2000～2015年会理县地表覆盖变化监测

以LandSat多时相影像为数据源,采用基于规则的面向对象分类方法,监测会理县2000～ 2015年地表覆盖变化.结合1∶50 000 DEM数据,分析了会理县地表覆盖构成与转移、变化动态度及潜在退耕地情况.监测分析结论能为会理县加强空间管制、促进土地资源集约利用、指导生态文明建设等提供决策信息支撑.     

基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析

利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。     

青藏高原春季地表感热异常对西北地区东部降水变化的影响

利用青藏高原地区代表站点的实测地表热通量数据、JRA-55和NCEP再分析资料以及中国西北地区东部代表站点的降水资料等数据,通过波文比分析、奇异值分析(下称SVD)以及环流场的合成分析等方法,研究了青藏高原地区春季地表加热场异常与同期中国西北地区东部降水变率的关系,结果表明:(1)高原春季波文比值的变化反映出高原地表的非绝热加热中,春季感热加热的贡献较为显著,是高原春季地表加热的主要成分;(2)SVD分析表明,春季高原地表感热的异常与同期中国西北地区东部的降水存在负相关关系,春季高原地表感热增强的年份,中国西北地区东部的春季降水减少;(3)春季地表感热强-弱年的高原周边垂直环流偏差场表明,春季高原地表感热的年际异常增强(减弱)会引起高原周边地区的垂直环流场上升气流的减弱(增强);(4)相对涡度场、位势高度场、风场和水汽通量散度场的合成分析表明,春季高原地表感热偏强的年份,中国西北地区东部对流层高层以正涡度和气流的辐合运动异常为主,中低层以负涡度和辐散下沉运动异常为主,因此中国西北地区东部春季的水汽辐合由低层向高层逐渐减弱,不利于春季降水的发生。     

强度尺度分解方法在气候温度场检验中的应用

本文首次将Casati等提出的强度尺度分解方法应用到气候地表温度场的检验中,探讨此方法用于评估气候模拟场误差的详细空间信息的适用性。以新一代气候系统模式模拟的月平均地表温度为例,传统的统计分析方法（较为常用的是空间相关系数和均方根误差、EOF分析等）不能完全反映模拟场误差的空间信息;强度尺度分解方法可计算不同阈值和空间尺度上的均方误差和模拟技巧,评估对应的模拟能力,定量给出模拟场主要误差的空间信息（误差范围即温度阈值及对应的空间尺度）,例如,亚洲东部地区1月单年及多年平均的模拟场在230 K阈值1600 km模拟技巧非常低。本研究表明强度尺度分解方法适用于气候温度场的检验评估,能定量给出误差的空间信息。     

镇江市酸雨特征及影响因素分析

利用2008年1月至2012年12月镇江市酸雨观测资料,详细分析了镇江市酸雨强度和发生频率的年、季、月变化特征,并对影响酸雨发生的气象因素进行了分析。结果表明:镇江市酸雨年、季、月平均pH值均较低,酸雨强度均较大,春季和秋季是酸雨的高发季节。由降水量、风向、逆温及外来污染源垂直输送等气象要素对镇江市酸雨的影响可知,镇江市强酸雨的发生频率和占总降水量的比例均较高;NE、SE和E这3个风向对镇江地区酸雨的总贡献率超过50.0%;华北、华东、湖南和湖北地区是镇江市酸雨发生的可能外来污染源;低层(925hPa及以下高度)出现逆温时,更易出现酸雨,且逆温层厚度均较深厚;逆温温差的强度与酸雨强度有一定的关系,即温差越大,pH值越低,酸雨强度越大。     

城区地表形变差分TomoSAR监测方法

压缩感知技术(CS)的差分TomoSAR技术解决了中高分辨率SAR数据在城区出现的叠掩问题,实现了城区地表形变信息的重构,但是该方法仅利用了目标的稀疏特性并没有考虑目标的结构特性,对具有这两种特性的目标进行重构时其性能较差。针对这一问题,本文采用联合Khatri-Rao子空间和块压缩感知(KRS-BCS),提出了一种差分SAR层析成像方法。该方法依据目标的结构特性和重构观测矩阵具有的Khatri-Rao积性质,将稀疏结构目标的差分TomoSAR问题转化为Khatri-Rao子空间下的BCS问题,然后对目标进行块稀疏的l1/l2范数最优化求解,最后通过理论分析和仿真试验对分辨能力和重构估计性能进行了定性和定量评价,仿真结果表明本文所采用的KRS-BCS方法不仅保持了高分辨率的优点,而且有效地降低了虚假目标出现的概率,大幅度提高了散射点准确重构概率,切实可行地解决了CS方法的不足。应用实例研究中,利用34景Envisat卫星ASAR时间序列影像对日本千叶县茂原市城区进行地表形变监测,并以一等水准点和实时测量的GPS站点观测数据作为参考形变结果进行验证,试验结果表明采用KRS-BCS方法反演的结果与参考形变结果保持了良好的一致性且形变速率整体偏差也较小,实现了较高精度的城区地表形变估计。     

