黑河流域遥感-地面观测同步试验：科学目标与试验方案

介绍了黑河流域遥感—地面观测同步试验的科学背景、科学问题、研究目标以及观测试验方案和观测系统布置。总体目标是,开展航空—卫星遥感与地面观测同步试验,为发展流域科学积累基础数据;发展能够融合多源遥感观测的流域尺度陆面数据同化系统,为实现卫星遥感对流域的动态监测提供方法和范例。以具备鲜明的高寒与干旱区伴生为主要特征的黑河流域为试验区,以水循环为主要研究对象,利用航空遥感、卫星遥感、地面雷达、水文气象观测、通量观测、生态监测等相关设备,开展航空、卫星和地面配合的大型观测试验,精细观测干旱区内陆河流域高山冰雪和冻土带、山区水源涵养林带、中游人工绿洲及天然荒漠绿洲带的水循环和生态过程的各个分量;并且以航空遥感为桥梁,通过高精度的真实性验证,发展尺度转换方法,改善从卫星遥感资料反演和间接估计水循环各分量及与之密切联系的生态和其他地表过程分量的模型和算法。由寒区水文试验、森林水文试验和干旱区水文试验,以及一个集成研究——模拟平台和数据平台建设组成。拟观测的变量划分为5大类,分别是水文与生态变量、驱动数据、植被参数、土壤参数和空气动力参数。同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开。布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络;使用了5类机载遥感传感器,分别是微波辐射计、激光雷达、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机;获取了丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波、激光雷达等卫星数据。

下垫面对WRF模式模拟黑河流域区域气候精度影响研究

利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。

黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计

介绍了"黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验"的背景、科学目标、试验组成和试验方案。试验的总体目标是显著提升对流域生态和水文过程的观测能力,建立国际领先的流域观测系统,提高遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。由基础试验、专题试验、应用试验、产品与方法研究和信息系统组成。其中,①基础试验:搭载微波辐射计、成像光谱仪、热像仪、激光雷达等航空遥感设备,开展一系列关键生态和水文参量的观测;发展遥感正向模型及反演和估算方法。形成覆盖全流域的水文气象综合观测网,为流域生态—水文模型研究提供更有代表性的模型参数、驱动数据及更高精度的验证数据。构建无线传感器网络,度量生态水文模型所需的若干关键的驱动、参数和模型状态的空间异质性。开展航空遥感定标和地基遥感试验。依托传感器网络,并辅之以地面同步和加密观测,开展遥感产品真实性检验。②专题试验:开展"非均匀下垫面多尺度地表蒸散发观测试验",采用密集的涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供基础数据。③应用试验:在流域上、中、下游分别开展针对积雪和冻土水文、灌溉水平衡和作物生长、生态耗水的综合观测试验,将观测数据和遥感产品用于上游分布式水文模型、中游地表水—地下水—农作物生长耦合模型、下游生态耗水模型,通过实证研究提升遥感在流域生态—水文集成研究和水资源管理中的应用能力。加强试验将在2012年5月起按中游、上游、下游的顺序展开,全流域持续观测期为2013—2015年。在各类试验的支持下,开展全流域生态—水文关键参量遥感产品生产,发展尺度转换方法,建立多源遥感数据同化系统。

黑河综合遥感联合试验研究进展:概述

"黑河综合遥感联合试验"是在我国典型的内陆河流域——黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。28个单位的280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加了试验。介绍了2008年加强试验期以来的研究工作进展。"黑河综合遥感联合试验"最主要的成果是一套多尺度、高质量的综合观测数据集,该数据集已正式对外发布,十分有力地支持了一系列生态、水文、定量遥感模型的发展、改进和验证,试验所期望突破"数据瓶颈"的目标已经实现。此外,已在积雪参数提取、地表冻融微波遥感、森林结构参数的遥感反演、蒸散发观测与遥感估算、土壤水分反演、生物物理参数和生物化学参数反演、水文气象观测、尺度推绎、流域水文模拟和同化应用等方面取得了丰富的研究成果。试验亮点包括蒸散发观测及其遥感模型改进、机载激光雷达的应用、多角度热红外传感器研制和应用;航空遥感在获取高质量、高分辨率数据方面依然具有不可替代的作用。

