Use of multi‐platform,multi‐temporal remote‐sensing data for calibration of a distributed hydrological model: an application in the Arno basin,Italy

Images from satellite platforms are a valid aid in order to obtain distributed information about hydrological surface states and parameters needed in calibration and validation of the water balance and flood forecasting. Remotely sensed data are easily available on large areas and with a frequency compatible with land cover changes. In this paper, remotely sensed images from different types of sensor have been utilized as a support to the calibration of the distributed hydrological model MOBIDIC, currently used in the experimental system of flood forecasting of the Arno River Basin Authority. Six radar images from ERS‐2 synthetic aperture radar (SAR) sensors (three for summer 2002 and three for spring–summer 2003) have been utilized and a relationship between soil saturation indexes and backscatter coefficient from SAR images has been investigated. Analysis has been performed only on pixels with meagre or no vegetation cover, in order to legitimize the assumption that water content of the soil is the main variable that influences the backscatter coefficient. Such pixels have been obtained by considering vegetation indexes (NDVI) and land cover maps produced by optical sensors (Landsat‐ETM). In order to calibrate the soil moisture model based on information provided by SAR images, an optimization algorithm has been utilized to minimize the regression error between saturation indexes from model and SAR data and error between measured and modelled discharge flows. Utilizing this procedure, model parameters that rule soil moisture fluxes have been calibrated, obtaining not only a good match with remotely sensed data, but also an enhancement of model performance in flow prediction with respect to a previous calibration with river discharge data only. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于荧光原理的叶绿素a传感器校准方法研究

利用传感器对水体叶绿素a 浓度进行原位测量是获取实时、连续、长时间序列数据的重要手段。本文在对RBR 传感器和ECO（Environmental Characterization Optics）传感器进行原理分析和线性度、稳定性、重复性等基本性能测试的基础上，利用单一藻种培养液和2020年南海北部海域现场数据校准传感器，并对新的传感器校准系数进行验证。结果表明：两台传感器使用新系数比原出厂系数的叶绿素a 浓度测量准确度有明显提高。RBR 传感器现场数据校准系数的计算结果与叶绿素a 标准值误差最小，平均绝对误差从1.93 μg/L 减小到0.35 μg/L，平均相对误差从55.1%减小到10.9%；ECO 传感器藻液系数明显优于出厂系数和现场数据校准系数的计算结果，平均绝对误差从1.76 μg/L 减小到0.59 μg/L，平均相对误差从50.3%减小到15.1%。传感器测量准确度的提高，可为海洋环境监测、海洋生态灾害预警等工作获取真实可靠数据提供支撑。     

ADAPT数字遥测地震台网中传递函数的辨识

Adapt系统可以利用脉冲标定波形得到系统的传递函数，它将复杂的传递函数计算过程简化了，用户可以将传递函数的测定作为一种日常工作来做。     

地震前兆观测仪器标定问题的探讨

标定工作，在地震前兆观测仪器的研究，使用及所得数据的处理中均已成为一个不可少的环节，但缺少有关标定问题的基石性研究和讨论。本文就标定的定义、种类、目的、要求、存在的问题等做一粗线的讨论，以期今后加强这一工作的深入研究。     

规整化标定在地震遥测系统中的应用

规整化标定是模拟观测地震仪器标定的一种方法。系统介绍了规整化标定仪器的方法、参数，发现它有许多优点，是标定遥测地震仪器的一种较理想的方法。     

颗粒分析用量筒的规格标准和计量标定

文章讨论了国内外用于密度计法颗粒分析用量筒的计量标准的规定，提出了相应的建议和标定方法。     

T213 降水预报订正系统的建立与研究

目前T213降水预报存在一定程度上的系统性误差,为了更好地使用T213降水预报产品,减小系统性误差对主观预报的影响,利用一种统计学方法可以对T213降水预报进行订正,减小T213降水预报的系统性误差。通过对2004年6—11月订正前后的T213降水预报进行统计学和天气学检验分析,检验该订正系统的订正效果。结果表明,订正后的降水预报的预报偏差B值有了显著改善,其他统计检验量也有了不同程度的提高;订正后雨带的位置和轮廓更加接近降水实况。     

气象卫星接收天线标校技术及应用

在过去的几十年中,我国气象事业的不断发展,中国风云气象卫星完成了从试验应用型向业务服务性的不断转型,因此对于卫星信号接收天线的可靠性和指向精度要求越来越高。目前用于接收风云系列极轨气象卫星下行信号的天线主要有12m和4.2m天线,其具有动态特性高、波束宽度窄等特点,因此需要在天线安装和运行期间对天线的轴系误差进行精确的标定和校准。本文在传统标校方法的基础上,提出了利用太阳进行的误差标校技术,进一步降低了标校环节的复杂程度,提高了标校精度。     

FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法

针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。