巴音布鲁克高寒区气象观测分析

本文通过2011-2013年中天山高寒无人区自建的自动气象站获取的稀缺气象资料,客观地揭示了观测区域的气象条件,给出部分气象特征参数变化特征,为中天山高山达坂区气象观测研究工作奠定一定基础,并得出如下结果：（1）迎风坡盛行风向SE、N,SE占35%,N占25%,N向风力集中4级以下,SE明显偏大,3级风比重15%,4级风比重7%,5级风比重4%;6级风比重1%,6级以上的风力几乎为零。背风坡主导风向角度范围在247.5°-337.5°,风力基本在6级以下,6级及以上风力出现概率不足1%。3-5级风占的比重较大。（2）日平均气温≤-10℃日数所占观测总日数的百分比,其值分别为：0.0%（恰西）、44.5%（江不肯达坂）、9.8%（江巴口子）、15.1%（铁力买提达坂）。恰西、江不肯达坂、江巴口子、铁力买提达坂4站日平均相对湿度≥80%的频率分别为5.9%、18.4%、16.1%和22.6%。（3）换算得出恰西、江不肯达坂、江巴口子、铁力买提达坂观测期间10m高度最大瞬时风速与小时平均风速分别为33.8/27.9m/s、41.0/27.3 m/s、25.7/17.7m/s、34.0/17.2 m/s。     

林芝机场地面强风的统计特征及其对飞行安全的影响

为了正确认识青藏高原山地地面风场对民航飞行安全的影响,采用林芝机场地面测风资料,结合中国民航相关飞行安全标准,分析研究了林芝机场跑道强风的统计学特征及其对飞行安全的影响。结果表明,林芝机场跑道上的强顺风与强侧风频繁出现是影响林芝机场航班安全起降的重要因素。在该机场跑道上,3 m·s-1以上强顺风的全年出现频率为19.4%,5 m·s-1以上超强顺风的全年出现频率为4.4%,最大顺风强度为19.7 m·s-1;7 m·s-1以上强侧风的全年出现频率为7.6%,15 m·s-1以上超强侧风的全年出现频率为0.2%,最大侧风强度为22.2 m·s-1。在林芝机场跑道强风日变化中,强顺风与强侧风在下午出现概率和强度最大,逐时出现频率均大于20.0%。在季节变化中,各个季节强顺风与强侧风对飞行均有较显著的影响,除个别月份外,强顺风每个月出现频率大于15.0%,强侧风大于5.0%。另外,林芝机场跑道两端强风危险差别较大,跑道23端的强顺风和强侧风危险远高于跑道05端。     

《高原山地气象研究》欢迎您的来稿

1《高原山地气象研究》欢迎下列来稿1.1科技论文和其他科技稿件:与高原和山地密切相关的天气、气候、气候变化、生态与农业气象、大气物理与大气探测、国内外气象科技发展等方面的科技成果,包括研究论文、技术报告、综述等。1.2其他稿件:国内外气象科学研究与技术开发的重要科技活动与工作动态消息等。     

基于ArcGIS的山地与非山地分类方法体系研究

在GIS空间分析和数理统计分析技术的支持下,以四川省为研究区域,基于ArcGIS平台分析提取出了绝对高程、相对高程、坡度和地面粗糙度这4类因子;然后利用这4类因子参与确立山地特征分类临界值,在此基础上,运用数理统计方法将其归并为两大类,并制定出山地分类标准体系;最后在ArcGIS软件平台下,运用栅格计算器提取出了四川省...     

山地地区高分卫星影像正射纠正

随着国内外对地观测卫星技术的不断进步,山地地区高分卫星影像获取能力大幅提升。针对山地区域高分卫星影像云雾多、成像阴影多、纠正位置精度控制难等问题,该文提出山地区域高分卫星正射纠正生产方案。试验证明,经过大气校正、可视化的地形修复等处理后可解决薄雾去除和影像扭曲变形等问题;同时,GPU并行计算可实现影像快速融合、控制点自动选择等操作,提高生产效率,可为山地区域高分卫星影像快速处理提供参照。     

重庆万州区山地分类定量化研究

文章在GIS技术支持下,基于水文分析模型,通过DEM数据,结合山地综合分类模型,以重庆市万州区为例,对山地进行定量化分类研究,结果表明:以负地形洼地贡献区域作为山地相对高程的起算面,完全摆脱了人为因素的影响,解决了一直以来难以确定山地相对高度起算范围的难题;以负地形洼地深度作为山地相对高程是正确可行的,且能快速获取山地的相对高程;以山地表面积代替投影面积计算山地率更切合实际.     

实景三维高山地地区DSM自动匹配效果对比分析

为探索研究在高山地地区选择使用数字表面模型（DSM）基础数据的最优方案,推进实景三维中国建设项目（简称“实景三维项目”）顺利进行提供参考依据。本文利用高分七号卫星影像,针对项目DSM自动匹配所常用的吉威公司影像处理系统（CIPS）和天宝影像处理软件（INPHO）两款主要软件,对高山地地区整体匹配效果及高山地中的冰雪、阴影弱纹理区域的匹配效果进行试验。通过对比分析,发现INPHO匹配的整体效果和在冰雪区域的表现更适合本项目实际生产,而在阴影区域二者均有一定的粗差,需要人工交互编辑处理。     

山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

叶面积指数LAI（Leaf Area Index）是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。     

基于 DEM 对喀斯特地貌山地及水系信息的提取--以桂林阳朔县为例

以30 m分辨率的SRTM－DEM数据为基础,通过GIS的空间分析功能,首先对数据进行坡度分析,通过坡度分级法将山地与平原划分,自动提取出山地的信息,再运用碎斑处理结合TM影像对结果进行修正;其次,在ArcGIS的水文分析（ Hydrology）模块下对 DEM进行数字地形分析,提取流域特征。经分析得到了研究区域的山地及河网特征信息,并与实际地形及河流水系大致吻合,改进了传统手工和野外调查为主的提取方法,初步实现了山地、水系信息的自动提取,为研究区域社会经济更好更快地发展具有一定的参考意义。