黑河综合遥感联合试验研究进展:水文与生态参量遥感反演与估算

介绍了"黑河综合遥感联合试验"在水文和生态变量与参数反演、估算和模型应用方面取得的进展。在水文变量遥感方面,利用车载双偏振多普勒雷达在黑河上游和中游分别开展了高精度降水观测,获取了后向散射系数和极化信息与降水强度之间的定量关系。在综合利用多源观测信息,改进和发展蒸散发估算模型方面取得了实质性的进展。发展了利用K和Ka波段机载微波辐射计数据反演山区积雪深度的方法。针对SAR观测数据反演土壤水分中地表粗糙度的显著干扰,发展了消除粗糙度影响的反演方法。在生态过程遥感参量估算方面,提出了一种基于机载激光雷达和高分辨率光学影像的高精度地物信息分类方法。发展了从高光谱航空遥感提取植被自然光照下的荧光,并与NDVI结合的C3/C4植被分类方法。发展和改进了使用多角度、多光谱观测反演叶面积指数的方法,挖掘了激光雷达在植被垂直结构探测上的潜力,探索了叶面积指数遥感中的尺度转换规律。发展了利用高光谱数据中的荧光信息反演光能利用率的新方法;建立了考虑土壤反射率、冠层结构等因素的光合作用有效辐射比率反演模型;改进了利用遥感估计生态系统生产力的模型。发展了利用高光谱遥感数据提取叶绿素含量和叶绿素荧光强度的方法。

黑河遥感试验:回顾与展望

地球系统科学的基石之一是地球观测系统,许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中,遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区,以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象,于2007年—2017年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验,历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段,由52家单位,670余位科研人员参与,650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点,在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破,实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验10年历程,凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则,总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法,介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等10多种高分辨率流域尺度生态水文产品,并通过与流域生态水文模型的深度集成,算清了流域水账,揭示了绿洲—荒漠相互作用的完整图景,提出了涡动相关仪能量平衡不闭合的诊断方程。黑河遥感试验结束后,其观测系统转为黑河流域地表过程综合观测网继续运行,并持续孕育观测的新理论、新方法,更好地服务流域科学的探索和实践。

黑河综合遥感联合试验的数据管理与共享

"黑河综合遥感联合试验"(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)是在黑河流域开展的以水循环及与之密切联系的生态过程为主要研究对象的大型航空、卫星遥感与地面同步观测科学试验。为了对试验产出和处理后的数据进行统一的管理和共享,促进试验成果在更大范围内的应用,"黑河综合遥感联合试验"建立了数据管理系统,并在中国科学院寒区旱区环境与工程研究所和北京师范大学成立了两个数据服务点负责数据的管理和分发。"黑河综合遥感联合试验"的数据管理系统是一个以元数据为核心的数据管理和发布系统,在数据管理方面介绍了元数据、数据文档和数据实体的组织与管理,在系统功能方面介绍了数据导航和数据可视化。"黑河综合遥感联合试验"目前已发布的原始数据共3.2 TB,预处理的数据2.5 TB,以粗粒度的形式组织了265个数据集,265条元数据与数据报告一起对数据集进行说明。

黑河综合遥感联合试验数据发布

"黑河综合遥感联合试验"(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,WATER)是在我国第二大内陆河流域—黑河流域开展的大型航空、卫星遥感和地面同步观测试验。在试验加强观测期结束两年之际,试验数据集正式发布,实现了发展多尺度、多分辨率、高质量并最终完全共享的综合数据集的目标。本文是"黑河综合遥感联合试验"数据专栏的序言,概述了试验数据信息系统的意义、数据集的构成、数据质量控制的基本措施和流程,以及数据共享政策。我们热情邀请国内外同行在内陆河水文与生态研究、定量遥感研究等多方面使用该数据集,共同推进其广泛应用。

黑河综合遥感联合试验自动气象站数据质量控制与产品生成

"黑河综合遥感联合试验"自动气象站(AWS)数据的质量控制(QC)分两个阶段进行:计算机自动控制阶段(QC1)和人机交互判断阶段(QC2)。QC1利用气候学界限值检查、台站极值检查、基本气象公式检查、内部一致性检查、时间一致性检查、综合决策算法,对自动气象站资料进行了自动质量控制;QC2中质量控制人员在QC1质量控制的基础上,对判断为可疑和错误的数据进行人工判断、分析错误原因、订正逻辑性错误,并给出数据的最终质量评价。上述质量控制后的自动气象站资料分两级发布,以供科研使用。最终结果表明:QC1中的质量检查可以有效地识别出观测资料中存在的明显错误;经过QC2数据逻辑错误订正后,"黑河综合遥感联合试验"AWS(Automatic Weather Station)数据总体质量较高,达到了预期的试验目标。