基于时序InSAR的东营地区地表沉降研究

黄河携带大量泥沙入海,河口三角洲覆盖20~50m厚的沉积层。沉积层的自然压实导致该地区的地表沉降。此外,黄河三角洲油气资源的开发和地下水的开采也加速地表的下陷。InSAR作为一种有效的空间大地测量工具,可以提供几十公里范围内的高精度地表形变场。时序InSAR技术在多幅雷达影像组成的干涉网络基础上,识别永久散射体(PS)等雷达回波信噪比高的像素。与传统的InSAR技术相比,时序InSAR技术削弱雷达影像去相干效应的影响,实现长期的形变序列提取。文中利用两组雷达影像:19幅ERS卫星1992年12月至1996年1月的SAR影像,17幅ENVISAT卫星2003年5月至2008年3月的SAR影像。影像主要覆盖山东省东营市及其周边部分区域。结果显示,东营地区存在每年15mm以上的地表沉陷,该地区的地表沉降与油气开采活动有关。     

利用GRACE分析阿拉斯加地区质量变化

利用GRACE RL05重力场数据反演2003-2012年阿拉斯加地区质量及水储量变化,构建去相关滤波和300km扇形滤波的组合滤波方式。结果显示,在研究期间内,阿拉斯加地区质量以-30.5Gt/yr的速度减小,其加速度为10.1Gt/yr~2,对海平面上升的贡献率为0.08mm/yr。地表质量减小主要在2003-2005年,约为-91.7Gt/yr,2010年5月后呈现上升的趋势,其速度约为20.1Gt/yr。陆地水储量变化趋势与总质量变化一致,十年间,陆地水的变化速度由2003-2005年的-66.7Gt/yr到2010.5-2012年的26.9Gt/yr,2006-2010.4间趋于稳定,研究期间内,陆地水储量的变化速度及加速度分别为-7.5Gt/yr,9.8Gt/yr2,对海平面上升的贡献率为0.02mm/yr。阿拉斯加地区总质量和水储量变化受周年变化影响较强,其周年振幅分别为43.6mm、29.7mm,并且在每年的3月和2月周年振幅分别达到最大值。     

太原市地表热环境时空格局分析

针对鲜有资源型城市的地表热环境研究这一情况,该文基于Landsat8遥感数据,反演了太原市在2013—2015年间共3期的地表温度。提出一个考虑空间格局结构的城市热岛效应指数,在3期数据中,太原市区整体热岛效应指数分别为9.1%、9.8%和8.9%;同时,根据城市功能和路网结构将太原市区划分为6个分区,从分区级层面量化分析了地表热环境的时空分异特征规律,结果表明,太原市区地表温度整体呈现空间分散化特征,不同分区也呈现出不同的时空格局演变过程;最后,选取40个地表温度实测样本点验证反演精度,最大误差绝对值为1.1℃,最小误差绝对值为0.2℃,均方根误差为0.7℃。     

Landsat 8热红外数据定标参数的变化及其对地表温度反演的影响

Landsat系列卫星上的TIRS热红外传感器数据已被大量应用,针对TIRS数据的地表温度反演也相继开发出一些算法,并有一些研究对TIRS数据的定标及其地表温度反演算法的精度进行了对比。本文主要就TIRS热红外传感器定标参数的变化,结合这些定标参数变化的时间点对有关地表温度反演算法的适用性和有效性进行分析,特别是对劈窗算法是否适合当前的TIRS数据进行了讨论,以使用户能够对Landsat 8 TIRS热红外数据的正确使用有进一步的认识。总的看来,由于视域外杂散光的影响,TIRS数据的定标精度仍达不到设计目标,TIRS第11波段的不确定性仍成倍大于TIRS 10波段。因此,在Landsat团队未彻底解决这一问题之前,同时用TIRS第10、第11这两个差距较大的波段构成的劈窗算法来反演地表温度,其精度存在较大的不确定性,US6-S团队仍在致力于改进第11波段的精度,改进后的波段可以用劈窗策法。目前应以TIRS第10单波段的方式来反演地表温度为宜。