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《兰州大学》 2014年
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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

王玮  
【摘要】: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雪盖图相比,改进算法提取的雪盖面积标准误差由原来的0.35降低到0.22,平均绝对误差由0.25降到0.18,相关系数由0.74提高到0.85以上。 3)加拿大气候中心发布的雪深数据在不同积雪深度条件下误差较高(RMSE达47.70cm),不适用于青藏高原地区积雪深度的监测。基于被动微波资料SSM/I和AMSR-E模拟的雪深不仅与台站实测数据之间的误差较小,而且与青藏高原地区积雪空间分布之间的一致性较好。 4)2003~2010年青藏高原年平均温度、年降水量和积雪覆盖面积呈现出增加的趋势,年平均温度增加了0.72℃,年平均降水增加6.85mm,积雪覆盖面积增加5.75%。8年间永久积雪面积和雪深则呈现出减少的趋势,其中永久积雪面积以每年0.35%的速率在减少,8年共计减少2.80%;雪深减少约2.40%,雪水当量下降4.16%。 5)8年间整个青藏高原地区有35.3%的区域积雪覆盖天数(SCD)和34.3%的区域雪水当量(SWE)呈现下降的趋势。温度和降水的空间分布对青藏高原地区SCD和SWE的空间分布具有明显的影响。SCD和SWE与年均温或年降水量存在空间相关关系的区域均在50%以上,在海拔6300m以下时相关系数均达到0.6以上。 6)影响青藏高原牧区雪灾发生的关键因子有年雪灾概率、积雪覆盖天数、载畜力、日均温-10。C的低温天数、草地掩埋指数、草地积雪覆盖率及畜均GDP。依据受灾程度及积雪对放牧牲畜采食影响情况,本项研究构建出一种牧区雪灾危害等级预警模型,制定出青藏高原地区雪灾预警分级标准,并提出一种基于格网单元的雪灾风险评价方法。根据青藏高原近3年(2008-2010年)积雪季(10-12月和翌年1-3月)各县(市)旬雪灾危害等级预警反演结果显示,雪灾危害等级预警模型总精度可达85.64%。 7)在以上研究的基础上,从系统设计体系结构、数据库建设、系统功能模块设计等方面出发,设计并开发了基于ArcGIS Server和Flex技术的青藏高原牧区积雪监测与雪灾预警系统(http://snow.ecograss.com.cn/)。
【学位授予单位】:兰州大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:S811.1;S818.9

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