联合PROSAIL模型和植被水分指数的低矮植被含水量估算

植被冠层含水量CWC(Canopy Water Content)和植被地上部分含水量VWC(Vegetation Water Content)对于植被健康状况和土壤干旱监测具有重要意义.本文联合PROSAIL辐射传输模型和植被水分指数NDWI(Normalized Difference Water Index),发展了...     

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。     

青岛海雾的自适应神经模糊推理系统建模

基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),通过对历史观测资料的训练和规则提取,建立了青岛海雾(能见度)与该站及其上游测站的风向、风速、湿度等要素的逻辑映射关系和模糊推理模型,进而能够较为客观、定量地描述和诊断青岛海雾的发生发展,对改进和提高青岛海雾预报有一定的参考应用意义。     

辽东湾西岸三维海陆风特征的数值模拟

本文所用的数值模式为地形影响修正的三维流体静力的中尺度气象学模式,模式对中尺度的海陆风环流和山谷风环流有较好的模拟效果.利用该模式对一个海陆风个例(1999年7月15～16日)进行了数值模拟,分析了海陆风环流的日变化规律和三维结构特征,以及地形对海陆风环流的影响,模拟结果与实际观测数据和已有研究成果具有较好的一致性.     

模糊逻辑仿真建模及其在青岛海雾分析中的应用

引入模糊推理仿真建模方法，在传统定性分析的基础上，基于观测事实和预报经验，建立起了青岛海雾定量化的模糊推理映射模型，在此基础上对青岛海雾发生发展的影响因子和变化特征进行了诊断和预报探讨。仿真试验结果表明，模糊推理方法在定量性、客观性和自动化程度方面优于传统的天气分析预报方法，在分析、预报诸如海雾等地域性特征明显的天气中有较好的实用意义和应用前景。