除多
- 作品数：70 被引量：669H指数：17
- 供职机构：西藏高原大气环境科学研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金公益性行业(气象)科研专项中国气象局气象新技术推广项目更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程经济管理更多>>
- 我国主要积雪区AMSR-E被动微波雪深算法对比验证研究被引量：16
- 2013年
- 采用高级微波扫描辐射计(AMSR-E)亮温数据,选取Chang算法、GSFC 96算法、AMSR-E SWE算法、青藏高原改进算法和Savoie算法等5种雪深反演算法,利用2010年2月10-12日3d的气象站台雪深观测数据,对比分析了5种雪深反演算法在新疆地区、青藏高原、内蒙古地区、东北地区、西北地区和华北平原的精度和适用性.结果表明:总体验证中,青藏高原改进算法3d的结果均优于其他算法,其均方根误差(RMSE)为9.16cm、9.96cm和9.63cm,平均相对误差(MRE)分别为59.77%、52.79%和48.47%.分区验证中,结果最佳的算法分别为:在新疆地区,GSFC 96算法RMSE为6.85～7.48cm;内蒙古地区,青藏高原改进算法的RMSE分别为5.9cm、6.11cm和5.46cm;东北地区,青藏高原改进算法RMSE为6.21～7.83cm;西北地区和华北平原5种算法的适用性不佳;青藏高原由于缺乏实测数据,无法得到该区验证统计结果.
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- 关键词：被动微波雪深AMSR-E
- 西藏高原土壤水分遥感监测方法研究被引量：7
- 2016年
- 土壤水分是植物生长、发育的必要条件,是研究农牧业干旱程度的重要指标,监测土壤水分对农业、旱情、气候等具有重要意义。本研究分析了西藏高原实测土壤湿度与同期MODIS植被供水指数和波段7反射率之间的关系。结果表明,MODIS第7波段单窗算法是较为有效和简便的西藏高原土壤水分监测方法,对高原中部植被生长季基于MODIS波段7的二次多项式监测模型较好,而对整个高原非生长季三次多项式监测模型效果较好,MODIS第7波段同样可以用于高原农田土壤湿度的遥感监测。
- 除多次仁多吉德吉央宗普布次仁
- 关键词：土壤水分MODIS
- 三种数值预报模式降水产品在西藏高原检验分析被引量：11
- 2015年
- 本文利用西藏7个主要城镇2009年6~9月24h观测降水对T639、日本和德国三种数值预报模式降水产品进行了检验分析。结果表明：三种数值预报模式中,德国模式对晴雨预报准确率最高、空报率低。小雨量级上三种模式预报能力较强,偏差较小。三种数值预报模式对中雨量级预报能力明显减弱,预报量级明显偏小,其中德国和日本模式基本没有预报能力。综合三种数值预报模式降水对西藏北部那曲、东部林芝和昌都具有一定的参考意义。
- 罗布坚参普布顿珠除多赤曲
- 关键词：降水
- 1972-2017年西藏卡若拉冰川分布数据集被引量：2
- 2017年
- 西藏卡若拉冰川位于西藏自治区山南地区浪卡子县和日喀则地区江孜县交界处,北纬28°54′23.30″~28°56′50.95″,东经90°11′42.21″~90°09′26.23″,属大陆性冰川,平均海拔5042米,是近南北向展布的宁金岗桑峰的组成部分。本数据集在综合中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的我国第一次冰川编目数据、地球系统科学数据共享平台的雅鲁藏布江流域冰川2005年1∶10万编目数据、Google Earth遥感影像及野外考察等相关数据的基础上,借助ArcGIS、ENVI等软件,对数据进行波段组合、研究区裁剪、人工目视解译等技术研发完成,最后对所得的数据进行了精度验证。本数据集共包括1972~2017年间的25期冰川矢量数据和面积数据统计表,反映了45年来卡若拉冰川边界变化情况,可以作为青藏高原冰川变化、气候变化等研究的参考数据。
- 拉巴卓玛邱玉宝除多洛桑曲珍
- 关键词：冰川变化
- 基于MODIS的藏北高原植被分类研究被引量：5
- 2010年
- 本文以那曲地区和拉萨市区(文中称藏北高原)作为研究对象,对该区域的植被进行分类。通过地面调查数据、遥感数据、中国植被图集扫描图中经几何校正的西藏藏北高原作为实际参考数据,利用R2V软件和Arc info软件的结合,得出西藏藏北高原植被的数字化图。同时通过中国植被图集中西藏藏北高原的数据和MOD IS卫星6、2、1通道合成数据的特点,利用最大似然估计监督类方法对2004年9月13和27日的EOS/MOD IS卫星遥感图像的西藏藏北高原部分植被进行分类。得出西藏藏北高原7个典型植被类型及其面积,可以反映出该区域植被的特征。这对可持续发展该区域的草地资源提供了决策依据。
- 拉巴卓玛除多拉巴
- 关键词：植被分类EOS/MODIS藏北高原
- 西藏藏北高原典型植被生长对气候要素变化的响应被引量：20
- 2007年
