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遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探

赵亮 朱玉祥 程亮 王成林

赵亮, 朱玉祥, 程亮, 等. 遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探. 应用气象学报, 2010, 21(6): 685-697..
引用本文: 赵亮, 朱玉祥, 程亮, 等. 遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探. 应用气象学报, 2010, 21(6): 685-697.
Zhao Liang, Zhu Yuxiang, Cheng Liang, et al. A dynamic approach to retrieving snow depth based on integration of remote sensing and observed data. J Appl Meteor Sci, 2010, 21(6): 685-697.
Citation: Zhao Liang, Zhu Yuxiang, Cheng Liang, et al. A dynamic approach to retrieving snow depth based on integration of remote sensing and observed data. J Appl Meteor Sci, 2010, 21(6): 685-697.

遥感-测站相结合的动态雪深反演方法初探

资助项目: 

国家重点基础研究发展计划项目 2007CB411505

国家自然科学基金青年科学基金项目“青藏高原积雪年际和年代际变率原因研究” 40805026

A Dynamic Approach to Retrieving Snow Depth Based on Integration of Remote Sensing and Observed Data

  • 摘要: 该文结合2000年专用传感器微波成像仪(SSM/I)的亮温数据和我国观测站雪深资料,提出了一种遥感测站相结合的动态雪深反演方法,试图用统计关系的时空动态化方案克服理论上亮温与不同类型积雪之间物理关系的复杂性,从而提高测站稀疏区和雪盖边缘区的雪深反演精度。其最大特点在于反演系数并不固定,而随时间和空间变化, 较好地改善了单一系数反演方法中积雪物理性质的区域性差异和时间(季节)性差异带来的反演误差。初步分析表明:这种遥感测站相结合的反演方法所得的积雪空间分布连续性好,在雪盖边缘区和站点稀疏区也能得到较合理的雪深数据;与静态遥感反演法和可见光雪盖面积相比,这种方法克服了它们在华北和华中低估雪盖面积的缺点,积雪面积分布更接近真实场,对西部积雪分布的反演也有一定改善。
  • 图  1  中国境内各格点到相邻最近观测站点的距离分布 (阴影) 以及2000年1月15日有雪 (白点) 和无雪 (黑点) 站点分布

    Fig. 1  The distribution of distances between each grid point and its nearest station (shaded area), stations with snow (white dot) and without snow (black dot) in China on 15 Jan 2000

    图  2  遥感-测站相结合的时空动态雪深反演方法技术路线

    Fig. 2  Technical route of the temporal-spatial dynamic approach to retrieving snow depth based on integration of remote sensing and observed data

    图  3  2000年1月21日我国境内动态反演系数 (a)、动态反演雪深 (b)、观测雪深 (c) 和Chang92方法反演雪深 (d) 及2000年1月17-23日NSIDC周雪盖分布 (e)

    Fig. 3  Dynamic retrieval coefficients (a), dynamic retrieval snow depth (b), observed snow depth (c) and retrieval snow depth by Chang 92 approach (d) on 21 Jan 2000 with NSIDC snow cover distribution during 17-23 Jan 2000(e) in China

    图  4  2000年1月27日我国境内动态反演系数 (a)、动态反演雪深 (b)、观测雪深 (c) 和Chang92方法反演雪深 (d) 及2000年1月24-30日NSIDC周雪盖分布 (e)

    Fig. 4  Dynamic retrieval coefticients (a), dynamic retrieval snow depth (b), observed snow depth (c) and retrieval snow depth by Chang92 approach (d) on 21 Jan 2000 with NSIDC distribution during 24-30 Jan 2000(e) in China

    图  5  应用不同方法得到的2000年1月21日站点反演雪深与观测雪深散点图

    Fig. 5  Scatter plots of observed and retrieval snow depth in each station by different approaches on 21 Jan 2000

    图  6  不同方法的误差空间分布以及总体误差百分率分布

    Fig. 6  The spatial distribution of error and the distribution of global error percentage

    图  7  2000年1月9日-12月31日有雪站点的平均雪深 (a)、标准差 (b) 和误差 (c) 的逐日演变

    Fig. 7  The daily evolutions of averaged snow depth (a), its standard deviation (b) and error (c) of the stations with snow from 9 Jan to 31 Dec in 2000

    图  8  2000年1月9日-12月31日动态反演方法和Chang92方法反演准确率 (曲线,误差阈值:5cm) 与有雪站数 (柱状图) 逐日演变

    Fig. 8  The daily evolutions of retrieval accuracy rates (curve, error threshold: 5 cm) of the dynamic and Chang92 approaches, and the number (histogram) of stations with snow from 9 Jan to 31 Dec tn 2000

    表  1  2000年1月15日不同站点观测雪深与SSM/I亮温差的关系

    Table  1  The relationship between observed snow depth and SSM/I brightness temperature difference at 5 stations on 15 Jan 2000

    表  2  北京站2000年1月11-28日观测雪深与亮温差关系

    Table  2  The relationship between observed snow depth and brightness temperature difference in Beijing during 11-28 Jan 2000

    表  3  动态反演方法与Chang92方法准确率比较 (单位:%)

    Table  3  The comparison of accuracy rates between the dynamic retrieval approach and Changes92 approach (unit:%)

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出版历程
  • 收稿日期:  2010-03-26
  • 修回日期:  2010-07-12
  • 刊出日期:  2010-12-31

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