基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究

发布时间：2021-02-12 09:36

　　青藏高原地区不仅是我国三大积雪分布区之一,也是我国的主要牧区。由于该地区生产方式相对落后,经营粗放,基础设施极为薄弱,抵抗自然灾害的能力非常有限,从而导致冬春季大量的降雪经常引发区域性的灾害,严重制约着当地草地畜牧业的可持续发展。因此,利用遥感和GIS技术准确监测青藏高原牧区的积雪动态变化,深入开展雪灾预警及风险评价研究,对防灾减灾,维持草地畜牧业的可持续发展都具有极其重要的意义。本研究对2003～2010年青藏高原无云积雪制图算法、积雪覆盖率算法改进、雪深数据比较与反演、积雪对气候变化的响应、雪灾预警和风险评价进行了系统的研究。研究结果表明：1)本研究提出一种去云积雪图像合成算法,由此生成的青藏高原地区无云积雪分类图像（MA）在各种天气状况下积雪分类精度和总精度分别达到80.75%和97.52%。该图像不仅具有MODIS较高空间分辨率和AMSR-E不受天气状况影响的特点,而且可有效地提高积雪监测的时空分辨率。因此,MA积雪合成图像具有准确监测研究区内积雪覆盖范围的能力,这对深入研究雪灾频发地区的积雪动态变化,提供了有效可靠的数据支持。2)提出一种改进的积雪面积比例算法。与TM雪盖图相... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：115 页

【学位级别】：博士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 选题背景与研究意义
    1.2 国内外研究进展
        1.2.1 积雪覆盖范围监测研究进展
        1.2.2 积雪覆盖率制图研究进展
        1.2.3 积雪深度遥感监测研究进展
        1.2.4 积雪对气候变化响应研究进展
        1.2.5 雪灾预警与风险评价研究进展
    1.3 研究区概况
    1.4 研究目的、内容及结构
第二章 MODIS去云积雪制图算法研究
    2.1 研究数据及预处理
        2.1.1 地面气象数据
        2.1.2 卫星遥感数据
    2.2 研究方法
        2.2.1 去云积雪图像合成算法
        2.2.2 积雪分类精度评价方法
    2.3 数据分析与讨论
        2.3.1 MODIS每日积雪产品及合成图像云量特征分析
        2.3.2 积雪分类图像精度评价
    2.4 小结
第三章 基于MODIS数据的积雪覆盖率算法改进
    3.1 研究数据与方法
        3.1.1 MODIS数据及预处理
        3.1.2 TM资料及积雪信息提取
        3.1.3 MODIS积雪覆盖率产品验证方法
    3.2 MODIS每日积雪覆盖率产品精度评价
    3.3 MODIS积雪覆盖率产品精度评价及改进算法
        3.3.1 MODIS积雪覆盖率算法的改进
        3.3.2 精度验证
    3.4 结论
第四章 雪深数据集的精度评价及分析比较
    4.1 研究数据
        4.1.1 加拿大气象中心雪深数据集
        4.1.2 SSM/I数据集
        4.1.3 AMSR-E亮度温度资料预处理
        4.1.4 基于 AMSR-E资料的雪深反演数据筛选方法
        4.1.5 精度评价方法
    4.2 CMC雪深数据精度评价
    4.3 基于SMM/I数据的雪深产品精度评价
    4.4 基于AMSR-E资料的雪深反演模型建立及精度评价
        4.4.1 雪深反演模型的建立
        4.4.2 雪深反演模型精度评价
    4.5 雪深数据比较分析
    4.6 讨论
    4.7 小结
第五章 积雪动态及其对气候变化的响应
    5.1 数据与方法
        5.1.1 数据来源
        5.1.2 ANUSPLIN软件插值原理及方法
        5.1.3 积雪覆盖天数和雪水当量变化趋势分析
    5.2 气象插值数据精度分析
    5.3 积雪和气候变化的特征分析
    5.4 年积雪覆盖天数变化趋势分析
    5.5 雪水当量动态变化
    5.6 积雪与气候空间变化关系分析
        5.6.1 积雪覆盖天数与气候变化的空间关系
        5.6.2 雪水当量与气候变化的空间关系
        5.6.3 青藏高原地区积雪与气候及海拔的关系
        5.6.4 永久积雪与气候变化的关系
    5.7 讨论
    5.8 小结
第六章 青藏高原牧区雪灾等级与风险强度预警研究
    6.1 研究数据及来源
        6.1.1 统计资料
        6.1.2 气象观测及天气预报数据
        6.1.3 雪灾发生概率与雪灾案例数据
        6.1.4 DEM与草地监测数据
        6.1.5 积雪遥感监测数据
    6.2 雪灾预警与风险评价方法
        6.2.1 雪灾预警与风险评价因子分析
        6.2.2 雪灾预警因子选取
        6.2.3 雪灾预警模型的构建与风险评价方法
        6.2.4 雪灾预警模型的反演与精度评价
    6.3 结果与讨论
        6.3.1 雪灾预警关键因子统计分析
        6.3.2 雪灾危害等级预警模型的构建与分析
        6.3.3 雪灾风险强度分析
    6.4 雪灾危害等级预警模型精度评价
    6.5 讨论
    6.6 小结
第七章 青藏高原积雪监测与雪灾预警系统的设计与开发
    7.1 系统设计目标
    7.2 系统需求分析
    7.3 系统设计
        7.3.1 数据库设计原则
        7.3.2 数据库的组成
    7.4 系统实现
        7.4.1 系统模块设计
        7.4.2 系统开发环境及关键技术与实现方法
        7.4.3 系统展示
    7.5 小结
第八章 结论与展望
    8.1 结论
    8.2 存在的问题及展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]雪数据集研究综述[J]. 于灵雪,张树文,卜坤,杨久春,颜凤芹,常丽萍.  地理科学. 2013(07)
[2]基于MODIS数据的青海省积雪覆盖范围监测算法探索[J]. 王雪璐,王玮,冯琦胜,吕志邦,梁天刚.  草业学报. 2012(04)
[3]珠峰地区积雪变化与气候变化的关系[J]. 除多,拉巴卓玛,拉巴,普布次仁.  高原气象. 2011(03)
[4]全球变暖对中国区域积雪变化影响的数值模拟[J]. 石英,高学杰,吴佳,F.Giorgi,董文杰.  冰川冻土. 2010(02)
[5]三江源地区雪灾风险预警指标体系及风险管理研究[J]. 张国胜,伏洋,颜亮东,刘宝康,石德军,杨力军.  草业科学. 2009(05)
[6]MODIS亚像元积雪覆盖率提取方法[J]. 周强,王世新,周艺,王丽涛.  中国科学院研究生院学报. 2009(03)
[7]40余年来中国地区季节性积雪的空间分布及年际变化特征[J]. 王澄海,王芝兰,崔洋.  冰川冻土. 2009(02)
[8]新疆北部地区MODIS积雪遥感数据MOD10A1的精度分析[J]. 张学通,黄晓东,梁天刚,陈全功.  草业学报. 2008(02)
[9]MODIS雪盖制图中NDSI阈值的检验——以祁连山中部山区为例[J]. 郝晓华,王建,李弘毅.  冰川冻土. 2008(01)
[10]北疆牧区雪灾预警与风险评估方法[J]. 刘兴元,梁天刚,郭正刚,张学通.  应用生态学报. 2008(01)



本文编号：3030645