2002年春季北京沙尘天气成因及源地分析

doi:10.6046/gtzyyg.2002.04.04

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文: PDF(1986 KB)

HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

利用气象卫星资料对2002年春季北京沙尘天气成因及源地进行分析,得出:我国北方地区连续数年的持续少雨以及2001年冬天以来的异常温暖是2002年北京沙尘天气频发的主要气候原因;2002年春季影响北京的沙尘天气分别来源于蒙古国境内和内蒙古阴山地区及浑善达克沙地毗邻地区,前者所造成的影响明显大于后者。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	杨立娟
	武胜利
	张钟军

关键词 ：主被动微波, TRMM, 土壤水分

Abstract：

The origin and the source region of the dust weather are analysed in this paper, and some conclusions have been drawn: the climate background for the formation of the dust storm included the drought which had continued for three years and the abnormal warm during the winter of 2001. The dust weather that affected Beijing came from Mongolia and Hunshandake sandy area located in the middle of Inner Mongolia, and the former area obviously exerted more intense influence than the latter area.

Key words： Combined active/passive microwave TRMM Soil moisture

收稿日期: 2002-05-15 出版日期: 2011-08-02

基金资助:

财政部“西北地区土壤水分、沙尘暴监测预测研究”项目资助

作者简介: 方翔(1972-),男,硕士,高工,主要从事气象卫星资料处理、分析和应用等方面的工作.

引用本文:

方翔, 郑新江, 陆均天, 孙家民, 屠志方, 李梦先, 王国胜, 周卫东. 2002年春季北京沙尘天气成因及源地分析[J]. 国土资源遥感, 2002, 14(4): 17-21.
FANG Xiang, ZHENG Xin-jiang, LU Jun-tian, SUN Jia-min, TU Zhi-fang, LI Meng-xian, WANG Guo-sheng, ZHOU Wei-dong. ORIGIN AND SOURCE REGION OF THE DUST STORM INFLUENCING BEIJING IN SPRING OF 2002. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2002, 14(4): 17-21.

链接本文:

https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2002.04.04 或 https://www.gtzyyg.com/CN/Y2002/V14/I4/17

[1] 郑新江,陆文杰,罗敬宁.气象卫星多通道信息遥感沙尘暴研究［J］.遥感学报,2001,5(4):300-306.

[2] 覃志豪,ZHANG Ming-hua,Arnon Karnieli.用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法［J］.国土资源遥感,2001,(2):33-42.

[3] 马岚,郑新江,罗敬宁.9711号台风及伴生暴雨的卫星云图特征［J］.国土资源遥感,1998,(1):28-32.

[4] 吴晓京,陆均天,张晓虎.2001年春季沙尘天气分析［J］.国土资源遥感,2001,(3):8-11.

[1]	高琪, 王玉珍, 冯春晖, 马自强, 柳维扬, 彭杰, 季彦桢. 基于改进型光谱指数的荒漠土壤水分遥感反演[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 142-150.
[2]	艾璐, 孙淑怡, 李书光, 马红章. 光学与SAR遥感协同反演土壤水分研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 10-18.
[3]	范田亿, 张翔, 黄兵, 钱湛, 姜恒. 湘江流域TRMM卫星降水产品降尺度研究与应用[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 209-218.
[4]	宋承运, 胡光成, 王艳丽, 汤超. 基于表观热惯量与温度植被指数的FY-3B土壤水分降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 20-26.
[5]	晏红波, 韦晚秋, 卢献健, 黄俞惠. 基于TRMM数据与SPI指数的广西地区旱涝演变分析[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(1): 158-166.
[6]	杜方洲, 石玉立, 盛夏. 基于深度学习的TRMM降水产品降尺度研究——以中国东北地区为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(4): 145-153.
[7]	熊俊楠, 李伟, 刘志奇, 程维明, 范春捆, 李进. 基于GWR模型的青藏高原地区TRMM数据降尺度研究[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(4): 88-95.
[8]	孟丹, 宫辉力, 李小娟, 杨思遥. 北京7·21暴雨时空分布特征及热岛-雨岛响应关系[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(1): 178-185.
[9]	李俐, 王荻, 潘彩霞, 牛焕娜. 土壤水分反演中的主动微波散射模型[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(4): 1-9.
[10]	卢新玉, 魏鸣, 王秀琴, 向芬. TRMM-3 B43降水产品在新疆地区的适用性研究[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(3): 166-173.
[11]	胡丹娟, 蒋金豹, 陈绪慧, 李京. 基于改进的BP神经网络裸露地表土壤水分反演模型对比[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 72-77.
[12]	陈诚, 赵书河. 基于TRMM降雨数据的中国黄淮海地区干旱监测分析[J]. 国土资源遥感, 2016, 28(1): 122-129.
[13]	虞文丹, 张友静, 郑淑倩. 基于作物缺水指数的土壤含水量估算方法[J]. 国土资源遥感, 2015, 27(3): 77-83.
[14]	吴黎, 张有智, 解文欢, 李岩, 宋静波. 土壤水分的遥感监测方法概述[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 19-26.
[15]	蒋金豹, 张玲, 崔希民, 蔡庆空, 孙灏. 植被覆盖区土壤水分反演研究——以北京市为例[J]. 国土资源遥感, 2014, 26(2): 27-32.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed