大兴安岭北部主要森林类型林内积雪特征

为研究大兴安岭北部地区不同森林类型的积雪特征,探索雪水文过程机理,选择该地区3种主要森林类型,于2014年10—12月对其降雪截留、积雪特征进行系统研究。对观测期内12场降雪的大气降雪量以及对林内积雪深度、积雪密度以及雪水当量进行了周期性观测与统计分析。结果表明:1)3种森林类型的降雪截留率随降雪级别的增大而增大,相同降雪等级中不同林型的降雪截留率不同。樟子松林对降雪的截留作用最大,其降雪截留率为22.54%,是兴安落叶松林的1.9倍,是杨桦林的5.4倍。2)森林类型对林内积雪深度有直接影响,常绿树种组成的林型林内积雪深度小于落叶树种组成的林型。其中落叶松林林内积雪深度最大,为27.92 cm,樟子松林最小,为23.56 cm。 3)不同林型林内积雪密度在观测初期会随降雪的输入而降低,无雪期有相应的升高。其中,落叶松林与杨桦林林内积雪密度变化基本相同,而樟子松林林内积雪密度变化幅度较小。4)不同林型林内积雪雪水当量差异显著(P0.05),总体表现为杨桦林落叶松林樟子松林,樟子松林最小,为26.49 mm,杨桦林最大,为39.18 mm。由此可见,不同森林类型的降雪截留效应主要受冬季林分郁闭度的影响。同时,郁闭度对林内积雪深度、积雪密度及雪水当量也有直接影响。      

内蒙古新巴尔虎左旗积雪气候特征分析

利用1971-2010年内蒙古新巴尔虎左旗实测积雪资料,分析近40 a新巴尔虎左旗地区积雪变化特征,得出以下结论:近40 a新巴尔虎左旗积雪日数呈波动下降趋势,但趋势不明显.年平均积雪日数为144.35 d,年积雪日数以0.510 d/10 a的趋势在减少,积雪初日以0.178 d/10 a的速度延迟,积雪终日以0.900 d/10 a的速度推迟,表明新巴尔虎左旗积雪日数缩短的趋势.     

小兴安岭不同类型人工林积雪化学特征

选择小兴安岭主要人工林为研究对象,采集2010年11月至2011年3月间的林内积雪样品,对其pH值、电导率及SO42-、NH4+、NO3-、Cl、K+、Ca2+、Mg2+、Fe、Mn离子质量浓度进行分析研究,为正确评价温带森林涵养水源功能及其可持续经营提供科学依据.结果表明:1)3种人工林中,Fe,Mn,K+,Ca2+...     

牧区积雪监测中卫星资料应用的研究现状

牧区雪灾严重制约着牧区生产力的发展。卫星资料在雪灾监测中,起到控制雪灾和灾前预警的作用。牧区积雪监测中常用卫星资料NOAA/AVHRR在晴空条件下,具有大范围积雪动态变化监测的优势;TM资料则易于区分雪和云,同时适用于小范围积雪动态监测与精确定位;被动微波遥感数据SMMR、SSM/I和AMSR E在获取雪深及雪层内部稳定方面效果显著;MODIS数据具有数据免费、较高空间分辨率等特点。多种卫星资料还在去云、混合像元处理、积雪深度、积雪面积监测和积雪监测模型建立中起到基础数据的作用,为雪灾的准确监测提供重要依据。     

特大暴风雪对辽宁省畜牧业发展的启示

2007年3月3日16时到3月5日6时,辽宁省遭遇56年以来最大的一次暴雪、寒潮天气,全省平均降水量超过50 mm,各地平均积雪深度达到20 cm以上,朝阳、锦州、葫芦岛、盘锦、沈阳、抚顺等地区降雪超过40 cm,陆地和各海区出现了平均风力7～8级的偏北风.五十年一遇的暴风雪给我省的畜牧业带来了一次不小的撞击.据相关部门统计,直接经济损失6.8亿元.     