黑河综合遥感联合试验

“黑河综合遥感联合试验”由寒区水文试验、森林水文试验、干旱区水文试验，水文气象观测以及一个集成研究——模拟平台和数据平台建设组成。加强试验在2008年3月7日～4月12日、5月15日～7月22日、8月23～9月5日展开，共计120天，由28个单位280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加、布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络；

黑河综合遥感联合试验

“黑河综合遥感联合试验”由寒区水文试验、森林水文试验、干旱区水文试验，水文气象观测以及一个集成研究——模拟平台和数据平台建设组成。加强试验在2008年3月7日～4月12日、5月15日～7月22日、8月23～9月5日展开，共计120天，由28个单位280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加。布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络；开展了25架次的航空飞行试验，使用T5类机载遥感传感器，分别是微波辐射计、激光雷达、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机；获取了丰富的各类卫旱遥感数据；

黑河综合遥感联合试验

“黑河综合遥感联合试验”由寒区水文试验、森林水文试验、干旱区水文试验，水文气象观测以及一个集成研究——模拟平台和数据平台建设组成。加强试验在2008年3月7日～4月12日、5月15日～7月22H、8月23～9月5日展开，共计120天，由28个单位280多名科研人员、研究生和工程技术人员参加。布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络；开展了25架次的航空飞行试验，使用了5类机载遥感传感器，分别是微波辐射计、激光雷达、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机；获取了丰富的各类卫星遥感数据；已在积雪参数提取、地表冻融微波遥感、森林结构参数的遥感反演、蒸散发观测与遥感估算、土壤水分反演、生物物理参数和生物化学参数反演、水文气象观测、尺度推绎、流域水文模拟等方面取得了初步结果。

黑河流域生态水文观测数据库设计与优化

运用面向对象技术设计了黑河生态水文观测数据库。首先识别实体类和类间关系,然后将类和类间关系映射为表和表间关系。该设计用7个数据表存储观测站、观测点、数采仪、传感器、观测变量间的层次结构,在不修改数据库设计的情况下,能适应该层次结构的动态调整。用单一数据表存储所有观测数据,大大降低了数据操作的复杂性。用PostgreSQL的表继承机制对数据存储方式进行了优化,解决了存储容量和查询速度之间的矛盾。

水平分辨率对WRF模式的影响研究——以黑河流域WRF模拟为例

水平空间分辨率对于模式模拟影响的验证一直是大气模型重要的研究内容,提高分辨率能够细致描述地形、下垫面状况等区域特征.准确的下垫面信息对于区域大气模拟的精度具有显著的影响。本文对区域大气模型Weather Research and Forecasting Model(WRF)在黑河流域进行5km和1km的对比试验,检验水平分辨率对WRF模拟精度的影响。通过与黑河综合遥感联合试验中7个站点观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面替换前后近地表气象要素的模拟精度。结果表明:1)水平分辨率为1km的WRF模式模拟的近地表气象要素刻画得比5km的WRF模式模拟更加精细,更加符合近地表下垫面的变化特征;2)采用1km水平分辨率,黑河综合遥感联合试验(Watershed Allied Telemetry Experimental Research,以下简称:WATER)站点所在的格点的高程信息更加准确;3)采用1km水平分辨率,WRF模式模拟的近地表气压与观测值的误差比5km的WRF模拟值的误差减少很多,尤其是在黑河流域上游区域。

机载AISA Eagle Ⅱ高光谱数据处理——以额济纳旗试验区为例

机载AISA EagleⅡ传感器为"黑河综合遥感联合试验(HiWATER)"额济纳旗试验区提供航空高光谱影像。介绍了高光谱原始数据的辐射定标、几何校正、大气校正等预处理过程。根据研究区地形差异以及数据使用目的的多样性,几何校正中可选择是否加高精度DEM产品,大气校正的选择策略可分为平坦地形无DEM的大气校正和起伏地形添加DEM大气校正。本试验数据采用加载高精度DEM的几何校正和平坦地形大气校正方法,经过预处理后的高光谱数据产品,其地理坐标与高分辨率的CCD影像对比,地理位置信息较为准确;与实测地物光谱对比,影像光谱能较好地体现地物光谱的特性,数据可用作定量遥感进一步的研究。