基于GIS的雪崩对冰湖风险性评估——以喜马拉雅山科西河流域为例

雪崩是冰湖风险性评估的因子之一,借鉴欧美发展起来的雪崩模型,在冰湖溃决洪水频发的喜马拉雅山地区开展雪崩对冰湖风险性评估研究具有重要意义。基于ICIMOD IKONOS DEM和Landsat-TM数据,利用GIS方法提取了研究区雪崩形成的海拔、平面曲率、坡度和地表覆盖类型等估算因子,根据Av=(Al+Fy)×S×Rg模型估算了研究区潜在雪崩形成区域,并应用GIS方法和α-β模型估算了雪崩的传播路径。结果表明:潜在雪崩不易形成的"低"值多分布在谷底及地表覆盖类型为密林的山坡上,而"高"、"较高"值多分布在坡度为30°~50°、地表类型以裸岩或草地为主的山坡和冰川上,这些分布符合雪崩形成的客观实际;分析判断发现研究区内"高"值区域,也就是潜在雪崩形成区共有98处,其中有10处能够进入冰湖,对这些冰湖的稳定性造成风险,这意味着在分析研究区所有冰湖的溃决风险性时,只有受到潜在雪崩影响的9个冰湖需要考虑雪崩因素,其余冰湖在冰湖溃决诱因筛选中无需考虑雪崩因子。     

基于MODIS数据的黑河流域地表温度反演研究

基于MODIS数据,运用毛克彪的劈窗算法反演了具有冰雪、冻土地表类型的黑河流域2009年9月23日的地表温度。结果表明：沙漠和戈壁的温度最高,永久积雪/冰川的温度最低,能够客观地反映黑河流域9月下旬白天的气候特点。将反演结果与流域内9个气象站点的实测数据对比分析,得出反演的地面温度与实测的地面温度平均误差为0.82℃,在当前遥感反演地表温度的误差之内。因此,该算法适合大面积的地表温度快速反演。