我国喜马拉雅山区冰碛湖溃决危险性评价

近年来,随着全球气候的变暖,冰碛湖溃决灾害正日益严重地威胁着人们生命和财产安全,在我国喜马拉雅山区尤其突出,对冰碛湖溃决灾害的研究也日益受到重视。基于大比例尺地形图、DEM和2004-2008年间的ASTER影像等数据,应用直接判别方法和基于事件树模型,通过确定不同类型冰碛湖溃决模式发生的定性描述和概率转换关系,对我国喜马拉雅山地区冰湖进行潜在危险性冰碛湖的识别和危险性冰碛湖溃决概率等级估算。结果显示,在2004-2008年间,我国喜马拉雅山区共有143个具有潜在危险性冰湖,其中溃决概率等级为"非常高"的44个、"高"的47个、"中"的24个、"低"的24个、"非常低"的4个,溃决概率为"非常高"和"高"等级的91个潜在危险性冰碛湖亟需进一步进行溃决风险评价。

基于 EOS/MODIS 数据的青海湖遥感监测

在二十世纪八十年代，NASA 开始设计地球观测系统(EOS)，MODIS 数据是地球观测系统中很具特色的数据，在 TERRA 和 AQUA 卫星上均搭载有 MODIS 传感器．利用 MODIS 的较高的空间分辨率和光谱分辨率进行地球资源的监测 及预测、预报未来变化的研究是近几年热点的研究问题．本文介绍利用 EOS/MODIS 遥感数据进行湖泊水域计算机自动 识别及面积计算、湖水面温度反演、湖冰信息自动提取、湖泊封冻和解冻监测原理和方法，并以青海湖为例介绍了实际应 用情况．

湖冰遥感监测方法综述

本文综述了多光谱和微波数据监测湖冰冻结、消融及冰厚的方法,并比较了各种方法的优缺点,最后运用MODIS和AMSR-E监测了纳木错2007/2008冬半年冰情。湖冰监测方法主要有阈值法和指数法。阈值法是根据冰水反射率、温度、后向散射系数等特征因子的不同直接区分冰水,精度较高,误差在5天以内。指数法主要是根据冰水波谱特性和极化特性,做波段运算后间接区分冰水。冰厚监测常采用经验公式法,用实测数据与反射率、极化比、亮温等建立关系式反演整个湖泊冰厚,此方法适用于特定的某个湖泊。冰厚识别是湖冰监测的难点,主动微波比多光谱数据更适合监测冰厚。从数据本身来讲,热红外、被动微波等高时间分辨率数据比可见光、主动微波等高空间分辨率影像更适合监测大面积湖泊冰情。基于多源遥感数据,发展自动反演算法将是湖冰遥感监测发展趋势之一。