应用气象综合实习报告.docx
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应用气象综合实习报告
应用气象综合实习
实
习
报
告
课程名称：
应用气象综合实习
姓名：
班级：
学号：
实习1：
Landsat8TIRS反演地表温度
一、实习目的：
通过从Landsat8热红外数据（Band11）中反演地表温度，学习ENVI遥感图像处理的基本技能，掌握从卫星遥感数据反演温度的常用方法。
二、实习内容：
从热红外图像反演地表温度。
三、实习方法
从热红外图像反演地表温度。
热红外遥感（InfraredRemoteSensing）是指传感器工作波段限于红外波段范围之内的遥感。
即利用星载或机载传感器收集、记录地物的热红外信息，并利用这种热红外信息来识别地物和反演地表参数如温度、湿度和热惯量等。
目前有很多的卫星携带了热红外传感器，包括ASTER、AVHRR、MODIS、TM/ETM+/TIRS等。
本次实习是基于大气校正法，利用Landsat8TIRS反演地表温度。
其基本原理：
首先估计大气对地表热辐射的影响,然后把这部分大气影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中减去,从而得到地表热辐射强度,再把这一热辐射强度转化为相应的地表温度。
四、实习步骤
4.1图像辐射定标
对Landsat8的Band10热红外数据进行辐射定标，得到B10辐射亮度图像。
用的ENVI的工具为：
RadiometricCorrection/RadiometricCalibration。
band10_rad
4.2地表比辐射率的计算
TIRS的Band10热红外波段与TM/ETM+6热红外波段具有近似的波谱范围，本例采用TM/ETM+6相同的地表比辐射率计算方法。
第一步：
计算NDVI使用工具Spectral/Vegetation/NDVI。
ndvi
第二步：
计算植被覆盖度
利用BandRatio/BandMath工具，根据公式（1.5）从NDVI计算植被覆盖度。
在表达式中输入：
（b1gt0.7）*1+（b1lt0.05）*0+（b1ge0.05andb1le0.7）*（（b1-0.05）/（0.7-0.05））
VegDensity
第三步：
计算地表比辐射率
再次使用BandRatio/BandMath工具，根据公式（1.4）从植被覆盖度计算地表比辐射率。
在表达式部分输入公式：
0.004*b1+0.986，其中b1对应上一步计算出来的植被覆盖度图像。
地表比辐射率
4．3计算地表温度
第一步：
计算黑体辐射亮度。
使用BandRatio/BandMath工具，在表达式部分输入公式（b2-0.75-0.9*（1-b1）*1.29）/（0.9*b1）。
其中b1对应地表比辐射率图像，b2
对应Band10辐射亮度图像。
黑体辐射亮度
第二步：
计算地表温度图像（单位为℃）
使用BandRatio/BandMath工具，根据公式（1.3）从黑体辐射亮度进行计算。
输入表达式：
（1321.08）/alog（774.89/b1+1）-273，其中b1就是刚计算出来的同温度下的黑体辐射亮度图像。
地表温度
五、实习结果
地表温度
六、实习结果分析
地表温度与地表植被覆盖率有关系。
通过Landsat8TIRS反演地表温度，得到较为直观准确的地表温度图像，用于以后的分析研究，方法较好。
实习2：
降雨量分布图的制作
一、实习目的：
通过使用ARCGIS软件制作降雨量分布图，学习ARCGIS下进行数
据编辑、处理、分析的方法，掌握气象专题图制作的一般过程。
二、实习内容：
利用降雨量观测数据制作降雨量分布图，包括了数据的获取、预处理、空间降水插值直到最后成图的整个过程。
试验分为三个部分：
（1）底图的制作，涉及衬托专题图的底图的制作；
（2）中国年降水量插值，即用ArcGIS的空间插值方法将气象站点的降水量数据插值得到全国范围内的降水分布；
（3）地图整饰，介绍添加地图要素和美化及最后出图。
三、实习步骤
3.1底图的制作
第一步：
数据准备
（1）先在网上下载中国地图shp格式的文件以及中国省级行政中心的shp文件；
（2）世界国家图以及河流矢量图。
第二步：
设置投影
