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機載降雪觀測臺:融合掃描激光雷達,成像光譜儀以及物理模型用于繪制雪水當量和雪反照率

日期: 2020-07-30
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機載降雪觀測臺:融合掃描激光雷達,成像光譜儀以及物理模型用于繪制雪水當量和雪反照率

雪反照率可用于估算雪崩,美國國家航空航天局機載降雪觀測臺將其與激光雷達聯合用于測量雪深。

反照率(或“白度”)是單位時間,單位面積上各方向出射的總輻射能量與入射的總輻射能量之比,其測量范圍從0(對應于吸收所有入射輻射的黑體)到1(對應于反射所有入射輻射體)。根據Wikipedia的說法“雪反照率變化很大,可以從0.9(剛落下的雪)到0.4(融化的雪)到0.2(臟雪)。南極洲平均雪反照率略高于0.8。如果積雪區域邊緣變暖,雪易于融化,會降低反照率,因此積雪吸收了更多的輻射導致了更多的融雪。”

在所附的文章中“The Airborne Snow Observatory: Fusion of scanning lidar, imaging spectrometer, and physically-based modeling for mapping snow water equivalent and snow albedo”特別提到了ITRES CASI在測量雪反照率上的重要性。


【摘要】

在世界許多山區,積雪覆蓋和融化主導著區域氣候和水資源。山區的融雪時間和量級主要受太陽輻射的吸收和雪水當量(SWE)的分布控制,但是即使在全球儀器設備最完善的山區,對其了解和認識仍不充分。本研究中我們描述并介紹了機載降雪觀測臺(ASO)的結果,它耦合了成像光譜儀,掃描激光雷達以及積雪分布模型以測定積雪光譜反照率/寬波段反照率和雪深/SWE。在該區域模擬積雪密度,將雪深轉化為SWE。本文介紹的結果是遙感雪反照率和雪深/SWE在量化季節性積雪中存儲水量上的首次應用。為冰凍圈科學研究提供了前所未有的積雪性質和分布知識,并為未來水管理模型和系統提供空間上全面且可靠的輸入。ASO提供的每周SWE值表明,山區水文科學家和資源管理者可獲得的信息急劇增加。

機載降雪觀測臺:融合掃描激光雷達,成像光譜儀以及物理模型用于繪制雪水當量和雪反照率

彩色:ASO掃描激光雷達(Riegl Q1560);灰度:成像光譜儀(Itres CASI-1500)

機載降雪觀測臺:融合掃描激光雷達,成像光譜儀以及物理模型用于繪制雪水當量和雪反照率

左側和右側分別顯示了ASO的雷達和光譜儀(CASI)管線

據美國國家航空航天局網站稱:“沙漠系統溫度升高會增加山區積雪的粉塵負荷,從而降低積雪反照率并加速融雪徑流。了解融雪徑流和時間兩個最重要的特性是雪水當量(SWE)和雪反照率的時空分布。盡管其在控制徑流量和時間的重要性,但在美國(甚至是全球大部分地區)積雪反照率和SWE的量化程度仍然很差,導致徑流模型約束性很差。”

機載降雪觀測臺:融合掃描激光雷達,成像光譜儀以及物理模型用于繪制雪水當量和雪反照率

(A)雪深圖;(B)雪密度圖(n=180);(C)雪水當量;(D)雪反照率;

結論】

盡管我們對雪物理性質,雪水文學以及冰川學方面有了更多的理解,但到目前為止,我們量化雪空間分布的能力相對較簡單。因此,徑流和水可利用性的估計和預測必須依賴于根據往年觀測值校正的索引關系。這些方法極易受到異常條件的影響-在記錄時期內條件不佳-在日益變化的新的定量測量降雪的能力至關重要。

ASO通過高分辨率直接測量雪深,捕獲了山區流域積雪空間變異性的主要來源,并結合積雪密度觀測和建模,重復估算了第一個流域范圍的雪水當量。ASO還量化了雪的屬性中,影響融雪速率的決定因素,即雪反照率。總之,ASO方法提供了一條新的途徑,可以在降雪為主的地區推進水文科學的發展,并實現下一代水資源管理的適應性。


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