极地研究

作者：陈芳霖,常亮,冯贵平,

单位：1上海海洋大学海洋科学学院, 上海 201306;2自然资源部第二海洋研究所, 卫星海洋环境动力学国家重点实验室, 浙江 杭州 310012

关键词：全球导航卫星系统反射测量(GNSS-R),加拿大气象中心(CMC),雪深,阿拉斯加

基金：国家自然科学基金(42174016, 42076240)、自然资源部卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放研究基金(QNHX2324)资助

利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果, 结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品, 以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值, 分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征, 同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明: GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化, 整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高, 更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律, 但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性, 且对于本文研究的4个测站, GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季较高, 雪深值较小的秋季略差。此外, 本文还证实了GNSS-R反演的雪深结果可用于评估CMC模拟雪深值的精度, 且评估效果在冬春季优于秋季。

来源：2023年第2期

《极地研究》期刊编辑部

查看极地研究杂志2023年第2期