雪深
- 青藏高原雪深變化特征及其與氣象要素的偏相關(guān)分析
有積雪覆蓋面積、雪深、雪水當(dāng)量、積雪日數(shù)、積雪開始時間及積雪結(jié)束時間。對積雪造成的水文影響而言，雪深數(shù)據(jù)更為重要。雪深，即積雪深度，是指積雪表面到地面的垂直深度[7]。近20 年來，大量學(xué)者以雪深為切入點(diǎn)對青藏高原地區(qū)的積雪變化開展研究?；诘孛嬲军c(diǎn)觀測數(shù)據(jù)，除多等[2]對近30 年的積雪年際及季節(jié)變化進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)大部分臺站的積雪在年際乃至季節(jié)尺度上都出現(xiàn)了減少趨勢；You 等[8]以更長的時間序列對1961—2005 年青藏高原中部及東部區(qū)域的雪深觀
水利水運(yùn)工程學(xué)報 2023年6期2024-01-12
- 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速鐵路積雪深度判識方法
物侵限監(jiān)測系統(tǒng)，雪深監(jiān)測是系統(tǒng)的重要功能之一，通過在高速鐵路沿線設(shè)置雪深監(jiān)測設(shè)備監(jiān)測固定位置的積雪深度，當(dāng)積雪深度超過閾值時進(jìn)行報警，調(diào)度員根據(jù)規(guī)則進(jìn)行限速設(shè)置，指揮列車運(yùn)行［4］.高速鐵路雪深監(jiān)測設(shè)備設(shè)置于我國0°等溫線（秦嶺—淮河）以北地區(qū)且近10 年最大積雪深度超過30 mm 的區(qū)段.各線路雪深監(jiān)測點(diǎn)的設(shè)置數(shù)量不一，且監(jiān)測范圍有限.降雪過程中，由于受到列車運(yùn)行帶雪和風(fēng)吹雪等因素的影響［5］，軌道上的積雪深度動態(tài)變化，因此需要研究鐵路沿線積雪深度的動態(tài)
北京交通大學(xué)學(xué)報 2023年5期2023-12-30
- 基于星載被動微波的中國東北森林雪深反演
數(shù)據(jù)。在被動微波雪深反演領(lǐng)域,目前已有相應(yīng)的物理模型和半經(jīng)驗(yàn)算法。物理模型以輻射傳輸理論為基礎(chǔ),考慮了雪層內(nèi)粒子的微觀結(jié)構(gòu)對輻射的影響,描述了積雪微波輻射的物理特性[2]。然而在其應(yīng)用過程中,需要較多的輸入?yún)?shù)且有些很難通過觀測實(shí)驗(yàn)獲得,因此限制了其使用范圍。相比物理模型,半經(jīng)驗(yàn)算法不僅操作簡便,而且在算法運(yùn)用過程中也不需要輸入較多參數(shù),因此基于半經(jīng)驗(yàn)算法的雪深反演算法是目前被動微波雪深反演領(lǐng)域最常用方法。1987年Chang等[5]發(fā)現(xiàn)被動微波19 GH
吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版) 2023年5期2023-12-26
- 自動雪深觀測儀的對比分析
角色，同時高精度雪深資料也是氣候研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。目前黑龍江省承擔(dān)雪深觀測任務(wù)的臺站大部分仍以人工為主，傳統(tǒng)的雪深人工觀測數(shù)據(jù)存在時空密度不足、時效性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證的弊端，不能連續(xù)、全面的反映積雪的變化過程。隨著科技的不斷發(fā)展，自動雪深觀測技術(shù)日趨成熟，自動化的觀測不僅節(jié)省人力，還可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性，能夠?yàn)楫?dāng)?shù)貧庀蠓罏?zāi)減災(zāi)服務(wù)提供更好的數(shù)據(jù)支撐。張東明[1]等對一種激光雪深觀測儀與人工雪深觀測進(jìn)行了對比分析，得出試驗(yàn)分析數(shù)據(jù)的差異原因及該種激
環(huán)境技術(shù) 2023年8期2023-10-23
- 被動微波遙感反演雪深與氣象站觀測雪深時空對比
玥，2014）。雪深是積雪研究中的重要參數(shù)，其不僅能反映積雪范圍，還能反映積雪質(zhì)量（Kura? 等，2008；Wang 等，2014；Chang 等，1976）?，F(xiàn)階段，地面站點(diǎn)雪深觀測資料和被動微波遙感反演雪深產(chǎn)品被廣泛應(yīng)用于中國地區(qū)的積雪研究。站點(diǎn)雪深觀測相較于其他雪深監(jiān)測方法而言，測量精度較高，可信度強(qiáng)。許多學(xué)者利用站點(diǎn)雪深觀測數(shù)據(jù)對中國及主要積雪區(qū)雪深、雪密度、雪水當(dāng)量等相關(guān)參數(shù)的空間分布現(xiàn)狀和變化規(guī)律進(jìn)行研究。李培基和米德生（1983），李培基（
遙感學(xué)報 2023年9期2023-10-19
- DSS1 型雪深儀與HY-WP1A 型天氣現(xiàn)象視頻觀測儀雪深數(shù)據(jù)對比分析
810600）積雪深度是地面氣象觀測業(yè)務(wù)的基本觀測項(xiàng)目之一。掌握實(shí)時積雪深度，對于災(zāi)害性天氣預(yù)警和專業(yè)氣象服務(wù)具有重要意義[1]。目前，青海省52 個國家級臺站都裝有DSS1 型雪深儀，并于2020 年新裝HY-WP1A 型天氣現(xiàn)象視頻觀測儀。其中DSS1 型雪深儀利用激光測距原理進(jìn)行雪深測量，而HY-WP1A 型天氣現(xiàn)象視頻觀測儀則是利用圖像智能識別原理進(jìn)行雪深數(shù)據(jù)測量。設(shè)備原理不同導(dǎo)致2 種設(shè)備測得的數(shù)據(jù)會有差值。為了提高設(shè)備的數(shù)據(jù)測量精度，消除差值，
