基于FY3B-MWRI的青藏高原积雪深度反演

论文总字数：20694字

目 录

1.引言……………………………………………………………………4

1.1 研究意义和目的………………………………………………………………………4

1.2 国内外研究现状………………………………………………………………………5

2.研究区域………………………………………………………………5

3.研究方法………………………………………………………………6

3.1 半经验算法……………………………………………………………………………6

3.2 基于半经验算法形式的 MWRI 算法拟合……………………………………………7

3.3 算法验证………………………………………………………………………………7

4.研究数据………………………………………………………………7

4.1 FY-3B/MWRI数据………………………………………………………………………7

4.2 AMSR2-L2 SND数据……………………………………………………………………8

4.3 数据选取 ………………………………………………………………………………8

5.数据处理………………………………………………………………9

5.1 数据格点化……………………………………………………………………………9

5.2 数据叠加………………………………………………………………………………10

5.3 数据筛选………………………………………………………………………………11

6.反演结果………………………………………………………………11

6.1 结果对比………………………………………………………………………………11

6.2 误差分析………………………………………………………………………………13

6.3 客观影响因素…………………………………………………………………………14

7.总结……………………………………………………………………16

参考文献…………………………………………………………………16

致谢………………………………………………………………………19

基于FY3B-MWRI的青藏高原积雪深度反演

高凇

,China

Abstract: The L1 level brightness temperature data of the microwave imager (MWRI) mounted on the FY-3B of China's polar-orbiting meteorological satellite was studied using the Qinghai-Tibet Plateau (25°N to 40°N, 70°E to 105°E) as the study area. The depth of snow cover (SD) in the Qinghai-Xizang Plateau was inverted by a semi-empirical algorithm. Further, the inversion result was verified using the SND data of Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR2) installed on the Japan Meteorological Satellite GCOM-W1. The brightness temperature difference (Tb18H-Tb36H) between the 18.7GHz horizontal polarization channel and the 36.5GHz horizontal polarization channel based on the snow depth and the passive microwave remote sensing has a good linear correlation. This study obtained the use of MWRI brightness temperature data A New Algorithm for Depth of Snow Depth in the Tibetan Plateau. The results show that the new algorithm has a smaller average relative error and a smaller root mean square error than the global snow depth retrieval algorithm used in the Qinghai-Tibetan Plateau. It has certain applicability to invert snow depth in the snow covered area of the Tibetan Plateau.

Key words: snow depth; MWRI; Tibetan Plateau; passive microwave remote sensing; inversion

1 引言

1.1 研究意义和目的

降水是指大气中的水汽在一定条件下冷凝成液态或固态的形式并降落至地表的现象，它既是日常生活中一种常见而典型的天气现象，同时也是大气科学中一类十分重要的研究对象，故而降水的形成机制、监测预警和预报测量都成为人们一直重点关注的对象。其中，降雪作为降水的一种固态形式，在农业、卫生、交通和环境等方面都对人们的生产生活有着十分重要的影响^[1]。一方面，冬季适量的降雪可以充分覆盖田地，为地表下层的种子提供保护和充足的水分，有利于作物的生长；在雪的形成机制中，必然有大量凝结核的参与，降雪可以区域的将空气中的固体悬浮物吸附并带回地面，从而有效地净化该降雪地区的大气，显著提升局部空气质量。但另一方面，降雪作为一种在冬季出现的固态降水，往往会带来大风、寒潮等恶劣天气，甚至导致冰雪灾害的出现，而每次冰雪灾害都会带来严重的后果和巨大的损失：以2008年我国南方大范围雨雪冰冻灾害为例，本次冰雪灾害导致了超过一百多人死亡或失踪，160余万人被紧急转移或安置，直接经济损失高达上千亿元^[2]。由此可见，有效的预报和监测降雪的各项参数对促进生产、改善生活和防灾减灾都有着十分重要的意义。

本研究将地表的积雪深度这一重要降雪参数作为研究对象，选取青藏高原地区（25°N至40°N，70°E至105°E）作为研究区域，将卫星被动微波遥感作为研究的方法和手段有如下原因和意义：

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