基于AMSR-E微波遥感与TIGGE数据的立体干旱监测预报研究
发布时间：2022-07-20 19:38
干旱是最为严重的自然灾害之一,给国民经济带来了巨大损失。土壤水分是反应干旱的重要指标之一,土壤水分的监测预报对干旱研究非常重要。本文分为干旱监测与预报两大部分。第一,地表干旱监测部分。以淮河流域为研究区,基于AMSR-E被动微波遥感数据和实测土壤相对湿度数据,构建了基于点和面的BP神经网络模型反演土壤水分,并与AMSR-E土壤水分产品（包括NASA和LPRM两种产品）进行比较,相关研究结论如下：基于点的神经网络模型在研究区模拟的土壤水分与AMSR-E土壤水分产品相比优势明显,与实测土壤水分相关性较好、均方根误差和平均绝对误差是所有土壤水分产品中最小的。基于面的神经网络模型对流域尺度的土壤水分空间分布趋势的反演具有明显优势,但对分辨率为25kmm栅格单元格模拟的土壤水分值与实测值差别很大。将两种模型结合起来反演土壤水分能更好地了解土壤水分的时间变化趋势和空间分布格局,从而有效地监测干旱的发生及其空间分布。第二,干旱预报部分：基于TIGGE资料应用彭曼公式计算蒸发量,并验证该蒸发量；基于TIGGE资料的欧洲中期天气预报中心（ECMWF）、美国国家环境预报中心（NCEP）和英国气象局（UKM...
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 前言
1.1 研究目的及意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 遥感监测土壤水分
1.2.2 TIGGE数据及其应用研究进展
1.3 技术路线
2 基于AMSR-E遥感数据的干旱监测
2.1 资料与方法
2.2 BP神经网络模型
2.3 土壤水分反演
2.4 结果与分析
2.4.1 基于点的神经网络模拟结果
2.4.2 基于面的神经网络模拟结果
2.5 本章小结
3 基于TIGGE资料的干旱预报
3.1 资料和方法
3.1.1 研究区概况
3.1.2 资料
3.1.3 方法
3.2 结果与分析
3.2.1 基于TIGGE数据的蒸发量预报
3.2.2 基于TIGGE数据的降雨量预报
3.2.3 不同集合预报系统驱动XXT预报的土壤水分亏缺深比较
3.2.4 不同集合预报系统驱动XXT预报的径流比较比较
3.3 本章小结
4 构建统一指标初探
5 总结与讨论
参考文献
攻读硕士学位期间撰写论文情况
攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Preliminary Comparison of the CMA,ECMWF,NCEP,and JMA Ensemble Prediction Systems[J]. 段明铿,麻巨慧,王盘兴. Acta Meteorologica Sinica. 2012(01)
[2]A Comparison of Three Kinds of Multimodel Ensemble Forecast Techniques Based on the TIGGE Data[J]. 智协飞,祁海霞,白永清,林春泽. Acta Meteorologica Sinica. 2012(01)
[3]主被动微波遥感在农区土壤水分监测中的应用初探[J]. 郭英,沈彦俊,赵超. 中国生态农业学报. 2011(05)
[4]Evaluation of AMSR-E——Derived Soil Moisture over Northern China[J]. ZHANG An-Zhi 1,2,JIA Gen-Suo 1,WANG He-Song 1,ZHAO Tian-Bao 1,FENG Jin-Ming 1,and MA Zhu-Guo 1 1 Key Laboratory of Regional Climate-Environment Research for Temperate East Asia,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China 2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China. Atmospheric and Oceanic Science Letters. 2011(04)
[5]NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述[J]. 麻巨慧,朱跃建,王盘兴,段明铿. 大气科学学报. 2011(03)
[6]基于AMSR-E被动微波遥感数据的广东省土壤水分变化监测[J]. 刘万侠,刘旭拢,翁丰惠,周常萍. 热带地理. 2011(03)
[7]基于人工神经网络理论的土壤水分预测研究[J]. 宰松梅,郭冬冬,韩启彪,温季. 中国农学通报. 2011(08)
