多源卫星重力场模型精度与频谱分析

针对新一代卫星重力探测技术对地球重力场的频谱贡献问题,该文提出了一种基于GPS/水准数据获取多源卫星重力场模型频谱变化特征的方法。采用GPS/水准外符合检验,有效分析评估了多源卫星重力场模型在中国东、西部地区的精度水平。研究结果表明,以CHAMP、GRACE和GOCE卫星为代表的高-低卫星跟踪卫星、低-低卫星跟踪卫星和卫星重力梯度技术,对地球重力场的频谱贡献分别集中在600km以上的长波和中长波、300km以上的中波、200~350km之间的中短波部分。     

经验加速度补偿对HY-2A卫星精密定轨的影响

针对HY-2A卫星定轨中存在系统误差的问题,该文提出了加入经验加速度补偿系统误差。为了获得HY-2A卫星的高精度轨道,采用星载DORIS距离变率数据探索了经验加速度对定轨精度的影响。探讨了1d、3d和7d作为经验加速度周期的定轨精度差异,分析了3d作为经验加速度周期时在径向、法向和切向3个方向设置经验加速度对定轨精度的不同影响。研究结果表明:HY-2A卫星在径向和切向不存在系统误差,而在法向存在系统误差,因而在法向设置经验加速度进行力学模型补偿能够取得较好的定轨结果;3d作为经验加速度的补偿周期较为合适,不仅能够减少解算参数个数,缩短计算时间,而且径向定轨精度可达到1.00cm,满足HY-2A卫星精密定轨需求。     

Monitoring of water stress in wheat using multispectral indices derived from Landsat-TM

Detection of crop water stress is crucial for efficient irrigation water management. Potential of Satellite data to provide spatial and temporal dynamics of crop growth conditions makes it possible to monitor crop water stress at regional level. This study was conducted in parts of western Uttar Pradesh and Haryana. Multi-temporal Landsat data were used for detecting wheat crop water stress using vegetation indices (VIs), viz. vegetation water stress index (VWSI) and land surface wetness index water stress factor (Ws_LSWI). The estimated water stress from satellite data-based VIs was validated by water stress factor (Ws) derived from flux-tower data. The study observed Ws_LSWI to be better index for water stress detection. The results indicated that Ws_LSWI was superior over other index showing RMSE = 0.12, R² = 0.65, whereas VWSI showed overestimated values with mean RD 4%.     

欧亚大陆东缘存在一个巨型深断裂系统——基于卫星重力的新发现

通过对卫星重力数据的精细处理,发现欧亚大陆东缘存在一个规则分布的重力异常组合,这个异常组合与中国大陆上的已知断裂严格对应。SinoProbe探测计划实施的反射地震探测出这些断裂下方存在Moho破裂,幔源物质上涌,剩余重力异常,莫霍面破裂,高密度的幔源物质上涌和深断裂之间存在密切联系。依照这个联系规律,对已有断裂的延伸补充,显示出欧亚大陆东缘存在一个巨型深断裂系统,主断裂带南起中国广州向北延伸直至鄂霍次克海,绵延逾3000 km。沿主断裂带东侧近似等间距的平行分布着9条北东向断裂,北东向断裂向东入海至大陆边缘。采用数值方法模拟了断裂系统的形成过程,在菲律宾板块和太平洋板块近NW方向构造力的作用下,欧亚大陆东缘产生NNE向走滑断层,其东侧生成彼此平行,间距大体相等的派生断层。断层形成过程中,Moho破裂,大量地幔物质上涌,形成中国东部中生代以来的巨量火山岩浆活动,控制了内生金属矿床的分布。这个断裂系统近代还在活动,导致了郯城8.5级大地震和长白山的火山喷发。     

Trends in Extreme Mean Sea Level Quantiles from Satellite Altimetry

Satellite altimetry allows the study of sea-level long-term variability on a global and spatially uniform basis. Here quantile regression is applied to derive robust median regression trends of mean sea level as well as trends in extreme quantiles from radar altimetry time series. In contrast with ordinary least squares regression, which only provides an estimate on the rate of change of the mean of data distribution, quantile regression allows the estimation of trends at different quantiles of the data distribution, yielding a more complete picture of long-term variability. Trends derived from basin-wide averaged regional mean sea level time series are robust and similar for all quantiles, indicating that all parts of the data distribution are changing at the same rate. In contrast, trends are not robust and diverge across quantiles in the case of local time series. Trends are under- (over-)estimated in the western (eastern) equatorial Pacific. Furthermore, trends in the lowermost quantile (0.05) are larger than the median trend in the western Pacific, while trends in the uppermost quantile (0.95) are lower than the median trend in the eastern Pacific. These differences in trends in extreme mean sea level quantiles are explained by the exceptional effect of the strong 1997–1998 El Niño–Southern Oscillation (ENSO) event.     

