基于MODIS数据的中国东部地区海陆温差时空变化特征

海陆温差是海-陆间热力对比的重要表征,对区域乃至全球气候产生重要影响。研究基于2001—2021年中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感数据,研究了中国东部地区地表温度、海表温度以及海陆温差的时空变化及区域差异特征。结果表明:2001—2021年中国东部地区地表温度和海表温度均呈显著上升趋势,上升幅度分别为0.34℃/10a和0.32℃/10a;夜间地表温度和海表温度的上升态势更突出;各季节中,冬季地表温度和夏季海表温度增幅最大,分别达0.45℃/10a和0.43℃/10a(P<0.05);空间上,中国东部地表温度总体呈南高北低的格局特征,海表温度则表现出从东北向西南递增、近岸低于远岸的特征。研究时段内,中国东部地区海陆温差通常为负值,海表温度总体高于地表温度,且离海岸线越近的缓冲区范围内海陆温差越小;100 km、200 km和300 km缓冲区范围内年际海陆温差总体呈减小趋势,其中100 km缓冲区范围内的降幅最大;各季节中,春季和冬季海陆温差呈减小趋势,夏季和秋季的呈增大趋势;空间上,以30°N为界,以北和以南区域的海陆温差分别呈减小和增大趋势。

基于MODIS遥感影像的玛纳斯县植被覆盖度动态分析

植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标。利用2013-2022年7-9月的MODIS遥感影像数据,基于归一化植被指数(NDVI)和像元二分原理,建立植被覆盖度的估算模型,对玛纳斯县近10年来植被覆盖度的变化情况进行监测,探究2013-2022年玛纳斯县植被覆盖度的空间分布特征、面积变化趋势及其影响因素。结果表明,2013-2022年,玛纳斯县植被覆盖度整体维持在36.71%~43.42%,变化幅度不大,反映出该地区植被生长状况良好,玛纳斯县植被主要分布在南部山区和中部平原区;玛纳斯县植被覆盖度在这10年间略有减少,其中,植被覆盖度减少了2.51%,植被面积减少了277.78km^(2),但在不同年份呈不同程度的波动。通过分析植被覆盖度变化因子,得出降水量对玛纳斯县植被覆盖度的变化起到正向作用,人类活动也是引起植被覆盖度变化的主要因子。

MODIS在青藏高原大范围积雪制图中的应用及存在的问题

积雪是地球表面重要的组成部分之一,精确监测积雪覆盖及其动态变化是地球科学的一个重要研究方向。本文以我国主要积雪区之一的青藏高原作为研究区域,研究了MODIS数据在青藏高原大范围积雪制图中的应用。使用基于NDSI阈值法的积雪像元识别方法,对2002-2003年度青藏高原的积雪状况进行了监测。对监测结果的分析表明,虽然这种算法目前还存在一些不足,但对青藏高原大区域的积雪监测仍是一种极为有效的方法。

基于MODIS的长江中下游地区植被净第一性生产力时空变化规律

基于中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据产品,分析了长江中下游地区的植被净第一性生产力（net primary production,NPP）的时空分布规律,并探讨了气候和土地覆被变化对它们的影响。研究结果表明：在2001-2010年间,研究区植被净第一性生产力的数值主要集中在420-670 g·m^-2·a^-1（以碳计）,平均值为562 g·m^-2·a^-1（以碳计）。从时间角度来看,植被净第一性生产力的年际波动大,且大部分地区的植被净第一性生产力呈现随时间逐渐降低趋势。从空间角度看,植被净第一性生产力呈南高北低、沿海高于内陆的分布规律。研究区内植被净第一性生产力的变化受到了气候因子的综合作用,与年均气温和日照时数呈正相关,与降水量呈负相关（P〈0.05）。同时,土地覆被类型的转变也是导致植被净第一性生产力产生时空变化的重要因素。

用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法

基于辐射传输模型(RM)和动态学习神经网络(NN),成功进行了用MODIS数据反演近地表空气温度的研究,并给出了完成这种反演的RM-NN算法。该算法用RM来模拟不同地面辐射状况下(包括不同的地表温度、近地表空气温度、发射率和大气水汽含量)卫星高度获得的辐射强度数据集,用动态学习神经网络来进行反演计算。反演分析结果表明,近地表空气温度不能直接精确地用MODIS数据反演计算得到,如果能把地表温度和发射率以及大气水汽含量作为先验知识,则能够比较精确地反演近地表空气温度。模拟分析表明,平均误差和标准偏差分别大约是0.8K和0.9K,如果考虑地表温度和发射率的误差,平均误差和标准偏差分别为1.5K和1.8K。反演结果和地面气象站点数据比较表明,合理地利用先验知识使得RM-NN算法能够用MODIS数据比较精确地反演近地表空气温度。