科技與創(chuàng)新 2022年22期2022-11-18
- 古爾班通古特沙漠及周邊區(qū)域冬季大氣邊界層高度對地表積雪的響應(yīng)
增加趨勢為主。積雪深度的變化對全球能量平衡以及水文循環(huán)具有顯著影響［16］，是積雪氣候效應(yīng)、水資源管理、水文預(yù)報及監(jiān)測、陸面過程、評估雪災(zāi)發(fā)生和等級劃分的重要參數(shù)［17］。積雪深度變化存在明顯的區(qū)域性差異，1980—2005年，緯度大于40°N的地區(qū)冬季最大積雪深度和平均積雪深度增加，而緯度小于40°N的地區(qū)積雪深度則呈現(xiàn)下降的趨勢［18］。多位學(xué)者［19-22］發(fā)現(xiàn)，1957—2014年中國西北部地區(qū)積雪深度呈顯著上升趨勢，而Huang等［23］發(fā)現(xiàn)，2
冰川凍土 2022年5期2022-11-16
- 基于NoSREx實(shí)驗(yàn)的積雪演化及微波輻射分析研究
微波積雪參數(shù)——雪深和雪水當(dāng)量反演算法發(fā)展的基礎(chǔ)。針對積雪的物理特性是影響空間監(jiān)測的重要因素，其演變特性存在較大的空間異質(zhì)性［2-3］，積雪物理特性的演化影響微波輻射［4-5］，從而影響雪深/雪水當(dāng)量反演算法［6-7］。當(dāng)前計算雪深/雪水當(dāng)量的算法主要是半經(jīng)驗(yàn)線性算法［8-9］，其不確定性來源于雪物理特性變化及下墊面變化和大氣變化影響［4］，其中雪的物理特性演變過程對算法影響較大［10］。由于積雪反演算法在時間上和空間上還存在很大的不確定性，導(dǎo)致精度受到影
冰川凍土 2022年5期2022-11-16
- 草甸草原動態(tài)融雪過程與氣象要素關(guān)系分析
——以額爾古納市為例
倫貝爾地區(qū)年均積雪深度可達(dá)4.38 cm［11］，是研究融雪過程的最佳區(qū)域?；?000—2017年MOD10A1積雪產(chǎn)品的研究表明［12］，蒙古高原積雪覆蓋率和積雪日數(shù)變化存在減少的趨勢，但阿爾泰山、杭愛山、呼倫貝爾東部、錫林郭勒北側(cè)和大興安嶺西側(cè)部分地區(qū)增長趨勢較顯著。針對積雪覆蓋與氣象因子關(guān)系的研究［13］，揭示了內(nèi)蒙古地區(qū)春季、冬季積雪覆蓋率均與冬季降水量呈顯著正相關(guān)，各季節(jié)積雪覆蓋率與溫度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；但完全面向融雪過程的研究仍顯不足。融雪過程會
干旱區(qū)研究 2022年5期2022-10-26
- 基于分形特性的開口拱形結(jié)構(gòu)風(fēng)致積雪漂移風(fēng)洞試驗(yàn)研究
坡度對結(jié)構(gòu)背風(fēng)面雪深影響極大，迎風(fēng)面雪深受風(fēng)速影響較大。Zhou[10]、Zhu[11]等分別以平屋面和階梯式平屋面為研究對象，總結(jié)了有降雪和無降雪兩種情況下屋面積雪的分布規(guī)律，例如，Zhou等[10]發(fā)現(xiàn)屋面積雪侵蝕程度與降雪強(qiáng)度之間的關(guān)系具有明顯的線性特征。一些學(xué)者對不同影響因素下結(jié)構(gòu)表面的積雪特征進(jìn)行了研究。Liu等[12]研究了模型尺寸和風(fēng)速不同條件下，考慮雪殘率和侵蝕率時，積雪分布規(guī)律對屋面的影響；Yu等[13]探討了模型尺寸、風(fēng)速、吹風(fēng)時間對積
工程科學(xué)與技術(shù) 2022年5期2022-10-13
- 雪深和雪水當(dāng)量被動微波反演及應(yīng)用進(jìn)展
083)0 引言雪深和雪水當(dāng)量不僅是積雪觀測中最重要的要素，也是冰凍圈研究的重要組成部分，同時還是地球系統(tǒng)中非常重要的變量[1-2]。其時空分布特點(diǎn)對全球變化、地球系統(tǒng)科學(xué)、水循環(huán)與水資源以及雪災(zāi)和洪澇監(jiān)測起著非常重要的作用[3-4]。目前對雪深和雪水當(dāng)量等積雪要素的觀測和反演主要采用野外現(xiàn)場實(shí)地測量、地面臺站長期觀測和衛(wèi)星遙感區(qū)域觀測等手段。全球積雪區(qū)域主要位于中高緯度地區(qū)、南北兩極以及高山地區(qū)，空間異質(zhì)性較強(qiáng)。傳統(tǒng)觀測手段和地面站點(diǎn)獲取的數(shù)據(jù)具有“點(diǎn)尺
自然資源遙感 2022年3期2022-09-20
- 基于星載激光雷達(dá)ICESat-2的雪深監(jiān)測方法研究
害頻發(fā)［4］。積雪深度是積雪研究的重要方向之一，也是預(yù)報、監(jiān)測、警示融雪性洪澇災(zāi)害的重要因素［5］。雪深觀測的主要方法包括地面觀測和遙感數(shù)據(jù)觀測。其中，地面觀測效率低，數(shù)據(jù)疏散且代表性差，無法滿足大面積積雪深度信息的觀測要求［6］。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，遙感技術(shù)從宏觀角度對目標(biāo)地物進(jìn)行全天候和多時段反復(fù)觀測，可獲取大范圍、多時相、周期性的積雪信息，為積雪研究提供了豐富的資料，已成為動態(tài)監(jiān)測雪深的必要手段。國內(nèi)有學(xué)者嘗試?yán)霉鈱W(xué)遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建雪深反演模型，但
冰川凍土 2022年3期2022-09-14
- 基于延時數(shù)字?jǐn)z影測量的積雪過程4D監(jiān)測技術(shù)研究
