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基于机器学习模型的青藏高原日降水数据的订正研究

[1] H Chen, C Ning, Z Nan, et al. Correction of Daily Precipitation Data over the Qinghai-Tibetan Plateau with Machine Learning Models[J]. 2017, 39(3): 583—592.[陈浩,宁忱,南卓铜,等. 基于机器学习模型的青藏高原日降水数据的订正研究[J]. 冰川冻土. 2017, 39(3): 583—592.]

选择了5种机器学习模型,即k最近邻方法(KNN)、多元自回归样条方法(MARS)、支持向量机(SVM)、多项对数线性模型(MLM)和人工神经网络(ANN),利用海拔、相对湿度、坡向、植被、风速、气温和坡度等因子订正ITPCAS和CMORPH两种常用的青藏高原日降水数据集。五折交叉验证表明,KNN的订正精度最高。在三个验证站点(唐古拉、西大滩和五道梁)的误差分析,以及对青藏高原年降水量的空间分析均表明,KNN对CMORPH的订正效果显著,对ITPCAS在局部区域有一定订正效果,ITPCAS及其订正值的降水空间分布准确度高于CMORPH的订正值。主成分分析法表明降水订正是气象和环境因子综合作用的结果。

下载:Link 1 (from冰川冻土); precip.machine.learning-wyd-2017 (Local)

A paper on evaluation of some simple permafrost models on QTP

Zhao S, Nan Z*, Huang Y, Zhao L. The application and evaluation of simple permafrost distribution models on the Qinghai-Tibet Plateau. Permafrost and Periglacial Processes. 2017, 28(2): 391-404. DOI:10.1002/ppp.1939.

ABSTRACT

The performance of simple permafrost distribution models widely used on the Qinghai–Tibet Plateau (QTP) has not been fully evaluated. In this study, two empirical models (the elevation model and mean annual ground temperature model) and three semi-physical models (the surface frost number model, the temperature at the top of permafrost model and the Kudryavtsev model) were investigated. The simulation results from the models were compared to each other and validated against existing permafrost maps of the entire QTP and in three representative areas investigated in the field. The models generally overestimated permafrost distribution in the investigated areas, but they captured the broad characteristics of permafrost distribution on the entire QTP, and performed best in areas with colder, continuous permafrost. Large variations in performance occurred at elevations of 3800–4500 m asl and in areas with thermally unstable permafrost. The two empirical models performed best in areas where permafrost is strongly controlled by elevation, such as eastern QTP. In contrast, the three semi-physical models were better in southern island permafrost areas with relatively flat terrain, where local factors considerably impact the distribution of permafrost. Model performance could be enhanced by explicitly considering the effects of elevation zones and regional conditions.

PDF available upon request.

三篇IGARSS 2016会议论文:关于多层土壤数据和降水较正

1. Wu X, Nan Z.A multilayer soil texture dataset for permafrost modeling over Qinghai-Tibetan Plateau.In Proceeding of 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS),2016. 4917-4920. (wu et al. 2016, igarss )
2. Wang Y, Nan Z*, Chen H, Wu X.Correction of daily precipitation data of ITPCAS dataset over the Qinghai-Tibetan Plateau with KNN model.In Proceeding of 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS),2016. 593-596. (wang et al. 2016, igarss)
3. Ning C, Wang Y, Nan Z*, Chen H, Liu C.Study on correction of daily precipitation data of the Qinghai-Tibetan plateau with machine learning models.In Proceeding of 2016 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS),2016. 517-520. (ning et al. 2016, igarss)

一种简单有效的MODIS LST内插方法

一种简单有效的MODIS LST内插方法

Zhuotong Nan (giscn@msn.com, 南卓铜)

本软件实现了一种新的基于相似性原理的MODIS陆表温度(LST)的插值方法。这种LST数据空间插值方法利用具有相似温度变化特征的已知LST像元集合推算缺失的LST。在青藏高原的案例表明传统的地统计方法基本无法处理大范围连续的数据丢失(比如因为云),而本方法明显优于传统方法,可能较合理的得到缺失LST。此方法尤其适用于大范围山地区域。

This tool implements a new interpolation method for MODIS land surface temperature (LST) following the theory of similarity. It estimates the missing LST pixels by known LST pixel sets which bear similar characteristics of LST variation as the missing pixels. A case study on the Qinghai Tibet plateau has already been carried out, showing its obvious advantages over the traditional geostatistic methods, the latter was unable to do with a large area and temporally continuous data missing situations. This approach is especially good for a study area with a large area and mountainous terrain.