中国3个典型城市气溶胶光学厚度地基观测及其MODIS气溶胶产品精度分析

利用中国太阳分光观测网的观测资料结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)的气溶胶产品分析了北京、兰州、上海3个典型区域城市的气溶胶光学特性。结果表明:北京AOD(气溶胶光学厚度)年平均为0.41±0.35,春夏高,秋冬低,Angstrm波长指数α年平均为1.40±0.85表现为细模态粒子,MODIS的光学厚度为0.52±0.39与地面观测相关系数为0.91,存在系统性高估;兰州AOD年平均为0.55±0.21,夏季最低,秋冬较高,α年平均为0.95±0.20表现为粗模态粒子,MODIS光学厚度为0.43±0.21与地面观测相关系数仅为0.07,存在系统性低估;上海AOD年平均为0.55±0.21,无明显季节变化,α平均为1.03±0.25,MODIS光学厚度为0.74±0.30与地面观测相关系数为0.75,存在系统性高估。城市地理位置和复杂地表等原因造成反照率的不确定,MODIS气溶胶产品在这3个城市的反演效果仍有很大提升空间。

MODIS数据及其在森林防火中的应用

MOD IS是美国地球观测系统(EOS)装在Terra和Aqua卫星以及后继卫星上的中分辨率成像光谱仪,具有数据获取快、信息丰富和覆盖范围广等优点。近年来,随着信息化的快速发展和网络规模的日益扩大,MOD IS用户数量不断增加,应用领域也更加广泛。文中对MOD IS数据的来源、特性及其利用情况做了简要介绍,在火情监测方面的应用进行了拓展,并对其在森林防火方面的应用前景进行了分析。

利用MODIS/EVI时间序列数据分析干旱对植被的影响

为了分析2006年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响,选取该地区多年中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)时间序列数据进行研究,利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理,并根据处理后的结果(重构的EVI数据以及HANTS分析得到相应频率对应的振幅和相位),分析干旱对该地区的影响,同时结合地面气象数据加以补充说明。将干旱年份和正常年份对比分析,结果表明,处理后的EVI时间序列数据能较好地反映干旱对地表植被的影响,振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。

基于偏差原则利用MODIS红外资料反演大气廓线以及表层温度

遥感方程或大气辐射传输方程是属于第一类非线性Fredholm积分方程,这类方程的显著特征是不适定的,尤其此类问题解的不稳定性,增加了反演的难度。因此需要研究控制反演不稳定性和提高反演精度的有效方法。为了使解稳定,光滑参数γ作为约束因子是必要的。文中结合牛顿非线性迭代法反演大气廓线,利用偏差原则来最优选择光滑参数γ,即在同步反演大气廓线的同时对γ采用分步迭代的原则。最后利用中分辨率和成像光谱仪(MODIS)红外资料进行反演试验,反演结果表明采用偏差原则选取γ明显优于经验法,反演的表层温度和大气可降水量与美国国家宇航局(NASA)的MOD07产品类似。

基于MODIS/EVI时间序列数据分析冰冻灾害对植被绿叶始期的影响

在全球气候变化的研究中,植被物候与气候的关系是一个重要的课题,它显示陆地生态系统对全球变化的响应。笔者用2005～2008年1～7月每8 d时间序列的MODIS/EVI数据及其相应的地面数据,运用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理。对处理后的结果,采用动态阈值法获取该区域2005～2008年植被物候(生长始期)及其分布格局,并将冰冻灾害年份跟正常年份植被物候分布格局进行对比,分析冰冻灾害对该地区植被物候的影响。结果表明,处理后的EVI数据能较好地反映冰冻灾害对植被物候的影响,准确地反映了冰冻灾害的实际影响范围。该研究结果说明,通过HANTS法分析卫星遥感数据可较为准确地反映植被的生态特征。

基于MODIS的艾比湖湖面遥感监测研究

就MODIS作为新的遥感数据源,合成NDVI对地表覆被进行分类,并利用MODIS合成NDVI对土地覆被进行分类并进行水体监测研究.通过对艾比湖湖面在整个研究期限内(3 a)和一个周期内(1 a)的变化规律做了研究,对其变化原因进行了分析,认为艾比湖作为内陆湖泊,显著地受到了全球气候变化和人为改善生态环境的影响;年内变化是因为周围邻近地区来水变化和当地自然条件共同作用的结果.

