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青藏高原MODIS地表反照率反演结果的空间分布被引量：7: 2016年; 为了促进MODIS地表反照率产品的应用及其反演算法的改进,应用MODIS地表反照率反演质量数据MCD43B2,并结合数字海拔高程模型DEM(Digital Elevation Model)数据和MODIS地表覆盖类型数据MOD12Q1,统计分析了2003-2013年青藏高原MODIS地表反照率不同反演结果的空间分布情况,结果表明:(1)MODIS地表反照率全反演结果主要分布在中西部和北部,春季全反演结果的概率超过80%,夏季向西北收缩且概率降低,秋季高概率全反演结果的范围最大、冬季最小。(2)冬季高概率当量反演结果主要分布在青藏高原西北、东南两翼,其他季节主要分布在昌都、那曲、林芝、山南地区和拉萨市。(3)在山南地区中东部、林芝及其与昌都地区交界处构成的"入"字形区域,四季无反演结果的概率都比较高,最高可达100%。(4)全反演结果的概率随海拔的增加呈下降趋势,当量反演结果则相反,无反演结果的概率在各海拔区间都较恒定且不超过10%。(5)在三种主要地表类型中,开放灌木区和裸土稀疏植被区全反演结果的概率高于草地,约为70%;草地当量反演结果的概率最高,约为30%;三者无反演结果的概率大致相当,均不足10%。以上结果表明青藏高原地区MODIS地表反照率反演质量的空间分布具有较为明显的地域特征,并且与海拔和地表覆盖类型存在一定的联系。; 陈爱军梁学伟卞林根刘玉洁; 关键词：青藏高原地表反照率 MODIS

青藏高原地区MODIS反照率的精度分析被引量：12: 2012年; 应用2002—2004年青藏高原CAMP/Tibet试验期间4个地面站点的反照率观测结果定量分析Terra MODIS 1km分辨率短波SW波段(0.3～5.0μm)反照率全反演结果和当量反演结果的精度。对于全反演结果,黑空反照率、白空反照率与地面观测结果的均方根差分别为0.0187和0.0168;对于当量反演结果,黑空反照率、白空反照率与地面观测结果的均方根差分别为0.0766和0.0761。综合全反演结果和当量反演结果,则黑空反照率、白空反照率与地面观测结果的均方根差分别为0.0679和0.0675。当地面观测结果与MODIS反照率当量反演结果均为"无雪"状态时,黑空反照率、白空反照率与地面观测结果的均方根差分别为0.0352和0.0364;当地面观测结果为"积雪"状态,MODIS反照率当量反演结果为"无雪"状态时,黑空反照率、白空反照率与地面观测结果的均方根差分别高达0.1556和0.1541。; 陈爱军梁学伟卞林根刘玉洁王飞朱小祥; 关键词：反照率 MODIS 青藏高原

2006-2009年安徽省闪电活动时空特征分析被引量：3: 2014年; 根据安徽省2006—2009年4年来10个地面测站的闪电定位数据资料，分析安徽省闪电活动的时空分布特点。从时间分布来看，闪电频次分布具有明显的季节性，春季闪电发生频次上升，夏季7月达最大值，秋季下降，至冬季达最小值。在闪电发生频次逐时分布中呈现出一定规律性，闪电多发生在1天中15：00-17：00，而在9：00发生频次最少。通过分析闪电空间密度分布图可以发现，南部闪电密度大于北部，原因是北部以平原为主，南部以山丘为主，且南北气候类型不同，北部为暖温带半湿润季风气候，南部为亚热带湿润季风气候，而且与北部相比南部经济发展快，城市高层建筑多，人口密度大，和空气污染相对严重。; 栾虹付东洋李霞梁学伟; 关键词：闪电活动

