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国家自然科学基金(40701030)

作品数:3 被引量:26H指数:3
相关作者:杨成松程国栋更多>>
相关机构:中国科学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
相关领域:天文地球自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇冻土
  • 2篇多年冻土
  • 2篇铁路
  • 2篇铁路沿线
  • 2篇青藏
  • 2篇青藏铁路
  • 2篇青藏铁路沿线
  • 2篇活动层
  • 2篇活动层厚度
  • 1篇地温
  • 1篇遥感
  • 1篇遥感数据
  • 1篇微波遥感
  • 1篇被动微波
  • 1篇被动微波遥感
  • 1篇SATELL...
  • 1篇MODIS数...
  • 1篇沉降
  • 1篇沉降变形
  • 1篇沉降量

机构

  • 2篇中国科学院

作者

  • 2篇程国栋
  • 2篇杨成松

传媒

  • 2篇冰川冻土
  • 1篇Scienc...

年份

  • 2篇2011
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
气候变化条件下青藏铁路沿线多年冻土概率预报(Ⅰ):活动层厚度与地温被引量:16
2011年
对1961—2100年IPCC气候模拟与预测结果进行降尺度处理,得到铁路沿线空间分辨率为1km、时间分辨率为1h的大气边界条件.对铁路和公路沿线钻孔资料在垂直和水平两个方向进行空间差值处理,得到水平1km、垂直0.1m分辨率的沿线地下含水(冰)量的二维分布,作为初始条件.考虑气候模型预测误差和空间格网内地形的变化,以Monte Carlo方法产生气温的概率分布,以此作为冻土模型的驱动.对公共陆面过程模型(CoLM)的土壤分层进行细化,使得模型更为细致地模拟多年冻土地表及活动层的水热交换过程.在此基础上,模拟过去40a和未来100a铁路沿线多年冻土路段1km分辨率的活动层厚度概率预报结果,根据沿线观测和考察数据进行分区验证.结果表明:模拟的活动层厚度可以反映出不同分区的异同,但是模拟的活动层厚度总体偏小.根据青藏高原1961—2002年土壤表层温度(0cm)和2006年铁路沿线土壤温度观测廓线数据进行验证,发现表层和浅层土壤温度相对误差较小,而深层土壤温度相对误差较大.
杨成松程国栋
关键词:活动层厚度地温冻土青藏铁路
气候变化条件下青藏铁路沿线多年冻土概率预报(Ⅱ):活动层厚度与沉降变形被引量:10
2011年
利用土壤表层温度计算Stefan公式中融化指数,并结合铁路沿线地下冰和土体干密度分布特征,由Stefan公式集合预报未来100a逐年最大季节融化深度;利用铁路沿线地下冰和干密度分布特征计算冻土融化时最大沉降量空间分布,与Stefan公式计算得到的活动层厚度变化数据叠加分析,得到未来100a逐年的沉降量空间分布及其置信区间.根据沉降量大小对青藏铁路沿线多年冻土区进行稳定性分类,用铁路沿线地质勘察结果对预测结果验证,表明模拟结果和目前冻土稳定性有很大的相关性.活动层厚度未来变化总体呈增加趋势,活动层厚度变化和地下冰分布(尤其是上限附近的高含冰量冻土)是决定沉降量变化的两大主要因素.
杨成松程国栋
关键词:冻土活动层厚度沉降量青藏铁路
Monitoring the frozen duration of Qinghai Lake using satellite passive microwave remote sensing low frequency data被引量:6
2009年
The Qinghai Lake is the largest inland lake in China.The significant difference of dielectric properties between water and ice suggests that a simple method of monitoring the Qinghai lake freeze-up and break-up dates using satellite passive microwave remote sensing data could be used.The freeze-up and break-up dates from the Qinghai Lake hydrological station and the MODIS L1B reflectance data were used to validate the passive microwave remote sensing results.The validation shows that passive microwave remote sensing data can accurately monitor the lake ice.Some uncertainty comes mainly from the revisit frequency of satellite overpass.The data from 1978 to 2006 show that lake ice duration is reduced by about 14―15 days.The freeze-up dates are about 4 days later and break-up dates about 10 days earlier.The regression analyses show that,at the 0.05 significance level,the correlations are 0.83,0.66 and 0.89 between monthly mean air temperature(MMAT) and lake ice duration days,freeze-up dates,break-up dates,respectively.Therefore,inter-annual variations of the Qinghai Lake ice duration days can significantly reflect the regional climate variation.
CHE Tao LI Xin JIN Rui
关键词:被动微波遥感遥感数据MODIS数据
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