基于CALIPSO卫星资料的京津冀地区MODIS卷云云顶高度订正

卷云在大气辐射中扮演着重要角色,对天气系统和气候变化产生重要影响。相比传统地基观测手段,卫星遥感更容易探测到高层卷云的信息,本文利用CALIOP主动遥感仪器可获取较为准确的薄卷云特性的特点,针对MODIS被动遥感探测器反演的薄卷云云顶高度的偏差开展订正研究。研究选取2013~2017年京津冀地区MODIS云产品,结合CALIPSO卫星的卷云云顶高度数据,基于交叉验证的方法得到线性拟合方案,对MODIS卷云云顶高度进行订正。订正后的MODIS与CALIPSO卷云云顶高度差值的分布区间由-3~2 km变为-2.0~2.5 km,峰值由-0.8 km左右变为0.2 km左右。订正效果随云顶高度和云光学厚度的不同有所变化,其中较低层卷云和光学薄卷云的订正效果更明显。

基于MODIS时序影像的湖南省油菜种植面积遥感监测分析

基于时间序列影像数据的提取方法可实现快速监测大面积农作物的种植分布和面积估算。以湖南省为研究区,利用2017年500m空间分辨率的MODIS NDVI时序数据,结合湖南省耕地分布数据和实地样点数据得到油菜物候标准曲线,采用最小二乘法与阈值法提取得到湖南省油菜种植分布。结果显示,遥感提取得到的湖南省油菜种植面积主要分布在湘北洞庭湖平原、湘中衡阳市、湘南岳阳市,油菜种植面积3.87×106 hm2,通过与2016年湖南省县域统计油菜种植面积数据进行比较,油菜空间格局分布大体一致,相关性系数为0.81,R2为0.66。采用油菜关键物候期的MODIS时序遥感影像,能有效地监测油菜空间分布和估算种植面积,这为油菜种植管理提供基础数据支撑。

青岛近海浒苔光谱特征研究

针对从2008年以来,每年夏季我国黄海南部暴发大面积的浒苔(Enteromorpha)灾害,对海洋环境及经济造成不利影响的状况,为了进一步研究浒苔特性,为利用遥感手段监测浒苔提供一定的理论依据,通过实地测量不同条件下浒苔的光谱反射率曲线,定性分析了浒苔的光谱特征。结果表明,浒苔的基本光谱特征表现为在蓝光波段和红光波段形成反射谷,在绿光波段形成反射峰,而在近红外波段反射率明显增大,形成高反射峰。因此将红光波段和近红外波段作为敏感波段,利用NDVI(归一化植被指数)提取遥感图像上的浒苔信息,可取得较好效果,有利于浒苔监测。

近20年中国典型城市气溶胶光学厚度特征研究

气溶胶是影响空气质量的重要因素,是危害居民健康的关键因素之一。为探究我国近20年大气质量情况,本文利用2000-2019年间逐月MODIS气溶胶光学厚度(AOD)数据,采用线性回归分析方法对AOD时空分布特征及演化趋势进行了分析,得到了我国20年间的AOD时空分布特征和演化趋势。结果表明,在空间分布上,2000-2019年我国AOD年均值总体分布在胡焕庸线两侧差异较大。四川盆地、华北平原以及长江中下游平原较高,西南区和内蒙较低,西北部分地区出现高值。在季度特征方面,AOD季节平均分布差异明显,春季最高,夏季次之,秋冬季较低。四季AOD高低值分布情况与年平均空间分布类似。我国整体AOD变化呈先增后减趋势。东北和西北地区呈增加趋势,中东部地区呈减少趋势。近年来我国大气污染问题得到有效改善,但仍需重点监测和治理,本研究可为大气质量分析与改善提供数据参考。

中国地区MODIS Terra/Aqua MAIAC气溶胶光学厚度(AOD)产品反演误差对比分析

最新的多角度大气校正(MAIAC)气溶胶光学厚度(AOD)反演算法已应用于Terra和Aqua两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS),在优化反演精度的同时将AOD产品的空间分辨率提高到1 km级.本研究将2003—2020年重叠期间Terra和Aqua中国地区MAIAC AOD产品与全球气溶胶自动观测网络(AERONET)AOD数据进行对比验证,分析该产品在中国地区的适用性和两颗卫星产品间的差异性,并探讨邻近云像元与观测几何对MAIAC AOD产品的影响.结果表明:MAIAC AOD产品在中国地区有较好的适用性,Terra和Aqua两颗卫星性能表现基本相近,整体验证结果有超过70%的数据落在期望误差(EE)范围内(EET=73.12%,EEA=70.83%).研究发现邻近云像元是影响AOD产品精度的重要因素之一,邻近云像元会造成AOD反演高估,且这种现象随着邻近云像元的数量而增加.经过质量控制剔除邻近云像元的影响,发现观测几何也会引起产品间的偏差,过小或过大的太阳天顶角会造成更大的平均偏差.总体而言,中国地区MODIS Terra/Aqua MAIAC AOD产品间差异较小,Aqua AOD数据平均偏差更小(MBT=0.0111,MBA=0.0048),年际间变化也更加稳定,更适合应用于长时序分析研究,但产品使用过程中应考虑临近云像元和观测几何对产品精度的影响.

