NOAA卫星的介绍

合法。NOAA是美国一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，不需要项目权限就可以，含有基本上中国所有县级气象站以及其他国家的，三个小时一次的观测，气温降水等。通过图中的右下角的工具选择你需要的测站，主要推荐两种工具，rectangle和polygon。矩形选择和多边形选择，将你需要的测站框在相应的圈里，左边会自动显示出圈中的测站信息。

美国NOAA极轨卫星从1970年12月第一颗发射以来，近40年连续发射了18颗，最新的NOAA-19也将在2009年上半年发射升空。NOAA卫星共经历了5代，目前使用较多的为第五代NOAA卫星，包括NOAA-15—NOAA-18；作为备用的第四代星，包括NOAA-9—NOAA-14。2011年8月，NOAA-19卫星因检修失误损毁。 发射时间1988年9月24号，正式运行日期1988年11月8日轨道高度：841公里，轨道倾角：98.9度，轨道周期：101.8分 发射时间1991年5月14日，正式运行日期1991年9月17日轨道高度：804公里，轨道倾角：98.6度，轨道周期：101.1分 发射时间1994年12月30号，正式运行日期1995年4月10日轨道高度：845公里，轨道倾角：99.1度，轨道周期：101.9分 发射时间1998年5月13号，正式运行日期1998年12月15日轨道高度：808公里，轨道倾角：98.6度，轨道周期：101.2分 发射时间2000年9月12号，正式运行日期2001年3月20日轨道高度：850公里，轨道倾角：98.9度，轨道周期：102.1分 发射时间2002年6月24号，正式运行日期2002年10月15日轨道高度：811公里，轨道倾角：98.7度，轨道周期：101.2分 发射时间2005年5月11号，正式运行日期2005年6月26日轨道高度：854公里，轨道倾角：99.0度，轨道周期：102

NOAA的轨道是接近正圆的太阳同步轨道，轨道高度为870千米和833千米，轨道倾角为98.9°和98.7°，周期为101.4分钟。NOAA的应用目的是日常的气象业务，平时有两颗卫星运行。由于一颗卫星可以每天至少可以对地面同一地区进行两次观测，所以两颗卫星就可以进行四次以上的观测。

2021年2月是地球七年来最凉爽的2月，原因是热带太平洋的拉尼娜现象以及笼罩北美和亚洲北部大部分地区的异常低的气温。但在2月份--以及在这三个月的季节里，巨大的温度反差在世界其他地区依然发挥着作用。 事实上，根据NOAA的国家环境信息中心的科学家提供的信息，地球北半球作为一个整体经历了142年来的第8个最温暖的冬天（12月至2月），上个月全球陆地和海洋表面平均温度比20世纪平均水平高1.17华氏度(0.65摄氏度)，使其成为全球有记录以来第16个最温暖的2月--但仍是2014年以来最凉爽的2月。 这是北半球有记录以来第14个最温暖的二月，南半球第19个最温暖的二月。加拿大东部、欧洲大部分地区；以及亚洲南部和东北部地区在2月经历了明显的温暖天气。 另一方面，北美大部分地区、斯堪的纳维亚半岛和亚洲北部的气温比正常气温低得多--至少比平均气温低5.4华氏度（3.0摄氏度）。 这三个月（12月至2月）是全球有记录以来第8个最温暖的季节。北半球迎来了第8个最温暖的冬季，而在地球的另一端，南半球迎来了第19个最温暖的夏季--与1973年和2009年的夏季持平。2021年至今的全球陆地和海洋表面温度比20世纪平均水平高出1.30华氏度（0.72摄氏度），成为有记录以来第11个最暖的年份（1月至2月）。 极端天气方面，北美洲经历了1994年以来最冷的2月，也是有记录以来112年最冷的2月，而大洋洲经历了2012年以来最冷的2月。与此同时，南美洲和加勒比地区2月份的平均气温位居该月最温暖的前十位。 冬雪覆盖的数量各不相同。北美洲的2月积雪覆盖率为 历史 第四高，而欧亚大陆的2月积雪覆盖率为 历史 第十四低。 极地海冰覆盖范围异常小。上个月北极的海冰覆盖率与2017年并列成为2月有记录以来第七小的冰层覆盖率；南极洲的海冰覆盖率则是有记录以来第11小。

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的地球静止轨道业务环境卫星-T(GOES-T)卫星现在已正式获准发射。 GOES-T从位于佛罗里达州Titusville的Astrotech空间作业设施被运送到联合发射联盟（ULA）位于卡纳维拉尔角空军基地41号航天发射场的附近的垂直整合设施。然后，它被安装到Atlas V 541火箭的顶部，该火箭将携带它进入太空。升空时间定在当地时间3月1日下午4点38分。 这次发射由美国宇航局（NASA）的发射服务项目管理，该项目位于该机构的肯尼迪航天中心，是美国的多用户航天港。 在将GOES-T固定在Atlas V上后，技术人员对通过火箭的通信路径进行了最后验证。然后对航天器和运载火箭进行了测试，成功地将两者通电进入发射模式，以确保它们作为一个系统能够兼容。 自2021年11月10日抵达佛罗里达以来，GOES-T一直位于Astrotech设施内。在那里进行了许多活动，包括将航天器吊起并与有效载荷适配器配对，以及封装，其中ULA有效载荷整流罩的两部分被整合在一起，并安装在卫星周围，以便在发射期间保护它。完全组装好的运载火箭将于2月28日运送到发射台上。 作为NOAA的GOES-R系列的第三颗卫星，GOES-T将被送入地球同步转移轨道，与运载火箭分离，然后上升到更高的地球静止轨道，并更名为GOES-18。在经过检查、校准并被认为可以投入运行后，GOES-18将取代GOES-17在GOES-West的位置，关注美国西海岸、阿拉斯加、夏威夷和太平洋的情况。 GOES卫星网络帮助气象学家观察和预测影响公共安全的当地天气事件，包括雷暴、龙卷风、大雾、飓风、山洪和其他恶劣天气。

　　NOAA卫星是美国国家海洋大气局的第三代实用气象观测卫星。NOAA-19卫星属于检测大气状况的气候卫星系列的最后一员，还附带着火山爆发和大气研究的使命。

如上所述，蒸发量计算的传统方法和模拟方法大多以局地尺度均匀下垫面为基础，难以在非均匀陆面区域尺度上推广应用。而卫星遥感可以对某些重要的陆面参数进行修正，以便在已有测站之间内插或外推到更大区域上。意大利学者 Menenti 博士、荷兰学者 Bastiaanssen 博士以及华裔荷兰专家 Bob Su ( 苏中波) 博士结合卫星遥感资料和地面观测资料，分别提出陆表能量平衡算法( SEBAL) 和陆表能量平衡系统 ( SEBS) ，两种算法的总体思想见框图 ( 图 3. 1) ，利用 NOAA、TM 等遥感资料中的可见光、近红外和热红外波段及地面观测资料，以合理的分析计算方法求出陆表的物理参数分布特征，通过相应模式计算出区域陆表能量平衡分量及蒸发量的分布情况。本项目采用 SEBS 算法计算黑河流域的蒸发量。图 3. 1 地表能量平衡系统 ( 算法) 概念模型3. 2. 1 NOAA 气象卫星的性能及特点气象卫星根据其轨道可分为近极地太阳同步轨道气象卫星和地球同步轨道气象卫星两种。第一代气象卫星 ( 1960～1969 年) 的特点是应用可见光摄象技术，取白天云图资料，并开展利用红外辐射计进行夜间拍摄试验; 第二代气象卫星 ( 1970～1978 年) 的特点是扫描辐射仪逐步代替电视摄像技术，普遍采用两通道传感器，定量计算海面和云顶温度等，连续提供地球上发生的气象变化; 1978 年 10 月 13 日 TIROS－1 卫星的发射标志着第三代气象卫星的开始。由 TIROS－N 与 NO-AA－N 共同组成的 TIROS－N / NOAA 系列，安装了改进型高分辨率辐射仪 ( AVHRR-advanced very high resolution radiometer) ，采用相应的轨道设计，不仅能在气象观测及云图识别的需要，而且在环境监测、产量预报、灾害监测等领域获得了广泛应用。与 LANDSAT 和 SPOT 卫星相比，NOAA 气象卫星具有以下特点 ( 表 3. 1) :( 1) 时间分辨率高。NOAA 气象卫星的重复周期为 1 天，在双星系统下重复观测周期可缩短到半天，而陆地卫星为 16 天，SPOT 卫星为 26 天，因此气象卫星可以捕捉地面快速动态变化信息，同时大大增强了获取无云影像的能力。( 2) 成像面积大，有利于获得宏观同步信息，减少数据处理数量。NOAA/AVHRR 扫描带宽约 2700km，Landsat/TM 为 185km，SPOT/HRV 为 117km，一幅空间分辨率为 1. 1km 的 512×512 像元的 AVHRR 影像，将覆盖 563km×563km 的区域，而 Landsat 同幅影像仅为 40. 5km×40. 5km，总像元数仅是 MSS 的 0. 37%，大大减少了数据处理和存储的工作量; 具有进行植被遥感的光谱波段，也可进行灾害监测。( 3) 成本低廉。NOAA 气象卫星是面向世界的无偿信息源，我国拥有完善的接受处理设备，此外 NOAA 数据可直接从 www. saa. noaa. gov 网址上免费下载。不受地理条件限制: 对我国的西部沙漠区以及受云量影响大的空白区更显示出其应用潜力。3. 2. 2 地表能量平衡系统参数化3. 2. 2. 1 数据来源及图像处理软件从 NOAA 卫星动态数据库中下载 1997 年黑河流域影像 128 景，每景影像覆盖范围: 东经98. 0597°E ～ 101. 7148°E，北纬 38. 6673°N ～ 42. 5680°N。每月挑选一景云量最少、形变最小的影像数据，共 12 景，进行蒸发运算，精选出的 NOAA 数据的成像日期和时间见表 3. 2。表 3. 1 NOAA/AVHRR 与 Landsat/ TM 及 SPOT/HRV 比较表 3. 2 NOAA 数据成像日期和时间图像处理采用美国 RSI 公司的 ENVI ( The Environment for Visualizing Images) 软件，该软件为专业遥感图像处理系统，获 2000 年美国权威机构 NIMA 遥感软件测评第一。ENVI 具有强大的底层二次开发工具———IDL ( Interactive Data Language) 交互式数据语言开发。本次蒸发量计算界面由中国地质大学 ( 北京) 水资源与环境学院万力教授用 IDL 语言开发。3. 2. 2. 2 SEBS 参数化( 1) 地表反照率地表单波段反照率是某波段地表反射、散射的波谱能量与该波段太阳入射总能量之比。即西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例从 NOAA/AVHRR 数据中分别提取了波段1 和波段2 的地表反射率 r1、r2后，地表宽波段反照率 α 可由下式计算:西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中 0. 545、0. 320 和 0. 035 为回归常数。由于黑河流域地表状况反差较大，反射率变化范围亦较宽，在 0. 10～0. 68 之间。图 3. 2 中较大范围的黄—黄绿—绿色区域为平原、沙漠地区，地表反照率在 0. 20～ 0. 30 之间，图中西南部( 左下角) 的祁连山区北坡植被发育，土壤较湿，地表反照率相对较低，在 0. 1 左右。整个区域地表反照率平均值为 0. 215，峰值集中在 0. 20 附近。( 2) 归一化植被指数归一化植被指数又称归一化差、标准化植被指数，定义为近红外波段与可见光波段数值之差和这两个波段数值之和。用气象卫星 NOAA/AVHRR 数据中的 r1、r2表示:西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例归一化差植被指数是指植物生长状态及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植物分布密度呈线性相关。NDVI 对土壤背景的变化较为敏感，当植被盖度小于 15%时，数值高于裸土的 NDVI值; 而植被覆盖由 25%增加到 80%时，NDVI 随植被量呈线性增加; 当植被覆盖度大于 80%时，NDVI 对植被检测灵敏度下降。因此 NDVI 很适于反映早、中期发展阶段或低覆盖度的植被。黑河流域的区域植被分布状况，在较大程度上控制着该地区的地气相互作用过程。图 3. 3 中绿色—黄绿色区域分布在张掖、金塔、酒泉、鼎新和祁连山部分地区，绿洲 NDVI 值介于 0. 20～0. 40 之间，其余大部分地区为蓝色区域。黑河流域 NDVI 区域平均值为 0. 125，峰值集中在 0. 11附近。图 3. 2 黑河流域 1997 年 9 月 20 日地表反照率分布图图 3. 3 黑河流域 1997 年 9 月 20 日 NDVI 分布图( 3) 地表辐射率地表辐射率是衡量物体发射电磁波强度的能力，定义为在温度 T 波长 λ 处的出射辐射度 MS( T，λ) 与同温度、同波长下的黑体出射辐射度 MB( T，λ) 的比值，即西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例其计算公式为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中，Pv为植被覆盖率; εv为植被发射率; εg为土壤辐射率; <dε>为非线形典型值，取值范围0. 000 ～ 0. 020 。西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例地表辐射率是确定地表有效辐射能的控制因子，黑河流域的地表辐射率分布状况实际上反映的是流域不同像元辐射的分布情况。全区域地表辐射率均值为 95. 85%，峰值集中在 95. 78%附近。地表辐射率详细分布见图 3. 4。( 4) 地表温度地表温度 T0体现了地表有效辐射能的分配方式，即 T0反映的是地表面附近输入和输出能量通量的动态平衡状态。地表温度的提取要利用劈窗技术。根据气象卫星 NOAA/AVHRR 的第 4、第5 波段记录的温度 T4、T5计算地表温度的公式为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中α = W3－8W2+17W+40 ( W 为大气含水量，g / cm2)β = 150×( 1－W /4. 5)ε = ( ε4+ε5) /2 ( ε 为平均地表比辐射率，无量纲; ε4、ε5为 AVHRR 第4、5 通道的比辐射率差)Δε=ε4－ε5黑河流域地貌单元复杂多样，决定其地表温度变化范围较宽，从祁连山区的－11℃到沙漠地区的 43℃，黄色区域即高温地区主要分布在巴丹吉林沙漠和中游地区，10℃以下的中低温区分布在祁连山区和黑河下游部分地区，流域的其他地区为黄绿—绿色区域，温度在 20～30℃之间。黑河流域的 1997 年 9 月 20 日的平均地表温度为 33℃ ( 图 3. 5) 。图 3. 4 黑河流域 1997 年 9 月 20 日地表辐射率分布图图 3. 5 黑河流域 1997 年 9 月 20 日地表温度分布图黑河流域 1997 年四季的地表物理参数分布见图 3. 6～图 3. 9，地表反照率在春季最高，地表辐射率在冬季最强，植被指数在秋季最大，地表温度在夏季最热。图 3. 6 春、夏、秋、冬四季地表反照率的频数分布图图 3. 7 春、夏、秋、冬四季地表辐射率的频数分布图图 3. 8 春、夏、秋、冬四季 NDVI 的频数分布图图 3. 9 春、夏、秋、冬四地表温度的频数分布图( 5) 地表能量平衡分量黑河流域的各种地表作用对土壤和大气的湿度、热量的重新分布至关重要，辐射通量、热通量和湿度通量的变化影响着自然生态环境。大气湍流迁移作用和近地表层流作用间的热动态平衡是计算的基础。西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例( Ⅰ) 地表净辐射通量 Rn地表净辐射通量，Rn( W/m2) ，是地面能量、物质输送与交换过程中的原动力，是气候形成及气候变化的主要依据。净辐射通量由短波辐射和长波辐射共同决定，是下述四项辐射的代数和:式中Rswd———向下的短波辐射( W/m2) ;Rswu———地表反射的短波辐射( W/m2) ;Rlwd———向下的长波辐射( W/m2) ;Rlwu———地表发射至大气的热红外辐射( W/m2) ;α———地表反照率;ε———地表辐射率;σ———斯蒂芬—波耳兹曼常数: 5. 67×10－8W / ( m2K4) ;T0———地表温度( ℃) 。1997 年 6 月 3 日黑河流域的净辐射通量的变化范围较宽，Rn在 228～1510W/m2之间，整个区域的平均值为 720W/m2( 图 3. 10) 。直方图有一个明显的峰值在 823W/m2，绿洲的地表净辐射远大于戈壁沙漠地区。图 3. 10 1997 年 6 月 3 日净辐射通量的频数分布图( Ⅱ) 地表土壤热通量 G0地表土壤热通量 G0( W/m2) ，是通过地表土壤截面单位面积上的热量，它与土壤垂直温度梯度成正比 ( 图 3. 11) 。白天地表得到太阳辐射热量，一部分向地表面以下的土层传导，并汇集在土壤中; 夜间又转化为地表面的热源，在野外测试中 G0通常用热流板来测定。图 3. 11 土壤热通量示意图在地表能量平衡方程中西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例表示了地表可利用的能量，所以地表土壤热通量 G0虽然较小，但却是一个不可忽视的量，苏中波等提出了如下确定 G0的方法:式中，Γ 为 G0与 Rn的比值，Γc为高植被覆盖率，Γs为裸土率，fc为植被覆盖度。一般认为比例函数 Γ 是一个比较合理的确定 G0区域值的方法，且有学者认为比例函数近似地由 T0、r0和 NDVI 值决定，即 Γ=f ( T0，r0，NDVI) ; Γc= 0. 05; Γs= 0. 315。1997 年 6 月 3 日黑河流域的土壤热通量在 109W / m2和 324W/m2之间变化，整个区域的均值为 220W/m2( 图 3. 12) ，戈壁沙漠地区 G0/ Rn≈0. 25，绿洲地区 NDVI 较大，G0/ Rn≈0. 05。图 3. 12 1997 年 6 月 3 日土壤热通量的频数分布图( Ⅲ) 地表显热通量 H显热通量，H ( W/m2) ，是与物体温度差成正比的物质内部的一部分能量，在净辐射能量的作用下，物体接收总能量的一部分用以加热其温度，涡动扩散传热至空气，这部分能量即为显热通量 ( 图 3. 13) 。图 3. 13 显热通量示意图图 3. 13 中，LE 为潜热通量; H 为显热通量; T0、Ta分别为地表温度和空气温度; rah为显热交换空气阻抗 ( s·m－1) 。显热通量的计算方法可表示为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中ρa———空气密度 ( kg/m3) ;CP———空气定压比热 ［J/ ( kg·K) ］。对于推算蒸发值来说非常重要的关键参数 rah还不能完全依靠遥感手段来确定，空气动力学阻力 rah以隐含数可表示为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中，u 是在参考高度 Z 处的风速，确定热传导空气动力学阻力需要测定近地表湍流风速廓线。动量侧向传输是通过分子运动和湍流衰减。这一过程产生的剪切力 τ 与风速衰减成正比。风速廓线示意图见图 3. 14。图 3. 14 风速廓线φ 值为经验常数，当 φ<－5 时，应设置 φ = －5。Z0是动量交换的粗糙度 ( 图 3. 15) 。显热交换的粗糙度 Z0"与动量交换粗糙度 Z0间的关系近似表示为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例也有学者通过实验认为 。作物的结构参数: 植株高度、植株间距和植株宽度是土壤表面粗糙度的函数。典型的土壤表面粗糙度变化范围在 0. 005 ～ 0. 02m 之间。最近的近地层湍流研究表明，参考高度 Z 应选择为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例表 3. 3 列出了不同类型下垫面的粗糙度参数 ( Z0) 。1997 年 6 月 3 日黑河流域显热通量分布范围介于 3 ～ 311W / m2之间，整个区域的平均值为128W / m2，在 136W/m2与 92W/m2附近达到第一和第二峰值 ( 图 3. 16) 。图 3. 15 粗糙度元素表 3. 3 大尺度地表粗糙度( Ⅳ) 地表潜热通量 LE地表潜热通量既是地表热量平衡的分量，又是水均衡的分量。因此地表蒸发量有机地结合了热量平衡方程和质量守恒方程。潜热通量，LE( W/m2) ，是用于水气蒸发的那部分能量。在土壤－植被－大气系统中，把能量界面当做一张大叶，是一种最简单的处理。对土壤和植被不作区分，地气界面的能量平衡方程为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中，L 是蒸发汽化潜热，L=2. 47×109J / m3。用余项法可将潜热通量表示为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例1997 年 6 月 3 日潜热通量变化范围在 140W / m2和 992W/m2之间，均值为 423W/m2，第一峰值在 519W/m2附近，第二峰值在 610W/m2附近，潜热通量在 121～483W/m2之间的累计频率为10% ( 图 3. 17) 。( 6) 蒸发比和日蒸发量地表各通量在一天内变化较大，然而潜热通量与净辐射通量和土壤热通量之差 ( 或潜热通量与显热通量之和) 的比值，却相对稳定。这个比值就是蒸发比，用 Λ 表示 ( LE为潜热通量) 。图 3. 16 1997 年 6 月 3 日显热通量的频数分布图图 3. 17 1997 年 6 月 3 日潜热通量的频数分布图西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例而瞬时蒸发比等于全天蒸发比，即西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例同时，土壤热通量在白天增加而在夜间释放，相互抵消。计算日蒸发量的公式为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例式中，λ=2. 47×106J / kg; ρw= 1000kg / m3。简化后的日蒸发量公式为西北典型内流盆地水资源调控与优化利用模式:以黑河流域为例1997 年 6 月 3 日黑河流域蒸发量介于 4. 6 ～ 16. 3mm 之间，全区均值 7. 1mm，低蒸发量值即橙色区域主要分布在中游地区和沙漠地区，祁连山区和黑河下游蒸发量在 10mm 左右，黑河上游、张掖和酒泉地区蒸发量较大，在 12mm 左右，其余大面积地区为黄色 ( 蒸发量 7mm) —浅黄绿色( 蒸发量 8mm) 区域 ( 图 3. 18) 。( 7) 1997 年年蒸发量首先逐月计算黑河流域的蒸发量，再将各月蒸发量进行叠加，得出 1997 年黑河流域全年蒸发量 ( 图 3. 19) 。流域全年平均蒸发量为 2110mm，峰值集中在 2218mm 左右，蒸发量在 1600 ～2400mm 之间的累计分布频率占总区域的 77%。从南向北，黑河流域蒸发量的总体分布规律是上游山区降水丰沛，蒸发量最大，中游的张掖、高台、临泽、酒泉等农业灌区蒸发量较大，年降水量在 2500～2800mm 附近，中游的大部分地区年蒸发量在 2200mm 左右，民乐、山丹等地区蒸发量在1600 ～ 1900mm 附近，沙漠戈壁地区年蒸发量在 1300mm 左右，鼎新、金塔及额济纳旗等地区蒸发量为 2200～2500mm，下游的大部分地区年蒸发量介于 1900～2200mm 之间，西南部地区年蒸发量在 2200mm 附近，局部区域可达到 2500～2800mm。图 3. 18 1997 年 6 月 3 日蒸发量分布图图 3. 19 1997 年黑河流域全年蒸发量分布图