雪歷時［16］、雪深［17-22］、積雪截留量［23-24］、反照率參數(shù)化［25-26］、風(fēng)吹雪［27-28］、粗糙度［29-30］等諸多信息。研究獲取的積雪數(shù)據(jù)從2D［17-18］擴(kuò)展到目前的4D（時間+空間）信息［22，31-33］，預(yù)計在未來積雪研究中的應(yīng)用前景廣泛［34］。相比國際，國內(nèi)積雪攝影測量應(yīng)用研究起步較晚，研究范圍也僅限于小尺度積雪空間分布信息［35-37］和雪深提?。?8］。由于缺乏成熟的4D監(jiān)測設(shè)備，國內(nèi)仍缺乏積雪4D監(jiān)測研究。國際上
冰川凍土 2022年3期2022-09-14
- 基于遙感逐日數(shù)據(jù)的雪深分布研究
要提供風(fēng)速和初始雪深這兩個參數(shù)。一般都以基本雪壓對應(yīng)的雪深作為初始雪深。對于風(fēng)速，莫華美提出采用逐日雪深和風(fēng)速資料，得到最大積雪日伴隨風(fēng)速均值作為風(fēng)速輸入?yún)?shù)[2]，這是目前提出的比較明確的參考風(fēng)速的用法。此外，在研究基本雪壓時，也需要積雪深度數(shù)據(jù)來研究其雪深分布規(guī)律。以上研究均需要建筑所在地的逐日雪深數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)最精確的獲得方法應(yīng)是當(dāng)?shù)貧庀笳?，但目前我國氣象站分布不均勻，且逐日積雪數(shù)據(jù)尚未公開，向氣象站購買逐日雪深數(shù)據(jù)成本較大。因此，在進(jìn)行雪荷載研究的時
智能建筑與智慧城市 2022年7期2022-07-27
- 地基GNSS-R雪深測量方法研究進(jìn)展
，激光法獲取的積雪深度觀測數(shù)據(jù)處理過程復(fù)雜、成本較高；超聲波法也只是用于定點(diǎn)觀測，弊端同樣明顯。衛(wèi)星遙感方式獲取積雪信息可有效彌補(bǔ)物理觀測方法的缺陷，但易受云層和植被等遮蓋影響，監(jiān)測條件和成本較高。綜上，衛(wèi)星遙感觀測方式雖然能在一定程度上解決環(huán)境約束問題，但同時也存在精度不均勻、誤差難以消除、無法獲取小尺度范圍的精確積雪信息等缺點(diǎn)。全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射信號(The Global Navigation Satellite System- Reflection
測繪標(biāo)準(zhǔn)化 2022年2期2022-07-12
- 信號頻率及觀測環(huán)境對GPS‐MR雪深反演的影響分析
息。目前，監(jiān)測積雪深度的方法主要有氣象站點(diǎn)（空間分辨率低）、激光傳感器（成本高）、衛(wèi)星遙感（無法得到積雪厚度）等，GPS多徑反射（GPS?multipath reflectometry，GPS?MR）方法是一種全新的監(jiān)測雪深的手段，它利用常規(guī)大地測量型全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（global navigation satellite sys?tem，GNSS）接收機(jī)接收的含有反射面信息的信噪比（signal?to?noise ratio，SNR）數(shù)據(jù)來探測雪深。該方
測繪地理信息 2022年3期2022-06-05
- 激光雪深觀測儀與人工觀測比對試驗(yàn)方法及分析
區(qū),河北石家莊積雪深度達(dá)55 cm;2010年1月15日,連續(xù)暴雪過程致新疆阿勒泰、塔城地區(qū)北部最深積雪超過1.5 m。我國氣象部門觀測積雪深度以人工方式為主,觀測頻次低,時效性差,人為因素造成的誤差大,不能全面、連續(xù)反映積雪過程的變化情況[1]。為實(shí)現(xiàn)積雪深度自動化觀測,使觀測結(jié)果客觀化、觀測資料連續(xù)化,減少臺站觀測人員的工作量,進(jìn)一步提高觀測質(zhì)量和觀測效率,為公眾提供更多有價值的氣象信息和觀測產(chǎn)品,迫切需要實(shí)現(xiàn)積雪深度自動化觀測[2]。本文對基于激光原
浙江氣象 2022年1期2022-05-23
- MODIS NDSI產(chǎn)品去云算法及最優(yōu)閾值選擇研究
2016）在實(shí)地雪深觀測的基礎(chǔ)上，利用條件概率插值對MODIS 積雪圖上的剩余云量進(jìn)行重新分類，對德國西南部云覆蓋和積雪變化較高地區(qū)的積雪產(chǎn)品進(jìn)行了去云處理；Huang等（2018）采用隱形馬爾科夫隨機(jī)場框架內(nèi)集成MODIS光譜信息、時空上下文信息和環(huán)境關(guān)聯(lián)的技術(shù)，對2006年—2008年積雪季上里約熱內(nèi)盧盆地的積雪產(chǎn)品去云；Hou等（2019）采用時空濾波結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，生成了2001 年—2016 年中國北疆地區(qū)逐日無云MODIS 積雪面積比例產(chǎn)品
遙感學(xué)報 2022年12期2022-02-13
- 被動微波遙感雪深反演混合像元問題研究
100875積雪深度是反映地表積雪量變化的重要因子，是水文模型和氣候模式中的重要參數(shù)之一。被動微波遙感以其穿云透霧、對雪層信息敏感等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于雪深的反演研究中。被動微波傳感器的低空間分辨率(數(shù)千米至數(shù)十千米)及地表覆蓋的復(fù)雜性，使星載被動微波遙感影像中的混合像元現(xiàn)象十分突出，嚴(yán)重制約了被動微波雪深遙感監(jiān)測的應(yīng)用和發(fā)展。目前，被動微波遙感雪深反演中的混合像元問題研究仍存在著諸多挑戰(zhàn)：①理論支撐不足，對被動微波混合像元亮溫響應(yīng)特征及影響機(jī)制的研究尚不
測繪學(xué)報 2022年2期2022-02-03
- 西藏春季雪深的時空變化特征及其與前期海表溫度的關(guān)系