利用辐射数据构建云物理结构

本文运用Cloud Sat卫星上搭载的雷达探测数据和AQUA卫星搭载的辐射光谱仪探测数据,选择2007年1月至2010年12月期间,地理位置位于(15°~45°N,145°~165°E)区域内(远海)发生的云场数据开展分析,研究云的物理结构特征与其光谱辐射特性的相互关系。不同光谱波段对云物理结构变化的响应情况各有不同,首先从MODIS光谱仪22个云相关光谱波段中分析并选择出与云物理结构特征密切相关的光谱组合(包含13个波段),而后开展了这些光谱波段的云辐射特性与云物理结构特征的相互变化关系研究。统计分析表明,在外部大气、地表条件以及太阳入射辐射变化不大情况下,云的结构变化与其光谱辐射变化之间总体存在单调相关关系,物理结构变化不大的云廓线之间其光谱辐射的变化也小,反之也成立,即光谱辐射变化小的云廓线之间物理结构变化也小。从而,对于某些内部物理结构特征未知的云,利用与其光谱辐射特性相近的云结构数据可实现自身垂直结构信息的重建。基于光谱辐射相近则云物理结构很可能相近的特点,本文对未知云场的物理结构重建开展了模拟试验,试验结果表明光谱相近原则匹配物理结构的方法一定程度上能够实现云物理结构的构建,为利用被动遥感数据推测云物理结构特征研究提供参考。

北方地区MODIS和MISR与AERONET气溶胶光学厚度的比较及其时空分布分析

通过对比2006～2009年,搭载在Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)和多角度成像光谱仪(MISR)传感器与我国北方4个地面AERONET站点观测的气溶胶光学厚度AOD(aerosol optical depth),发现在SACOL站和北京站,MISR反演的气溶胶光学厚度优于MODIS;在香河站和兴隆站,MODIS反演的气溶胶光学厚度优于MISR.总体上,MISR反演的Angstrom值与地面观测相对误差为14%,而MODIS反演结果的相对误差为30%.因而在气溶胶辐射强迫研究中,使用MISR反演的Angstrom值来计算不同波段的气溶胶光学厚度,得到的结果误差较小.同时,利用卫星观测分析了我国大部分地区AOD季节平均分布特征:主要有两个高值区,分别是塔克拉玛干沙漠和华北南部以及华东北部地区.高值区位置随四季变化不明显,但在量值上有明显的季节变化.塔里木盆地春季AOD值最大,华北南部以及华东北部AOD值在夏季最大.MODIS和MISR Angstrom指数分布均表明,春季塔克拉玛干沙漠的气溶胶粒子半径最大;夏季两个高值区的气溶胶粒径达到最小.

京津冀地区气溶胶季节变化及与云量的关系

利用2000年3月—2008年2月中分辨率成像光谱仪(MODIS)的卫星资料,分析了京津冀平原地区大气气溶胶光学厚度(AOD)和气溶胶细粒子组分比率(FMF)的时空分布特征.结果表明:通过AOD与FMF的组合特征可判别气溶胶季节变化特征.冬、春季以粗粒子为主,但冬季AOD偏小,而在春季急剧增大;夏、秋季均以细粒子为主,但夏季AOD达到最大,秋季较小.大气环流和气流后向轨迹分析表明,冬季到达北京的气流以西北冷空气为主,西北路径的气流轨迹占冬季气流轨迹总数的67%;春季主要受偏西、西北及偏北气流影响,这3类对沙尘天气有贡献的气流轨迹占春季气流轨迹总数比例之和达到60%;夏季主要以偏南气流和局地环流占优,这2类气流轨迹分别占夏季气流轨迹总数的52%和34%;秋季气流轨迹与春季的相似,但途经沙源的气流传输速度较春季慢.京津冀平原地区夏季AOD与云量(CF)呈正相关,AOD增加,特别是细粒子增加可能导致局地云量增多.

北京7·21暴雨时空分布特征及热岛-雨岛响应关系

以新中国成立以来北京地区发生单日最大降雨的2012年"北京7·21暴雨事件"作为研究对象,采用热带降雨观测计划(tropical rainfall measuring missio,TRMM)降雨数据、气象观测降雨数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表温度(land surface temperature,LST)产品,利用空间插值、空间降尺度、精度评价及相关分析等方法分析北京7月21日暴雨的时空分布特点,定量研究城市"热岛-雨岛"时空响应关系。结果表明:从空间分布来看,强降雨发生北京南部;从TRMM的3 h降雨数据来看,随着时间推移最强雨带自西向东推进;经气象数据验证,降尺度的TRMM 3B42数据精度有所提高;LST对暴雨的影响表明热岛与雨岛在空间分布上存在一致性,且在雨强最大时段两者相关性最好。