美国哥罗拉多(Colorado)州的 Bouder 。

在 2020 年底，美国 NOAA 和 NASA 的科学家宣布太阳活动极小期于 2019 年的 12 月结束，目前太阳活动稳定增长且中纬度出现磁极方向相反的黑子，代表第 25 太阳周期的到来。目前对驱动太阳活动的磁场于太阳内部的移动方式，乃至于磁极反转的机制皆尚未完全了解，使得在建立太阳周期模型和预测太阳活动 上有许多挑战。因此对第 25 周期太阳活动的强弱，看法也不相同。 太阳黑子周期 科学家把 1755 年订为太阳活动的第 1 周期，并持续纪录太阳黑子数目来分析太阳活动的变化。太阳活动如闪焰和日冕物质抛射等，会将能量和物质抛向太空。太阳活动造就了美丽的极光，却也可能造成卫星轨道降低及仪器损害、电波通讯和电力传输的中断。使得提供未来太空天气粗略概况的太阳周期预报，显得格外重要。 太阳黑子是磁场较强的区域，因磁场使内部能量不易传播，温度较低看起来较暗。太阳黑子数量和太阳活动相关（皆有约 11 年的周期），大多数闪焰和日冕物质抛射皆来自黑子群。太阳和地球一样具有磁场，南北磁极约 11 年交换一次，新生黑子的磁场方向也随着改变。于太阳活动极大期时，黑子数量较多且太阳的磁极开始改变，之后太阳活动下降，直到极小期到来，此时黑子数量较少且彼此间距离较远，甚至有时完全没有黑子。 NOAA 和 NASA 的预测 NASA 和 NOAA 每十年都会聚集一群科学家，他们会考虑不同模型， 对下个太阳周期的起始、黑子最多数量和太阳活动极大期的时间进行预测。模型通常采用和太阳活动相关的指标，如会受太阳影响的地球磁场或太阳磁极的磁场等。 科学家发现，在极小值时期，太阳磁极的磁场强度与下个周期太阳活动的强弱有关。假如极小值时期的磁极磁场较弱，接下来太阳周期亦较弱，此理论成功预测第 24 周的太阳活动。在过去的几个周期中，太阳磁极的磁场逐渐减弱，同时最大的黑子数量也跟着下降。 第 24 太阳黑子周期极大期 (左，2014 年 4 月) 与极小期 (右，2019 年 12 月) 的极紫外线太阳影像。NASA/SDO 由于第 24 周期的磁极磁场强度和之前差不多，推测第 25 周期的太阳活动将类似第 24 周期。将在 2025 年 7 月达到最大黑子相对数 115 ，这将是测试此模型的好机会。科学家也预期第 25 周期的太阳活动，将不会如前 4 个周期般持续下降。目前无证据显示太阳活动有趋向于蒙德极小期（ 1645 ~ 1715 年间仅观测到 50 颗左右的黑子）的迹象。 NOAA 和 NASA 预测第 25 周期的太阳活动将如同第 24 周期，并预计在 2025 年达到太阳活动极大值，估计黑子相对数为 115 。图上的纵座标显示太阳黑子数量，而横座标则是时间。NOAA NCAR 的预测 美国国家大气研究中心（NCAR）的科学家持相反意见，预测第 25 个太阳周期将是从 1975 年开始纪录以来的太阳活动较强的周期之一，太阳极大期时的黑子相对数约在 210 ~ 260 之间。如果预测得到证实，将支持团队的理论模型，即环绕太阳的磁场带有 22 年周期，具有不同磁场方向的磁场带的交互作用，产生 11 年的太阳黑子周期。 科学家发现日冕亮点，即太阳大气在极紫外光的短暂闪烁，会由高纬度移动到赤道，并在中纬度时和黑子出现吻合。推测亮点标志著磁场带的传播，当南北半球具有相反磁极的磁场带在赤道相遇时，它们会互相湮灭造成「终结」事件， 结束上个太阳周期并开始下个周期。当南北半球的磁场带（具相反磁场）往赤道移动时，新的磁场带将在高纬度出现，这将造成下周期太阳磁场的反转。 有时磁场带在中纬度移动变慢，会延长磁场带交互作用的时间，这将使当前的周期变长并减少下周期的黑子数量。由于需要足够多不平衡的磁场以形成黑子，交互作用时间短有利黑子生成。回顾长达 270 年的观测纪录， 科学家进一步发现终结事件间的时间间隔，会影响太阳周期的强弱，间隔越长下个太阳周期就越弱，反之亦然。例如太阳的第 4 周期的终结事件间隔长达 15 年，使得第 5 周期非常弱，这也是道尔顿极小期的开始。同样第 23 个太阳周期终结事件间隔 13 年，因此第 24 周期较短也较弱。借此研究人员认为第 25 周期将是有纪录以来较强的周期。 上图：最近第 23 和第 24 周期的太阳黑子数目随时间的变化（纵轴为黑子数目，横轴为时间），图上显示了黑子的总数 (黑色) 以及北半球 (红色) 和南半球 (蓝色) 的贡献。虚线表示终止事件发生的时间，随后太阳活动迅速增加。 下图：过去 22 年磁场带的活动随纬度 (纵轴) 和时间 (横轴) 演变的概念图。可见到虚线为终止事件，两终止事件的时间间隔，提供下个周期太阳活动极大值黑子数量的预测。 McIntosh et al. (2020)

NOAA气象卫星是近极地、与太阳同步的卫星，高度为833km～870km，轨道倾角98.7°，成像周期12小时。目前，NOAA系列卫星采用双星运行，同一地区每天可有四次过境机会。AVHRR是NOAA系列卫星的主要探测仪器，它是一种五光谱通道的扫描辐射仪，各光谱通道的波长范围及地面分辨率见表4—1。星上探测器扫描角为±55.4°，相当于探测地面2800km宽的带状区域，两条轨道可以覆盖我国大部分国土，三条轨道可完全覆盖我国全部国土。AVHRR的星下点分辨率为1.1km。由于扫描角大，图像边缘部分变形较大，实际上最有用的部分在±15°范围内（15°处地面分辨率为1.5km），这个范围的成象周期为6天。表4-1 AVHRR各通道的波长范围及地面分辨率为了用于洲级及全球范围的研究，AVHRR数据经常被重采样形成空间分辨率更低的数据。目前有两种全球尺度的AVHRR数据：NOAA全球覆盖（GlobalAreaCoverage，GAC）数据和NOAA全球植被指数（GlobalVegetationIndex，GVI）数据（Kidwell1990）。GAC是通过对原始AVHRR数据进行重采样而生成，空间分辨率为4km，由5个AVHRR的原始波段组成，没有经过投影变换；GVI是对GAC数据的进一步采样而得到，空间分辨率为15km或更粗，经过投影变换。此外，为了减少云的影响，GVI是由连续7天图像中NDVI值最大的像元所组成。美国国家海洋与大气管理局（NOAA）从1982年起就生产GVI数据。AVHRR资料的应用主要有两个方面：一方面是大尺度区域（包括国家、洲乃至全球）调查，这方面的应用，气象卫星遥感具有其他遥感所无法相比的优势。目前已经开展过的工作包括美国本土的土地覆盖调查（Loveland et al.1991）、非洲的土地覆盖调查（Tucker et al.1985）、南美土地覆盖调查（Townshend etal.1987）以及全球的土地覆盖调查（Defries 1994）等，应用的方法一般是采用多时相分类的方法对1km空间分辨率的AVHRR数据或更低空间分辨率的GAC或GVI数据进行分类；另一方面是中小尺度区域的调查，这方面的应用主要是由于目前高空间分辨率遥感数据的获取比较困难，遥感调查的实时性较差，利用AVHRR数据来获得宏观的、实时的、能达到一定精度的地面信息。应用的方法通常是针对AVHRR数据空间分辨率低的缺陷，采用混合像元分解技术对AVHRR数据进行分类。从研究的现状来看，AVHRR数据在大尺度区域调查中所采用的方法基本一致，但由于调查区域范围大，精度分析比较困难，在图像的预处理方面也还存在一些没有解决的问题（Town－shend et al.1994）；目前AVHRR数据在中小尺度区域土地覆盖调查中的应用还不是很多，但发展潜力很大，这方面的工作还有许多问题需要深入研究。

“炸弹气旋”或“气象炸弹”是冬季的恶劣风暴，其强度可以与飓风相媲美，之所以被称为“炸弹气旋”，是因为它们的形成过程：爆炸发生。 是一个气象学术语，指的是风暴（通常是非热带风暴）迅速增强。 炸弹气旋多发生在冬季，可携带飓风风，引起沿海洪水和大雪。 爆炸发生的工作原理 爆炸发生一词来源于“炸弹”和“气旋”的结合，或气象学所说的风暴形成。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，从技术上讲，当风暴中心低压在24小时内下降至少24毫巴时，风暴就会发生爆炸。（毫巴是一个压力单位，基本上是测量头顶大气的重量。典型的海平面气压约为1010毫巴。） 风暴发生时，上升的空气柱离开地面的低压区，而低压区又从周围地区吸入空气。随着空气的汇聚，风暴开始越来越快地旋转，就像一个旋转的滑冰者拉着她的手臂，这导致了更高的风速。离风暴中心越近，风力就越大。2018年1月3日，全球各地的 水汽。（美国宇航局） 如果一场风暴足够强大或足够迅速地加深（压力下降），它的风可以达到飓风力，或74英里/小时（119公里/小时）或更高。在2013-2014年的43次北大西洋风暴中，30次飓风发生，根据NOAA，“KDSPE”“KDSPs”爆炸发生在大气中的强气流与墨西哥湾暖流附近的现有低压系统相互作用时。急流将空气从风暴上升的空气柱中抽出，导致地面低空加深。 爆炸发生的时间和地点 爆炸发生往往在冬季发生在所谓的中纬度（或超热带）气旋中。这些风暴是由冷暖空气团的碰撞驱动的，而热带气旋是由对流或热量向上转移驱动的（尽管它们也可能经历快速增强，有时也用爆炸发生一词来描述这一过程）。 在2015年10月，日本的Himawari-8卫星捕捉到了北太平洋上空两次风暴爆炸的瞬间。（日本气象厅） 北大西洋西部是爆炸发生的主要地区之一，因为在较冷的月份，北美上空的冷空气与温暖的海水上空的暖空气相撞（海水比陆地更能保持热量），据《 *** 》的首府气象小组称，这会导致东北风。海洋的水汽与冷空气的结合会导致大雪， 爆炸在西北太平洋、西南太平洋和南大西洋也很常见。天气炸弹在北半球似乎比在南半球更为常见。 著名的天气炸弹 1993年的超级风暴（也被称为本世纪的风暴），从当年3月12日至13日，在美国东部的部分地区倾泻了创纪录的雪量，是一个特别有影响的炸弹气旋，Accuweather报道。风暴的压力在24小时内下降了33毫巴 由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）运行的GOES-East卫星拍摄到了这张炸弹气旋在2018年1月4日以大雪和大风袭击东海岸的图像。（美国国家海洋和大气管理局） 1913年11月在五大湖上空爆炸的风暴，被称为“白色飓风”，沉没至少12艘船，造成至少250人死亡。 2017年2月袭击东北部的暴风雪据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，导致一些地方出现暴风雪，降雪率高达每小时4英寸（10厘米），2004年的 飓风查理就是一个很好的热带例子。美国国家气象局称，这场飓风袭击了佛罗里达州西南部，为4级飓风，在不到5小时的时间里，它的气压下降了23毫巴