[8]PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较[J]. 杨学斌,秦其明,姚云军,赵少华. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(02)
[9]基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 尹健康,陈昌华,邢小军,谭俊,姚进. 电子科技大学学报. 2010(06)
[10]针对被动微波AMSR-E数据的土壤水分反演算法[J]. 毛克彪,胡德勇,黄健熙,张武,张立新,邹金秋,唐华俊. 高技术通讯. 2010(06)
本文编号：3664634
【文章页数】：64 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 前言
1.1 研究目的及意义
1.2 国内外研究综述
1.2.1 遥感监测土壤水分
1.2.2 TIGGE数据及其应用研究进展
1.3 技术路线
2 基于AMSR-E遥感数据的干旱监测
2.1 资料与方法
2.2 BP神经网络模型
2.3 土壤水分反演
2.4 结果与分析
2.4.1 基于点的神经网络模拟结果
2.4.2 基于面的神经网络模拟结果
2.5 本章小结
3 基于TIGGE资料的干旱预报
3.1 资料和方法
3.1.1 研究区概况
3.1.2 资料
3.1.3 方法
3.2 结果与分析
3.2.1 基于TIGGE数据的蒸发量预报
3.2.2 基于TIGGE数据的降雨量预报
3.2.3 不同集合预报系统驱动XXT预报的土壤水分亏缺深比较
3.2.4 不同集合预报系统驱动XXT预报的径流比较比较
3.3 本章小结
4 构建统一指标初探
5 总结与讨论
参考文献
攻读硕士学位期间撰写论文情况
攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]Preliminary Comparison of the CMA,ECMWF,NCEP,and JMA Ensemble Prediction Systems[J]. 段明铿,麻巨慧,王盘兴. Acta Meteorologica Sinica. 2012(01)
[2]A Comparison of Three Kinds of Multimodel Ensemble Forecast Techniques Based on the TIGGE Data[J]. 智协飞,祁海霞,白永清,林春泽. Acta Meteorologica Sinica. 2012(01)
[3]主被动微波遥感在农区土壤水分监测中的应用初探[J]. 郭英,沈彦俊,赵超. 中国生态农业学报. 2011(05)
[4]Evaluation of AMSR-E——Derived Soil Moisture over Northern China[J]. ZHANG An-Zhi 1,2,JIA Gen-Suo 1,WANG He-Song 1,ZHAO Tian-Bao 1,FENG Jin-Ming 1,and MA Zhu-Guo 1 1 Key Laboratory of Regional Climate-Environment Research for Temperate East Asia,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China 2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China. Atmospheric and Oceanic Science Letters. 2011(04)
[5]NCEP、ECMWF及CMC全球集合预报业务系统发展综述[J]. 麻巨慧,朱跃建,王盘兴,段明铿. 大气科学学报. 2011(03)
[6]基于AMSR-E被动微波遥感数据的广东省土壤水分变化监测[J]. 刘万侠,刘旭拢,翁丰惠,周常萍. 热带地理. 2011(03)
[7]基于人工神经网络理论的土壤水分预测研究[J]. 宰松梅,郭冬冬,韩启彪,温季. 中国农学通报. 2011(08)
[8]PDI与MPDI在内蒙古干旱监测中的应用和比较[J]. 杨学斌,秦其明,姚云军,赵少华. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(02)
[9]基于BP神经网络的烟田土壤水分预测[J]. 尹健康,陈昌华,邢小军,谭俊,姚进. 电子科技大学学报. 2010(06)
[10]针对被动微波AMSR-E数据的土壤水分反演算法[J]. 毛克彪,胡德勇,黄健熙,张武,张立新,邹金秋,唐华俊. 高技术通讯. 2010(06)
本文编号：3664634
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