【摘 要】
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积雪是地表覆盖的重要组成部分,也是气候变化的良好指示器,监测积雪变化对研究全球水循环、气候变化有着极为重要的意义.本文利用"正-背景数据学习"算法,即Presence and Back
【机 构】
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中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室; 华东师范大学地理科学学院地理信息科学教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(2017YFA0604402);国家自然科学基金(41531176)资助
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积雪是地表覆盖的重要组成部分,也是气候变化的良好指示器,监测积雪变化对研究全球水循环、气候变化有着极为重要的意义.本文利用"正-背景数据学习"算法,即Presence and Background Learning Model(PBL模型)对中国积雪进行估测,得到Special Sensor Microwave Imager 5 days(SSM/I 5 d)中国积雪分布图,并利用Mann-Kendall趋势检验法对1992~2010年中国积雪进行了时空变化分析,具体探讨了年积雪日数变化、积雪年季分布与变化特征、稳定积雪区变化.结果表明,PBL模型在中国地区积雪估测精度表现良好,在与Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System(IMS),MODIS/Terra Snow Cover 8-Day L3 Global 500 m Grid(MOD10A2)等积雪产品的比较中取得了较高的一致性,年平均总体精度达到0.88.1992~2010年间中国三大主要积雪区积雪日数都有显著下降趋势,但青藏高原西北部则有显著上升趋势.前者是由气温上升所引起,后者则是由降水增多所引起.在积雪的季节分布上,新疆与东北-内蒙古地区积雪面积都是冬季最大,春、秋季相对较小;青藏高原积雪面积则是春、秋、冬季都很大,积雪的季节变化规律远不如其他两大积雪区明显.研究期间,中国稳定积雪区面积无显著变化趋势,仅青藏高原年降雪日数波动较大.
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