【摘 要】
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雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数,其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用.Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础,假定积雪密度和
【机 构】
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北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京,100875北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京,100875;中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京,100101中国气象局中国遥感卫星辐
【出 处】
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第一届青藏高原能量和水分循环国际研讨会
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雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数,其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用.Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础,假定积雪密度和颗粒大小为常数,利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据,通过统计回归方法,建立了雪深与18 GHz和37 GHz水平极化的亮温梯度之间的关系,发展了SMMR半经验的反演雪深的算法.后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法.2002年发射的装载于Aqua卫星上的AMSR-E是新一代的被动微波辐射计,性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高,采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法.将AMSR-E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较,发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8 mm和21 mm.本研究旨在建立基于AMSR-E亮温数据,适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法.首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR-E亮温数据,去除错误样本,利用统计回归的方法,建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法,算法中加入积雪覆盖度参数,较以往的算法有所改进,与气象台站观测数据比较,结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR-E的雪水当量算法有较大改进,RMSE为15.7 mm.但青藏高原地区因海拔高,地形复杂,大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法,结果不甚理想,以后的研究将重点消除这些干扰因素.
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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