左边的图片显示了2014年这个时候白令海上空的冰层。右边是3月31日星期日白令海融化。美国国家海洋和大气管理局（NOAA） 人类正经历着由于气候变化导致的地球表面的剧烈变化，最明显的迹象是北极海冰的迅速减少。现在，影像学揭示了这种下降的一个新篇章：在正常情况下，白令海在5月之前应该保持冰冻状态，但在4月初几乎完全没有海冰。 是这一事件如此惊人的部分原因，正如国家海洋和大气管理局（NOAA）在一份声明中指出的，北极海冰现在应该达到每年的最大值。夏季海冰的减少通常只在现在开始。在有记录的历史中，这个过程使得俄罗斯和阿拉斯加之间的地区在每年的这个时候都处于冰冻状态。但2019年已经是有记录以来北极海冰面积最低的一年（超过了同样打破纪录的2018年）。这在阿拉斯加西北海岸的一个反常的液态海洋中表现出来， 北极戏剧性的冰层融化不会直接推高海平面。冰已经漂浮在海洋中，所以它已经计入海洋的总体积。但融化将对地球气候和依赖北极地区的人民和经济产生切实的影响。[照片：加州毁灭性的野火] 正如生命科学先前报道的那样，地表冰起到了一种气候调节器的作用。冰的表面是亮白色的，所以它把阳光反射回太空。当行星表面有大量的冰时，太阳留在地球上的能量会减少，行星的升温也会更慢。 但是开放的水会变暗，吸收更多的阳光，将其转化为热量。因此，虽然海冰的流失是由气候变化引起的，但也会导致气候变化加快。 的影响更为直接：白令海冰盖的流失意味着今年那里的水会更暖，据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称， “这一低冰层范围对依赖冰层进行螃蟹、捕鱼甚至海象捕猎的沿海社区产生了重大的经济影响，”美国国家海洋和大气管理局在声明中说， 商业渔业也有可能受到多年的影响，该机构说， 在这一点上，北极海冰的减少可能会持续很长一段时间。但是，这种下降将持续多久的问题被人类继续向大气中排放多少碳和其他温室气体的问题所包裹——这些行为导致了地球变暖和冰层融化。我们现在看到的海冰损失是在全球变暖1摄氏度（1.8华氏度）的背景下发生的。据国际气候变化专门委员会（IPCC）称，全球变暖1.5摄氏度（2.7华氏度）将带来更为极端和危及生命的变化。而全球变暖2摄氏度（3.6华氏度）看起来甚至与之有着天壤之别——热浪越长，可获得的食物越少，地球上越来越多的地区变得难以居住。一个温度上升3摄氏度（5.4华氏度）的世界，将会有更大的不同。诸如此类。 是否发生的问题在这一点上与自然力的关系比人类集体的决定要小。 在照片中：北极海冰的传送带南极洲：被冰覆盖的世界底部（照片）照片：古代冰河的痕迹 最初发表在《生命科学》杂志上。

这是错误的，太阳复苏不代表地球会发生重大的变化 ，人类还可以继续在这个星球上生活

毫米

作者：文/虞子期 无论是在2019年还是在2020年，我们经常会讨论这样的一个问题，那就是我们地球到底变冷还是变热了，而对于这个气候的变化，我相信每个人很情况，那就是变暖的趋势相对比较明显。 同时接下来我们还可能遇到一些难以现象的极端气候现象，因为我们地球的气候变化可能正在持续的“变坏”，因为在新科学报告指出，那就是生态系统的变化可能更加的严峻，我们就从升温的一个气候转变来说吧。在2019年我们地球经历了140年第二个高温年，而到了2020年，大体的气温上升趋势还是变化不大。根据科学统计数据显示，在2020年的前三个月我们也是达到了一个 历史 性的新高。其中在2020年1月是有史以来最热的1月。2020年2月是有记录以来第二个最热的月份。根据欧盟气候监测机构EU Copernicus新报告指出，2020年3月与有记录的第二和第三最温暖的3月基本保持一致，当然具体多少，数据还没有明确的指出来，但是从平均气温的变化趋势来看，越来越热似乎更加的明显。同时在地球变暖的状态之下，温室气体二氧化碳在里面的作用反应最为强烈，通过对二氧化碳的一个监测数据也可以看到，如今已达到至少80万年前的最高水平，但更可能是数百万年的水平了。当然全球变暖是影响了它的产生，但是反过来还有一个问题，这两个问题都是相互的。对于我们海洋来说，吸收了人类活动所产生的热量90％以上。这些升高是远远高于平均水平的水温，同时放大了引起珊瑚白化和海洋热浪事件。而对于2020年的一个气候变化趋势，NOAA也发布了仔细说明，那就是2020年有98％的概率成为有记录以来最热的五年之一（也就是“五热之一”），也就是说2020年可能又有“大热”的天气出现，这是一个坏消息，当然这同样说明了，2020年可能成为有记录以来最温暖的年份之一。大家要知道，在2020年的时候，我们可能并不会看类似于2016年一样的强厄尔尼诺现象，而这都可能成为有记录以来最热的五年之一，那么这唯一的说明方式只有我们气候变暖来解说了，因为海洋温度上升了。NOAA也明确指出了，升温这是赤道太平洋的大规模变暖的原因，这为大气增添了温暖气候现象，当然这是一场席卷全球的气候现象。据从超过25000个气象站收集并由美国国家海洋与大气管理局（NOAA）审查的数据，、过去20年中，有19年是有记录以来最热的，自1990年左右以来，海洋一直在积聚热量，并且不断变暖。气候变化确实属于全球化的，地球的气候系统和气候科学家都警告即将到来的气候危机恶化，所以说人类应该快速向气候问题发起“挑战”，而按照NOAA发布的说明，那就是2020年有98%的概率成为有史以来最热的五年之一。那么我们就要提前做好防御自然灾难的能力，无论是高温，干旱，强降雨等问题，都要提前做好相应的措施，这是一个基本性的问题。当然我们如今也期待大家不就是说说这个问题就算了，而是需要将行动展开起来，这样才会取得明显的效果。

遥感卫星根据其轨道及携带的遥感器的不同而有不同的特征，下面介绍的几种当前遥感应用中最常见的卫星。 (1)陆地卫星(landsat) 第一颗陆地卫星是美国于1972年7月23日发射的是世界上第一次发射的真正的地球观测卫星，原名叫做地球资源技术卫星(Earth Reasource Technology Satellite-ERTS)，1975年更名为陆地卫星，由于它的出色的观测能力推动了卫星遥感的飞跃发展，迄今Landsat已经发射了6颗卫星，但第6颗卫星发射失败，现在运行的是第5号星。 前三颗卫星的轨道是近图形太阳同步轨道，高度约为915公里，运行周期103分，每天绕地球14圈，每18天覆盖全球一次，星载的遥感器有：(1) 3台独立的返束光导摄像机（RBV），分三个波段同步成像，地面分辨率为80米，(2)多波段扫描仪(MSS)在绿、红、和近红外的四个波段工作，地面分辨率也为80米。 Landsat-4和Landsat-5进入高约705km的近图形太阳同步轨道，每一圈运行的时间约为99分钟，每16天覆盖全球一次，第17天返回到同一地点的上空，星上除了带有与前三颗基本相同的多波段扫描仪(MSS)外，还带有一台专题成像仪(TM)，它可在包括可见光，近红外和热红外在内的7个波段工作，MSS的IFOV为80米,TM的IFOV除6波段为120米以外，其它都为30米(见表2.2)。 MSS、TM的数据是以景为单元构成的，每景约相当地面上185×170km2 的面积,各景的位置根据卫星轨道所确定的轨道号和由中心纬度所确定的行号进行确定Landsat的数据通常用计算机兼容磁带(CCT)提供给用户。Landsat的数据现在被世界上十几个的地面站所接收，主要应用于陆地的资源探测，环境监测,它是世界上现在利用最为广泛的地球观测数据。 (2)“斯波特”卫星(SPOT) SPOT卫星是法国研制发射的地球观测卫星，第一颗SPOT卫星于1986年2月发射成功。1990年2月发射了第2号星，第3号星已于1994年发射。 SPOT采用高度为830公里，轨道倾角为98.7度的太阳同步准回归轨道，通过赤道时刻为地方时上午10:30。回归天数为26天。但由于采用倾斜观测，所以实际上4-5天就可对同一地区进行重复观测。 SPOT携带两台相同的高分辨率遥感器HRV(High Resolution Visible imagine System).它的观测方法不象Landsat那样采用扫描镜，而是采用CCD的电子式扫描，HRV的观测参数见表2.2，它具有多光谱和全色波段两种模式。由于HRV装有可变指向反射镜，能在偏离星下点±27°(最大可达30°)范围内观测任何区域(见图2.6)，所以通过图2.7所示的斜视观测平均二天半就可以对同一地区进行高频率的观测,缩短了重复观测的时间。此外，通过用不同的观测角观测同一地区，可以得到立体视觉效果，能进行高精度的高程测量与立体制图。 (3)“诺阿”卫星(NOAA) NOAA是美国国家海洋大气局的第三代实用气象观测卫星，第一代称为“泰罗斯”(TIROS)系列(1960-1965年)，第二代称为“艾托斯(ITOS)”／NOAA系列(1970-1976年)，其后运行的第三代称为TIROS-N／NOAA系列，从1978年10月发射了第一颗TIROS-N，到199 年底已发射了14颗。 NOAA卫星的轨道是接近正圆的太阳同步轨道，轨道高度为870KM及833KM，轨道倾角为98.9度和98.7度，周期为101.4分。 NOAA卫星的应用目的是日常的气象业务，平时有两颗卫星在运行。由于用一个卫星每天至少可以对地面同一地区进行2次观测，所以两颗卫星就可以进行4次以上的观测。 NOAA卫星上携带的探测仪器主要有高级甚高分辨率辐射计(AVHRR/2)和泰罗斯垂直分布探测仪TOVS AVHRR/2是以观测云的分布,地表(主要是海域)的温度分布等为目的的遥感器，TOVS是测量大气中气温及温度的垂直分布的多通道分光计，由高分辨率红外垂直探测仪(HIRS/2)、平流层垂直探测仪(SSU)和微波垂直探测仪(MSU)组成，这些遥感器的参数见表2.2。AVHRR/2数据还可以用于非气象的遥感，其主要特点是宏观快速、廉价。在农业、海洋、地质、环境、灾害等方面都有独特的应用价值。 其实，地球资源卫星、海洋观察卫星、气象卫星、军事侦察卫星……都具有遥感性能，只是偏重于哪一方面。

第1页，共2页：第1页第1页第2页玛丽亚飓风的狂暴强度 （美国国家海洋和大气管理局） 玛丽亚飓风于9月19日在加勒比多米尼加岛登陆后的第二天早晨，第二次发展成5级风暴。这场风暴登陆后减弱到4级，但一旦移回温暖的海水，强度迅速恢复。这张飓风图是由美国国家航空航天局和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）运营的GOES-16卫星拍摄的。美国东部时间9月19日凌晨2:15分（0615 UTC），美国国家航空航天局（NASA）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的 冷云顶 （NASA/NRL） ，美国航天局Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）测量了飓风玛丽亚云顶的温度。数据显示，9月19日，在零下80华氏度（零下62.2摄氏度）的温度下，玛丽亚的眼壁上出现了与强雷暴一致的 飓风 （美国国家航空航天局/美国国家海洋和大气管理局（NASA/NOAA）发布的 飓风 横扫加勒比海。美国东部时间上午11点（格林尼治标准时间1500），美国国家海洋和大气管理局的GOES East卫星拍摄到了这张可见光图像。9月19日， 警告 （美国国家海洋和大气管理局） ，美国国家海洋和大气管理局发布了一份热带风暴风力报告，将持续到9月24日。 另一季 （美国国家海洋和大气管理局） 美国国家海洋和大气管理局的GOES-16拍摄到了9月18日飓风Jose和Maria以及热带低压Lee同时在大西洋翻滚的地理彩色图像。 Maria接近加勒比海 （美国国家航空航天局/美国国家海洋和大气管理局GOES项目） 这张飓风玛丽亚的图片是由美国国家海洋和大气管理局GOES East卫星于美国东部时间9月18日上午10:45（格林尼治标准时间1445）拍摄的，当时它在背风群岛以东加强为3级飓风。飓风玛丽亚当天晚些时候在美国东部时间晚上9:15（格林尼治标准时间9月19日0115）以5级风暴的形式登陆加勒比多米尼加岛。 玛丽亚的预计路径 （美国国家海洋和大气管理局） 这张图片显示了受飓风玛丽亚影响的地区，以及风暴到达这些地点的预计日期和时间。美国国家海洋和大气管理局于美国东部时间9月18日下午5点（格林尼治标准时间2100）发布了这一预报。 风暴海 （新闻网） 在一级风暴中，在9月18日拍摄的卫星图像中，飓风玛丽亚穿过加勒比海向背风群岛行进。 令人印象深刻的高度 （欧文·凯利/NASA/JAXA） 摄于9月18日，美国国家航空航天局的全球降水测量（GPM）卫星在10.41英里（16.75公里）的高空测量了飓风玛丽亚的细胞，延伸到平流层的较低位置。 从GOES-13 （美国国家航空航天局） 飓风玛丽亚被NOAA的GOES-13卫星（也称为“向东”）看到，因为风暴是位于马提尼克以东约60英里处，美国东部时间9月18日上午11时向西北偏西方向移动，时速接近10英里。当时，玛丽亚是3级飓风。后来加强到5级。 增强 （NOAA/NASA） 美国宇航局的GOES East卫星在9月18日捕捉到了飓风玛丽亚的这一景象，3级风暴迅速演变成5级。 12 当前页面：第1页 下一页第2页

你不知道怎么打开啊，我告诉你可以尝试用一个软件打开，卡斯软件，试试吧

蓝色大理石 （美国国家海洋和大气管理局/美国宇航局） 这张合成彩色全磁盘可见图像拍摄于美国东部时间2017年1月15日下午1:07。这张图片显示了北美和南美以及周边的海洋。GoES-16从赤道上观察地球，距离地球上方约22300英里（35900公里）。[阅读GOES-16首次公开发布的图片] 风暴系统 （美国国家海洋和大气管理局/美国国家航空航天局） 这张图片清楚地显示了横跨北美的一个重要风暴系统，在1月15日造成了整个美国的冰冻和结冰状况，2017年， 多通道 （美国国家海洋和大气管理局/美国宇航局） 这张16个面板的图片展示了美国大陆在GOES-16先进的基线成像仪上的两个可见光、四个近红外和10个红外通道。这些通道有助于预报员区分云层、水蒸气、烟雾、冰和火山灰等大气中的差异。根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，GOES-16的光谱通道是前几代GOES卫星的三倍， 尘埃面纱 （NOAA/NASA） 在这张地球图片的最右边缘可以看到撒哈拉的尘埃层。这种来自非洲海岸的干燥空气会对热带气旋的强度和形成产生影响。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，GOES-16能够通过其16个光谱通道观测到这一现象，这将使气象预报员能够在风暴接近北美时研究相关的飓风增强。这些额外的频道也将使预报员能够区分云和尘埃，或雪和云。 加勒比 （美国国家海洋和大气管理局/美国国家航空航天局） 卫星拍摄了这张加勒比海和佛罗里达的图片。在这里，卫星捕捉到加勒比海的浅水。 阿根廷 （美国国家海洋和大气管理局/美国宇航局） 这张照片捕捉到整个西半球，包括南美洲的阿根廷。东北部有明显的风暴，西南部有山波云，从中心位置可以看到 加利福尼亚 （NOAA/NASA） ，GOES-16拍摄了美国西海岸和墨西哥巴哈半岛的图像。1月15日，“KDSPE”东北部“KDSPs”“KDSPE”（图像信用：NOAA/NASA）“KDSPS”，在1月16日和第十七日穿越东北部之前，恶劣天气横跨美国中部，造成旅行者的潮湿和寒冷天气。“KDSPE”尤卡坦半岛“KDSPs”“KDSPE”（图像信用：NOAA/NASA）“KDSPS”这一地区的墨西哥和美国中部是从GOES-16看到的，基本上没有云的景象。一场火灾及其相关的烟雾在墨西哥南部海岸附近很明显。“KDSPE”月球视图“KDSPs”“KDSPE”（图像信用：NOAA/NASA）“KDSPS”GOES-16在2017年1月15日从地球表面掠过时捕捉到了月球的这一景象。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，与早期的GOES卫星一样，GOES-16将使用月球进行校准