中国北方沿海典型澙湖—山东月湖水深遥感反演

澙湖是中国北方重要的滨海生态系统之一,水深较浅、透明度较低、底质类型复杂、人类干扰频繁等特点导致澙湖水深资料长期缺乏或存在较大误差,极大地制约了澙湖生态系统的研究和保护。本研究在现场实测水深的基础上,使用IKONOS高分辨率卫星影像,将山东荣成月湖水域划分为浅水区、植被区和深水区三类分别进行水深反演。研究表明红光波段(Band3)对水深的敏感性最高,分区建立线性回归模型反演水深的精度高于不分区的精度,多波段组合模型的反演精度最高,植被对水深反演的精度影响较大。反演结果表明,月湖水深最深处达271.23cm,水深反演的平均相对误差为13.16%。     

南大洋太平洋扇区中尺度涡旋的统计特性及其变化

中尺度涡旋在南大洋海洋动力学中具有重要地位,其对气候变化的响应表现也引起了海洋学家与气候学家的广泛关注。本文利用涡动动能与涡旋自动探测技术两种方法对南大洋太平洋扇区的涡旋特性及其变化进行了分析。与前人结果相一致的是,高值的涡动动能主要集中在南极极锋海区,并且自西向东逐渐减弱。在过去的20年里,涡动动能在太平洋扇区的显著增强也集中在中西部海域,这里也是南极绕极流斜压性较强的海域。涡旋统计特性揭示了涡动动能的空间分布及其年际变化主要归因于涡旋振幅与旋转速度,而并非涡旋个数或者涡旋半径。这些结果进一步确认了对应于南半球环状模正位相的绕极西风异常改变了南大洋的涡旋特性,从而表现出涡旋活跃性增强。     

基于HJ-1A/1B的2014年黄海海域浒苔灾害时空分布

自2007年以来, 黄海海域每年的5月初～8月中下旬浒苔(Ulva prolifera)会周期性地暴发与消亡,导致海洋生态环境被破坏以及经济损失。利用2014 年的HJ-1A/1B遥感影像, 利用神经网络监督分类及RULE规则影像重分类动态阈值法, 对2014年的浒苔的漂移路径、各时期影响的海域面积、分布面积以及暴发高峰期的最大面积进行了动态监测。结果表明, 2014年浒苔持续时间为101 d, 5月中旬开始在江苏省盐城市近海出现零星斑点, 分布面积为2.299 km², 影响面积为1 744.799 km²; 6月初到6月中旬浒苔广泛分布于黄海海域, 分布面积扩大至1 367.145 km², 达到当年的峰值; 从6月下旬开始, 浒苔进入衰退期, 浒苔分布面积、相对聚集密度均急剧缩小, 但影响面积的峰值出现在该时期; 8月初消亡于青岛附近海岸, 8月20日遥感影像已难以监测到浒苔的存在。2014年黄海海域浒苔经过了“出现—发展—暴发—衰退—消亡”5个发展阶段。     

基于船位监控系统的拖网捕捞努力量提取方法研究

为了基于船位监控系统提取拖网捕捞努力量,通过统计航速获得3个峰值,拖网作业在第2个峰值,即1~2.1 m/s,拖网作业航向差一般在–50°~50°。利用航速、航向差阈值设定,把拖网船状态划分为慢速、作业、航行,然后提取出捕捞作业状态点,1 423艘拖网船共提取到处于捕捞状态的点318 433个,合计拖网捕捞时间15 921 h,利用反距离加权插值法生成捕捞强度分布变化趋势图。捕捞努力量在渔业资源研究中是重要的参考值之一,与传统的捕捞努力量计算方法相比,该方法具有实时、大范围、快速、分辨率高的特点,能够用于辅助渔业资源保护。     

基于SMOS卫星数据的海表面盐度模型

海表面盐度是研究海洋对全球气候影响以及大洋环流的重要参量之一,而卫星遥感技术是获取海表面盐度数据的最有效方法.目前,L波段的SMOS和Aquarius/SAC-D遥感卫星正在用于探测海表面盐度,并根据卫星观测数据和物理机制反演出海表面盐度的产品.但在某些近陆地区域,由于淡水流入及陆地射频(RFI)等因素影响,卫星反演盐度的产品精度较低.文中利用“东方红2号”科学考察船的实测数据、SMOS卫星数据,首次针对中国南海海域提出了用贝叶斯网络模型计算海表面盐度,并用验证数据集(实测Argo盐度)对模型进行适应性评估.经过计算,模型误差和验证误差分别为0.47 psu和0.45 psu,而相应的SMOS Level 2产品的精度分别为1.90 psu和1.82 psu.此模型为海表面盐度的计算提供了一个新方法.