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一种长时间序列降水数据降尺度方法: 本发明公开了一种长时间序列降水数据降尺度方法，它包括以下步骤：(一)基于降水的空间差异特征构建水汽运移成本距离因子；(二)由MODIS EVI数据和步骤(一)得出的水汽运移成本距离因子得出2001年至2013年内分辨率为...; 董国涛樊东党素珍薛华柱殷会娟郭欣伟韩金旭程春晓刘姝芳谷晓伟张凤燃苏晓慧杜凯李昭悦章博张丹周俊利贾培刘启兴马思远; 文献传递

AMSR2微波植被指数在黄河流域的适用性对比与分析被引量：1: 2018年; 微波数据具有全天候、穿透性强及不受云层影响等优势,使其在遥感研究领域得到越来越多的应用。利用2012年7月至2016年12月AMSR_2双极化亮温数据,反演微波穿透指数MVI与不同频率的微波极化差异指数MPDI18与MPDI36.5,对比黄河流域各微波植被指数与光学植被指数NDVI的差异,分析了微波植被指数在黄河流域的适用性。结果表明:微波穿透指数MVI与光学植被指数NDVI呈现显著负相关关系;微波极化差异指数MPDI18,MPDI36.5与光学植被指数NDVI呈显著正相关关系;其中,微波极化差异指数MPDI36.5与光学植被指数NDVI的逐月变化趋势几乎同步,相关系数达到了0.999。微波植被指数与光学植被指数对降雨、气温的响应大致相同。整体来说,微波穿透指数与微波极化差异指数在黄河流域均具有较好的适用性。; 周俊利薛华柱董国涛樊东郭欣伟殷会娟; 关键词：植被指数黄河流域

基于二次多项式回归模型的黑河流域TRMM数据降尺度研究被引量：4: 2017年; 在不同空间尺度下分别建立TRMM 3B43降水数据与数字高程模型(DEM)和归一化植被指数(NDVI)的二次多项式回归模型,将2001—2013年黑河流域TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°提高到1km,并利用流域内9个气象站点实测数据对降尺度结果进行了检验。结果表明:降尺度方法不仅提高了TRMM数据的空间分辨率,数据的精确程度也有所提高;与传统线性回归模型降尺度方法相比,基于二次多项式回归模型获得的降尺度结果更接近于实测值,其结果更为准确;模型建立的尺度对最终降尺度结果精确性具有较大影响,0.50°是基于DEM和NDVI对黑河流域TRMM降水数据进行降尺度的相对最优尺度。; 樊东薛华柱董国涛蒋晓辉张文鸽殷会娟郭欣伟; 关键词：DEM NDVI 黑河流域

GPM与TRMM降雨数据在黄河流域适用性分析被引量：14: 2018年; GPM(Global Precipitation Measurement)是继TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)之后的新一代全球卫星降水测量计划。GPM扩展了TRMM传感载荷,提升了降水观测能力。以GPM和TRMM重合期(2014年3月—2015年4月)数据为对象,利用黄河流域内76个气象站点的降雨实测数据,探讨了两种卫星降水数据在黄河流域的适用性,并分析了流域内两种卫星降水数据误差的时空分布。结果表明:年尺度上,GPM与TRMM卫星数据与实测降水量的决定系数分别为0.78,0.86,总体一致性较好,但分别存在2.46%与2.19%的相对高估。季节尺度上,春、秋两季数据精度高,夏季卫星降水数据相对于实测降水量存在较大的绝对误差,冬季则相对误差较大。月尺度上,除7月、8月外卫星降水数据均大于实测降水量,相对误差最大值出现在12月,绝对误差最大值出现在9月。单站点验证结果表明GPM与TRMM卫星降水数据在流域北部的陶乐、惠农、临河等区域数据精度偏低,而在广大的流域中南部区域卫星降水数据与实测降水量有较高的一致性。; 董国涛樊东樊东杨胜天薛华柱党素珍程春晓; 关键词：TRMM 降水黄河流域

基于AMSR2微波植被指数与地表温度的旱情分析被引量：2: 2018年; 基于微波数据全天时、全天候、不受云层影响等优点,选取了2012年7月—2016年12月的AMSR2微波数据中的10,18,36.5GHz水平垂直极化亮温数据反演微波穿透指数MVI与微波极化差异指数MPDI_(18),MPDI_(36.5),构建了微波植被指数与光学地表温度的微波旱情指数TMVDI,TMPVDI_(18),TMPVDI_(36.5),并与光学旱情指数TVDI进行了对比,分析了微波旱情指数在黄河流域旱情监测中的适用性。结果表明:微波旱情指数时空变化趋势与光学旱情指数基本保持一致;微波旱情指数在黄河流域旱情监测中具有很好的适用性,在大部分地区微波旱情指数反演效果优于光学旱情指数;光学、微波旱情指数与降雨因素的相关分析也表明微波旱情指数与降雨的相关关系整体优于光学旱情指数与降雨的相关关系,且微波旱情指数与降雨相关关系较好的区域集中在黄河流域南部地区。; 周俊利薛华柱董国涛樊东刘启兴贾培培; 关键词：植被指数

一种长时间序列降水数据降尺度方法: 本发明公开了一种长时间序列降水数据降尺度方法，它包括以下步骤：(一)基于降水的空间差异特征构建水汽运移成本距离因子；(二)由MODIS EVI数据和步骤(一)得出的水汽运移成本距离因子得出2001年至2013年内分辨率为...; 董国涛樊东党素珍薛华柱殷会娟郭欣伟韩金旭程春晓刘姝芳谷晓伟张凤燃苏晓慧杜凯李昭悦章博张丹周俊利贾培刘启兴马思远

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樊东