基于MODIS叶面积指数的大渡河流域作物生态需水研究

利用大渡河流域30年的气象资料,采用FAO最新修订的Penman Monteith方程计算流域参考作物腾发量。同时获取大渡河流域2007年内45期MODIS LAI数据,根据叶面积指数与作物系数的经验关系得到作物系数2007年年内的变化情况,利用GIS中的Zonalmean函数对大渡河流域平均作物生态需水量年内变化进行估算。在根据年干燥度进行干湿区划的基础上,对作物生态需水来源进行分析。结果表明：大渡河流域2007年内生态需水总量为6188 mm,月平均值为516 mm。其中作物生态需水量年内变化过程为夏季最高,占全年总需水量的357%,春季、秋季、冬季生态需水量逐渐减少分别占全年总量的304%、201%和138%。在雨季,降水完全可以满足流域生态需水量,降水是这一时期生态需水的主要来源。在旱季,半干旱区的生态需水来源受区域干燥度的影响较大,越干燥的地区降水占作物生态需水百分比就越高;半湿润区作物生态需水来源仍以降水为主,但降水占作物生态需水百分比除了受区域干燥度影响之外,可能还受到其它因素如：陡坡耕地占耕地总面积的比例的影响。     

Estimating bulk optical properties of aerosols over the western North Pacific by using MODIS and CERES measurements

Over the western North Pacific, a large amount of land aerosols from Asian-Pacific countries is transported by the prevailing westerlies. This transport makes the radiative characteristics of these aerosols diverse, particularly when one compares those characteristics over the coastal sea with those over the open sea. In this paper we discuss a method that uses satellite data to obtain the single-scattering albedo (ω) and asymmetry factor (g) of atmospheric aerosols for two large-scale subdivisions—the coastal sea (within 250 km from the coast) and the open sea (the remaining area)—over the western North Pacific (110°E–180°, 20°N–50°N). Our estimation method uses satellite measurements, obtained over a six-year period (2000–2005), of aerosol optical depth (AOD) and shortwave fluxes at both the surface and the top of the atmosphere (TOA); the measurements are obtained using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and the Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES). For the two subdivisions, the estimated annual means of (ω,g) at 630 nm are significantly different: (0.94, 0.65) over the coastal sea and (0.97, 0.70) over the open sea. From a quantitative viewpoint, this result indicates that in comparison with aerosols over the open sea, those over the coastal sea show greater absorption and lesser forward scattering of solar radiation. The estimated optical properties are responsible for the aerosol surface cooling observed by MODIS and CERES, which is approximately 138 and 108 W m⁻² per AOD over the coastal sea and open sea, respectively.     

基于洪水过程的农业洪灾变化遥感快速评估模型及其应用

洪涝灾情的准确测度需要同时兼顾淹没区的面积大小和淹水时长信息。利用淹没区内由水和作物等多种地物所组成的"复合水体"不同于水体的波谱时间变化特性,将不同洪灾时期的水体指数和植被指数进行信息复合,以有效凸显水体和洪涝淹没区之间的影像差异,据此进行了灾初期、峰期和中后期等3个时次受淹范围的有效识别。在此基础上,根据洪涝灾情随着淹没时长而加重以及灾区内淹水时长非均匀分布的特性,建立基于淹没时长的受淹面积不等权参与的洪灾扩展动态度指数(Variation Index of Flood,VIF)和区域灾情比较指数(Comparison Index of Flood Disaster,CIFD)两种模型,并将模型应用于鄱阳湖区2016年夏季农业洪涝灾害的时空变化遥感监测。结果显示,应用上述两种模型不仅可以准确获取鄱阳湖区本次农业洪涝灾情的演变趋势,而且能够方便地对比分析区域内不同地方的受灾程度。鄱阳湖区在2016年6月23日~7月25日期间的洪涝灾情具有由弱增强再趋弱的特征,其VIF指数由初始阶段(6月23日~7月9日)的3.75降至后续阶段(7月9日~7月23日)的1.29;鄱阳县是研究区内受灾最严重的区域,其CIFD指数值居于研究区内各受灾县市之首,该县受灾总面积以及多次被淹的灾区面积均高于其他县市。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究简