打开ArcMap将这些文件添加进去，接下来我们要给Dataframe设置一个投影坐标系。
使用等面积的Albers投影。
第三步：
沿海一带有很多面积很小的岛屿，为了制图的美观，需要删掉一些面积小的岛屿，但是在这之前，把南海诸岛以及台湾周围的岛屿保留下来。
第四步:
提取出中国的轮廓线
接下来从政区文件（bou2_4p）中提取出中国的轮廓线。
这一步的目的是我们
要分开中国在陆地上的国界和在海岸线上的国界，因为这两者在制图的时候是不
同的。
第五步：
提取陆上国界和海上国界
第六步：
提取出九段线
第七步：
纸张设置
第八步：
设置国家层的符号样式
第九步：
设置国界线的符号样式
第十步：
设置省会城市符号
第十一步：
设置河流符号样式
第十二步：
为数据框设置背景颜色
第十三步：
为数据框添加经纬线
第十四步：
添加北回归线
3.2年降水量插值
第一步：
数据准备
中国气象科学数据共享服务网（）。
在中国地面国际交换点气候资料日值数据集（本文可以直接利用月值数据集来做）中下载2011年中国气象站20-20时降水量数据，包括66430条数据。
并下载元数据。
元数据中包括中国地面气候资料国际交换站数据集台站信息，其中有区站编号、站名、经纬度、海拔高度等信息。
站点的经纬度信息是建立空间关系的基础（如图所示）。
国际交换站从建站到2007年资料台站数为206个。
第二步：
数据预处理
在下到的数据中，有一些值如999、9999、32700等是填充值，要先去掉。
接下来，这些数据存放的是每个台站365天的降水量，所以先要统计得到每个站的年降水量数据。
在Excel中打开降水量数据表，选中所有数据，点击插入数据透视表，插入一个新的数据透视表。
第三步：
导入站点数据
在下载到的站点信息中提供了每个站点的经纬度坐标，这样我们可以利用ArcMap->File->AddData->AddXYData将站点导入ArcMap中，注意导入时设置坐标系为WGS84。
用Data->ExportData将站点导出成shp文件，命名为“气象站点.shp”
第四步：
投影气象站点
使用Project工具将点数据投影到Albers平面上（中央经线105度，标准纬线25度、45度。
生成气象站点_Project文件）。
第五步：
关联气象站点与降水量值
在气象站点_Project右击->JoinsandRelates->Join，使用台站号作为关联ID，将气象站点与每个站点的降水值关联起来。
从关联结果可以看出，只有181个（总共206个）关联成功了，这是因为有些气象站点被废弃不用了。
第六步：
插值方法研究
接下来我们便要用这181个样本点的数据插值得到全国的年降水量分布。
第七步：
相关性检验
在我们关联的降水量数据以后，气象站点的属性表里就有了站点的高程和站点的年降水量。
把属性表导出，并用SPSS检验两者的相关性。
第八步：
降水量插值
在工具栏空白处右击打开GeostatisticalAnalyst工具条，选择GeostatisticalWizard，进行相关参数设置。
第八步：
交叉验证
由交叉验证结果可以看出，插值误差为0.899（毫米），均方根误差162.0961，平均标准误差为156.8678，两者比较接近。
标准均方根误差为1.039048。
点击Finish完成插值。
第九步：
插值结果导出。
3.3地图整饬
第一步：
降水量分级
第二步：
结果导出成矢量文件
第三步：
分级设色
第四步：
生成等降水量线
第五步：
添加南海诸岛
第六步：
添加图例
第七步：
添加比例尺和投影信息
第八步：
添加其它要素
第九步：
出图
四、实习结果
2011年中国气象站的降雨量图
五、实习结果分析
从2011年中国气象站的降雨量图可以看出，降雨量从东南沿海向西北内陆呈阶梯状递减。
沿海地区受来自西太平洋的水汽输送较大，海南省降水最多，夏季吹西南季风，受来自南海和太平洋的水汽输送较大；四川及其东北部地区相较于同纬度地区降水较多，气候湿润；新疆地区降水少，沙漠较多。
六、实习小结
本次实习过程中遇到了一些困难，通过仔细研究以及老师的指导最终得以克服。
通过本次实习，我对ENVI软件以及ArcGIS软件有了一定的认识，不过要想很好使用这些软件，还需要课后学习以及多加练习。
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