在卫星地图的界面选择查看就可以了。

据火奴鲁鲁市民节拍周二（10月23日）报道，飓风 已将夏威夷一个岛屿从地图上完全抹去， 东岛，位于夏威夷西北部的帕帕哈瑙莫库阿凯海洋国家纪念碑内的一小块土地，在10月3日和4日被飓风“瓦拉卡”冲走。生物学家告诉新闻机构说，该岛曾是受到威胁的夏威夷绿海龟和极度濒危的夏威夷僧海豹的重要筑巢地。 “毫无疑问，它是海龟筑巢最重要的一个小岛，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）生物学家查尔斯利特南告诉Civic Beat， 东岛面积只有11英亩（0.04平方公里）。1944年至1952年间，该岛设有一个小型海岸警卫队站，但在其他方面，该岛一直是野生动物的避风港，从信天翁到海龟和海豹应有尽有。据Civic Beat报道，卫星图像已经证实了该岛的消亡，但一个海洋碎片小组将于本周前往该地区调查受损情况。 研究人员告诉Civic Beat，该岛的海豹和海龟在繁殖季节结束后，但在飓风来袭之前已经离开了该岛。到目前为止，还不清楚他们是否会在附近的一个浅滩上找到一个新的避风港。 “物种在某种程度上是有弹性的，”利特南告诉Civic Beat但在未来的某个时候，这种恢复力可能会变得不够了。 夏威夷绿海龟（Chelonia mydas）是一种基因上完全不同的绿海龟物种，据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，几乎只在夏威夷附近发现。它们受到夏威夷法律和美国《濒危物种法》的法律保护，自20世纪70年代末以来，这些保护已导致53%的人口增长。它们的主要筑巢地是法国护卫舰浅滩，包括前东岛。 夏威夷僧海豹（Neomonachus schauinslandi），以东岛为繁殖地，现在处境更加危险。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，这些海豹只在夏威夷发现，尽管它们作为一种极度濒危物种受到保护，但数量仍在下降。据NOAA估计，野生的夏威夷僧海豹只剩下1400只左右。利特南告诉《公民节拍》（Civic Beat），有几百人把法国护卫舰“浅滩”号叫作“家”。其中，约30%出生在东岛， 鉴于风暴的直接袭击，浅滩是厄运的牺牲品。但是，研究人员告诉Civic Beat，瓦拉卡被比平均温度更高的海水所强化，科学家预测，随着全球变暖，这种趋势只会恶化。 最初发表在《生命科学》杂志上。

今年台风名字如下：1号台风珊瑚，2号台风玛娃，3号台风古超，4号台风泰利，5号台风杜苏芮，6号台风卡努，7号台风兰恩。8号台风苏拉，9号台风达维，10号台风海葵，11号台风鸿雁，12号台风鸳鸯，13号台风小犬，14号台风布拉万，15号台风三巴。16号台风杰拉华，17号台风艾云尼，18号台风马力斯，19号台风格美，20号台风派比安，21号台风玛莉亚。22号台风山神，23号台风安比，24号台风悟空，25号台风云雀，26号台风珊珊，27号台风摩羯，28号台风丽琵，29号台风贝碧嘉，30号台风普拉桑。台风命名规则：根据世界气象组织（WMO）制定的规定进行的。根据这些规定，台风命名分为两个地区：西北太平洋地区和北大西洋地区。在西北太平洋地区，台风命名由14个国家和地区轮流负责，包括中国、日本、韩国、菲律宾等。每个国家和地区提供一个列表，其中包含了一系列的名字。这些名字按照字母顺序排列，并且每个名字都是与该国家或地区有关的人名、花卉、动植物等。每年从A到Z的名单依次使用，如果一年中有超过26个台风，就从希腊字母开始命名。在北大西洋地区，台风命名由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）负责。NOAA提供了一个名字的列表，其中包括了男性和女性的名字，也包括了希腊字母。与西北太平洋地区不同的是，北大西洋地区的名字列表是固定的，每隔6年重复一次。

闪电照亮了8月21日日食过境期间的月球阴影。（洛克希德马丁） 从太空看日食的路径是什么样子的？卫星相机捕捉到了美国日食阴影从一个海岸到另一个海岸的壮观景象，其中包括一系列显示日食路径的红外图像，其间夹杂着风暴的闪电。 一种被称为地球静止闪电测绘器（GLM）的闪电跟踪仪器，安装在国家海洋和大气管理局（NOAA）运行的气象卫星上，捕捉到了闪电的活动日食发生时，在美国中西部的上部地区，日食的阴影向东移动时，云层对地面的照明在月影的黑暗中产生了闪光灯泡效应。[照片：2017美国日全食] 闪电测绘仪——地球静止轨道上的第一个同类仪器——观测云中、云和地面之间昼夜不停发生的闪电。它安装在地球静止运行环境卫星-R（GOES-16）上，根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的任务描述，它收集图像和大气数据，并通过监测闪电强度和频率的变化来监测空间天气，据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）报道，GLM和其他预报工具可以帮助科学家更好地预报风暴的发展过程。 另一个来自太空的引人注目的月蚀中期景象是一幅所谓的“自然色”图像，它将红外和增强色结合在一起，由美国国家海洋和大气管理局/美国国家航空航天局Suomi核电站卫星携带的可见光红外成像辐射计套件（VIIRS）捕获。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，月球的阴影看起来像一个被绿色植被和蓝色冰云包围的黑点。黑点覆盖了美国东南部的几个州，这张照片拍摄于美国东部时间下午2:30， VIIRS看到了月球在中西部的阴影。（美国国家海洋和大气管理局/美国国家航空航天局） 数百万人聚集在8月21日日食将美国一分为二的快速移动的阴影中，许多人已经预料到下一次日食将穿越美国。虽然海岸到海岸的日食通常每375年只发生一次，但住在毗连美国的人将幸运地赶上下一个日食——2024年4月8日，从墨西哥向北攀登到新英格兰。“KDSPE”KDSPs关于活科学的原创文章。

周四，科学家们报道，在联合国气候变化专门委员会警告世界，留给控制化石燃料排放的时间已经不多的同时，一种强大的全球变暖气体的含量已连续第二年创下记录。 美国国家海洋和大气管理局说，甲烷是人为因素导致温室效应的仅次于二氧化碳的第二大贡献者，自人们在40年前开始测量二氧化碳以来，2021年一年大气中的甲烷含量增长迅猛。 这种看不见的、无味的气体主要是通过石油和天然气作业泄漏到大气中的，而且往往未被发现。在短期内，甲烷的升温能力大约是二氧化碳的80倍。随着地球温度迅速接近工业化前水平1.5摄氏度，科学家警告说，大气中的甲烷需要迅速削减。 NOAA报告说，甲烷在2021增加了10亿分之17。2020年的增长率——略高于10亿分之15——是上一个年度记录。 最新数据发布前几天，联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change）发布了一份报告，描述了世界应该如何应对气候危机。该小组报告称，随着全球变暖的程度越来越高，将产生不可逆转的影响，已经有了经济上可行的解决方案，包括限制甲烷排放——这是降低热量的最快方式。 甲烷是我们用来取暖和做饭的天然气的主要成分，它可能会从石油和天然气钻井以及运输这些化石燃料的管道中泄漏。它还来自垃圾填埋场和农业生产——甚至来自胀气的奶牛。 斯坦福大学（Stanford University）的科学家在3月份报告称，新墨西哥州东南部的石油和天然气作业每小时向大气中泄漏194公吨甲烷，令人震惊。这是环境保护局估计的六倍多。 气候专家认为甲烷是一种快速的胜利。如果世界明天停止排放二氧化碳（CO2），全球温度将不会因为二氧化碳在大气中停留的时间而开始冷却很多年。另一方面，甲烷在Boulder大约有九年的暖化影响，科罗拉多大学的研究科学家Xin Lan和NOAA的全球监测实验室。 她说：“这意味着，如果我们现在减少甲烷排放，我们应该能够看到大气水平在几年内迅速下降。”。“这与二氧化碳略有不同，二氧化碳在大气中停留了数千年，因此减排需要付出更多的努力。” “由于二氧化碳的寿命如此之长，一旦释放到大气中，其影响就会持续很久，”兰补充道。 美国国家海洋和大气管理局（NOAA）周四还报告称，目前二氧化碳的平均浓度为百万分之415，并且还在继续上升。就背景而言，当巴拉克·奥巴马总统当选时，大气中的二氧化碳含量略高于百万分之385。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）报告，这是二氧化碳连续第十年增加超过百万分之二。 斯坦福大学环境科学教授罗伯特·杰克逊告诉CNN，虽然减少甲烷排放很重要，但全球领导人不能忽视二氧化碳。 “我们必须同时解决这两个问题，”杰克逊告诉CNN。“甲烷行动本身不会起作用，但在短期内对延缓变暖至关重要。从长期来看，二氧化碳仍然是最重要的温室气体。” 杰克逊指出，由于天然气为我们的日常生活提供了如此多的能源，城市和州最好优先考虑新建筑的电气化，以避免在未来几十年里限制天然气的使用。他还说，使用甲烷应该是有代价的。 杰克逊说：“我们需要扩大碳排放激励措施，将甲烷排放纳入其中。” 美国气候问题副特使里克·杜克（Rick Duke）表示，拜登政府希望看到更多政策来监管石油和天然气中的甲烷排放，而解决甲烷问题是一个主要优先事项。 11月，美国总统乔·拜登宣布了一项新规定，推动石油和天然气公司更准确地检测、监测和修复新油井、管道和其他设备的甲烷泄漏，并将甲烷排放作为目标。 拜登与欧盟主席乌苏拉·冯·德莱恩（Ursula von der Leyen）去年也发起了全球削减使用甲烷的承诺，目标是在本世纪末将全球甲烷排放量削减近30%。100多个国家签署了这项承诺。

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这个声音和科幻片中的进入某个未知星球的背景声很像，日本人没有做错什么。

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美国国家海洋和大气管理局（NOAA）和美国国家航空航天局（NASA）的GOES-16号卫星于2017年1月15日拍摄的一张合成彩色全碟可见地球图像。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）/美国国家航空航天局（NASA） 一颗新的气象卫星已经将它的第一批地球图像传回给科学家，新的收集包括了地球标志性的“蓝色大理石”图像的最新版本，简直令人叹为观止。 这颗被称为GOES-16的卫星，根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，它的设计目标是每5分钟拍摄一次美国大陆的高清图像，每15分钟拍摄一次全地球的高清图像。这些照片将帮助气象学家更精确地监测天气模式。[查看更多来自GOES-16卫星的壮观图片] 在其首次公开发布的一组图片中，GOES-16以错综复杂的细节捕捉了这颗行星。从北美的风暴系统到非洲撒哈拉沙漠的沙尘空气，这颗卫星已经给了科学家们一个新的地球视角。 “我们的一位16岁的科学家把这比作看到新生儿的第一张照片-这对我们来说太令人兴奋了，”斯蒂芬·沃兹，美国国家海洋和大气管理局卫星和信息服务处处长在一份声明中说， 其中一张引人注目的图片是一张新的西半球“蓝色大理石”照片。所谓的全磁盘图像显示了北美洲和南美洲以及周围的海洋上空有旋转的白云。 “这些图像来自于有史以来在太空飞行的最先进的技术来预测地球上的恶劣天气，”沃尔兹说这些丰富的图片让我们第一次看到GOES-16将对发展救生预报产生的影响。 预计在5月，NOAA将宣布GOES-16的地球静止轨道位置，到11月，该卫星将用于气象预报，据该机构官员称， 是关于生命科学的原始文章。

海啸是一种具有强大破坏力的海浪。海啸是一种灾难性的海浪，通常由震源在海底下50千米以内、里氏震级6.5以上的海底地震引起。这种波浪运动引发的狂涛骇浪，汹涌澎湃。它卷起的海涛，波高可达数十米。这种“水墙”内含极大的能量，冲上陆地后所向披靡，往往严重摧残生命，造成财产损失。智利大海啸形成的波涛，移动了上万公里仍不减雄风，足见它的巨大威力。 它们同风产生的浪或潮是有很大差异的。微风吹过海洋，泛起相对较短的波浪．相应产生的水流仅限于浅层水体。猛烈的大风能够存辽阔的海洋卷起高度3()米以上的海浪，但也不能撼动深处的水。而潮汐每天席卷全球两次．它产生的海流跟海啸一样能深入海洋底部，但是海啸并非由月亮或太阳的引力引起，它由海下地震推动所产生，或由火山爆发、陨星撞击、或水下滑坡所产生。海啸波浪在深海的速度能够超过每小时700千米，可轻松地与波音747飞机保持同步。虽然速度快．但在深水中海啸并不危险，低于几米的一次单个波浪在开阔的海洋中其长度可超过750千米这种作用产生的海表倾斜如此之细微，以致这种波浪通常在深水中不经意间就过去了。海啸是静悄悄地不知不觉地通过海洋，然而如果出乎意料地在浅水中它会达到灾难性的高度． 不管源自何处，海啸都要经历三个部分交叉却又有显著差异的物理过程：首先，由某种搅动水体的力产生海啸。地震发生时，海底地层发生断裂，部分地层出现猛然上升或者下沉，由此造成从海底到海面的整个水层发生剧烈“抖动”。这种“抖动”与平常所见到的海浪大不一样。海浪一般只在海面附近起伏，涉及的深度不大，波动的振幅随水深衰减很快。地震引起的海水“抖动”则是从海底到海面整个水体的波动，其中所含的能量惊人。然后，海啸从爆发源附近的深海处传到浅海岸地区。在开阔的海洋中海啸波的速度可以超过每小时700千米，令长度一般的海滔相形见绌，从一个浪头到另一个浪头的距离有时竟超过100千米。但是因为在开阔的海面上浪头的高度小于1米，所以对过路船只并不能造成什么损害。最后，淹没陆地。沿着海滨，灾害性的海浪可能冲上海岸，横扫一切，引起的生命、财产损失比地震本身还大。在这些过程中，人们对传播阶段了解最多，然而产生过程和淹没过程却难于进行计算机模拟。在预测未来远源海啸将会袭击何处以及指导灾难调查和营救过程中．精确的模拟都是非常重要的，其重点必须放在可能会遭到最严重袭击的地区． 总的来说，海啸可分为4种类型。即由气象变化引起的风暴潮、火山爆发引起的火山海啸、海底滑坡引起的滑坡海啸和海底地震引起的地震海啸。中国地震局的材料表明，地震海啸是海底发生地震时，海底地形急剧升降变动引起海水强烈扰动。其机制有两种形式：“下降型”海啸和“隆起型”海啸。“下降型”海啸：某些构造地震引起海底地壳大范围的急剧下降，海水首先向突然错动下陷的空间涌去，并在其上方出现海水大规模积聚，当涌进的海水在海底遇到阻力后，即翻回海面产生压缩波，形成长波大浪，并向四周传播与扩散，这种下降型的海底地壳运动形成的海啸在海岸首先表现为异常的退潮现象。1960年智利地震海啸就属于此种类型。“隆起型”海啸：某些构造地震引起海底地壳大范围的急剧上升，海水也随着隆起区一起抬升，并在隆起区域上方出现大规模的海水积聚，在重力作用下，海水必须保持一个等势面以达到相对平衡，于是海水从波源区向四周扩散，形成汹涌巨浪。这种隆起型的海底地壳运动形成的海啸波在海岸首先表现为异常的涨潮现象。1983年5月26日，中日本海7．7级地震引起的海啸属于此种类型。而本次印尼的海啸，正是海底地震引起的“下降型”地震海啸。 历史迹象表明，海啸引起的灾难面广而且是毁灭性的。1960年智利大海啸形成的波涛，冲击了整个太平洋。猛烈的海啸能到达非常远的地方：能将毁灭性的能量从其源头传到数千千米之外海岸。夏威夷因其处于海中央．极易遭到这种席卷整个太平洋的海啸的袭击．自1895年以来．12次灾害性海啸袭击了夏威夷。在最惨重的海啸事件中，源于几乎达3700千米外的阿拉斯加阿留申群岛的杀人波浪于1946年在夏威夷夺去了159人的生命(见后面框内文字)。来自如此遥远的海啸都能够出乎意料地造成灾难。 历史上部分重大海啸 时间 地点 浪高 成因 1586年7月9日 秘鲁 24米 地震 1746年10月28日 秘鲁利马 24米 地震 1854年12月23日 日本东海道 28米 地震 1871年3月2日 印尼苏拉威西 25米 地震，火山和泥石流 1877年5月10日 智利 21米 地震 1896年6月15日 日本三陆 38米 地震 1899年9月10日 阿拉斯加湾 60米 地震和泥石流 1917年6月26日 萨摩亚群岛 26米 地震 1933年3月2日 日本三陆 29米 地震 1946年4月1日 阿留申群岛 35米 地震 1960年5月22日 智利 25米 地震 1964年3月28日 阿拉斯加湾 70米 地震 1994年6月3日 印尼东爪哇 60米 地震 1998年7月17日 巴布亚新几内亚 49米 地震 减少海啸危害依赖预报 目前一些国家在这方面已经做得不错。当地震发生后，有关部门将地震的位置、震级和类型输入电脑，即可分析出它是否会造成海啸、海水波动程度及其传播方向，然后就可尽快向可能受影响的地区发出预警，通知居民撤离。1946年，Alentian群岛位域的一次地震激发起一场海啸，海啸掀起的巨大波浪导致了夏威夷群岛上159人丧生。作为反响，美国国家海洋和大气监测委员会(NOAA)事后在夏威夷建立了一个海啸报警中心站。 1964年，美国阿拉斯加地区爆发了一次强烈地震，地震酿成了一场海啸大灾难，这使得阿拉斯加、加利檑尼亚、俄勒冈州的111人丧生。此次惨案发生后，美国国家海洋和大气监测委员会在阿拉斯加_州辟建了第二个海啸报警中心站。1960年智利大地震引发的海啸，曾在日本造成严重破坏。目前日本地区每当发生较大地震时，日本政府都对其后的海啸进行严密监视，确定是否发出海啸警报。而在环太平洋，也已经设立了一些海啸的监测系统。例如美国，设立的海底记录仪，在海啸浪峰通过的时候．海底记录仪就根据压在其上之水的额外数量探测出压力的增加。就是在6000米深处．这种灵敏的仪器也能探测出不高于仅仅l厘米的海啸。船舶和风暴引起的波浪不会被它探测出来．因它们的波长短，并且就像潮流一样．其压力的变化不能传播到洋底。东京大学地震研究所和日立造船技术研究所在离日本高知县室户岬1 3千米的太平洋海面上，设置一座“GPS海啸仪”的实验装置，实时捕捉巨大地震引起的海啸。该实验装置是一个全长约16米、直径3．4米的圆筒形特大浮标，上部7．5米露出海面，顶端的GPS天线可接发卫星的信号，并每秒测定出海面的变化，精确到2厘米～3厘米，传送到室户岬测侯所的基地局，由研究小组判定是否发生海啸并报告给有关部门。据说在海啸到达陆地前约1 0分钟就能观测海啸。将来把该浮标装置设置到更远的海域，以便更早地预测海啸的发生毒制定防灾对策，减少灾害损失