西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM₁₀浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度（AOD）遥感产品,通过数据匹配,利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正,2项订正显著提高了AOD和地面PM₁₀浓度的相关性,相关系数从0.36提高到0.65,按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0.57、0.71、0.62和0.87,夏季和冬季的订正更为有效,可用性更高,这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市,特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。     

基于NDVI的淮河流域植被覆盖度动态变化

基于淮河流域1998～2005年每年第三季度的SPOT VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC法（最大值合成法）获得月NDVI值,用均值法求取季均NDVI值,然后用像元二分模型求得各年的植被覆盖度。在此基础上,从不同角度分析近8年植被覆盖度的变化情况,并用Hurst指数预测未来植被覆盖度变化趋势。结果表明：近8年淮河流域地表植被覆盖度总体呈上升趋势,上升率为0007/a,其中1999年值最低,2004年值最高。植被变化以稳定和轻微恢复为主,更多区域由较低等级的植被覆盖度转变为较高等级植被覆盖度。由Hurst指数预测到未来植被覆盖度变化将保持增加趋势     

基于MODIS的烟台近海水体叶绿素浓度分布

利用实测光谱数据及水体叶绿素浓度数据建立了基于MODIS数据的叶绿素反演模型,并利用MODIS L1B数据对研究区的叶绿素浓度进行了反演。通过分析烟台近海水体叶绿素浓度分布得出,烟台近海水体叶绿素浓度由沿岸向海延伸,叶绿素的浓度逐渐增加;通过不同月份的叶绿素浓度分布状况发现,夏季水体叶绿素浓度含量最高,冬季最低。     

无锡市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(2.5)质量浓度的相关性分析

将MODIS数据反演得出的气溶胶光学厚度与无锡市区实测得到的PM2.5质量浓度进行相关性分析,结果两者的直接相关性较低,相关系数为0.283 4。气溶胶光学厚度经垂直分布和湿度修正后,两者相关性显著提高,相关系数为0.565 9。虽然修正过程存在误差,相关性未达预期程度,但该方法得到的气溶胶光学厚度可作为PM2.5监测的有效补充。     

运用MODIS数据反演洪湖叶绿素a含量业务可行性分析

洪湖是湖北省最大的湖泊,具有调蓄、灌溉、供水、渔业、物种保护、航运、旅游等多种功能,是长江中下游典型的大型浅水型湖泊。传统的设点监测费力、费时,随着遥感技术和手段的进步,遥感反演洪湖叶绿素a浓度成为技术上可能。利用2005年至2010年6年监测数据与同期MODIS数据进行统计分析,研究业务上进行洪湖叶绿素a含量反演的可能性,结果表明：当叶绿素a含量比较高时,它成为影响湖中NDVI指数的主要因素,当浓度较低时,它与NDVI指数相关性差,表明它不是主要要素;通过分析不同时段两者统计关系结果为：12～2月因藻类浓度比较小,叶绿素a浓度低,加上其它要素干扰湖中NDVI指数,监测数据与同期MODIS数据中NDVI指数相关性比较低（也是极显著相关）,其它时间都有较好的相关性（相关系数都高于085）,研究表明：运用MODIS数据中的NDVI指数能准确监测洪湖叶绿素a含量。并提出相应的业务处理流程与方法     

基于MODIS的华东地区气溶胶光学厚度时空变化特征分析

选用2001年1月-2015年12月MODIS数据,运用线性趋势等方法研究华东地区气溶胶光学厚度(AOD)的变化特征及影响因素。结果表明,2001-2015年华东地区AOD平均值变化范围在0.4~0.7之间,且呈现递减趋势。山东省西部、安徽省北部及江苏省AOD相对较高;福建省、浙江省南部及江西省南部地区AOD较低。华东地区气溶胶最低值出现在12月,最高值出现在6月;虽然冬季AOD变化趋势增长较高,但最高值仍出现在夏季。AOD主要受地形、NDVI、风速及人类活动等因素的影响,地形、NDVI、风速均与AOD呈负相关。     

若尔盖草原NDVI的季节特点和变化规律

文章使用NOAA17/AVHRR数据,采用归一化差值植被指数(NDVI)模型,对2006年3月～2007年2月若尔盖及周边地区进行计算和分析得出,NDVI在7月最大,12月最小;结合降水量和气温的年变化,分析了NDVI的季节特点和变化规律的气候基础.