TRMM和GPM卫星降水数据在中国三大流域的降尺度对比研究

以中国三大流域为研究区域,分别针对TRMM 3B43和GPM IMERG降水数据,构建基于归一化植被指数(NDVI)和数字高程模型(DEM)数据的地理加权回归(GWR)模型,以2014年夏季(6～8月)数据为例,得到了三大流域1 km分辨率的降尺度降水数据,并进一步通过气象站点数据对降尺度结果进行验证.研究表明:(1) GPM原始数据整体精度优于TRMM数据,两种数据在黄河流域的精度评价指标优于长江流域与珠江流域;(2)经降尺度计算,两种数据空间分辨率得到了显著提高,且表现出更多降水变化的细节与趋势,但精度指标对原始数据依赖性大,导致提升并不显著;(3)当联合使用NDVI及DEM作为GWR降尺度模型的辅助变量时,两种降尺度结果的差异值在长江流域与珠江流域的高海拔地区中更为显著;(4)黄河流域中,使用不同辅助变量下的降尺度结果在空间分布上总体相似.TRMM数据使用地形作为单独辅助变量的降尺度结果最佳,而GPM数据不同辅助变量下降尺度结果差异并不明显.     

GPM卫星降水数据在黑河流域的适用性评价

论文分别从时间和空间两个角度对GPM卫星降水数据在黑河流域适用性进行评价。以TRMM卫星的降水产品和气象观测站点实测的降水数据作为参考,选用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、相对误差（BIAS）、平均误差（ME）以及标准偏差（SD）多种统计分析指标进行精度评价。结果表明：1）GPM卫星降水数据具有与观测数据较好的一致性以及良好的时间模式;2）GPM卫星降水数据与观测数据之间有着较高的相关系数（R>0.72）以及较低的误差范围 （-0.59%~1.62%）;3）相比TRMM,GPM具有较低的均方根误差（RMSE<28.76）,尤其是对夏季降水,GPM具有相对更高的相关系数（R>0.76）和更小的相对误差（BIAS<1.14）;4）卫星估测降水量的精度与高程具有明显的相关性。总的来说,GPM卫星降水数据在地形复杂的干旱半干旱区域也能够具有较好的精度,能够较为准确地反映干旱半干旱地区的降水分布。     

湖泊水质参数遥感监测研究进展

湖泊是水圈的重要组成,也是重要的淡水资源之一.湖泊的水环境日益遭到污染,监测湖泊水质动态变化对生态环境保护具有重要意义.遥感技术为湖泊水质监测提供技术支持,克服了人工采样成本低和时效性差的特点,在湖泊水质监测中得到了广泛的应用.通过遥感可以监测的指标包括悬浮物、叶绿素a、有色可溶有机物、溶解氧和透明度等.虽然遥感为湖泊水质监测打开新思路,但是仍然存在问题：(1)遥感接受到的信号受到大气的影响,而大气校正算法不够成熟,需要更精确的大气校正来控制大气影响,消除大气和光照等对水体反射的影响;(2)受季节和空间制约,不同湖泊表面光学特性存在差异以及水中生物光学特性的差异性,利用有限实测数据建立的模型缺乏可移植性;(3)水生植物和外力作用(风力、鱼群等)的干扰,造成实测和模型估测之间的误差,而且数据的同步性难以保证,导致模型可靠性下降;(4)实测数据和遥感数据的时空尺度不匹配,难以捕捉动态精细的水质变化.因此,未来结合多源数据以及其他水文模型,深入研究水体中各组分的光学特性,优化反演算法,发展对实测数据依赖程度低的反演算法,构建可迁移的反演模型,打破模型地域局限,推动湖泊水体污染监测预警业务化发...