6万元

本刊顾问编委陆培炎总工，在身患重病，住院治疗期间，仍心系着我国岩土力学与工程的发展与进步，除向《岩土力学》学报捐助人民币陆万元外，还向其它相关学报进行了捐款，令我全体办刊人员深受感动。感谢陆总以及关心、帮助和支持本刊的专家和学者，我们一定不辜负您们的关心、支持和厚受，并将尽心尽力地搞好学报的工作，为推动本学科的发展贡献自已的一份力量。 衷心地祝愿陆总身体早日康复！2001年元月感谢陆培炎总工捐助本刊6万元$《岩土力学》编辑部     

科威特油井大火和菲律宾及日本火山爆发对气候影响的敏感性试验

用全球大气环流模式耦合全球混合层海洋与海冰模式研究科威特石油大火和菲律宾及日本火山爆发对大气环流和天气的影响,试验中考虑烟尘在大气辐射平衡过程中的作用。烟尘试验和控制试验均取1991年2月28日初始场,两个试验各计算6个月。试验结果表明,烟尘对烟源当地及邻近地区的气候有明显的影响,对较远地区虽有影响,但一般是较为复杂的关系;本试验没有发现它们对当年的海温异常及中国当年夏季的洪水有直接的影响。