为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。
为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。
为充分利用监测信息,获取围岩冻胀状态,对隧道进行冻胀安全评价,提出基于贝叶斯网络的寒区隧道冻胀信息更新和安全评价方法。该方法通过融合衬砌水平倾角变化量监测信息获取隧道冻胀状态并进行安全评价,首先根据整体冻融圈理论建立冻胀计算有限元模型,并采用截面承载力安全系数K进行安全评价;然后采用Morris敏感性分析方法对模型参数进行敏感性分析,基于筛选后的参数建立贝叶斯网络模型;最后融合监测数据获取更新后的冻胀信息并进行安全评价。研究结果表明,围岩冻胀率和冻结深度为模型的关键参数,融合监测信息后,围岩冻胀率均值由0.8%更新为0.88%;冻结深度均值由2.5 m更新为4.3m;安全系数K均值由12更新为4.9。
以青藏高原为核心的泛第三极地区，在全球气候系统和水文循环中起着至关重要的作用。随着全球气候变化，泛第三极地区的环境变化引起了广泛关注。为了避免科学家耗费大量时间和精力在获取和处理泛第三极数据集上，同时为泛第三极地球系统模型提供驱动和验证数据集，本研究集成不同来源、格式各异和范围不一的多源数据，采用统一标准（包括投影系统、边界和时空分辨率），生成一套包括泛第三极基础地理数据、冰冻圈数据、水文大气数据、生态数据、灾害数据和人文地理数据等类型的泛第三极本底数据集。为确保数据质量，本数据集对所有原始数据进行遴选，并对关键数据集进行多源融合以充分利用不同数据集的优势，降低信息冗余，提供更高质量的关键数据集。泛第三极本底数据集的发布旨在为泛第三极地区的科学研究和可持续发展提供重要的数据支撑，并促进泛第三极模型集成（如陆面过程模型、水文模型和生态模型等）的研究。
以青藏高原为核心的泛第三极地区，在全球气候系统和水文循环中起着至关重要的作用。随着全球气候变化，泛第三极地区的环境变化引起了广泛关注。为了避免科学家耗费大量时间和精力在获取和处理泛第三极数据集上，同时为泛第三极地球系统模型提供驱动和验证数据集，本研究集成不同来源、格式各异和范围不一的多源数据，采用统一标准（包括投影系统、边界和时空分辨率），生成一套包括泛第三极基础地理数据、冰冻圈数据、水文大气数据、生态数据、灾害数据和人文地理数据等类型的泛第三极本底数据集。为确保数据质量，本数据集对所有原始数据进行遴选，并对关键数据集进行多源融合以充分利用不同数据集的优势，降低信息冗余，提供更高质量的关键数据集。泛第三极本底数据集的发布旨在为泛第三极地区的科学研究和可持续发展提供重要的数据支撑，并促进泛第三极模型集成（如陆面过程模型、水文模型和生态模型等）的研究。
以青藏高原为核心的泛第三极地区，在全球气候系统和水文循环中起着至关重要的作用。随着全球气候变化，泛第三极地区的环境变化引起了广泛关注。为了避免科学家耗费大量时间和精力在获取和处理泛第三极数据集上，同时为泛第三极地球系统模型提供驱动和验证数据集，本研究集成不同来源、格式各异和范围不一的多源数据，采用统一标准（包括投影系统、边界和时空分辨率），生成一套包括泛第三极基础地理数据、冰冻圈数据、水文大气数据、生态数据、灾害数据和人文地理数据等类型的泛第三极本底数据集。为确保数据质量，本数据集对所有原始数据进行遴选，并对关键数据集进行多源融合以充分利用不同数据集的优势，降低信息冗余，提供更高质量的关键数据集。泛第三极本底数据集的发布旨在为泛第三极地区的科学研究和可持续发展提供重要的数据支撑，并促进泛第三极模型集成（如陆面过程模型、水文模型和生态模型等）的研究。
积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据，提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区，利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据，提取流域积雪覆盖范围；基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪；结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正，最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证，结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化，总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时，利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明，八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化，消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快，随着气温的升高积雪消融至高海拔区域，而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异，在整个消融期，降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。
积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据，提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区，利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据，提取流域积雪覆盖范围；基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪；结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正，最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证，结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化，总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时，利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明，八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化，消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快，随着气温的升高积雪消融至高海拔区域，而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异，在整个消融期，降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。
积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据，提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区，利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据，提取流域积雪覆盖范围；基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪；结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正，最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证，结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化，总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时，利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明，八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化，消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快，随着气温的升高积雪消融至高海拔区域，而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异，在整个消融期，降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。
积雪深度作为重要的水循环参数指标，通过获取连续均匀的高精度积雪深度数据，可以为气候变化、水资源分析和积雪空间分布等研究提供科学依据。全球导航卫星系统反射信号(GNSS-R)技术可以自动获取复杂环境下的积雪深度测量数据，填补了气象站点人工直尺测量的点状测量和卫星遥感大面积测量之间的尺度空白，是一种高效、精确、低投入的雪深数据采集新方法。通过详细介绍GNSS-R积雪深度测量方面的国内外研究进展，对基于SNR观测值的积雪深度测量方法、基于载波相位观测值的积雪深度测量方法、基于C/A码伪距相位观测值的积雪深度测量方法以及将伪距和载波相位观测值组合对积雪深度进行测量的方法进行分析和总结，指出目前GNSS-R雪深测量技术上需要解决的两个主要问题，认为GNSS-R积雪深度测量数据处理最终将走进多方法、多系统和多卫星的数据融合时代。