【摘 要】
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为了提高国产静止气象卫星FY-4A对夜间沙尘和云下沙尘的遥感判识精度,本研究将静止卫星红外数据和极轨卫星微波数据相结合,建立了联合红外和微波监测沙尘暴的遥感识别算法。为改善夜间沙尘监测效果,本研究基于FY-4A上搭载的多通道扫描成像辐射计（AGRI）红外通道的数据,利用参数阈值法（参数包括:红外差值沙尘指数、红外分裂窗亮温差等）,建立了基于红外的遥感监测沙尘暴的识别算法。并且将FY-4A判识的沙尘
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为了提高国产静止气象卫星FY-4A对夜间沙尘和云下沙尘的遥感判识精度,本研究将静止卫星红外数据和极轨卫星微波数据相结合,建立了联合红外和微波监测沙尘暴的遥感识别算法。为改善夜间沙尘监测效果,本研究基于FY-4A上搭载的多通道扫描成像辐射计（AGRI）红外通道的数据,利用参数阈值法（参数包括:红外差值沙尘指数、红外分裂窗亮温差等）,建立了基于红外的遥感监测沙尘暴的识别算法。并且将FY-4A判识的沙尘强度（IDDI）与Micaps地面实际观测的沙尘天气现象、地基PM10浓度、Himawari-8判识的沙尘强度（IDDI）、亚洲中心集合预报的沙尘浓度等进行了多种资料间的对比验证。通过计算FY-4A沙尘遥感监测结果的判识精度,证明了该算法在晴空无云区具有较高的可靠性和适用性。为改善云下沙尘监测效果,本研究在基于红外的沙尘遥感识别算法的基础上,引入FY-3D上搭载的微波成像仪（MWRI）数据（或GCOM-W1/AMSR-2微波数据）,通过将静止卫星与极轨卫星数据结合,将红外和微波数据结合,建立了联合红外和微波的沙尘遥感识别算法。本研究通过分析云下沙尘像元、纯云像元、纯沙尘像元的统计分布特征,发现:极化亮温差指数PTD（Polarization Temperature Difference）对云下沙尘像元和纯云像元的区分更加明显;云下沙尘像元和纯云像元的垂直和水平极化亮温差的差异更加明显,利用其进行云下沙尘判识的效果可能更加突出。基于上述云下沙尘像元、纯云像元、纯沙尘像元的统计特征,通过调整参数的阈值条件,实现了对云下沙尘的补充判识,建立了联合红外和微波的沙尘遥感识别算法。最后分别对基于红外的沙尘遥感识别算法、联合红外和微波的沙尘遥感识别算法得到的沙尘监测结果进行分析。首先利用基于红外的沙尘遥感识别算法对2019-2021年春季的沙尘过程进行了遥感监测,并通过统计沙尘天气发生频次分析了2021年春季三次典型沙尘过程对我国北方各省份的影响面积情况以及2021年较往年相比总的受沙尘暴影响变化情况。本研究发现:2021年春季的三次典型沙尘过程均影响了我国陆地总面积的30%以上,新疆和内蒙古在三次典型沙尘过程中受影响面积较大。2019-2021年我国内蒙古西部、新疆南部和甘肃北部是受沙尘暴灾害影响最严重的地区,2021年的沙尘暴比前两年更严重、影响更广泛。然后利用联合红外和微波的沙尘遥感识别算法分别对FY-3D MWRI和AMSR-2白天时次的沙尘个例进行结果分析,证明了该算法在白天时具备一定的可靠性;且在蒙古国地区以及我国西北地区,其云下沙尘补充判识的效果较好,算法适用性较好。并且该算法不仅适用于FY-3D MWRI,也同样适用于AMSR-2;基于FY-4A和AMSR-2的云下沙尘补充判识结果与基于FY-4A和FY-3D MWRI的云下沙尘补充判识结果基本一致。
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