青藏高原MODIS地表反照率反演质量分析被引量：7: 2016年; 为了更加全面地了解青藏高原MODIS地表反照率的反演质量,利用2003-2013年MODIS地表反照率数据MCD43B2统计分析了该产品在青藏高原的反演效率和反演质量。结果表明：（1）各周期的平均反演效率均超过80%,冬、夏季节的反演效率较低,春、秋季节则较高,最高可达90%以上;（2）所有反演结果中,高质量全反演结果的比例最高,且在春、秋季节较高,最高约为80%,而冬、夏季节较低,最低时略高于50%;（3）＂无雪＂状态反演结果的平均比例介于70%~95%,且以高质量全反演结果为主,而＂积雪＂状态反演结果的平均比例约为10%,且以当量反演结果为主。这些结果表明该产品可以为青藏高原绝大部分区域提供时空分布连续的高精度地表反照率,但冬、夏季节的反演效率和反演结果的精度,以及＂积雪＂状态下反演结果的精度,都还有待提高。; 陈爱军梁学伟卞林根刘玉洁; 关键词：青藏高原地表反照率 BRDF MODIS

中国地区MODIS地表反照率反演结果的时空分布研究被引量：5: 2018年; 应用2003—2015年MODIS地表反照率反演质量数据MCD43A2,统计分析中国地区MODIS地表反照率反演质量的时空分布特征,结果表明:1)中国地区MODIS地表反照率反演质量在空间分布上具有明显的差异,高质量全反演结果(质量标记0)主要分布在东北、华北、西北地区和西南地区的中西部;当量反演结果(质量标记3)主要分布在华东、华中、华南地区和西南地区的中东部;填充值(质量标记15)主要分布在华中、华南、华东地区及西南地区的部分区域。2)在东北、华北和西北地区,只有春、夏和秋季才有超过60%的区域可能获得高精度MODIS地表反照率;可能获得高精度M ODIS地表反照率的区域,在西南地区全年各时段都只有40%~60%,在华东、华中和华南地区全年各时段都不足20%。3)各地当量反演结果的比例一般不足50%,华东和华中地区夏季和秋季当量反演结果的比例超过40%;4)华中和华东地区夏季和冬季,以及华南地区春、夏和冬季,填充值的比例超过50%,华南和华中地区最高甚至超过80%。; 陈爱军周芬梁学伟卞林根刘玉洁; 关键词：地表反照率 MODIS

基于支持向量机的雷达地物回波识别研究: 多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机(Su...; 管理梁学伟; 关键词：神经网络支持向量机

基于支持向量机的雷达地物回波识别研究被引量：3: 2019年; 多普勒天气雷达探测过程中的非气象因子会显著影响雷达资料的定量化应用,在雷达基数据的应用前需对雷达资料进行抑制地物杂波、去距离折叠和退速度模糊等质量控制。本文在现有的自动识别地物回波方法的基础上,提出了基于支持向量机( Support Vector Machine,SVM)识别雷达地物杂波的方法, 2013 年6—8 月对安庆和常州两地的CINRAD /SA 雷达观测资料进行雷达地物回波识别,并将其与运用人工神经网络( Artificial Neural Networks,ANNs)识别的结果进行对比,结果表明支持向量机方法能够取得更好的效果。在地物、降水回波总样本识别和地物回波识别方面更为有效;降水回波的误判方面,神经网络略优于支持向量机,但两者差异不大,都将降水回波的误判率控制在了一个较小的范围内;另外支持向量机方法较之神经网络方法对于训练样本数目的依赖性较小,在训练样本较少时,支持向量机方法仍能保持有效的识别效果。; 魏鸣管理梁学伟秦南南; 关键词：神经网络支持向量机

青藏高原MODIS地表反照率反演质量分析与改进研究: 地表反照率是影响地球-大气系统辐射能量收支平衡的重要地表参数。青藏高原对我国及亚洲地区的灾害性天气甚至全球气候变化均有重大影响。MODIS全球地表反照率产品MCD43,是目前唯一能够准实时地提供青藏高原高时空分辨率地表反...; 梁学伟; 关键词：青藏高原反照率 MERSI MODIS 联合反演; 文献传递

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梁学伟

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