- 选取西藏藏北高原西部高寒草原植被、中部高寒草甸植被及东南部高寒灌丛草甸植被3种藏北地区最典型的植被类型,结合临近3个气象观测站的资料,分析这3种典型植被类型地区1999—2001年旬平均气温、旬总降水量和SPOT VEGETATION卫星10 d最大值合成归一化植被指数(NDVI)变化特征以及3种典型植被基于SPOTVEGETATION NDVI的生长变化对旬平均气温和旬总降水量两个主要气候要素变化的响应关系。结果表明:藏北地区降水资源的空间分布特点是东南部向西北部逐渐减少,气温则由南向北逐渐递减,与降水资源分布相反,蒸发量西部高,东部低;SPOT VEGETATION NDVI能够较为准确地反映3种典型植被生长变化特征,所反映的植被返青期和枯黄期等重要植被生长阶段与由积温计算的植被生长特征基本一致;藏北地区基于SPOT VEGETA-TION NDVI的植被生长变化与气温的相关系数明显高于与降水的相关系数,其中以那曲为代表的高寒草甸植被的NDVI与旬气温和旬降水总量的相关系数最大,分别为0.81和0.68,表明藏北地区由于海拔高,气候寒冷,气温对该地区植被生长的影响明显高于降水的影响,即该地区植被生长变化对气温的响应程度明显高于对降水的响应程度,是植被生长的限制性因素;不同植被类型对气温和降水两个要素的响应程度大小依次是高寒草甸、高寒灌丛草甸和高寒草原。
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- 关键词：植被生长气候要素SPOTVEGETATION藏北高原
- 利用EOS/MODIS数据估算西藏藏北高原地表草地生物量
- 生物量作为一个重要的植被状态参数,其估算不仅对研究陆地生态系统植被生产量、碳循环、营养分配等方面具有重要意义,植被生物量的大小直接影响人类对地表植被的利用特点,而且影响其它的生物物理参量.各种不同空间分辨率、时间分辨率和...
- 除多姬秋梅程华德吉央宗普次
- 关键词：草地生物量EOS/MODIS气候要素藏北高原
- 基于NOAA AVHRR NDVI的西藏拉萨地区植被季节变化被引量：32
- 2003年
- 根据每周的NOAA全球植被指数(GLOBALVEGETATIONNDVI,GVI),分析了西藏拉萨地区1985—1999年GVI的变化趋势及其与降水、气温等主要气候要素的相关性,并选择沿91°E和30°N两条区域内典型的样本带,进一步分析了这两个样本带上基于1km分辨率NOAANDVI反映的地表植被随季节的变化情况。研究表明,1985—1999年长时间序列的NOAAGVI反映了拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖的生长特点,包括季节和年际变化。自20世纪80年代中期到90年代末拉萨地区以天然植被为主的植被覆盖状况有所好转;拉萨地区NDVI值对降水的变化很敏感,月平均NDVI和月降水总量之间存在明显的相关,其相关系数达0.75,而与温度的相关系数为0.63。
- 除多
- 关键词：NOAANDVI植被覆盖
- 利用离散傅立叶变换分析拉萨地区植被季节变化特征被引量：4
- 2010年
- 离散傅立叶变换可以将基于遥感植被指数的植被季节变化用时间的频率域来表示,是定量分析植被季节变化和获取相关参数的有力工具。根据1985~1999年NOAA AVHRR全球植被指数（GVI）数据,将该方法应用于分析西藏拉萨地区植被随季节的变化特征。分析表明,属于温带半干旱季风气候区的拉萨地区NDVI傅立叶变换的0次谐波即平均值表征了该地区总体植被生产力,而基波（1次谐波）能够获取绝大部分植被随季节的变化特征,其解释方差（explained variance）达97.57%;基波和2次谐波几乎接近于原始NDVI值。这一方法同样可以应用于时间序列变化的其他遥感数据,是分析土地覆盖和土地覆盖类型在一定时间段内动态变化规律的有力工具。
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- 关键词：离散傅立叶变换NDVI土地覆盖变化
- 青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集 (2002-2015年)被引量：6
- 2016年
- 青藏高原积雪对于能量和水循环起着重要的反馈和调节作用,其消融过程也直接影响着融雪性河流流量的变化,积雪的存在以及长时间变化等也是区域气候、生态和灾害的影响和响应敏感因素之一。中分辨率成像光谱仪(MODIS)具有高时空分辨率的特点,被广泛应用于积雪遥感动态监测。青藏高原地区积雪的赋存变化较快,高原周边高山区具有冰雪资源丰富,大气对流活跃等特点,而光学遥感往往受云的影响,在日时间尺度上积雪覆盖监测需要考虑去云问题。在充分考虑青藏高原的地形和山地积雪特征的情况下,本套数据集采用了多种去云过程和步骤相结合,逐步实现保持积雪分类精度的情况下,完成逐日积雪的云量消除,形成了“青藏高原MODIS逐日无云积雪面积”的逐步综合分类算法,完成了“青藏高原MODIS逐日无云积雪面积数据集(2002~2015年)”。论文选取2009年10月1日至2011年4月30日中的两个积雪季为算法研究和精度验证试验数据,采用研究区145个地面台站提供的雪深数据作为地面参考。结果表明,在高原地区,当积雪深度>3 cm时,无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达89.0%,整个算法流程对MODIS积雪产品去云的精度损失较低,数据可靠性较高。
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- 关键词：青藏高原MODIS