延时录像显示，飞机被浓密的灰色云层包围，然后冲破云层，进入一个诡异的静止中心，头顶是灿烂的蓝天。这只看似平静的眼睛位于2018年大西洋飓风季迄今最强大风暴的中心。[飓风季2018：持续时间和预期] 当像佛罗伦萨这样强大的风暴接近陆地时，在其路径上的人们通常要么蹲下，要么尽量远离它。但美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的科学家们采取了不同的方法——他们乘坐一种叫做“飓风猎手”的四引擎飞机，直接飞到大飓风的中心。根据美国国家海洋和大气管理局的飓风猎人网站， ，当飓风猎人的飞机有着异想天开的绰号“Kermit”和“Piggy小姐”时，研究人员可以在它们飞进飞出飓风的眼睛时，收集关于风暴速度、强度和结构的宝贵数据，在可爱的木偶之后-他们的任务发生在危险的，艰苦的条件下。每一次飓风调查飞行持续大约8到12小时，为了到达风暴的眼睛，飞机必须首先穿透猛烈的雨和嚎叫的风。“KDSPE”“KDSPs”贯穿这一痛苦的旅程，船上的研究人员放下圆柱形的GPS仪器，叫做DoopvangsDES，在飞机尾迹的飓风中飘过。当这些装置落向海洋时，它们会从整个飓风期间的位置传送风向和风速、气压、温度和湿度的临界读数。 美国国家海洋和大气管理局的洛克希德WP-3D猎户座N42RF，也称为Kermit，于2017年1月18日从佛罗里达州坦帕起飞。（OMAO/NOAA） 不仅使科学家能够更好地预测一场特定的风暴的行为——从每一次任务中收集的数据也帮助研究人员更清晰地描绘飓风的形成和发展，为未来的风暴做好准备，据美国国家海洋和大气管理局称， 飓风猎人和航天工程师尼克·安德伍德在洛克希德WP-3D飞机上拍摄到了佛罗伦萨眼睛里难以置信的视频片段。安德伍德今天早些时候在一条推特上分享了这段延时录像，他写道“这可能是我拍过的最酷的东西。” 另一段视频是由北湾研究所NOAA飓风研究部的博士后研究员Heather Holbach在Kermit上拍摄的，从佛罗伦萨的眼睛里可以看到飞机的远景。飞机周围升起一堵白云墙，头顶可见太阳和蓝天。 飓风猎手上的其他设备可以测量海洋温度，这可以暗示，如果有温水的存在，可能会进一步助长风暴的发展。飞机上的微波仪器还可以直接跟踪海面上的风速和降雨量，提供有关潜在风暴潮的有价值的数据，据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，风暴潮是强风暴中导致死亡的主要原因

2019年6月29日，法国巴黎，人们在埃菲尔铁塔附近的特罗卡德罗喷泉中降温。2019年6月是有记录以来地球上最热的6月。Mustafa Yalcin/Anadolu Agency/Getty Images） 如果你觉得上个月真的很热，你是对的。2019年6月是全球有记录以来最热的6月。而且，这是连续第二个月温和的气温导致南极海冰覆盖率创下历史新低。 2019年6月炙热的平均陆地和海洋温度比全球平均气温59.9华氏度（15.5摄氏度）高出1.71华氏度（0.95摄氏度），使2019年6月成为140年来最热的6月，据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）国家环境信息中心称。2010年以来，十大最热的六月中有九个出现了。 在美国，阿拉斯加是自1925年该州开始记录以来第二热的六月。尽管夏威夷群岛几乎总是温和的，热带地区也经历了今年最热的六月。墨西哥湾也是如此。[气候变化的现实：10个神话破灭] 欧洲人上个月也出汗过多，经历了整个地区有记录以来最热的6月。奥地利、德国和匈牙利各录得有史以来最热的6月，瑞士则是第二热， 上个月的热度覆盖了地球，覆盖得如此之彻底，以至于达到了地球的融化极点。2019年6月是北极海冰覆盖率连续第20个低于平均水平的6月，也是南极海冰覆盖率连续第4个低于平均水平的6月。南极的冰层覆盖面积是41年来有史以来最小的，超过了2002年创下的6.2万平方英里（160580平方公里）的历史最低点。 6月份的高温与2019年前几个月持平。全球今年迄今的气温也比20世纪平均气温56.3华氏度（13.5摄氏度）高出1.7华氏度（0.94摄氏度），与2017年1月至6月并列第二热。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，仅2016年1月至6月较为温暖。 是2019年6月全球显著的气候事件。（NOAA） 这些创纪录的高温是气候变化的结果吗？是的，匹兹堡大学地质学和环境科学教授约瑟夫·韦恩（Josef Werne）曾对《现场科学》（Live science）说：“根据定义，气候是多年来天气的长期平均值。”一个寒冷（或温暖）的年份或季节与整体气候关系不大。当那些寒冷（或温暖）的年份变得越来越有规律时，我们开始认识到它是气候的变化，而不仅仅是一个反常的年份，”他说。 因为极端热浪在全球范围内发生的频率更高，而且地球的温度持续上升，我们越来越难以忽视气候变化。6月发表在《自然气候变化》杂志上的一项研究发现，如果不采取措施减少温室气体排放，这种灼热的趋势可能每年都会持续下去。 融化的图像：地球冰盖的消失全球变暖的8种方式已经改变了世界9种真正的方式世界可以结束最初发表在生命科学。

最长寿的动物弓头鲸、阿留申平_、淡水珍珠蚌、格陵兰鲨鱼、深海管虫、北极蛤、黑角珊瑚、玻璃海绵、灯塔水母、水螅等。1、弓头鲸：200岁以上弓头鲸是寿命最长的哺乳动物，生活在北极和亚北极地区。2007年5月，研究人员在阿拉斯加海岸捕获了一只弓头鲸样本，发现其脖子上有一个制造于1879年到1885年的鱼叉头，据此估计其死亡时的年龄在115岁到130岁之间。随后，研究人员测量了其他弓头鲸样本，其中一个估计有211岁，澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的研究人员称，基因组序列显示弓头鲸的最大寿命约为268岁，生活于俄罗斯鄂霍次克海的一头弓头鲸。2、阿留申平_：200岁以上阿留申平_是寿命最长的鱼类之一，最长寿者可以活到205岁。这些粉红色或褐色的鱼生活在从美国加利福尼亚到日本的太平洋中。加拿大濒危野生动物状况委员会（COSEWIC）评估称，它们会长到38英寸（97厘米）长，以虾和小鱼等其他动物为食，一只生活在加利福尼亚海岸的阿留申平_。3、淡水珍珠蚌：250岁以上淡水珍珠蚌是一种双壳类动物，主要生活在欧洲和北美的河流和溪流中。世界野生动物基金会（WWF）称，已知最古老的淡水珍珠蚌有280年岁高龄，这些无脊椎动物由于新陈代谢慢而寿命长。4、格陵兰鲨鱼：272岁以上格陵兰鲨鱼生活在北极和北大西洋深处，是现存最大的鲨鱼物种之一，加拿大圣劳伦斯鲨鱼观测站称，它们可以长到7.3米长，以鱼类和海豹等海洋哺乳动物为食。　2016年，研究人员在《科学》杂志上撰文称，他们对一群格陵兰鲨鱼开展的研究显示，这些鲨鱼的寿命至少为272年，最高龄的约有392岁，其中有的甚至可能会活到512岁。年龄估计可能存在一定程度的不确定性，但即使以272岁估算，这些鲨鱼也能跻身地球上已知寿命最长的脊椎动物之列。科学家称，格陵兰鲨鱼长寿的重要因素是它的生长速度非常缓慢。5、深海管虫：300岁以上寒冷的海洋深处是一个十分神奇的世界，不仅有众多常人难以见到的生物，而且其中一些还拥有惊人的生命特征，一种叫做Escarpia laminata的管状蠕虫就是其中的翘楚。　　2017年发表于《自然科学》杂志上的一项研究发现，这种生活在墨西哥湾洋底的管状蠕虫平均寿命超过300岁，部分蠕虫甚至已经存活了1000年以上，这意味着早在北宋年间它们就已在如今的栖息地点扎根了。研究人员称，充足的食物、没有天敌的生存环境，让其可以无忧无虑地生长，也有助于其长寿。6、北极蛤：500岁以上北极蛤栖息于北大西洋，2006年，科学家在冰岛海岸捕捉到一只北极蛤，但在后续研究中其不慎死亡。2013年11月13日，科学家公布的分析表明，这只北极蛤的真实年龄高达507岁。这意味着其大约出生在公元1499年，鉴于此，科学家们将这只北极蛤以我国朝代“明”命名。　北极蛤的生长速度比其他蛤蜊缓慢，这也是导致其长寿的原因。北极蛤、格陵兰鲨和弓头鲸等大多数寿命特别长的动物体温都很低，或者生活在低温环境中。科学家们认为，在寒冷的天气里，如活性氧的产生、DNA的修复和基因的转录等过程都会变慢，有助动物长寿。7、黑角珊瑚：4000岁以上珊瑚看起来像五颜六色的水下岩石和植物，但实际上它们由无脊椎动物珊瑚虫的外骨骼组合而成。珊瑚可以存活数百年或更长时间，而黑角珊瑚是寿命最长的珊瑚之一。该名字的由来是因为它黑色或深褐色的骨骼，但其组织色彩鲜艳，据报道，在夏威夷海岸附近发现的黑角珊瑚已达4265岁高龄，使它成为地球上最古老的珊瑚品种。8、玻璃海绵：10000岁以上与珊瑚类似，玻璃海绵也由动物群落组成，可以存活数千年。它是地球上寿命最长的海绵之一。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）称，它们主要生活于深海，因骨骼类似玻璃而得名。2012年发表于《化学地质学》杂志上的一项研究估计，一只玻璃海绵已经生活了11000年。9、灯塔水母：或可不死灯塔水母也被称为不朽水母，因为它们有可能永远活下去。水母以幼虫的形式开始生命，然后在海底定居并转化为息肉，这些息肉接着会生出自由游动的水母。美国自然历史博物馆表示，成熟灯塔水母的特殊之处在于，如果它们身体受伤或忍饥挨饿，就可以变回息肉，再变成水母。10、水螅：或可永生水螅是一种生活在淡水中介于海蜇和珊瑚之间的生物。这些无脊椎动物主要由干细胞组成，而干细胞可以通过复制或克隆不断再生，这就赋予水螅超强的再生能力，只需身体的一小段，几天内就能再生长出整个身体。

尽管8月份中西部各州的气温比平时要低，但美国邻近地区的夏季平均气温要高一些（图片版权所有NCEI/NOAA） 根据昨天（9月7日）发布的一份新的气候报告，这是一个潮湿炎热的美国夏季。 从6月到8月，据美国国家环境信息中心（NCEI）发布的报告称，美国各地的平均气温比平时更高，总体而言，美国的降雨量超过了通常水平，特别是在德克萨斯州和路易斯安那州，这两个州在飓风哈维期间经历了历史性的降雨量美国国家海洋和大气管理局（NOAA） 夏季，美国邻近地区的全国平均气温为72.7华氏度（22.6摄氏度），是123年来有记录以来第15个最热的夏季。根据NCEI的数据，2017年夏季平均降水量为9.19英寸（23.34厘米），也是有记录以来的第16个最潮湿的夏季。【天气改变历史的10种令人惊讶的方式】 在8月份，美国西部各州打破记录的温暖将邻近地区的平均气温推高至72华氏度（22摄氏度）-比平均气温高出1华氏度（0.6摄氏度）。同时，美国8月份的降雨量平均约为3.3英寸（8.5厘米），比平均值高出约0.7英寸（1.8厘米）， 飓风哈维在8月份给德克萨斯州和路易斯安那州带来了破纪录的降雨量。（NCEI/NOAA） ，但并不是全国所有地区都感受到了热浪。美国中部各州8月份的气温比平时低-密苏里州平均气温为72华氏度（22摄氏度），比平时低4华氏度（2.2摄氏度），使2017年成为该州有记录以来第七个凉爽的8月。 然而，在西海岸，加利福尼亚州、俄勒冈州和华盛顿州经历了比平均温度还高，使今年八月成为有记录以来最热的一个八月。8月份的 平均降水量受到飓风哈维的推动，哈维在德克萨斯州上空盘旋，并带来前所未有的降雨量，在一些地区达到了40英寸（102厘米）。NCEI官员报告说，德克萨斯州平均降雨量为6.6英寸（16.7厘米），比8月份的正常降雨量高出4英寸（10厘米）。根据2017年1月的平均值， ，这是123年来保持记录以来最潮湿的一年，也是NCEI报告中第三温暖的一年。尽管8月份的情况普遍比平时潮湿，但该国的旱情仍在上升。美国干旱监测报告显示，截至本月底，美国11.8%的邻近地区遭遇干旱，高于6月份的5.3%，影响2600多万人

国家海洋与大气管理局(NOAA)的气候科学家正式宣布，因厄尔尼诺事件再次来临，2016年可能成为有气候记录以来最炎热的一年。另外，科学家观察到的大气条件也表明厄尔尼诺正在发生。所以在经过几个月预测以后，NOAA正式宣布厄尔尼诺已经到来。

