基于被动微波遥感的北半球近地表土壤冻融时空分析

发布时间：2017-05-09 09:01

  本文关键词：基于被动微波遥感的北半球近地表土壤冻融时空分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：冰冻圈与大气圈、水圈、岩石圈以及生物圈通过彼此之间的相互作用和反馈机制,共同决定气候系统的形成与发展。冻土作为冰冻圈的重要组成部分之一,其分布面积占地球陆地总面积的35%左右。据统计,北半球近地表土壤约有50×106 km2的范围每年都要经历冻融转换这一过程。近地表土壤在经历冻融循环的过程中,能够直接或间接地影响到气候系统、地表能量平衡和水平衡、植被生长机制、地气间二氧化碳的交换以及整个生态系统。地表冻融过程是环境温度发生改变情况下形成的土壤状态,因此冻融状态对温度变化非常敏感,地表冻融的起止时间以及持续日数均能够反映气候变化情况,并对区域和全球尺度下气候的形成和变化具有重要意义。2013年,IPCC第五次评估报告指出1880-2012年全球平均温度升高了约0.85℃(0.65-1.06℃),导致格陵兰和南极冰盖消融和冰川退缩、极端气候事件频率的增加、相对较薄的多年冻土的消失、高纬度多年冻土南界向北移动、山地多年冻土下界向高海拔移动、多年冻土面积减少,多年冻土年平均地温有不同程度的升高,活动层厚度也在增加等,而季节性的冻融循环则会直接或间接地对地表植被的生长季产生影响。监测季节冻土和多年冻土的方法通常可以分为4类:(1)传统方法;(2)地球物理方法;(3)数值模拟方法和(4)遥感方法。遥感方法通常是通过利用可见光、红外、近红外以及微波等探测仪器,识别地球表面物质的性质及运动情况。一般情况下微波遥感比可见光、红外技术等更有利于探测无雪覆盖近地表土壤冻融循环。然而目前已有的近地表土壤冻融状态的遥感监测研究仍存在一些问题:1)数据源比较单一;2)卫星扫描的范围有限;3)主要的研究都集中在区域尺度,而对于半球尺度的研究相对匮乏。本研究主要针对这些问题,利用合适的冻融算法,判别北半球近地表土壤的冻融情况。应用被动微波亮度温度数据判别近地表土壤冻融界限的算法发展大致经历了3个过程:算法研制、参数调整、应用与建立数据集,常用的算法有三种:双指标算法、时间序列变化检测算法以及决策树算法。这些算法都是依据冻土微波辐射特性提出的,即随着温度的降低,土壤开始冻结,土壤介电常数的实部降低,导致反射率的减小和发射率的增大。微波数据是来自美国国家冰雪数据中心的等面积网格(EASE-Grid)格式的SMMR、SSM/I和AMSR-E数据,空间分辨率25 km;气象数据是中国气象局的317个气象站点的5 cm土壤日平均温度数据,其中标定站点157个,验证站点160个。本研究基于对应象元的亮温和土壤温度的线性拟合分析,重新标定双指标算法中的37 GHz垂直极化亮温阈值,得到分别适用于SMMR、SSM/I和AMSR-E的T37为255.0 K,261.9 K和256.8 K,从而对北半球近地表土壤状态进行冻融分类,获得1979-2014年完整的地表冻融数据集。经验证,三种数据对地表分类结果的冻结、融化和总分类精度分别为89.5%,91.4%和89.6%;90.8%,91.0%和90.8%;90.6%,89.9%和88.0%。根据地表冻融数据集的时空分布特征随地温的变化规律,主要结论如下:(1)1979-2014年,北半球近地表土壤平均冻结首日在10月初,冻结末日为4月底,冻结期为217天,冻结天数为161天,平均年最大冻结面积约6.2×107 km2,占北半球陆地面积的62.5%。(2)1979-2014年,北半球近地表土壤冻结首日推迟,推迟速率1.7±1.0 d/a;冻结末日提前,提前速率为1.2±0.6 d/a;冻结期缩短,缩短速率为2.5±1.1 d/a冻结天数减少,减少速率为1.6±0.8 d/a,年最大冻结面积呈下降趋势,每年减少5.56×104 km2,减少速率为0.056%。(3)各冻结指标在空间分布上具有明显的纬度地带性和垂直地带性。(4)2002-2010年,与SSM/I的分类结果相比,AMSR-E低估了地表冻结。(5)7月到次年6月为一个冻融循环周期,其中7月为最暖月,冻结面积最小,月平均冻结天数最小;1月为最冷月,冻结面积最大,月平均冻结天数最大。最后针对本研究中用到的双指标算法所存在的问题进行了讨论分析,并提出了可能的解决途径和进一步的研究方向。在研究中,忽视了不同的地表利用类型,辐射特征也存在一定差异,尤其是沙漠和湖泊地区,分类结果较差;缺少了真实的地表冻融状态,没有统一的标准来定性地判定三种数据对近地表土壤冻融状态的识别能力。
【关键词】：北半球 近地表土壤冻融状态 SMMR SSM/I AMSR-E 被动微波遥感
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.14
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 选题背景与研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.3 研究内容15-18
• 第二章 基本遥感原理与数据18-26
• 2.1 被动微波遥感监测地表土壤冻融状态原理18-19
• 2.2 被动微波遥感数据介绍19-24
• 2.2.1 SMMR20
• 2.2.2 SSM/I20
• 2.2.3 AMSR-E20-24
• 2.3 中国气象台站数据24-26
• 第三章 被动微波遥感监测地表冻融循环26-35
• 3.1 双指标算法26-27
• 3.2 阈值标定及精度验证27-35
• 3.2.1 SMMR28-30
• 3.2.2 SSM/I30-32
• 3.2.3 AMSR-E32-35
• 第四章 北半球地表冻融循环监测结果分析35-49
• 4.1 SMMR和AMSR-E与SSM/I分类结果的对比分析35-42
• 4.1.1 冻结首日36-37
• 4.1.2 冻结末日37-38
• 4.1.3 冻结期38-39
• 4.1.4 冻结天数39-40
• 4.1.5 最大冻结面积40-42
• 4.2 北半球近地表土壤冻融状态时空分布特征42-45
• 4.3 月最大冻结面积与月平均冻结天数时空分布45-49
• 第五章 结论、讨论及展望49-55
• 5.1 结论49-50
• 5.2 论文创新点50
• 5.3 讨论及展望50-55
• 参考文献55-60
• 在学期间研究成果60-61
• 致谢61

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本文编号：352170