］，我們國家年均雪深為0.49cm，其中青藏高原地區(qū)的年平均雪深占0.29cm，從1959—2009年青藏高原的年均雪深為增加趨勢，但表現(xiàn)的不夠顯著。王春學(xué)和李棟梁［5］根據(jù)1958—2008 年的積雪觀測資料對高原最大雪深的變化規(guī)律進(jìn)行分析表示出近50 年來春秋季最大雪深在整體上呈現(xiàn)出減少的趨勢。積雪的量與青藏高原的熱力過程密切相關(guān)，因此是鄰近地區(qū)氣候形成發(fā)展演變的重要因素。作為氣象觀測的重要元素之一，積雪深度是表示積雪特征的一個重要參數(shù)［6］，它是指從
西藏科技 2021年12期2022-01-17
- 利用CEEMDAN進(jìn)行GNSS-MR雪深反演
積廣等優(yōu)點(diǎn)，在積雪深度探測方面具有較大潛力。張雙成等[1]利用實(shí)測GPS數(shù)據(jù)對基于信噪比(signal-to-noise, SNR)的GNSS-MR探測雪深的算法進(jìn)行了初步驗(yàn)證。Ozeki等[2]提出無幾何距離的線性組L4觀測值反演積雪深度，與SNR觀測量探測的結(jié)果較為一致。但上述研究均采用二次多項(xiàng)式擬合方法獲取殘差序列，無法準(zhǔn)確擬合SNR信號趨勢，同時由于衛(wèi)星高度角的增加，使天線接收的反射信號來自不同地表和位置，干擾有效反射信號，導(dǎo)致反演結(jié)果極易出現(xiàn)跳變
大地測量與地球動力學(xué) 2022年1期2022-01-11
- 基于MODIS反演雪深的融雪徑流模擬
足的積雪可融化，雪深不設(shè)限，僅根據(jù)流域的積雪覆蓋率、溫度和度日因子計算逐日融雪徑流過程。若每日的積雪覆蓋率準(zhǔn)確，則該假定對融雪徑流計算結(jié)果的影響不大；但如前所述，可用的遙感積雪覆蓋產(chǎn)品為8日合成，無準(zhǔn)確的逐日積雪覆蓋面積，因此要保證融雪徑流計算精度，需要獲取相對準(zhǔn)確的逐日積雪覆蓋信息。積雪覆蓋面積是積雪的二維空間體現(xiàn)，精細(xì)化空間分布的雪深既可計算雪蓋面積也反映了積雪量，同時也是融雪徑流計算的中間變量，因此將空間分布的雪深信息作為SRM 模型的輸入，進(jìn)行雪蓋
中國農(nóng)村水利水電 2021年10期2021-10-28
- DSS1 激光雪深儀基準(zhǔn)面對數(shù)據(jù)的影響及改進(jìn)方法探析
810001）積雪深度是積雪表面到達(dá)地面的垂直深度，是表明降雪量和降雪強(qiáng)度的重要指標(biāo)，對氣象災(zāi)害預(yù)警和氣象服務(wù)有重要意義。我國氣象部門對積雪深度長期采用人工觀測，然而人工雪深觀測只有在雪深大于5mm 后，早上8 時的觀測記錄[1]，缺乏數(shù)據(jù)連續(xù)性。由于高原海拔較高，降雪強(qiáng)度大，范圍廣，是雪災(zāi)易發(fā)區(qū)，雪災(zāi)的發(fā)生嚴(yán)重影響著牧民的生產(chǎn)及生活，而降雪的發(fā)生、發(fā)展、消融過程直接影響雪災(zāi)的等級及受災(zāi)程度。因此建設(shè)雪深自動觀測系統(tǒng)，獲取長時間動態(tài)連續(xù)雪深數(shù)據(jù)是開展積雪研
甘肅科技 2021年16期2021-10-17
- 1979—2017年雅魯藏布江流域雪深時空分布特征及其影響因素分析
積雪的時空分布，雪深、積雪覆蓋率等變化對全球能量平衡以及水文循環(huán)具有顯著的影響［1-2］。被稱為“世界屋脊”的青藏高原是北半球中緯度海拔最高、積雪覆蓋范圍最廣的區(qū)域，在氣候變化的背景下，其積雪變化異常強(qiáng)烈。IPCC第五次評估報告指出，由于人類活動和氣候變化的影響，全球平均氣溫自1880年至2012年上升了0.85℃，且青藏高原對氣候變化的響應(yīng)尤為強(qiáng)烈［3］。青藏高原復(fù)雜多變的地形和較高的海拔是維持和影響高原積雪變化的重要條件，雪深作為反映積雪動態(tài)變化特征的
冰川凍土 2021年4期2021-09-22
- 干雪深度反演的同極化相位差模型
損失[6]。而積雪深度作為積雪的重要因子，表征局部氣候環(huán)境特征與水資源條件，是水文預(yù)測、氣候模擬、雪災(zāi)監(jiān)測與評價等模型的重要輸入?yún)?shù)[7]。獲取高精度雪深空間分布信息可為水資源管理、氣候變化研究和防災(zāi)減災(zāi)工程等提供科學(xué)支撐。合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)因其有較高的空間分辨率[8]且對積雪特性有著較高的敏感度等優(yōu)勢[9-10]，在流域尺度的雪深反演中具有較強(qiáng)的適用性[11-12]。極化SAR通過回波獲取關(guān)于積雪的散
測繪學(xué)報 2021年7期2021-08-14
- 基于多源遙感數(shù)據(jù)的疏勒河上游山區(qū)流域VIC-CAS模型積雪模擬效果評估
5］。積雪覆蓋和雪深可以由地面觀測、遙感反演和模型模擬獲得［4-5］。地面觀測雪深資料是目前研究積雪長期變化特征最廣泛、最可靠的資料，具有時間尺度長，連續(xù)性好的優(yōu)點(diǎn)，但也存在著空間分辨率低，空間分布不均勻，觀測投入較大的不足［6］。近年來，遙感積雪數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，為寒區(qū)水文模型提供了豐富的數(shù)據(jù)源，改善了以往地面觀測資料分辨率低，成本高的缺點(diǎn)［7］。目前，常見的積雪覆蓋遙感產(chǎn)品有Landsat 和SPOT［8］，AVHRR［9］，MODIS 積雪產(chǎn)品［10］
冰川凍土 2021年2期2021-05-24
- DSS1型雪深觀測儀的故障檢修及維護(hù)
陳國強(qiáng)DSS1型雪深觀測儀的故障檢修及維護(hù)陳國強(qiáng)（青海省大氣探測技術(shù)保障中心，青海 西寧 810000）結(jié)合DSS1型雪深觀測儀的應(yīng)用實(shí)際，闡述了設(shè)備的結(jié)構(gòu)組成、工作原理、設(shè)備運(yùn)行過程中出現(xiàn)的典型問題及解決方法、日常維護(hù)措施等，旨在為氣象臺站雪深觀測儀的維護(hù)維修提供技術(shù)參考。雪深觀測儀；工作原理；故障檢修；維護(hù)工作傳統(tǒng)的雪深人工觀測存在時空密度不足、時效性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證等弊端，不能連續(xù)、全面地反映積雪的變化過程。截至2019-12月底，青海省52個國