这种专业数据，网络上一般没有公开的，只有在当地气象局才可以找到真实原始数据

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传感器的性能表现在多方面，其中最具实用意义的指标是传感器的分辨率。分辨率是遥感技术及其应用中的一个重要概念，也是衡量遥感数据质量特征的一个重要指标，它包括空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率、时间分辨率。1. 空间分辨率空间分辨率是指遥感图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小，是用来表征影像、分辨地面目标细节能力的指标。通常用像元大小、像解率或瞬时视场来表示。像元 是指将地面信息离散化而形成的格网单元，单位为米 ( m) 或千米 ( km) 。如图 3-4 所示，图中正方形的每一个单元网格代表一个像元。像元大小与遥感影像空间分辨率高低密切相关，像元越小空间分辨率越大。如美国 Quick-Bird 商业卫星一个像元相当地面面积 0. 61m × 0. 61m，其空间分辨率为0. 61m; Landsat 卫星的 TM 图像的一个像元相当地面面积 28. 5m × 28. 5m，简称空间分辨率 30m; NOAA/AVHRR 一个像元约相当地面面积 1100m × 1100m，简称空间分辨率 1. 1km ( 或 1km) 。像元是扫描影像的基本单元，是成像过程中或用计算机处理时的基本采样点，由亮度值表示。图 3-4 像元示意图像解率 是用单位距离内能分辨的线宽或间隔相等的平行细线的条数来表示，单位为线/mm 或线对/mm。瞬时视场 ( IFOV) 是指传感器内单个探测元件的受光角度或观测视野，单位为毫弧度 ( mrad) 。瞬时视场越小，最小分辨单元 ( 可分像素) 越小，空间分辨率越高。瞬时视场取决于遥感光学系统和探测器大小。一个瞬时视场内的信息，表示一个像元。然而，在任何一个给定的瞬时视场内，往往包含着不止一种地面覆盖类型，它所记录的是一种复合信号，因此一般图像包含的是 “纯”像元和 “混合”像元的集合体，这依赖于瞬时视场的大小和地面物体的空间复杂性。对于现代的光电传感器图像，空间分辨率通常用地面分辨率和影像分辨率来表示。地面分辨率定义为影像能够详细区分的最小单元 ( 像元) 所代表的地面实际尺寸的大小。对于某特定的传感器地面分辨率 R 是不变的定值，印制出来的遥感影像的比例尺可以放大或缩小，地面分辨率在不同的比例尺的具体影像上的反映，称为影像分辨率，它会随影像比例尺的变化而变化。只有当生成硬拷贝遥感像片时，才使用影像分辨率，计算机荧屏上的影像没有影像分辨率之说。例如陆地卫星上的传感器 TM 的地面分辨率为 30m ×30m，在 1∶10 万图像上，其影像分辨率则为 0. 3mm。因此，影像分辨率随影像比例尺的不同而变化。2. 光谱分辨率光谱分辨率是指传感器所能记录的电磁波谱中，某一特定的波长范围值。波长范围值越宽，光谱分辨率越低。例如，MSS 多光谱扫描仪的波段数为 5 ( 指有 5 个通道) ，波段宽度约为 100 ～2000nm; 而成像光谱仪的波段数可达到几十甚至几百个波段，波段宽度则为 5 ～10nm。光谱分辨率越高，区分具有微小波谱特征差异地物的能力越强，数据量越大，数据传输、处理越困难，各波段间数据的相关性越大。地物辐射特性不利于快速探测和识别地物，因此光谱分辨率应服从应用目的，结合地物特征波谱位置分析，选择能够提供最大信息量的最佳波段和多波段组合。3. 辐射分辨率辐射分辨率指传感器对光谱信号强弱的敏感程度、区分能力，即探测器的灵敏度。它是传感器感探测元件在接收光谱信号时能分辨的最小辐射度差，或指对两个不同辐射源的辐射量的分辨能力。辐射分辨率一般用灰度的分级数来表示，即最暗至最亮灰度值 ( 亮度值) 间分级的数目。辐射分辨率对于目标识别是一个很有意义的元素，例如 Landsat 卫星 MSS 多光谱扫描仪，起初以 6bits ( 取值范围 0 ～63) 记录反射辐射值，经数据处理把其中 3 个波段扩展到 7bits ( 取值范围 0 ～127) ; 而 Landsat-4，5 卫星搭载的 TM 专题制图仪，7 个波段中的 6 个波段在 30m ×30m 的空间分辨率内，其数据的记录以 8bits ( 取值范围 0 ～255) ，显然 TM 比 MSS 的辐射分辨率提高，图像的可检测能力增强。对于空间分辨率与辐射分辨率而言，需要说明的是，一般瞬时视场越大，最小可分像素越大，空间分辨率越低; 但是，瞬时视场越大，光通量即瞬时获得的入射能量越大，辐射测量越敏感，对微弱能量差异的检测能力越强，则辐射分辨率越高。因此，空间分辨率越大，将伴之以辐射分辨率的降低。可见，高空间分辨率与高辐射分辨率难以两全，它们之间必须有所折中。4. 时间分辨率时间分辨率是传感器成像间隔的一项性能指标。传感器对目标的运动 ( 变化) 须进行连续、均匀、不间断的探测，其对同一目标重复成像的周期即为时间分辨率。时间分辨率有不同的数量级，主要包括: 超短或短周期时间分辨率，主要针对气象卫星系列 ( 极轨和静止气象卫星) ，以 “小时”为单位，可以用来反映一天以内的变比; 中周期时间分辨率，主要指对地观测的资源卫星系列，以 “天”为单位，可以用来反映月、旬、年内的变化; 长周期时间分辨率，主要指较长时间间隔的各类遥感信息，用以反映 “年”为单位的变化。

不会的，5G网络是比较先进的，技术肯定不会干扰天气预报的准确性，而且还会增强天气预报的准确性。

目前在海洋领域，国内外专门从事海洋信息共享与集成的研究并不多，海洋信息的共享与集成主要表现在海洋GIS研究和海洋数据共享平台研发这两个方面(李海涛，2007)。本书主要从海洋信息共享平台方面对当前的一些进展进行追踪，在其他方面，卢明生(2005)较系统地对我国海洋信息化工作进行了回顾和总结。在海洋数据共享建设方面，国外有较大发展，产生了许多数据共享平台，并且得到了很好的应用，如: 美国国家海洋数据中心(NODC)、日本国家海洋数据中心(JODC)、英国的国家海洋数据中心(BODC)等。1960 年正式成立的国际海洋资料交换委员会，促进了国际间海洋资料交换工作的开展，并进行了编码资料格式的标准化工作，为各国国家海洋中心资料共享起到了重要作用(田友强，2005)。全球数据中心(WDC)网络把海洋信息网列为重要组成部分，提供了大量海洋、海岸带的数据(王英梅等，1999)。美国的WDC-A 海洋学中心已建立了国家级的海洋资料数据库群和世界海洋资料数据库 WOD94、WOD98、WOD01、WOD05，依托互联网技术集成了多个分布式海洋资料数据库，提供包括元数据信息查询、数据查询和资料产品查询的共享服务(李海涛，2007)。由美国国家海洋与大气委员会(NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)负责的站点(http://www.nodc.noaa.gov/)提供了大量的美国和全球有关海洋研究的数据，并完成本国观测区域与世界其他区域数据的合并和拼接工作，这些数据处于实时更新中。美国的MMI(Marine Metadata Interoperation)研究项目主要目的是实现海洋领域数据共享，它提供一个开放的资源共享平台，任何组织和个人都可以将与海洋相关的信息资源注册到MMI 中，而 MMI 将利用自己的平台为用户注册的资源做广泛的宣传，以便其他组织可以发现和利用这些资源。同时，MMI 还是一个海洋信息协作平台，注册用户可以向 MMI 提出申请，MMI 将会为其创建一个用户组或资源共享空间，用户可以通过这个共享空间实现与其他用户的交流。美国航空航天局下的 JPL 实验室物理海洋学数据现有档案分发中心(PO.DAAC/JPL)的网站是提供卫星遥感信息和资料的另一个主要来源，其网站地址是:http://podaac.jpl.nasa.gov/。美国宇航局戈达德空间飞行中心(GSFC)的网站地址是http://www.gsfc.nasa.gov/，该中心设置了水色遥感信息和数据资料的网页。美国宇航局航空观测海洋学实验室(AOL)、美国国防气象卫星(DMSP)、美国海军研究实验室(NRL)等也都提供了海洋方面的遥感信息服务。某些大学和组织机构也建立网站，提供了遥感信息、数据、研究成果和与其他网站的链接。例如，关于 TOPEX/Poseidon 的海洋学研究，可看 http://www.csr.utexas.edu/eqpac/与 http://www.csr.utexas.edu/sst/gsda-ta.html 关 于 SeaWiFS 的 海 洋 学研究， 可 看 http://www.ae.utexas.edu/courses/ase389/midterm/courtney/seawifs.html/(海洋遥感信息和数据相关网站，2005)。由俄联邦水文气象与环境监测局负责的站点，拥有 1890 ～1994 年间的 64 个国家测量的水深和海面数据，其中包括 1090000 个海洋测站的测量数据(王英梅等，1999)。英国建立了十分完善的水域海洋数据库，该数据库的时空覆盖率和数据质量精度极高，并被应用于涉及海洋运输与通信、海洋资源、海洋能源与矿产方面的海洋信息系统建设(赵清伟，2009)。德国、瑞典、日本、泰国、印度、孟加拉国、印度尼西亚、越南和马来西亚等国家也分别建立了各自的专题数据库和共享平台系统(赵清伟，2009)。在海洋空间数据基础设施建设方面，空间数据基础设施(SDI)在美国、英国、加拿大、澳大利亚、日本等发达国家发展很快，一些发展中国家如马来西亚、伊朗等国也都在积极推进。近五年来 SDI 的活动领域已经扩展到了地区和全球范畴。“海洋空间数据基础设施”是 SDI 的重要内容，目前开展的国家、区域乃至全球 SDI 建设都十分注重海洋空间信息问题(夏登文，2006)。1998 年，美国在 SDI 方面开展的 16 个框架示范项目中就有多个项目涉及海洋水文数据库、海洋管理、海洋多源数据融合等内容(夏登文，2006)。我国国家海洋信息中心根据多年积累的海洋数据资料，建立了中国海洋信息基础网，对大量的海洋数据进行管理和分发，拥有国内外海洋调查数据和国内海洋站资料、海浪资料、海洋化学数据，海洋地质、海冰、海洋生物资料，海洋污染情况调查数据等(王红梅等，1999)。WDC-D 海洋学中心是继美国 WDC-A、俄罗斯 WDC-B 海洋学中心之后的第三个世界资料中心、海洋学中心，拥有其长期稳定的国内海洋基础资料来源(王红梅等，1999)。2001 年起，中国科学院海洋研究所、中国老教授协会海洋分会国际海洋信息共享委员会和天津市科技协会国际海洋信息研究中心联合开发了 “中国近海及毗邻洋区国际海洋信息管理系统”。该系统的建立和逐步推广应用，为海洋信息处理和错情分析、诊断技术的发展，中国近海资料处理标准的建立，以及海洋科学研究的发展起到积极的促进作用。2005 年，国家 “十一五”基础条件平台建设重大专项 “青岛市海洋科学数据共享平台建设”一期建设完成，初步实现了数据管理、目录服务、数据服务、功能服务等共享服务功能，可基本满足海洋科学数据共享服务需求(李海涛，2007)。2009 年6 月12 日上午，由国家海洋局举办的第二届中国 “数字海洋”论坛在天津开幕，期间，国家海洋局副局长陈连增启动了 “iOcean 中国数字海洋公众版”信息服务系统，这标志着我国首个采用集成创新技术研发的以海洋为主要内容的社会公众服务系统正式投入应用。iOcean 作为宣传海洋文化的窗口、传播海洋知识的阵地和提供信息服务的门户，是我国 “数字海洋”从起步建设迈向应用服务的一个重要标志。“Ocean 中国数字海洋公众版”采用了目前国际先进的三维地球球体表达技术，通过其中包含的海洋调查与观测、数字海底、海洋预报、海上军事等子系统，实现了海底、水体、海面、海岛等多种海洋自然要素和海洋现象的直观表达，为公众展现了一个有生命力的虚拟海洋世界。同时，“iOcean 中国数字海洋公众版”是我国自 2006 年正式实施 908 专项 03 项目——— “中国近海 ‘数字海洋"信息基础框架构建”以来取得的第一个为社会公众服务的应用成果，对于普及海洋知识、宣传海洋文化、提高公众海洋意识等都具有重要的意义。另外。在学术方面，2005 年作为国内首次针对海洋数据集成的专著 《海岸带及近海科学数据集成与共享研究》问世(杜云艳等，2005)。该书旨在围绕海岸带及近海多源数据的集成与共享，从底层数据实体的设计、建设，数据技术系统的研发，多源、多格式数据的集成与发布等多方面探讨数据集成的难点和欲解决的新思路及关键技术。近年涌现出一大批关于海洋数据(信息)共享集成的研究论文(石绥祥等，2001; 李安虎，2004;李彦，2004; 李红喜等，2004; 李红喜等，2004; 林宁等，2004; 陈继香，2004; 郭忠文等，2005; 李海涛，2007; 杨鹏，2007; 何亚文，2008; 李杰，2008; 冯文娟，2008; 刘文亮，2008; 杨峰，2008; 王显玲，2009)，为海洋信息服的共享集成研究做了很好的前沿探索和铺垫。

低频声纳信号可传播数百英里（公里），其频率与大鲸鱼互相交流时使用的信号频率相同。 鲸鱼靠声音交流、喂食、交配及迁移，因此极易受低频声纳信号影响。海军透露，低频声纳的任何扬声器都可发出高达215分贝噪音，在水下相当于一架即将起飞的双引擎F-15战斗机附近的噪声水平。据环境保护者说，低频声纳18个扬声器声波集中后造成的影响更大，信号强度相当于235分贝。生物学家称，110分贝以上的声波就可使鲸鱼烦躁不安，180分贝的声波足以让鲸鱼的耳膜破裂。

