简介:1.1高时空分辨率数据融合模型研究本研究对基于MODIS产品(高时间分辨率、低空间分辨率)和Landsat卫星数据(高空间分辨率、低时间分辨率)光谱相似性、像元空间尺度和时间差异的数据融合模型STARFM进行如下改进:(1)将MODIS双向反射率数据校正为天顶方向,根据地表覆盖类型数据实现BRDF产品的缺测值填图;(2)利用滑动窗技术,计算得到MODIS和Landsat数据的最大相关系数,进而实现MODIS和Landsat数据的几何精度校正;在此基础上构建集成的数据融合模型框架(IntegratedSTARFM,ISTARFM),实现模型半自动化运行。该模型框架可以实现两类数据在时间分辨率和空间分辨率的向上融合,为高时频、精细化冬小麦区域干旱监测服务。(王培娟)
简介:1.1华北一次持续性重度雾霾天气的产生、演变与转化特征观测分析2011年12月1—7日在华北地区发生了一次比较罕见、持续1周左右的低能见度重度雾霾天气。利用气象行业专项“京津地区低能见度雾霾天气监测与预报研究”观测试验资料,研究分析了此次持续性重度雾霾天气的气溶胶、云凝结核(CCN)、雾滴谱、含水量等微物理特征及大气能见度、边界层垂直结构特征,探讨了雾霾天气的产生、演变与转化特征及机理。结果表明,此次持续1周的雾霾天气过程发生在高压天气系统和静风条件下,暖平流和辐射降温形成的稳定逆温边界层结构有利于污染气溶胶的积累和雾霾的形成和发展,尤其是来自南方持续不断的湿平流使雾霾天气得以长时间持续和发展。整个雾霾天气期间能见度均小于2km,最低能见度达到56m,液态水含量在10-3g/m3量级,最大达到0.16g/m3,气溶胶数浓度均在10000cm-3以上,质量浓度范围为50~160μg/m3。进一步的研究表明,此次长达1周的雾霾天气发生了3次强弱不同的霾气溶胶积累、霾雾转化和混合及减弱3个主要阶段。霾气溶胶积累阶段先后有爱根核模和积聚模气溶胶数浓度的积累和增加。霾向雾转化和混合阶段中,雾滴凝结释放的潜热和高浓度气溶胶环境使布朗碰并加剧,导致气溶胶尺度向粒径大的方向转移,从而提供了大量可形成云凝结核的气溶胶粒子,促进了雾的爆发性增强,浓雾过程中气溶胶向CCN活化率可达17%,而CCN向雾滴的转化效率可高达100%,此期间雾滴谱具有爆发性拓宽的特征;冷锋系统过境或辐射加热增强导致了雾霾过程的减弱和消散。(郭丽君,郭学良,方春刚,朱士超)
简介:1.1夏季青藏高原积雪异常与同期梅雨降水的关联高分辨率的卫星资料(EASE-grid)显示,在青藏高原西部、南部等高海拔地区夏季仍存在积雪。该地区的积雪异常可以调节青藏高原陆面加热,进而影响青藏高原西部的垂直运动,并通过经向垂直环流调节北印度洋地区的垂直上升运动。同时,通过热带地区的纬向垂直环流和开尔文波(Kelvinwave)响应,北印度洋异常垂直运动可以造成西北太平洋副热带高压异常,也对西太平洋暖池的对流活动具有重要的影响。因此,青藏高原高海拔地区的夏季积雪能够影响东亚-太平洋遥相关型(EAP)和相应的东亚梅雨区夏季降水异常(图1a)。
简介:1.1中国气溶胶遥感网Cimel太阳光度计积分球标定方法的建立参考美国国家标准技术研究院对于积分球标定的方法,建立了中国气溶胶遥感网络(CARSNET)Cimel太阳光度计的积分球标定方法和流程。利用该标定方法和操作流程对4台CE318太阳光度计进行了标定试验。结果显示,与出厂参数相比,本方法获得的可见光波段标定系数相对偏差小于3%,而红外波段相对偏差约5%。太阳等纬圈(ALMUC)和主平面(PPLAN)现场验证实验数据显示,天空散射辐亮度在±6°表现出良好的一致性,所有波长的差异小于1%,表明该标定方法和流程适合CARSNET太阳光度计的校准,并有利于提高数据质量和网络观测的精度。(车慧正)
简介:磁绿泥石化学成分类似于绿泥石,但属于蛇纹石结构。研究中常将其误认为是高岭石或鲕绿泥石,国内相关研究极为有限。作者综述了各地发现的磁绿泥石及其形成环境特点,将其形成环境分为两类:①海相环境,常在海相鲕粒铁质岩中以鲕粒形式产出,海相磁绿泥石多指示温暖、富铁且为还原环境的海域;②非海相环境,在北极荒漠土、煤炭沼泽、红土带、淡一半咸水的河漫滩和河口湾、火山成因块状硫化物矿床、三角洲、燧石黏土、花岗岩和变质岩中产出,多由海绿石、绿泥石、高岭石、钛云母、或红土转化形成。对磁绿泥石进行矿物学以及成因环境研究,有助于黏土矿物学研究的完善,对磁绿泥石产区的古环境分析拍.将大有裨益。
简介:为了探明介质的非完全弹性对瑞利型槽波传播的影响以及利用瑞利型槽波品质因子QR反演煤层碳化程度、裂隙、煤层厚度等煤层属性,在本文中,我们将复速度引入瑞利型槽波频散方程,计算了煤层瑞利型槽波的品质因子QR曲线;采用控制变量法,分析了瑞利型槽波品质因子QR随煤层厚度、煤层纵横波品质因子以及围岩纵横波品质因子的变化规律。研究表明:瑞利型槽波品质因子QR曲线与群速度曲线变化趋势一致;埃里相(Airy-phase)频率附近瑞利型槽波的品质因子QR最小,且埃里相频率随煤层厚度增加而减小;瑞利型槽波品质因子QR随煤层横波品质因子QS2的增大而增大。利用瑞利型槽波品质因子QR曲线可以实现对瑞利型槽波的吸收衰减进行补偿、对煤层厚度进行预测以及岩性成像。更多还原