科技與創(chuàng)新 2021年6期2021-04-13
- 青藏高原FY-3C衛(wèi)星積雪產(chǎn)品評估
微波遙感數(shù)據(jù)反演雪深和雪水當(dāng)量[7-10]，及時掌握研究區(qū)的積雪動態(tài)，認(rèn)識研究區(qū)的積雪和雪水當(dāng)量的時空分布特征[11-13]。然而，可見光遙感依賴于太陽光，受云層影響嚴(yán)重，在天空有云狀況下無法工作； 被動微波遙感雖具有穿透性及全天候工作特點(diǎn)，不受天氣狀況的影響，但空間分辨率低，主要用于全球雪深、積雪覆蓋范圍和雪水當(dāng)量的研究，在區(qū)域性的積雪動態(tài)監(jiān)測和積雪研究中，衛(wèi)星遙感積雪產(chǎn)品精度還有許多需要改進(jìn)的地方，不同傳感器、不同反演算法之間存在較大偏差[14-20]
自然資源遙感 2021年1期2021-03-19
- 人工觀測與超聲波傳感器測量雪深的差異及其影響因素
生產(chǎn)，因此監(jiān)測積雪深度對于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有重要意義[1-3]。積雪深度觀測是國家地面氣象觀測站的基本觀測項(xiàng)目之一，是指從積雪表面到地面的垂直深度[4]。目前，氣象站測量積雪深度主要有人工測量和自動測量儀測量2種方法。人工測量方法，即使用量雪尺或普通米尺在氣象觀測場附近選定3個平整好的地段進(jìn)行測量[4]。自動測量方法，根據(jù)超聲波和激光測距原理采用雪深儀器進(jìn)行測量[5-9]。隨著氣象現(xiàn)代化的發(fā)展，利用自動雪深儀測量積雪深度正逐漸成為一種趨勢。目前，河北省氣象部門仍
貴州農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年6期2020-08-04
- 一種GPS多路徑信號的雪深估測方法
、精準(zhǔn)監(jiān)測地表的雪深變化量并分析變化規(guī)律是一項(xiàng)重要的科學(xué)研究。近年來，GNSS-R (Global Navigation Satellite System Reflectometry) 技術(shù)探測地表環(huán)境特征參數(shù)已成為研究熱點(diǎn)之一。經(jīng)過數(shù)年發(fā)展，GNSS-R應(yīng)用領(lǐng)域由海洋遙感(海面高度、海風(fēng)和有效波高等[2-4])擴(kuò)展到陸地遙感(土壤濕度[5]和積雪厚度[6]等)。由于GPS衛(wèi)星系統(tǒng)的建設(shè)成熟，衛(wèi)星數(shù)量多且軌跡覆蓋全球，其發(fā)射的L波段電磁波不僅能減弱信號穿透
水道港口 2020年3期2020-07-28
- 寒冷地區(qū)地面氣象觀測業(yè)務(wù)要點(diǎn)分析
要。平?jīng)鍪袣庀缶?span id="j5i0abt0b" class="hl">雪深采用DSJ1型雪深觀測儀，其基于超聲波原理設(shè)計，通過測量超聲波脈沖發(fā)射和返回時間測量出從傳感器探頭到目標(biāo)距離，在常年積雪區(qū)域，冬天會出現(xiàn)雪暴、吹雪現(xiàn)象，可能導(dǎo)致雪深分布和地勢差異有較大出入。所以在大雪天氣觀測雪深巡視時，應(yīng)留意觀測點(diǎn)基準(zhǔn)面雪深分布狀況。雪深探測儀為電子設(shè)備難免出現(xiàn)故障，應(yīng)在觀測前做好替補(bǔ)觀測手段，一旦出現(xiàn)故障則進(jìn)行人工觀測，若觀測儀表征結(jié)果和實(shí)際降雪量誤差較大，則進(jìn)行二次人工核驗(yàn)，確保記錄結(jié)果準(zhǔn)確有效。雪壓觀測要綜合雪深
探索科學(xué)(學(xué)術(shù)版) 2020年3期2020-03-11
- 超聲波傳感器自動測量雪深誤差分析及改進(jìn)
1)0 引 言積雪深度是表征降雪量和積雪特征的主要參數(shù),對于防災(zāi)減災(zāi)和公共氣象服務(wù)具有重要意義。目前,我國氣象業(yè)務(wù)上主要通過人工讀取測雪尺刻度的方法獲取雪深數(shù)據(jù)[1]。人工觀測雖能較準(zhǔn)確地反映積雪深度,但主觀性強(qiáng)、時效性差、時空密度不足等缺點(diǎn),不能全面、連續(xù)反映積雪的動態(tài)變化過程,已難以適應(yīng)當(dāng)今氣象業(yè)務(wù)的需求[2]。因此,為了獲取更客觀、連續(xù)的觀測資料,提高觀測質(zhì)量和觀測效率,急需研發(fā)適合當(dāng)今氣象業(yè)務(wù)應(yīng)用的自動化雪深觀測儀器[3]。常見的雪深自動化觀測方法
傳感器與微系統(tǒng) 2019年12期2019-12-24
- 基于GPS新型L5信號的地表雪深反演研究
組成部分之一。積雪深度的變化量是用來進(jìn)行雪水當(dāng)量估算、地表輻射平衡、流域水平衡等研究的一個重要參數(shù)，同時可為下游的洪災(zāi)預(yù)警和水力發(fā)電提供信息[1]。因此，監(jiān)測雪深對于管控水資源具有重要意義。目前，全球大多數(shù)區(qū)域的雪深觀測資料尚不充足，一方面是由于常規(guī)的雪深測量技術(shù)(主要為人工測量或超聲波測深儀)缺乏較高的時空分辨率，另一方面是衛(wèi)星圖像遙感更適用于監(jiān)測積雪覆蓋度而非積雪的深度和密度[2]。針對以上的問題，基于信噪比(signal-to-noise ratio
測繪通報 2019年7期2019-08-07
- 地基GPS用于阿勒泰積雪深度反演研究