湖南省绝大部分属中亚热带，冷暖空气在境内剧烈交接，天气复杂多变，一年四季都有发生灾害的可能。春季、秋季低温、冰冻、洪涝，以及干旱灾害频繁发生，危害很大。据统计，从1988～1997年间，全省因气象灾害每年平均损失约153.77亿元，其中1996年达508亿元，气象灾害所造成的损失占国民生产总值的10.2%，占农业生产总值的20.5%。10.1.1 干旱（一）干旱特点湖南干旱四季均有，出现频繁，危害最大的是夏秋干旱，其中又以秋旱为甚。由于气候、地形、土壤、水利、耕作制度和抗旱能力等不同，造成了明显的地区差异。以湘中丘陵地区最为严重，包括隆回、邵阳、邵东、衡阳、湘乡、双峰、涟源、新化、新邵、宁乡、长沙、望城等县，以此为中心，向四周递减，旱情比较少见的是湘东南和湘西南山地。从干旱出现次数和频率来看，以衡阳、邵阳、长沙等湘水资水沿岸的河谷盆地最高，小旱以上的频率达80%～85%，即十年中只有1～2年不旱，大旱频率30%～50%，即2～3年有一大旱。洞庭湖区的岳阳、常德等地干旱频率也较高，略次于湘中地区，但因湖区水源充足，灌溉条件好，不容易造成灾害。湘西和湘东南山地出现频率较少，小旱以上频率为50%～60%，大旱以上频率在15%以下，一般旱情轻。此外，各地干旱出现有显著差别，有旱、无旱或轻重干旱往往交替出现。我们对全省不同县份无雨日数和几种作物气候产量（斤/亩）进行统计分析，将无雨日数40～60天以上定为干旱年，60～80天定为大旱年，80天以上定为特大干旱年。我省干旱年、大旱年、特大旱年的频数分布，均以东南较大，西北较小，在湘西一带3～4年一遇，湘东的长沙、衡阳、岳阳，及湘南零陵及湘西南角的通道，大约3年2遇，郴州是两年半一遇。三年左右一遇的是雪峰山东延部分的益阳，安化、新化等地。大旱级以上旱年频数最大的有两个区，一个是衡阳盆地和祁阳、零陵丘陵洼地，大旱中心在衡阳，另一个区为洞庭湖平原，大旱中心在岳阳，然后分别向四周减小。雪峰山以西、罗霄山、南岭等山地基本上没有大旱，个别地区大旱10～20年一遇。据降水距平百分率ΔR=（Rmax-Rmin）/R×100%），按-20＜ΔR＜-10为偏旱年、ΔR≤-20为干旱年的标准划分（天气预报业务评定办法），对1951～1995年桑植、沅陵、常德、岳阳、芷江、邵阳、长沙、衡阳、零陵和郴州10个站平均降水量的距平百分率进行了统计。其结果为20世纪50年代的9年中，1年干旱，60年代3年干旱，70年代3年偏干旱，80年代2年为偏干旱。（二）干旱遥感调查用作物缺水系数法和土壤热惯量法对干旱情况进行气象卫星遥感调查。通过对我省卫星遥感资料（1998年、1992年）和全省各地气象资料及灾情资料进行分析，确定不同等级干旱所对应遥感统计值划分阈值，然后转换成相应干旱等级值，再根据各地相应降水距平百分率，进行综合评判，并对全省干旱灾害遥感数值分布图进行补充、订正。由于热惯量法原则上只对裸露土壤适用，在有覆盖的情况下，植被会改变土壤的热传导性质。为了在高植被覆盖区对作物的旱灾进行遥感监测，采用“供水指数法”（Vegetation Supply Index）。当作物遇到干旱时，作物供水不足，一方面作物的生长受到影响，卫星遥感的植被指数将降低，另一方面作物的冠层温度将升高。这是由于干旱造成的作物供水不足，作物没有足够的水供给叶子表面的蒸发，被迫关闭一部分气孔，致使植被冠层温度升高。我们定义的植被供水指数VSWI为：湖南省国土资源遥感综合调查CH 1、CH 2是 NOAA卫星或 FY-1卫星第一、第二通道的反照率，Ts 是 NOAA卫星或FY-1卫星遥感到的作物冠层温度。我们选用1998年10月15日14∶30的NOAA卫星遥感图片进行分析：（1）对卫星遥感图片进行几何校正；（2）使用信息提取技术提取我省卫星遥感数据；（3）对水体与非水体进行区分，将NDVI＜0.1的象素点判定为水体，此点无旱情；（4）确定水体后，NDVI的值域为0.00103～0.6111，VSWI的值域为0.00001～0.01109；（5）将VSWI乘以900，取整，值域变为0～9；（6）用9减去VSWI，值为0～2的判定为基本无旱情，3～4的为轻度旱情，5～6的为中度旱情，6以上的为重度旱情。将分析的结果进行综合评判，将评判的结果进行0.618优选法，对湖南省干旱灾害进行分区。湘中重旱区：主要为衡阳、株洲、湘潭、长沙等地，大多为丘陵、盆地，降水量大多在1300 mm以下，是我省少雨中心之一，其4～9 月的降水量和蒸发量的差为负值，土壤结构较差，人口密集，人类活动多，植被破坏、水土流失严重。近年虽然植被得到一定恢复，但很多土地“保水”、“保土”能力仍然很差，极易发生干旱，一般干旱年出现频率43.3%，大旱年出现频率10%，特大旱年也达3.3%。本区长沙县、望城、浏阳、株洲、湘潭、韶山、湘乡、衡山、衡东部分丘陵近年森林植被恢复好，加上水利设施兴建较多，干旱有所缓解，因此该区内有许多地方为中、轻、甚至基本无旱区。湘南重、中旱区：邵阳市附近数县，零陵大部分县，郴州部分县，其中邵阳、祁阳、新邵、隆回等县，大多年降水量在1300 mm以下，干旱出现频率也较高。其中邵阳秋旱的一般干旱出现频率16.2%，大旱年16.7%，夏秋连旱出现的年份频率居全省最高，达13.3%，大旱年份、特大旱年份分别达3.3%。零陵数县1998年降水总量较历史偏少5成以上，突破了20世纪80年代以来历史最低值，仅占全年降水量10%～20%，形成夏、秋、冬季连旱。由于气温较高，水分亏缺较大，导致晚稻和旱粮大幅度减产，库、塘、河干涸，多次出现森林火警、火灾。由于该地区土壤多为白云岩风化而成的，土层不厚，保水、保土能力差，加上该区人口密集，人类对植被破坏也较重，如该区邵东、邵阳、隆回，祁阳等水利设施较少的地方，不但干旱严重，甚至人蓄饮水都较困难，遥感图上反映为重旱区，其他地方为中旱区。湘北轻旱、基本无旱区：岳阳、常德、益阳一带是洞庭湖区，但降水量相对偏少，岳阳降水量1300 mm，华容为1200 mm，大多数县份年降水量在1300 mm以下，是全省降水量较少的地区之一，降水时间分配也不均匀。岳阳夏季出现干旱年份达23.3%，常德也达10%。秋旱频率更高，岳阳秋季出现干旱年份达23.3%，常德为30%。大旱年岳阳达6.7%，而常德达10%，属气候干旱。但由于客水较多，平均年入湖水量达3000亿m3，在有一定数量的提灌设施的地方，气候干旱引起灾情将会很轻。因此只在远离溪河、水利设施较差的丘岗地区，田土会因旱引起一些损失，这在遥感图上也有反映。湘东山地轻旱区：主要是在平江、浏阳、醴陵、攸县、茶陵的东部和炎陵县，年降水量在1300～1400 mm以上，随着海拔的升高，降水量还有所增加。但降水时空分布均匀，加上山地多由以花岗岩为母岩形成的土壤，在森林和植被破坏较重的地方，干旱时有发生，尤其天水田和旱土发生干旱机会更多，因此在遥感图上也有星星点点的反映。一些水利设施或灌溉条件较好地区基本无旱。湘西南轻旱区：主要是怀化市和娄底市、邵阳市的雪峰山各县。年降水量由西向东而减少，怀化降水量1444 mm，而东部年降水量只1170 mm。雪峰山迎风坡降水较多，降水随着海拔的升高还有所增加（以中部降水量最大）。武冈、城步、泸溪、辰溪、麻阳、溆浦、新晃等县丘岗地区，夏秋干旱仍然很严重。溆浦夏旱年频率达3.7%，秋旱年频率达40.7%，夏秋连旱大旱年达7.4%，特大旱年达3.7%。由于该区山地森林资源较丰富，大部分地区受干旱危害很轻，仅开发过量的一些丘岗、天水田受干旱危害较重。在卫星遥感图上一些地方反映基本无旱。南岭轻旱、基本无旱区：主要为桂东、汝城、郴州、宜章、蓝山、宁远、道县、江永等山区和江华县，大部年降水量在1400 mm左右，道县、蓝山、江华、桂东，汝城为全省5个多雨中心之一。该地降水基本上能满足作物需要，降水的年际差异虽然很大，但80%的年份降水量仍在1000 mm以上，一般不对农林作物构成干旱危害。由于该地区有一些岩溶山地，一些地方过度开发，仍然有夏秋干旱发生，尤其是一些天水田或水利设施较差的田土，受害也不轻，因此在遥感图上也有反映。湘西北中、重旱区：包括湘西自治州、张家界市以及安化县，岩溶普遍，干旱危害仍然很严重。春季降水（3～4月份）较少，对春种作物造成一定危害；7～8月份降水虽然较多，但水分渗漏严重，加上土层薄，土壤保水性差，因此山地田土极易受旱。该区森林破坏严重，造成大量水土流失，因此在遥感解译图上山地和田土的干旱等级仍然很高。10.1.2 低温冷害（一）低温冷害特征主要是春季低温冷害（包含3～4月低温，以及5月低温），秋季低温（主要是指寒露风），还有冬季的低温和冰冻。寒露风是晚稻生产中的主要气象灾害，寒露风危害晚稻的气象因子是低温，不同品种的抗害能力不一样。1997年9月12～13日强冷空气自北向南入侵我省，日均气温由27℃～28℃降至22℃以下，13～19日全省各地相继出现连续3天及以上日平均温≤20℃的寒露风天气。长沙连续三天及以上日平均气温≤20℃寒露风出现在9月14日，按时间排居历史第二位。这次寒露风持续16天，其间最低日平均气温16.2℃，日最低气温12℃，平江县达9.5℃，长沙市24小时降温13.8℃，48小时降温14.9℃。长沙11 天无日照，9月中旬、下旬日照时数仅为49小时，比常年偏少46.5%。全省有5万亩晚稻，其中杂交稻85%左右，早中迟熟品种比例为1∶5∶4，湘北中熟多，湘南迟熟多，杂交稻以V46、V64为当家品种，常规稻以湘晚籼1号、余赤为当家品种。自北向南有70%～80%的晚稻在寒露风出现前齐穗，20%～30%在寒露风到来后抽穗，受害严重。（二）低温冷害遥感调查我们选取发生在1997年9月的一次涉及面广、强度大的寒露风作为典型个例进行遥感分析。（1）亮温与地表温度：利用星载辐射计测量大气窗区辐射可用来探测地表特征，因此，我们可以根据陆地表面的红外辐射特性及其强度差异来分析热状态的变化规律。绝对黑体的光谱辐射强度服从普朗克（Plank）定律：湖南省国土资源遥感综合调查式中，c1、c2为波尔兹曼常数，λ为波长，T为绝对温度。当辐射体为黑体（如果在任何波长λ，有光谱比辐射率，则此物体为绝对黑体）时，这个温度就是物体的温度，否则，它就是物体的等效应黑体辐射温度，或简称亮温（亮度温度）。假定地表面红外窗区通道的比辐射率为1，即可由卫星测得的辐射能量（计数值经过定标处理）用上述公式得到地表温度。虽然地表比辐射率是随地物不同有所变化的，也并不完全为1，即不能把地面亮温简单作为地表温度来处理，但我们可以利用地表亮温的变化来定性地反映同一地物的地表温度变化或差异。（2）通道选取：在辐射波段中，红外辐射（0.76～1000 μm）与温度的关系相当密切，因此，人们也称之为热辐射或温度辐射。其中，3.5～5.0 μm是遥感所用的主要红外窗区之一，对应气象卫星的AVHRR探测仪为第3通道，但此波段的地面反射太阳辐射和地球本身的热辐射在能量上大致相当，而8～14 μm是遥感中最常用的红外窗区，对应AVHRR为第4、5通道。由于地表温度通常为200～300 K，其自身的辐射能量大部分集中在8～12μm红外波段，处于地气系统热辐射极大值位置上，因此，我们选用第4通道作为冷害监测的基本通道。（3）图像处理定位处理：根据卫星轨道根数和扫描点的观测时间，计算出该时刻的瞬时轨道参数。由卫星姿态、扫描角和瞬时轨道参数计算卫星瞬时视场所对应的地面观测点的地理经纬度。投影变换：对遥感图像作兰勃特投影变换。几何校正：卫星原始图像会因多种原因引起几何位置上的变化，产生行列的不均匀，象元大小不等、形状不规则等多种畸变。畸变的图像给解释分析、位置配准造成困难，因此必须对原始图像进行几何校正。其方法是：在卫星扫描图像及电子地图上选取河道的拐点和内湖等特征点作为控制点，根据两者的差异，用内插法进行地理位置的校正。利用可见光和红外窗区通道测值进行云检测：AVHRR探测仪在第1、2和4、5通道的灵敏度较高（反射率为0.5%时，信噪比大于3，通道4的噪声温度≤0.1K），因而在范围不大的相邻视场内，观测结果相差应是很小的。利用这一特点可以排除那些受云影响的观测数据。判式如下：湖南省国土资源遥感综合调查其中，i为通道序号，Cmax，i和Cmin，i分别为数据阵（即m×n个象元的观测数据）中的最高和最低值，C为阈值。当判别是满足时，即认为这些观测数据有受云覆盖的影响，应予剔除。遥感图像的数字处理：对第4通道云区以外的象元值进行拉伸处理，根据其值域由小到大配以由冷到暖的调色板，且设置云区为显眼的天蓝色，再配上水红色的水系图及省界图。（4）低温冷害遥感图像分析：从图上看出：湘西及怀化属较冷的区域，洞庭湖区次之，常德、岳阳地区较暖。在上述三大冷暖区中，又存在一些小片的不同地域。如在湘西、怀化冷区中以溆浦的溆水流域，麻阳的辰水、锦江流域，吉首的沱江流域，花垣的花垣河下游，保靖的里耶-隆头沿河等地却要相对暖些。又如常德、岳阳暖区中以慈利的县城东部、澧县的县城北部，岳阳的铁山水库南、北两侧等地要相对冷些。城镇明显比周围农村要暖些，从图中可明显看出长沙、湘潭、株洲、常德、益阳，以及南县、桃江、宁乡、沅陵等市县城区的突出暖色斑块。使用常规地面气象观测资料，计算自1997年9月13日至9月21日寒露风冷害强度指数，标于图中：从图中看出湘西、湘南普遍偏冷，湘中、湘北偏暖，洞庭湖区比常德、岳阳地区略偏冷，其大致趋势是基本一致的，但其测值受站点数目的限制，无法反映出更细致的分布特征。对于测站稀少的区域，特别是地形及不规则地区，则无法描述其变化规律。10.1.3 洪涝灾害（一）洪涝特征洪涝灾害包括山洪、江河湖泊泛滥、内涝和内渍。史料中“淫雨连旬”、“江湖水溢”、“大水灌城”、“尽成泽国”等记述比比皆是。洪涝灾害对人民的生产、生活的危害十分严重。据统计，1950年至1998年全省洪涝受灾面积累计达30348万亩，年平均619万亩，成灾面积累计13784万亩，年平均280万亩。特别是近十年来，国民经济迅速发展，人们的生活空间也在不断扩展，河流两岸和湖泊四周的平原地带越来越成为人口聚居的集结地和政治、经济及文化的中心。因此，同样的洪水，遭受灾害的人口及经济损失有越来越大的趋势。（1）洪涝发生的频次。据史料分析，湖南省在近3000年的历史中，共有洪涝记载613年，其中全省性洪涝占18.1%，大范围的洪涝占20.4%，部分地区洪涝占61%。（2）洪涝的地域分布。洪涝的成因主要是降水强度大及连续降水所致，因而洪涝的地域分布与暴雨的地域分布基本一致。以安化为中心的雪峰山端，以道县为中心的都庞岭与萌诸岭之间，以浏阳、平江为中心的幕阜山、连云山西部谷地是3个多暴雨区。慈利、沅陵、安化、张家界、岳阳、常德、浏阳、通道等地大暴雨出现机会较多，易遭洪涝。湖区及四水下游多渍涝。当四水上中游洪水汇注入洞庭湖而渲泄不及时，湖区亦易遭洪涝，此时若遇长江洪水倒灌，极易形成南北顶托之势，洪涝灾害将更为严重。（3）洪涝的季节性。根据气象部门的统计资料，无论是全省性洪涝或区域性洪涝，均以夏季最多，冬季少见，春夏连涝频率亦不低。湘中、湘南春涝频率高于湘北、湘西；湘西秋涝频率高于湘中；湘西冬涝比其它地区要多。洪涝灾害与雨季开始迟早和大气环流及雨不定期的自南向北推移密切相关，雨季往往是3月下旬至4月上、中旬，自南而北先后开始，因而常年4月洪涝灾害主要发生在湘南，以永州、江永出现机率最大。5月洪涝普遍增多，永州、通道、长沙、芷工、邵阳、安化等地尤为突出。6月湘、资、沅、澧四水中下游及洞庭湖防汛进入紧张时期。7月洪涝主要出现在桑植、沅陵、芷江、通道一带的湘西北和湘南山地。8月湘东南由于易受台风影响而出现洪涝灾害，其他各地则较少出现，但有的年份台风挺进湘中、湘北，大气环流发生变异，亦可酿成洪涝灾害。（4）洪涝的年际变化。据史料分析，在公元1400年以前，湖南省大范围严重洪涝年有明显的34年和110年准周期；在1401～1990年间，则有11、34、57、110和186年等较明显的周期振动。此外，由于降水时空分布不均，形成湖南省旱涝同年的特点。即在同一年中同一地点先涝后旱，或先旱后涝，但以先涝后旱居多。据史料记载，在公元1201～1990年间，旱涝同年占年数24%，而先涝后旱者又占旱涝同年的76.3%，先旱后涝占23.7%。旱涝同年的地域分布有南旱北涝、南涝北旱、南北都旱涝三类。南旱北涝占47%，南涝北旱占27.4%，南北都旱涝的占25.2%。（二）洪涝灾害等级分区评价为了综合评价全省山丘区及洞庭湖区的洪涝灾害等级程度，我们以全省1∶50万的TM影像图的地形地貌解译为基本依据，并考虑气候特征、水系发育程度、土地类型、地质条件等综合因素，将全省划分为29个洪涝评价单元进行评价。1∶50万TM卫片（TM4、TM7、TM3）单元解译标志如下：水体：TM卫片表现为蓝色；滩地：表现为桔红色或棕褐色（无纹理结构）；平原农田：表现为桔红色（块状分布）；岗地：粉白色；丘陵：黄绿色；低山：桔黄色（有山脉纹理构造），海拔在200～300 m；中低山：桔红色（有山脉纹理构造），海拔300～400 m；中山：深桔红色（有山脉纹理结构），海拔400～500 m；中高山：黑绿色（有山脉纹理结构），海拔在500 m以上。（1）评价因子的确定形成洪涝的因子是多方面的，但主要因子有气候方面的多年平均降雨量、暴雨日数、海拔高度等，它们对洪涝的形成起主导作用，其次为地貌类型、水系发育程度、水土流失状况、植被发育程度等，这些因子对洪涝有一定的影响。洪涝评价因子选取如下：多年平均降雨量（QY）；暴雨日数（QD）；海拔高度（HG）∶从TM图像中读取；地貌类型：从TM图像上获取；水系发育程度：从TM图像上获取；水土流失状况：从TM图像上获取；植被发育程度：从TM图像上获取；（2）评价模型湖南省国土资源遥感综合调查式中：Wi——第i个因子在所计算的评价单元中占的权重；gi——第i个因子的得分值；G——所计算的评价单元灾害程度的得分值。根据评价结果及等级划分标准，进行数字统计集合，划分各地洪涝等级如下：极度重灾区：洞庭湖区，包括华容、澧县、安乡县、常德市、汉寿、沅江。这些地区的洪涝灾害极为严重，基本上无山丘区的山洪灾。重灾区：洞庭湖边缘的丘陵区，包括临澧县、桃源县、临湘市、桃江县、岳阳县、湘阴县、望城县，这些地区既有山丘区的山洪灾，也有湖区的洪涝灾害。而浏阳市、永顺县、桑植、张家界市、溆浦县、麻阳县、泸溪县、沅陵县、炎陵、汝城等县（市）的局部地区是山洪灾的重发地。中度灾区：包括宁乡县、长沙市、长沙县、平江县、株洲、醴陵、怀化、芷江、冷水江市、新化县、祁阳县、东安县、永州市、耒阳市、郴州市、新邵县、邵阳县、邵阳市、邵东县、隆回县、洞口县、武冈县。轻度灾区：包括涟源市、双峰市、娄底市、邵阳、新邵、隆回、新晃县、会同县、靖州自治县、耒阳、常宁、永兴。（三）1998年洞庭湖地区特大洪涝灾害遥感调查1998年湖南省湘、资、沅、澧四水及洞庭湖区相继发生特大暴雨洪水，形成了我省自1954年以来的最大洪水。我们利用NOAA气象卫星、雷达及TM卫星的实时监测图像及调查，分析调查水情和灾情的变化情况。（1）雨情调查：1998年全省平均降雨量1632.8mm，较正常年份偏多12.8%，其中湘中北地区7次受暴雨袭击。全省发生了四次大的暴雨过程，其中最大1小时降雨量达105 mm，400 mm以上降水量笼罩面积达3.5万km2，日最大降水量为300.7 mm。1998年雨情特点表现为：一是雨季提前；二是暴雨强度大；三是暴雨频繁且接连发生，几次大的降雨过程集中在6月中旬、7月下旬和8月中旬，且每次暴雨持续时间在三天以上；四是暴雨中心较稳定，多次重复在湘江、资水中下游、澧水流域和沅水的酉水，导致这些地区多次发生严重的洪水灾害。（2）水情调查：根据NOAA卫星监测所获得的图像分析，5月25日，洞庭湖区的主河道已无法分辨，湖面较枯水期有所增长，湖面水域已增至1890 km2，同时城陵矶下游长江干流江面明显增宽。6月中下旬，湘、资、沅水及洞庭湖区出现第二次集中降雨，洪水大量汇入洞庭湖，导致湖水水位逐步升高，从6月19日NOAA探测图可以看见，洞庭湖水面进一步扩大，湖面水面增至2039 km2。第三次，7月初湘、资、沅水流域洪水刚刚入湖，长江流域上游降大到暴雨，长江洪水倒灌进一步抬高了洞庭湖水位，使洞庭湖城陵矶出现第一个洪峰，水位近34.52 m。第四次，7月20日至26日，澧水、沅水中下游连降大暴雨，相继再次发生大洪水，与此同时，长江洪水入湖量大增，澧水、沅水下游洪水相互夹击，洞庭湖水位迅速上涨，洪峰水位35.48 m。根据7月28日NOAA卫星传送的图像显示，长江干流城陵矶处洪水范围增大，顶托严重，湖区淹没范围扩展至新墙、汨罗、湘阴等地，安乡被淹，湖区湖水面积已达2443 km2。第五次7月29日至8月1日，洪峰水位35.53 m，超过历年最高水位0.22 m，8月1日NOAA卫星传送图像显示，洞庭湖湖水面积增至2542 km2，淹没范围进一步扩大。第六次，8月15日至17日，长江干流宜昌出现最大一次洪峰，洪峰流量63600 m3/s，正好与澧水、沅水洪水相遇，使城陵矶水位于8月20日达1998年最高值35.94 m，超1954年水位1.39 m。8月22日NOAA卫星探测图像清楚显示，长江干流城陵矶至枝城段严重淹没，江河水面扩展，牌州湾及螺山卡口以上滞水严重，洪水排泄不畅，洞庭湖出水受阻，淹没范围增至石门、长沙、桃源一带，同时湖北荆江，湖南安乡、津市、澧县全线被淹。洞庭湖湖水面积达到2664 km2。通过调查分析，1998年的水情特点表现为一是入湖流量大，洪峰次数多，由于“四水”和长江洪水源源不断地倾灌洞庭湖，致使洞庭湖出现巨大超额洪水；二是洪水组合恶劣，长江连续出现的8次洪峰与湘、资、沅、澧四水和洞庭湖区间洪水多次遭遇，使城陵矶连续出现5次洪峰；三是长江干流螺山卡口排洪功能的衰减，使长江洪水顶托严重，受长江洪水顶托的影响，洞庭湖区高危水位持续时间达两个多月。（3）灾情：根据1998年7月31日洞庭湖区星载雷达数据（SAR）与美国陆地资源卫星（TM）图像叠合处理结果，进行洪涝淹没面积遥感调查。通过计算，1998年7月31日，洞庭湖区洪涝淹没总面积376.21万亩，受灾涉及18个县（市），其中城镇建设用地4.81万亩，农村居民点10.29万亩，水田234.92万亩，旱地19.05万亩，林地13.52万亩，草地0.09万亩，其他用地95.53万亩。经统计，受灾人口2879.9万人，死亡616人，倒塌房屋688600间，直接经济损失达329亿元。经图像分析，本地区超过10万亩以上淹没面积的市（县）有沅江、安乡、湘阴、汉寿、澧县、南县、常德市辖区、华容、岳阳县、岳阳市辖区、益阳县等11个市（县）。其中沅江、安乡、湘阴、澧县、汉寿等五个县（市）灾情特别严重。安乡、澧县、津市、常德市辖区、汉寿县等地以溃坝、溃堤为主，其中7个万亩垸溃决被淹。其它市（县）则是以内涝积水为主的洪涝灾害。

