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Forests are important biomes covering a major part of the vegetation on the Earth, and as such account for seventy percent of the carbon present in living beings. The value of a forest’s above ground biomass (AGB) is considered as an important parameter for the estimation of global carbon content. In the present study, the quad-pol ALOS-PALSAR data was used for the estimation of AGB for the Dudhwa National Park, India. For this purpose, polarimetric decomposition components and an Extended Water Cloud Model (EWCM) were used. The PolSAR data orientation angle shifts were compensated for before the polarimetric decomposition. The scattering components obtained from the polarimetric decomposition were used in the Water Cloud Model (WCM). The WCM was extended for higher order interactions like double bounce scattering. The parameters of the EWCM were retrieved using the field measurements and the decomposition components. Finally, the relationship between the estimated AGB and measured AGB was assessed. The coefficient of determination (R2) and root mean square error (RMSE) were 0.4341 and 119 t/ha respectively. 相似文献
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智慧地质是充分运用新一代信息技术,发现和总结地质演化的时空规律,判断和预测未来发展趋势,集海量专家认知于一体,认识水平可最大程度的符合或逼近地质自然规律,从而使地质成果以智慧的方式服务于人、造福于人。其意义在于以人为本、服务于人,具体内涵表现为实现地质调查监测工作流程的信息化、地质信息资源互联互通的统一化、地质数据分析应用的智能化、地质成果产品服务的精准化。北京市通过不断创新城市地质工作发展理念、搭建由感知到服务的全流程信息化基础,已经基本具备智慧地质的雏形。智慧地质的建设是一个循序渐进的过程,科学谋划、做好顶层设计、夯实地质理论基础、做好信息平台基础搭建是智慧地质当前发展的首要任务。 相似文献
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Hani Abdallah Jean-Stéphane Bailly Nicolas Baghdadi Nicolas Lemarquand 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2011,66(6):833-844
Given that water resources are scarce and are strained by competing demands, it has become crucial to develop and improve techniques to observe the temporal and spatial variations in the inland water volume. Due to the lack of data and the heterogeneity of water level stations, remote sensing, and especially altimetry from space, appear as complementary techniques for water level monitoring. In addition to spatial resolution and sampling rates in space or time, one of the most relevant criteria for satellite altimetry on inland water is the accuracy of the elevation data. Here, the accuracy of ICESat LIDAR altimetry product is assessed over the Great Lakes in North America. The accuracy assessment method used in this paper emphasizes on autocorrelation in high temporal frequency ICESat measurements. It also considers uncertainties resulting from both in situ lake level reference data. A probabilistic upscaling process was developed. This process is based on several successive ICESat shots averaged in a spatial transect accounting for autocorrelation between successive shots. The method also applies pre-processing of the ICESat data with saturation correction of ICESat waveforms, spatial filtering to avoid measurement disturbance from the land–water transition effects on