地區(qū)的積雪分布及雪深具有十分重要的意義。隨著遙感技術(shù)和GNSS技術(shù)的快速發(fā)展，積雪監(jiān)測越來越受國內(nèi)外學(xué)者的重視，并做了大量的相關(guān)研究，獲得了豐富的研究成果。2011年于惠等[3]基于AMSR-E數(shù)據(jù)對青海省積雪深度變化趨勢進(jìn)行了監(jiān)測研究分析。2013年李震等[4]利用基于MEMLS模型的AMSR-E數(shù)據(jù)進(jìn)行積雪深度反演，實(shí)驗(yàn)表明相比AMSR-E雪深產(chǎn)品該算法的雪深探測精度和準(zhǔn)確度得到了明顯的改善。2014年蔣玲梅等[5]建立微波像元下的高精度的雪深反演算法
沙漠與綠洲氣象 2019年1期2019-03-13
- 1982-2015年內(nèi)蒙古雪深時空變化遙感分析
，研究內(nèi)蒙古的積雪深度時空分布和對氣候變化的響應(yīng)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，北半球積雪變化的關(guān)鍵區(qū)域是在青藏高原、蒙古高原、歐洲阿爾卑斯山脈以及北美洲中西部〔7〕。Frei等〔8〕研究發(fā)現(xiàn)，1930年至1980年期間，北美洲的冬季積雪一直是呈增加趨勢，但是在80年代以后卻出現(xiàn)了減少的趨勢；Laternser等〔9〕在對瑞士阿爾卑斯山積雪研究時發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域從1987年開始，積雪減少的變化非常顯著。我國學(xué)者在積雪方面也進(jìn)行了很多研究，對青藏高原的研究發(fā)現(xiàn)，青
草原與草業(yè) 2019年4期2019-02-20
- 激光雪深觀測儀數(shù)據(jù)與人工測量雪深值的對比分析
.5毫米，最大積雪深度達(dá)53.3厘米，造成全市交通中斷，市區(qū)大面積斷電，部分地區(qū)供水、供暖也一度停止，中小學(xué)放假；共有360棟蔬菜大棚受損，25棟大棚壓塌，一些重要的水果、蔬菜批發(fā)市場的倉庫也被壓塌，大量園林樹木折損。造成了十幾億元的經(jīng)濟(jì)損失，該事件也成為我國2012年國內(nèi)十大極端氣候事件之一。1.2 雪深概念及人工測量現(xiàn)狀 雪深是從積雪表面到地面的垂直深度，以厘米(cm)為單位，取整數(shù)；早8時若觀測地段被雪(包括米雪、霰、冰粒)覆蓋時，需要觀測雪深，如果
探索科學(xué)(學(xué)術(shù)版) 2019年9期2019-02-09
- 基于多星GPS-IR的雪深反演分析
外對GPS-IR雪深反演的研究已取得一定成果。Kristine M.Larson等根據(jù)GPS觀測文件反演出的雪深數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，雪深反演結(jié)果和該地區(qū)發(fā)生的暴風(fēng)雪時間之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性[5]；KarenBoniface等人利用GPS測站的觀測數(shù)據(jù)，對美國西部地區(qū)的雪深進(jìn)行了監(jiān)測，反演雪深的均方根誤差達(dá)到15 cm，相關(guān)系數(shù)大于0.6[6]；Kegen Yu等結(jié)合多種載波信號對雪深進(jìn)行反演，其結(jié)果優(yōu)于現(xiàn)有的模型[7]；Masaru Ozeki等根據(jù)多路徑信號的
水力發(fā)電 2018年6期2018-09-18
- 地面綜合觀測冬季要點(diǎn)分析
觀測；加密觀測；雪深；積雪地面綜合觀測是基礎(chǔ)性的、比較復(fù)雜的工作，能夠?yàn)闅庀箢A(yù)報預(yù)警、氣象防災(zāi)減災(zāi)等氣象服務(wù)工作提供重要數(shù)據(jù)依據(jù)。查閱資料，發(fā)現(xiàn)在地面綜合觀測方面相對的技術(shù)總結(jié)較少，尤其是分季節(jié)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，本文通過比較實(shí)用性的視角，展開論述，通過對巡視觀測場、要素處理、積雪加密觀測、冬季降水異常處理四個方面的詳細(xì)講解，對于推進(jìn)新綜合業(yè)務(wù)人員盡快熟悉冬季觀測要點(diǎn)，具有必要且直接的現(xiàn)實(shí)意義。一、巡視觀測場入冬前應(yīng)做好風(fēng)向風(fēng)速感應(yīng)部分的防凍準(zhǔn)備，以減少風(fēng)杯凍結(jié)的
農(nóng)家科技下旬刊 2018年6期2018-07-28
- 基于GPS和北斗信噪比觀測值的雪深反演及其誤差分析
著重要角色，但是雪深的獲取仍然缺乏有效的手段，傳統(tǒng)的雪深測量儀獲取的僅是稀疏的雪深點(diǎn)位信息，光學(xué)衛(wèi)星和微波衛(wèi)星的時空分辨率非常有限[1]，因此，有學(xué)者嘗試使用GNSS反射信號來反演雪深的信息，該方法具有全天時、全天候、數(shù)據(jù)量大、成本低等突出優(yōu)點(diǎn)[2]。GNSS-R(global navigation satellite system reflectometry)技術(shù)自20世紀(jì)90年代開始受到關(guān)注，文獻(xiàn)[3]于1993年首次提出PARIS的概念，其主要思想是
測繪學(xué)報 2018年1期2018-02-27
- 拐子湖地區(qū)冬季地面氣象觀測要點(diǎn)分析
替。2? ? ?雪深及雪壓觀測要點(diǎn)現(xiàn)階段，拐子湖地區(qū)雪深觀測采取超聲波雪深自動觀測儀。對于自動雪深觀測基準(zhǔn)面，選擇在觀測場內(nèi)西北邊，觀測場地較小，面積為1.5m×1.5m。由于自動觀測測點(diǎn)單一，依據(jù)儀器原理，只是對一個點(diǎn)探測，單顆雪粒、塵粒覆蓋都會使數(shù)據(jù)偏差。對于海拔較高常年積雪區(qū)域，冬季積雪特別大時，有時會發(fā)生雪暴或吹雪等現(xiàn)象，形成“雪堎”，致使雪深高低不均勻，具有較大差異。因而冬季對雪深觀測時，應(yīng)給自動雪深觀測儀增加設(shè)置兩個角度探測點(diǎn)或在立柱探頭上設(shè)置