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fig 1a, with this approach

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fig 1b, with Kriging

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玉珠峰冰川

这段时间在冰冻圈综合观测试验站(格尔木)集中写作冻土调查手册。8.5日去西大滩多年冻土北界进行考察。一车一行四人。一天虽短,但内容十分丰富。

格尔木出去90公里进入昆仑山。纳赤台有昆仑山雪水出露的泉水,以前往高原跑的人,都是从纳赤台装桶桶的水带上。现在泉水建了个门,搞的跟公园一样。

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三岔河铁路桥是青藏铁路建设的奇迹之一,2003年我在高原工作的时候,这个桥还在修。由于其重要性,桥边有专门的人看管安全。

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如果我告诉你高原上沙丘,你可能一下子不相信,青藏高原并非沙漠,但真有沙丘,这个沙丘的成因我一下子没有搞清楚,但估计有专门的人已经做过专门论述了。

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然后我们大致到了冻土北界了,从这儿向南就开始有多年发育了,我们在西大滩建有一个综合观测场,风温压湿辐射,基本观测要素都有了。

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西大滩过去一些,碰到我们的同事在执行钻探工作,他们执行一个国家项目,希望从高原岩层里找到天然气水合物。他们6月份上来,已经开展了近2个月的工作。我离开时,打到290m深度。这里多年冻土厚度81m;他们在150m左右的岩层里发现了少量的水合物。计划完成500m的钻探。这里风大冷,我们在现场大致呆了半小时,感觉到一些高原反应了。

现在教授被戏称叫兽,研究员被称为烟酒员,但我要说的那些在新闻里披露的败类远不能代表中国的科研人员。我们的科研人员奋斗在野外、实验室,长年累月不计辛苦,由于他们才有我们基础科学的发展。

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昆仑山垭口4767m,游客必照相留念之地,从此向南青藏高原高度抬升到均值4000m以上。

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垭口过来不远,有牌子指示玉珠峰。从公路进去8km,可以到冰川很近的地方。经过的路上,有藏民拉了个绳子,以生态管理站和昂拉村牧民委员会的名义要钱,但别奢望有任何发票。我们4人交了150块得以通过。

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到峰前的时候,有不是很好的路,好在我们是越野车。玉珠峰6144m高,停下的终点大概5000m左右,离冰川末端还有点距离。我们爬上去,来回花了2个多小时。站到了冰川末端(5100m)跟前。

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冰裂缝看起来很吓人,去年青藏所的同事可能就是掉到被雪覆盖的冰裂缝没有找回来。

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回程时,天气聚变,大雨,冰雹,起雾,扬尘,能见度100m,个别地段20m,车开的十分小心。

中途碰到无数骑自行车进藏的背包客们。大家感叹从进藏驴友的人数增长上,看到大家真是富了。温饱解决了后,大家开始关注生活质量,追求精神和身体层次的锻炼和享受了。

沿途看到解放军在演练。怪不得现在老外进藏这么困难。

[zt]研究表明:全球变暖导致青藏高原冻土退化

来源:人民网 (http://www.people.com.cn/GB/shizheng/1026/2949480.html)

新华社拉萨(2004年)10月28日电(记者王淡宜)经过中国科学院的专家多年勘探观测发现,由于全球气候变暖影响,青藏高原的多年冻土层正逐渐发生退化,一些地区的冻土厚度表现出变薄趋势。

据中国科学院寒区旱区环境与工程研究所南卓铜博士介绍,全球气候变暖是造成近30年来多年冻土退化的主要驱动力。随着气温 的升高,导致高原多年冻土呈区域性退化,表现为季节冻结深度减小,融化深度增大,青藏高原多年冻土的退化首先发生在多年冻土边界岛状冻土区,在大片连续多年冻土区腹地主要表现为地温的升高。“我们在对青藏高原多年冻土北界西大滩进行雷达勘探后发现,近30年来,青藏高原大片连续多年冻土北界(西大滩)多年冻土发生比较显著的变化。”南卓铜说。“多年冻土面积从1975年的160.5平方公里缩减到2002年的141.0平方公里,面积缩小约12%。多年冻土发生最低高程为4385米,比1975年提升了25米。”

同时,中国科学院寒区旱区环境与工程研究所王澄海等专家在对1961-1999年青藏高原46个站点数据分析后发现,进入20世纪90年代,高原东北部、高原东南部和高原南部区冻土厚度表现出变薄趋势,反映了对气候变暖的响应,呈现出与全球气候增暖的趋势。政府间气候变化组织在科学报告中指出,过去100年全球年平均表面温度大约升高0.4-0.8摄氏度。国内研究也表明,与20世纪70年代相比,青藏高原上的年平均气温普遍升高0.2-0.4摄氏度,尤其是冬季气温升值幅度大,气温年较差逐年减小。

卓铜分析说,青藏高原是全世界中低纬度海拔最高、面积最大的多年冻土区,其冻土有着独特的季节性变化。多年冻土是气候变动的敏感指示器,而季节性冻结和融化层(活动层)在温度年变化层的上部,更接近地表,对气候变化更为敏感,反应更加迅速。

同时,南卓铜也指出,在同样的气候变化背景下,青藏高原的大片连续多年冻土至少在30年尺度上按照目前的增温趋势还是稳定的。