waveform saturation and data selection to avoid trends in water elevations across space. Initially this paper analyzes 237 collected ICESat transects, consistent with the available hydrometric ground stations for four of the Great Lakes. By adapting a geostatistical framework, a high frequency autocorrelation between successive shot elevation values was observed and then modeled for 45% of the 237 transects. The modeled autocorrelation was therefore used to estimate water elevations at the transect scale and the resulting uncertainty for the 117 transects without trend. This uncertainty was 8 times greater than the usual computed uncertainty, when no temporal correlation is taken into account. This temporal correlation, corresponding to approximately 11 consecutive ICESat shots, could be linked to low transmitted ICESat GLAS energy and to poor weather conditions. Assuming Gaussian uncertainties for both reference data and ICESat data upscaled at the transect scale, we derived GLAS deviations statistics by averaging the results at station and lake scales. An overall bias of −4.6 cm (underestimation) and an overall standard deviation of 11.6 cm were computed for all lakes. Results demonstrated the relevance of taking autocorrelation into account in satellite data uncertainty assesment. 相似文献
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云凝结核(CCN)对云和降水的影响除与其物理化学性质密切相关外,还受到气象条件的影响,但此类研究较少。文中基于WRF中尺度数值模式,引入了表征大气层流速、层结稳定度和地形关系的湿弗罗德(Fw)数,研究揭示了CCN浓度的变化对不同Fw下形成的地形云和降水的影响。研究表明,当Fw≤1,接近临界流时,地形阻挡起主要作用,地形抬升和重力波作用主要发生在迎风坡一侧,主要形成层状云和向上游传播的浅对流波状云,降水主要发生在靠近山顶的迎风坡一侧。在此种情况下,CCN浓度升高对地形云和降水影响较小,当CCN浓度由100 cm~(-3)增至1000 cm~(-3)时,云滴含水量增大,但雨水含量减小,说明云粒子向降水粒子的转化效率降低,CCN浓度升高抑制了暖雨过程。但在云发展后期,云滴被上升气流带至高层形成过冷云滴,与雪粒子发生碰并形成霰粒子,使冰相物理过程有所增强。CCN浓度升高可导致20 h累积降水量减少10—15 mm,约减小7%—8%;当Fw1时,CCN浓度升高会导致20 h地形云累积降水量减小超过50%,最大达到96%,导致地形云几乎不产生降水,而且降水量峰值位置向山顶后移动5—10 km。研究表明,降水显著减小的原因不仅与CCN浓度升高有关,过山气流产生的背风坡焚风效应也起了非常重要的作用。由于CCN浓度升高形成了大量云滴粒子,使雨滴形成效率显著降低,不能形成降雨的大量云滴被强过山气流快速带至下游背风坡区,由于背风坡下坡气流的绝热加热形成的焚风效应很显著,导致云滴和雨滴快速蒸发,使降水显著减小。这一结果可以解释在落基山脉、以色列及中国华山发现的地形降水减小30%—50%的现象,说明气象环境条件在气溶胶影响降水中起重要作用,污染气溶胶与背风坡焚风效应产生的叠加效应可造成地形云降水显著减小。 相似文献
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“碧利斯”(0604)暴雨过程不同类型降水云微物理特征分析 总被引:2,自引:3,他引:2
本文利用"碧利斯"(0604)暴雨增幅过程高分辨率的数值模拟资料, 将降水分成对流降水和层云降水, 对比分析了不同类型降水云微物理特征和过程的差异, 探讨了不同类型降水对暴雨增幅的贡献, 结果指出:(1)暴雨增幅前, 降水基本为层云降水, 对流降水只存在于零星的几个小区域, 暴雨增幅发生时段, 对流降水所占比例较暴雨增幅前有显著增加, 平均降水强度达层云降水强度的3倍多。(2)暴雨增幅时段, 云系发展更加旺盛, 云中各种水凝物含量较增幅前明显增加, 其中, 对流和层云降水区云中水凝物含量均有一定程度增长, 但对流降水区增加更显著;而无论增幅前还是增幅时段, 对流降水区云中水凝物含量均要明显大于层云降水区, 并且两者的这种差异随着地面降水强度的增强而增大。(3)暴雨增幅前后, 对流降水区雨滴的两个主要来源最终均可以追踪到云水, 通过云水与大的液相粒子(雨滴)和大的固相粒子(雪)之间、以及大的固相粒子(雪和霰)之间的相互作用和转化, 造成雨滴增长, 并最终形成地面降水, 而层云降水区中与雨滴形成相关的上述主要云微物理过程明显变弱, 但层云降水区中暴雨增幅时段的上述过程又要强于增幅前, 说明层云降水对暴雨增幅也有一定贡献。 相似文献
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区域气候模式中云量参数化方案的研究 总被引:5,自引:1,他引:5
首先统计并分析了模式区域内夏季平均的云量分布状况,然后在一有限区域模式中,引进了云-辐射计算模式。比较了3种不同的云量参数化方案,最后提出了一种考虑了大气相对湿度、垂直运动速度的本模式的云量参数化方案,并简要介绍了模式引入不同方案后的模拟结果。模拟结果表明,本模式的方案模拟的云量分布及气候要素场都与实况最接近,说明这一机制反映了云在气候系统中的反馈作用。不同的区域模式宜用不同的云量参数化方案。云量 相似文献