農(nóng)業(yè)與技術(shù) 2018年24期2018-02-27
- 積雪特性參數(shù)分析及雪深模型建立
雪特性參數(shù)分析及雪深模型建立付 強(qiáng)，彭 莉，汪恩良，李天霄，劉 東，崔 嵩（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院，哈爾濱 150030）通過2015～2016年冬季積雪觀測試驗(yàn)，測量自然條件下雪深、雪層溫度、雪層密度、雪層液態(tài)含水率等積雪特性參數(shù)，分析積雪特性參數(shù)影響因子和發(fā)育變化規(guī)律，構(gòu)建徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雪深模型。結(jié)果表明，空氣、地表溫度及水汽壓是影響雪參數(shù)發(fā)育三大主要?dú)庀笠蜃?。在時長為124 d覆雪期中，雪深最大平均融雪速率達(dá)3.20 mm·d-1，出現(xiàn)在融雪
東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報 2017年12期2017-12-29
- 錫林河流域積雪時空特征及其對徑流的影響
平均氣溫、降雨、雪深數(shù)據(jù)及MOD10A2積雪產(chǎn)品數(shù)據(jù)，分析了錫林河流域積雪面積、雪深年際變化特征，氣象因子與積雪面積、雪深之間的相關(guān)性，以及徑流的影響因素。結(jié)果表明：研究區(qū)積雪面積、雪深年內(nèi)變化呈單峰型，冬季積雪面積、雪深均達(dá)到最大值，春秋次之，夏季最小。在年際變化上，積雪面積、雪深總體呈現(xiàn)增加趨勢，其中冬季的積雪面積呈顯著性增加。通過研究區(qū)氣象因子與積雪的相關(guān)性表明，在積雪期，氣溫、風(fēng)速和日照時數(shù)是影響雪深和積雪面積的主要因素，而在融雪期，氣溫與降水是影
水土保持研究 2017年6期2017-12-18
- 激光自動雪深儀基準(zhǔn)面改進(jìn)方案探析
017)激光自動雪深儀基準(zhǔn)面改進(jìn)方案探析陳愛蓮 丁妙增 趙杭鋒(浙江省大氣探測技術(shù)保障中心，浙江 杭州 310017)2016年1月21—24日的寒潮降雪過后，全省部分站點(diǎn)的雪深數(shù)據(jù)出現(xiàn)了8～15 mm的異常值。經(jīng)過現(xiàn)場勘查，發(fā)現(xiàn)以網(wǎng)格狀基準(zhǔn)測雪板方式測雪存在一些缺陷：一是下墊面原有結(jié)構(gòu)受到了一定程度的破壞，土質(zhì)松動；二是基準(zhǔn)測雪板隨著下墊面抬高而一起上升，初始基準(zhǔn)高度發(fā)生變化。經(jīng)研究和現(xiàn)場試驗(yàn)，膠木棒式基準(zhǔn)面更接近自然下墊面，雪深分布均勻，降雪過后也沒發(fā)
浙江氣象 2017年1期2017-05-03
- 基于GNSS-R技術(shù)的北極黃河站雪深反演研究
技術(shù)的北極黃河站雪深反演研究劉智康，安家春，馮 魚，王澤民（武漢大學(xué)中國南極測繪研究中心，湖北 武漢430079）雪深探測在兩極地區(qū)的氣候和環(huán)境變化研究中有重要作用，但現(xiàn)有的觀測手段在獲取高時空分辨率的雪深資料上有較多的局限性。近年來，利用GNSS多路徑信號反演陸地、海洋等表面信息的GNSS-R技術(shù)得到廣泛重視。在系統(tǒng)分析GNSS-R雪深反演原理的基礎(chǔ)上，在中國北極黃河站設(shè)計了GNSS-R雪深反演實(shí)驗(yàn)，并利用信噪比資料提取了2015年上半年的黃河站雪深變化
華東交通大學(xué)學(xué)報 2016年5期2016-11-15
- 北方冬季地面氣象觀測常見問題分析
觀測的操作。1 雪深與雪壓1.1 定義雪深的單位為cm，取地表與積雪表面垂直距離的整數(shù)。雪壓的單位是g/cm2，即積雪在1 cm2面積上的重量，取值到1位后小位數(shù)[5]。1.2 觀測地段的選擇與前期準(zhǔn)備對雪深及雪壓進(jìn)行觀測的地段，宜為地面氣象觀測場周圍的地勢開闊、地面平坦的地塊。在進(jìn)入冬季之前，先將選好的地段進(jìn)行整理，主要是整平地面、清理雜草等，并標(biāo)記好。這里入冬前要除去雜草，不能理解為將地段一定要整成裸地，只是對地段上凹凸不平的地方進(jìn)行平整；對雜亂草叢等
現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2016年7期2016-05-14
- 鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法研究
00081）鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法研究陳寶花1，史 宏2（1.中國鐵道科學(xué)研究院，北京 100081；2.中國鐵道科學(xué)研究院 運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100081）鐵路沿線雪深監(jiān)測系統(tǒng)對于保障嚴(yán)寒地區(qū)列車的安全運(yùn)行具有重要作用。針對該系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)導(dǎo)致雪深監(jiān)測值失真甚至可能引起系統(tǒng)誤報警這一問題，在分析鐵路沿線監(jiān)測點(diǎn)雪深傳感器原始監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，歸類異常數(shù)據(jù)，制定數(shù)據(jù)過濾規(guī)則，提出鐵路雪深監(jiān)測系統(tǒng)數(shù)據(jù)過濾算法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。仿真結(jié)果表明：該算法能夠有