新疆北部MODIS积雪制图算法的分类精度

Terra/MODIS雪被产品在牧区积雪灾害的动态监测中,具有重要的应用价值.利用新疆北部地区2001-2005年4个积雪季的Terra/MOD10A1雪被产品和20个气象台站的观测资料,对比分析了MODIS积雪制图算法的分类精度.结果表明:①在晴空天气条件下,MODIS积雪制图算法分类的总精度达98.5%,积雪分类精度为98.2%,积雪多分误差小于漏分误差.分类精度在不同观测台站之间存在较大的差异,其总精度介于94.0%～100%,积雪分类精度介于77.8%～100%.②MODIS积雪算法的分类精度同海拔、坡度和坡向之间没有稳定的相关关系,雪深和土地覆盖是导致精度差异的主要原因.MODIS无法识别雪深低于0.5 cm的积雪;当雪深介于0.5～3 cm时,积雪识别精度较低,介于45.2%～76.2%.当雪深大于等于3 cm时,积雪识别精度随雪深的增加而增大,平均值达98.6%以上.③MODIS积雪制图算法在草地区的分类精度最高,达98.9%;其次为农田、灌木林和城市与建设用地区,分别为97.9%,97.2%和96.9%.在农区积雪漏分误差低于多分误差,在草地、灌木林和城市与建设用地区则高于多分误差.     

积雪变化特征及与气候之间的关系——以乌鲁木齐地区为例

本文研究和探讨了乌鲁木齐地区积雪的变化特征,利用1990年—2004年遥感气象卫星积雪监测资料和地面观测点信息,一方面对积雪的时间变化进行回归分析,提出了雪盖和雪深的增长和衰减模型;另一方面与气候因子(气温与降水)进行复合分析,提出雪盖和雪深的气温降水复合模型。从而加深对乌鲁木齐积雪的认识,其定性和定量分析可为农牧业、水利部门提供有益参考。     

基于地形校正的山区积雪深度反演算法

积雪深度是天气和水文模型运行的必要参数。利用微波遥感可以反演不同尺度的地表积雪深度参数,为全球或区域尺度气候模型与水循环提供有效积雪参数。现有积雪深度微波遥感反演算法未综合考虑地形因子对反演结果的影响。微波辐射计观测的地表信号会受到地形的影响,导致能量在地表重新得到分配,这不仅引起传感器本身的观测误差,而且改变了地表的微波散射和辐射,使得水热能量在地表重新分配,从而也影响着地表关键参数的反演精度。为了提高山区积雪深度的反演精度,分析了坡度、坡向等地形因子对积雪深度反演的影响,在利用微波遥感反演积雪深度时加入地形坡度和坡向校正,构建基于地形效应的微波辐射模型,提出基于地形校正的山区积雪深度反演算法。实验结果显示,地形校正前,积雪深度反演的RMSE=10.41,地形校正后,积雪深度反演的RMSE=7.22,积雪深度反演精度得到了一定的提高。     

MODIS逐日积雪覆盖率产品验证及算法重建

选取青藏高原局部地区为研究对象,针对MODIS逐日积雪覆盖率产品（MOD10A1）存在精度差、地域限制等问题,利用MODIS地表反射率产品（MOD09GA）,提出了分段建模的方法,生成了精度更高的积雪覆盖率产品,并采用Landsat资料对该产品进行了验证。结果表明：① MOD10A1标准积雪覆盖率产品在青藏高原地区精度较低,提取的平均雪盖率为29.16%,与同时相TM影像的积雪覆盖比例（22.45%）相差较大,两者相关系数仅为0.74;② 利用MOD09GA地表反射率产品重建积雪覆盖率的分段模型,提取的平均雪盖率为21.70%,与同时相TM影像的积雪覆盖比例较为接近,且两者相关系数达到0.85;③ 与TM资料生成的积雪真值图像对比,改进后的分段模型标准误差与绝对平均误差都优于标准产品,对研究区积雪覆盖面积监测精度的提高有一定的改善。