NASA系列雪参数反演算法在单像元内的时间序列验证与分析

NASA系列算法(Chang,NASA96和Foster算法)是被动微波遥感反演雪深、雪水当量的简单、实用的经验算法,并经过了很多学者大范围的算法验证和改进。为了进一步评价NASA系列算法在东北地区的时空适用性,于长春净月潭区域选定了一个以农田和森林为主的10km×10km被动微波遥感混合像元,在时间上连续观测整个干雪期(2014年12月至次年2月)的积雪参数和气象数据,结合FY3B卫星搭载的微波成像仪(MWRI)亮温数据,对NASA系列算法精度进行了评价分析。结果表明:对于雪深的反演,Chang算法和NASA 96算法前期反演效果较好,后期随着时间的推进高估雪深的趋势愈加明显。由于考虑了森林覆盖率的影响,NASA 96算法的反演精度更高。两种算法最大高估值分别是24.46和14.62cm,这是因为期间雪性质不断变化,尤其是雪粒径不断增大的缘故。Foster算法也严重高估了雪水当量,可能是由于积雪类型的分类系统未必适合于东北地区的积雪特征。本文的积雪连续观测数据为认识东北地区的积雪特性奠定了基础,对算法的时间序列验证与分析为雪参数反演算法的进一步改进提供了可靠依据。     

被动微波雪深反演算法在东北地区的时空分析与验证

Chang算法及改进算法是被动微波遥感雪深反演算法中较简单的经验算法。为了评价改进的Chang算法在东北地区的适用性,对改进的Chang算法进行分析与验证。从空间上,选取了84个野外数据采样点和48个气象站点对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深3.6cm,而农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深1.5cm。从时间序列上,选取五营、呼中、庆安和巴彦4个气象站点2012年11月15日~2013年2月28日的时间序列雪深数据,对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明:森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深,五营站点低估雪深13.7cm,呼中站点低估雪深8.3cm,农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深,庆安站点高估雪深3.4cm,巴彦站点高估雪深0.8cm。无论从空间上还是时间序列上,验证结果都表明,农田下垫面时改进的Chang算法的精度比森林下垫面时要高。此外,站点雪深不变而改进的Chang算法反演的雪深却在增大,这可能是由于期间雪粒径不断增大的缘故。     

湿地水文连通研究综述

变化环境下湿地水文连通性显著下降,导致湿地面积萎缩和生态水文功能退化乃至流域水环境恶化与水旱灾害风险增大。在定义湿地水文连通性内涵和特征的基础上,系统总结了湿地水文连通的研究历程,可分为萌芽起步阶段(1980-2009年)和研究探索阶段(2010年至今);重点阐述了湿地水文连通的研究热点及进展,主要包括湿地水文连通性的定量评估方法、湿地水文连通功能、湿地水文连通在湿地保护修复和流域水管理中的应用;最后,针对当前湿地水文连通研究存在的问题和薄弱环节,结合新时期湿地保护修复和河湖水系连通等国家重大需求,提出了未来亟需加强研究的重点方向。     

一种基于雪粒径演化过程的积雪亮温模拟新方法

本研究采用HUT模型、DMRT模型和MEMLS模型模拟积雪雪粒子与不同波段（18.7 GHz和36.5 GHz）微波相互作用（吸收和消光）,并用于辐射传输模型。而雪粒径的获取一直是一个难点,本研究由Jordan91雪粒径演化模型演化得到雪粒径,并将其作为辐射传输模型的输入参数,基于像元内实测数据进行混合像元18.7和36.5 GHz水平极化亮温模拟。结果表明：采用HUT模型、DMRT模型和MEMLS模型的消光系数在18.7 GHz时模拟亮温的偏差分别为-3.6、-1.8和-0.7 K,在36.5 GHz时分别为4.0、10.4和14.4 K。对于18.7 GHz水平极化和36.5 GHz水平极化,基于有效雪粒径的亮温模拟与基于雪粒径演化过程的亮温模拟精度呈现出很好的线性关系。因此,基于雪粒径演化过程的方法是一种合适的获取辐射传输模型中雪粒径参数的方法。