鐵路計算機(jī)應(yīng)用 2016年10期2016-02-16
- 青藏高原積雪深度時空分布與地形的關(guān)系
還可以用于反演積雪深度或積雪水當(dāng)量，基本不受云的干擾。經(jīng)過很多學(xué)者的不斷改進(jìn)［6－8］，被動微波雪深反演數(shù)據(jù)的精度有所提高，已經(jīng)能夠較好地反映高原積雪的時空變化特征。以往對高原積雪的影響因素研究主要從氣候變化角度展開［9－11］，如降水和氣溫等，但氣候因子對積雪變化的影響是作用在地形因子影響的基礎(chǔ)上，隨著海拔升高，氣溫逐漸降低，積雪融化變緩，從而影響雪深和雪蓋的分布。青藏高原冰雪覆蓋區(qū)是我國和南亞許多大江大河的發(fā)源地。氣候變暖導(dǎo)致的降水重新分配、冰川加速消
自然資源遙感 2015年4期2015-12-25
- 中國冬季積雪變異及其與北極濤動的聯(lián)系
為主，積雪參數(shù)以雪深、雪密度為主（李培基和米德生，1983；李培基，1988）。但受技術(shù)原因限制，站點(diǎn)較少時段較短。自從衛(wèi)星反演和雷達(dá)探測資料得以使用以來，積雪資料及有關(guān)積雪的研究有了極大豐富，但資料在高原和較薄積雪地區(qū)存在較大的誤差（郭艷君等，2004；Armstrong et al.，2007）。目前中國常規(guī)觀測的756站地面臺站資料對平原地區(qū)誤差較小，雖然區(qū)域局限性比較強(qiáng)，總體來說還是客觀準(zhǔn)確的（王澄海等，2009；馬麗娟和秦大河，2012）。站點(diǎn)降
大氣科學(xué) 2015年3期2015-09-22
- 人工雪深和自動雪深觀測數(shù)據(jù)差異的原因分析
展的主要方向。 雪深自動觀測設(shè)備通過了中國氣象局的考核，現(xiàn)已定型，黑龍江省有5 個臺站試點(diǎn)運(yùn)行，采用人工觀測雪深和自動雪深探測儀觀測雪深對比觀測。 本文根據(jù)觀測地段、測量工具和觀測方法的不同，就兩種觀測方式取得的觀測數(shù)據(jù)存在的差異原因進(jìn)行了分析。2 觀測地段雪深的觀測地段，應(yīng)選擇在觀測場附近平坦、開闊的地方。 入冬前，應(yīng)將選定的地段平整好，清除雜草，并作上標(biāo)志。自動雪深的觀測基準(zhǔn)面， 盡量選擇在觀測場內(nèi)西北面， 距離人工觀測雪深地段小于10 m 的平坦、開
黑龍江氣象 2015年2期2015-03-23
- 基于MODIS雪蓋數(shù)據(jù)的北疆雪深多元非線性回歸克里金插值
災(zāi)害［3－4］。雪深是表征積雪特征的重要參數(shù)、氣候變化區(qū)域響應(yīng)的敏感因素［5］，因此精確的雪深時空分布估計對北疆積雪的監(jiān)測至關(guān)重要［6］。近年來，國內(nèi)外學(xué)者提出了利用被動微波遙感反演［7－8］、高光譜反演［9］、回歸分析［10］和地統(tǒng)計插值法［11］等定量反演雪深空間分布。Balk等［12］提出了結(jié)合二元決策樹和地統(tǒng)計方法估計山區(qū)流域的積雪分布。Moreno等［13］使用廣義加性模型模擬西班牙Pyrenees山脈雪深的空間分布。劉艷等［14］通過在無雪區(qū)增
自然資源遙感 2015年3期2015-01-04
- HJ-1B的積雪參數(shù)反演研究
積雪參數(shù)如雪蓋、雪深、雪類等特征對于理解氣候變化、水資源的合理利用和管理災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域有重要意義[2]。遙感技術(shù)以其實(shí)時、范圍大、成本低等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于積雪參數(shù)反演中并取得了許多成果，但國內(nèi)外遙感積雪反演大多是使用的國外衛(wèi)星傳感器和國內(nèi)分辨率較低的氣象衛(wèi)星，如NOAA/AVHRR、EOS/MODIS、FY系列、AMSR-E、SSM/I、SMMR、Landsat5/TM、ETM+等[3]。李紅梅利用混合像元分解法研究了MODIS數(shù)據(jù)在大面積雪蓋動態(tài)監(jiān)測中的
測繪通報 2014年5期2014-08-15
- 風(fēng)三微波亮溫數(shù)據(jù)在北疆地區(qū)的雪深反演研究
微波遙感技術(shù)獲取雪深、雪水當(dāng)量等重要的積雪參數(shù)，進(jìn)而運(yùn)用于大范圍冰雪資源的動態(tài)監(jiān)測和反演。北疆是我國三大穩(wěn)定季節(jié)積雪區(qū)之一［2］，也是新疆主要的畜牧業(yè)基地。由于冬、春季雪災(zāi)頻繁，造成大批牲畜因雪災(zāi)而死亡，交通和通訊設(shè)備遭到破壞，嚴(yán)重影響了草地畜牧業(yè)的可持續(xù)發(fā)展［3］。同時冰雪融水是北疆地區(qū)河流的主要補(bǔ)給來源［4］，大范圍冰雪資源動態(tài)監(jiān)測和反演對水資源的合理利用、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)劃和防災(zāi)減災(zāi)都具有重要的生產(chǎn)和科學(xué)意義。各國冰雪科學(xué)工作者利用NOAA、陸地衛(wèi)星和EO
水土保持研究 2013年4期2013-09-14
- 程門立雪
去。頤覺，則門外雪深一尺矣?！北彼螘r，有一個理學(xué)家叫程頤。由于他的學(xué)識淵博，名望很高，所以很多人都投到他的門下拜師求學(xué)，楊時和游酢就是其中的兩個。有一次，楊時和游酢來見程頤，談了一會兒，由于程頤年老體弱，竟睡著了。楊時和游酢不敢驚動他，但又不忍離去，就靜靜地立在旁邊，想等程頤醒來時繼續(xù)求教。程頤一覺醒來，發(fā)覺楊時和游酢還站在自己身旁，很受感動。楊游二人告別了程頤走出大門時，只見來時還未積雪的地上已經(jīng)積了一尺多深的雪。根據(jù)這個故事，后人引伸出了“程門立雪”這
青年文摘·上半月 1983年2期1983-01-01