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利用MODIS数据研究天山北麓Kriging雪深插值被引量：11: 2012年; 以天山北麓为研究区,通过MOD10A2获得月最大雪盖,在无雪区构建虚拟气象站,提高了样本点数量和空间均匀性。运用普通Kriging和协Kriging法对12月至2月最大雪深进行了空间插值,利用交叉检验法对插值精度进行了评估。; 刘艳阮惠华张璞李杨; 关键词：空间插值

准噶尔盆地积雪储量的遥感反演及特征分析: 北疆作为我国三大稳定季节积雪区之一,积雪储量的变化直接影响到生态环境的平衡和社会经济的发展。各国冰雪科学工作者利用NOAA、陆地卫星和EOS等遥感数据研究大范围积雪动态变化,取得了长足的进展,但至今还未见到长序列、大范围...; 李杨刘艳张璞; 关键词：准噶尔盆地微波遥感; 文献传递

基于被动微波遥感的积雪深度反演被引量：4: 2012年; 利用北疆地区2009-2010年积雪季(12-2月)AMSR_E降轨数据19GHz与37GHz波段的水平极化亮温数据,结合北疆地区60个气象台站的实测雪深数据,建立了北疆地区基于AMSR_E亮度温度数据的雪深反演模型。对模型精度进行评价,结果显示:雪深在3-10cm时,模型反演的雪深值负向平均误差为-4.8cm,RMSE值为4.1cm;雪深在11-30cm时,模型反演雪深值的平均误差仅为-0.2cm,RMSE、正向平均误差、绝对平均误差均较小;雪深大于30cm时,模型反演的雪深值负向平均误差较小,其他各项误差较大。与实测值进行对比,模拟结果同台站观测情况基本一致。; 卢新玉王秀琴谢国辉崔彩霞王金凤; 关键词：被动微波遥感

1961年至2008年新疆北疆地区积雪的时空演变特征被引量：14: 2012年; 利用新疆北疆地区51个地面站1961年-2008年逐日积雪深度资料,重点分析了年和冬季最大雪深及其均值和24h≥10cm积雪日数均值和最大值的空间分布和周期特征。结果显示:①北疆地区最大雪深和≥10cm积雪日数空间分布局地差异显著,多雪区具有沿山脉分布的空间特征,集中在北部阿勒泰和富蕴、青河一带、中天山博格达峰、塔城盆地和西天山伊犁河谷;②多雪区内,24h≥10cm年均和年最大日数分别为20～25d和65～75d;③多雪区内,最大雪深的周期特征显著,同属暖区降雪的阿勒泰地区和塔城盆地最大雪深具有7a左右和11a左右的第一和第二主周期。属冷锋降雪的伊犁河谷具有11a左右和7a左右的振荡周期;④塔城盆地和阿勒泰地区的第一、第二周期一致,而伊犁河谷周期分布与之相反,这主要与气候背景、环流形势及影响系统不同有关,其次是与地理位置、地形有关。; 刘艳阮惠华张云惠李杨; 关键词：积雪日数

准噶尔盆地积雪储量的遥感反演及变化特征分析被引量：12: 2010年; 利用被动微波遥感SSM/I亮温数据反演的积雪深度,采用积雪密度经验算法,计算了准噶尔盆地1987-2008年逐日雪储量及其分布状况。结果表明:(1)准噶尔盆地年最大雪储量22 a平均为4.53×109m3,最大年份为1994/1995年冬季,雪储量达7.13×109m3,最小年份为1995/1996年冬季,雪储量为2.74×109m3。(2)准噶尔盆地冬季雪储量空间分布不均匀,雪储量较大的区域分布在阿尔泰山南麓和天山北麓,且由盆地边缘向中心逐渐减少,两个明显的低值区分别位于盆地西部克拉玛依地区附近和盆地东部北沙窝附近。(3)季节内变化特征表现为:11月上旬至2月中旬为雪储量缓慢累积的过程,3月上旬雪储量达到峰值,持续时间很短(约15 d),3月中旬至4月下旬雪储量迅速消退,季节内变化主要受降雪和气温年内分配的影响。(4)1987-2008年准噶尔盆地雪储量的年际变化较大,65%的区域呈现线性增加趋势,但不显著。(5)冬季降水量和气温是影响雪储量变化的主要因素,雪储量与冬季降水量呈显著正相关,与气温呈显著负相关关系。; 李杨顾建丽张璞刘艳马丽云; 关键词：准噶尔盆地微波遥感

玛纳斯河流域积雪变化特征及其与气温、降水的关系被引量：18: 2010年; 利用MODIS积雪资料以及同期气象资料,分析了2000—2009年玛纳斯河流域积雪面积年内、年际变化及其与同期气温和降水的关系,结果表明:玛纳斯河流域积雪面积在4个不同分带上随季节变化各不相同,其中,带1变化最剧烈,受气候影响最为显著;带2、带3积雪的增加和减少都比较平缓;带4受气候影响最小。从年际波动来看,带1积雪面积随季节变化更为明显,带4在四季变化中均较平稳。对整个流域积雪面积与气候资料的相关分析表明:冬季,流域积雪变化对降水更敏感;而春季,气温是影响流域积雪面积变化的更主要的因素。; 卢新玉谢国辉李杨陈蜀江; 关键词：玛纳斯河流域积雪气温降水 MODIS

基于ENVI二次开发的遥感雪面温度反演方法被引量：3: 2012年; 针对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要介绍,通过ENVI(ENvironment for Visualizing Images)二次开发,实现了直接利用MODIS lB数据进行雪面温度反演。在ENVI二次开发环境下,编程实现了该算法,并给出了具体的数据反演处理流程。以我国新疆北部为例,将反演结果与气象站雪面温度观测资料对比。结果表明:系统反演得到的雪面温度分布规律与观测资料一致,反演的平均误差为1.73℃,基本反映了北疆地区的雪面温度分布情况;利用ENVI二次开发可以实现遥感数据的批量处理,从而快速准确地得到一个长时间序列的结果。; 卢新玉王秀琴崔彩霞谢国辉芮建梅; 关键词：分裂窗算法反演二次开发

基于IDL的MODIS 1B数据雪面温度反演被引量：3: 2010年; 对MODIS数据的分裂窗算法进行了简要介绍,通过交互式数据语言(IDL)编程,实现了直接利用MODIS lB数据的雪面温度反演,并将反演结果存贮为标准的HDF文件格式,以供其他软件使用。以我国新疆北部(北疆)为例,将该算法的反演结果与气象站雪面温度观测资料进行对比,结果表明:系统反演得到的雪面温度分布规律与气象观测资料是一致的,反演的平均误差为1.73℃,基本反映了北疆地区的雪面温度分布情况。; 卢新玉谢国辉李杨陈蜀江冯志敏; 关键词：分裂窗算法反演 MODIS IDL

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中国沙漠气象科学研究基金(SQJ2009006)