2022是拉尼娜年。过去的20年时间里，由于温室效应引发的全球变暖，事实上原本是“厄尔尼诺现象”要更常见，但是因为气候异常，从2020年开始，“拉尼娜”竟然出现后就迟迟不肯离开。对于2022年秋冬来说，我们还将可能迎来连续第三次的拉尼娜现象。拉尼娜和厄尔尼诺是不同性格的两兄妹，拉尼娜一直和“冷”相对应。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）将拉尼娜定义为：“赤道太平洋中部和中东部海洋表面温度的周期性冷却。通常，拉尼娜事件每三到五年左右发生一次，但有时可能连续几年发生。”夏天有多热，冬天就有多冷据气象观测，2022年已经确定为有气象记录以来的最强高温过程，持续时间长、范围广、强度大以及极端性都是前所未有。老百姓常说“夏天有多热，冬天就有多冷”，一旦拉尼娜现象发展起来，的确有可能再次引发大气环流较大的波动。拉尼娜可能造成今冬寒潮等天气现象的增多。所以，今年冬天寒潮可能发生的次数、强度等，都要特别关注。“在一般年份的冬天，一次寒潮过程，可能几天就结束了，后面就会迅速回暖。但是拉尼娜的年份，环流背景有利于寒潮发生频率的增加，留给回暖的空间小，可能会造成整个冬季平均温度偏低。

四大洋是地球上的太平洋、大西洋、印度洋、北冰洋的总称。1、太平洋(Pacific Ocean)是世界上最大、最深、边缘海和岛屿最多的大洋。它位于亚洲、大洋洲、南极洲和南北美洲之间。南北最长约15900千米，东西最宽约19000千米，总面积为18134.4万平方公里，平均深度3957米，最大深度11034米。2、大西洋（英语：Atlantic Ocean），是世界第二大洋，占地球表面积的近20%，原面积9165.5万平方千米，在南冰洋成立后，面积调整为7676.2万平方千米，平均深度3627米，最深处波多黎各海沟深达9219米。大西洋呈“S”型，以赤道为界被划分成北大西洋和南大西洋。大西洋还有数个附属海，较大的如地中海、加勒比海、北海、波罗的海、墨西哥湾等。大西洋南北距离甚远，故气候多样，自北部格陵兰岛的极地气候，直至西非、巴西沿岸的热带沙漠或雨林气候，大西洋都囊括其中。3、印度洋的平均深度仅次于太平洋，位居第二，包括属海的平均深度为3839.9米，不包括属海的平均深度为3872.4米。最深为9074米。印度洋（英语：Indian Ocean），是世界的第三大洋，位于亚洲、大洋洲、非洲和南极洲之间。根据NOAA数据，印度洋的面积为7056万平方千米，约占世界海洋总面积的19.5%；体积为264000万立方千米，约占世界海洋总面积的19.8%。4、北冰洋（Arctic Ocean），又称北极海、冰水洋，是地球四大洋之一，是世界最小最浅又最冷的大洋。大致以北极圈为中心，位于地球最北端，被加拿大、美国阿拉斯加、俄罗斯、挪威、冰岛和格陵兰（丹）环绕，有狭窄的白令海峡与太平洋相通；通过格陵兰海和许多海峡与大西洋相连。北冰洋是世界大洋中跨经度最广的大洋，也是世界上唯一无人定居的大洋。面积仅为1475万平方千米，不到太平洋的10%。它的深度为1097米，最深为5527米。扩展资料：北冰洋虽小，然而北冰洋却具有重要的战略意义。因为从北冰洋出发，到达西方发达国家的距离最短。国家海军战略潜艇在北冰洋的存在不但因为北冰洋冰面的存在便于隐蔽，而且因为距离世界上发达国家的距离最短而便于进攻。印度洋是世界四大洋的枢纽，波斯湾更是世界经济发展的石油命脉。印度洋属海较少，位于印度洋区域的海总共有6个，它们是分别是：红海、阿拉伯海、安达曼海、波斯湾、孟加拉湾以及大澳大利亚湾。太平洋中较大的岛屿有2600余个，简单概括为一弧三群：一弧，分布在太平洋北部，西部，西南部各边缘海外侧的弧形列岛，包括阿留申群岛千岛群岛，日本诸岛，琉球群岛，台湾，菲律宾和印度尼西亚诸岛。这些岛屿距离大陆近，面积大，多港湾，补给能力强，军事利用价值大。参考资料来源：百度百科-四大洋

我国大部处于温带和亚热带，厄尔尼诺对我国的影响，并没有那么直接，而是相当复杂。尤其是2023年，厄尔尼诺还处于发展期，不能简单把厄尔尼诺等同于热。翻开气候历史，我们可以发现，近年来最热的三个夏天，也就是2013年、2017年和2022年夏天，赤道中东太平洋特定海区的海温都是偏低的，没有一年是厄尔尼诺。而处在厄尔尼诺发展期的2014、2018年，南方尤其是长江中下游的夏季气温是偏低的。当然，今年的情况又有所不同。综合多种因素分析，我们认为， 2023年7-8月，我国南方出现最长时间、最大范围的极端高温的可能性不大 ，在高温时长、高温范围上超过2022年夏季的可能性也不大， 尤其是长江中下游地区，夏季极端高温将比2022年弱。但是，厄尔尼诺毕竟是暖事件。全球变暖叠加厄尔尼诺的背景下，长时间大范围的高温可免，区域性阶段性的高温难逃。在夏季正式到来之前，广东、广西、云南、闽南和海南已经出现了极端高温，6-8月，华南、西南和北方有可能出现阶段性的，轮流性的极端高温，尤其是北方，不排除部分气象站打破高级别气象纪录。另外，虽然南方的极端高温几率小了，但这是以水汽和降水的增加为代价的。这也意味着南方和东北，可能要面临更多的极端暴雨、极端台风和极端强对流，南方北方可能要面对更多难以预料的时空错配天气，譬如5月北方连阴雨和华南龙舟无水。更需要注意的是，厄尔尼诺带来的极端天气高峰，往往在厄尔尼诺事件发生后，1983年的陕西洪水，1998年的长江洪水，以及2016年的全球均温创纪录都是如此。2024年，或许才是真正的天气挑战。

这个啊，我知道一些，极轨卫星有很多种，我国的风云3，NOAA-18,MODIS，数据很好找，自己百度就行，极轨卫星有上午星和下午星，时间分辨率不错，每个上面都有很多仪器的啊，你要先弄明白需要什么数据，VIRR，MERSI，VASS，MWRI时间分辨率以及地面分辨率是不同的

翻史书

（一）GIS支持下的遥感图像处理GIS常常与遥感图像处理手段结合起来使用，更有效的增强与提取遥感信息。这主要表现在两个方面。一方面是GIS作为重要的辅助手段用于遥感影像的目视解译，以提高解译精度。具体做法是将那些有助于图像解译的矢量专题图层（比如地质图、地形图、土地利用图及植被覆盖、水系发育等等）与待解译的影像叠加显示，前提是这些矢量图层必须先与影像进行过坐标配准，具有统一的坐标。这可以用于人机交互的影像解译，直接在屏幕上画出影像解译结果，还可用于在影像的监督分类前进行选取正确的训练样区以便提高分类精度。在这方面的应用中，同时还要注意这些专题图层与影像的时间差，比如植被覆盖与时相的相关性很大，另外如果时间相差较长，要充分考虑到一些客观条件上的变化，如土地利用类型、建筑物、道路等的变化。GIS与遥感图像处理结合应用的另一方面表现在：在GIS技术支持下，地学及其他知识直接参与遥感图像的处理中，比如遥感图像的分类中可以将DEM、NDVI等知识直接作为遥感影像的新增波段，与其他波段一起进行分类，这样分类结果中就将反映出这些专题信息的分布。还比如专家系统的应用也是GIS与遥感技术结合应用的成果。（二）GIS支持下的专题信息提取1.遥感专题信息提取方法研究的发展遥感专题信息提取（thematic information extraction）是从遥感影像资料中获取某种特定地物特征的信息，其目的是区别图像中所含的专题目标。分类也是一种专题信息提取的方法，但专题信息提取和一般意义上的遥感图像分类有所不同，先定目标，然后有意识地专门面向对象进行识别，而分类是就图像中即有的像元给予类别的归属与划分。它的方法随着遥感技术的改进及遥感应用的深入也在不断地改进，经历了目视解译、自动分类、光谱特性的信息提取及光谱与空间特征的信息提取等多个阶段。目视解译是最初的图像识别方式。现在的图像识别沿着两个方向发展，一是由计算机的出现带来的信息识别自动化，二是沿着遥感信息传输的本质而探寻信息识别的高精度。它们没有严格的界限，随着各自的发展而相互渗透。现有的计算机自动分类方法，都只是利用了图像数据，没有自动加入其他方面，如地学的知识，没有充分利用人脑在分析图像时所应用的知识，因此不会达到很高的精度。基于知识及专家系统的分类对分类的精度有所改善。同样，专题信息提取的最初是分析特定目标的光谱特征，形成规则，对图像进行操作。计算机领域中人工智能的出现使基于知识或信息的专题信息提取成为可能。遥感成像是从多到少的映射，是个确定过程，影像解译是从少到多的映射，是个不确定过程。因此在遥感解译时，包含一个重要的地学处理过程，它包括两个方面，一是把遥感未带回的信息再补上去，即补充地学相关信息，二是根据影像信息进行地学分析，来推断出影像上未反映的信息，这都需要地学知识强有力的支持。如何把地学专家用于目视解译的知识定量化表达，让它来参与计算机处理，从根本上实现知识参与的自动提取，这是目前专题信息自动提取研究的焦点问题。计算机自动分类前，先对训练区进行训练，实际上是一个统计的过程。这个统计过程只是就这幅图像而言。然后利用统计结果进行回归，建立一个基本适于该图像的类别确定模型。专题信息提取时，一般是先有一套遥感信息模型，而后根据具体图像的实际情况来不断地修改，实质是对模型参数的调整，最终使模型适用于该影像。遥感信息模型是在现有地面实验基础上提炼出来的地物的反演模型，而地物在卫星图像上的反映并非与地面实测数据一一对应，原因很多，使图像数据具有很大的随机性，这就又涉及到光谱辐射校正的问题。因此，需要把遥感信息理论和实际图幅影像有效地结合在一起来进行专题信息的提取。2.遥感地质专题信息提取当今，遥感卫星“群星闪烁”，遥感数据空前丰富，然而，遥感信息被利用的比率却极低。其原因是我们缺少遥感专题信息提取的方法和模型。相对与土地利用/土地覆盖遥感信息提取来说，遥感地质信息提取的难度更大些。概括地说，遥感信息提取的方式主要有3种：目视判读提取、基于分类的信息提取和基于知识发现的遥感信息提取。遥感地质专题信息提取的方式也不外乎这三种。（1）目视判读提取早期从遥感影像中提取信息的主要方法是目视判读提取。由于目视判读能综合利用地物的色调或色彩、形状、大小、阴影、纹理、图案、位置和布局等影像特征知识，以及有关地物的专家知识，并结合其他非遥感数据资料进行综合分析和逻辑推理，从而能达到较高的专题信息提取的精度，尤其是在提取具有较强纹理结构特征的地物时更是如此，它是目前业务化生产的一门技术，与非遥感的传统方法相比，具有明显的优势。尽管该方法较费工费时，但由于遥感地质信息计算机自动提取的难度，仍将在遥感地质信息提取中长期存在。（2）基于分类方法的遥感信息自动提取在遥感信息自动提取方面，分类方法的研究历史最长久，其核心是对遥感图像的分割，其方法有无监督分类和有监督分类。就无监督分类而言，有 K-MEANS 法、动态聚类型法、模糊聚类法以及人工神经网络法；在有监督分类方面，有最小距离法、最大拟然法、模糊分类法以及人工神经网络法。最大拟然法需要各类型的先验知识及其概率，特别是需要假定各类型的分布属于正态分布，因而它是一种有参数的分类器，在具有先验性概率知识以及各类型满足正态分布的条件下，它具有较好的分类效果，该分类器具有分类速度快的优点。模糊分类是根据模糊数学所构建的一种分类器。它是建立在假设一个像元是由多个类型所组成的基础上，只是各类型的隶属度不同。在对分类器训练时，需要确定训练样本像元中各类型的隶属度，它不需要各类型的先验概率知识，也不要求各类型服从正态分布，它是一种无参数的分类器。但是对训练像元中各类型隶属度的确定比较困难。该方法适用于亚像元信息的提取。人工神经网络分类器是利用人工神经网络技术所构造的分类器，人工神经网络是近几年得到迅速发展的一门非线性科学，它是模拟生物神经网络的人工智能技术，已广泛地用于趋势分析和模式识别以及遥感图像的分类等方面。人工神经网络器不需要各类型的先验性概率知识，也不要求各类型一定要服从正态分布，它是一种无参数的分类器。尽管利用分类器进行分类时所需要的时间很短，但是在对分类器进行训练时，所需要的时间却很长。就无监督分类而言，其所分的结果，需要专家进行判读和类别的归并，并最终确定其所属的类型。就有监督分类而言，需要选取大量的训练样区，而训练样区的选取不仅费工、费时，训练样区选择的好坏还直接影响分类的效果；同时，分类是对整个图像进行分割，它所要求的是总体的精度最高，这样就不可能完全保证我们所需专题信息的精度一定最高。分类是建立在数理统计基础之上，而没有建立在对遥感信息机理分析的基础上，也没有建立在知识挖掘的基础上，这样就使得它难以实现遥感图像专题信息提取的全自动化。同时，基于光谱特征的分类难以解决异物同谱的问题。在分类中所获取到的知识通常既不可传递，也难以解释。这也是我们对所分结果知其然，而不知其所以然的原因。我们对在任何时候，任何地点的图像，都必须重复选取训练样区的工作。这样，显然就大大限制了遥感信息提取的自动化。为此，基于知识发现的遥感专题信息提取将成为另一个最有前途的方向。3.基于知识发现的遥感专题信息提取基于知识发现的遥感专题信息提取是遥感专题信息提取的发展趋势之所在。其基本内容包括知识的发现、应用知识建立提取模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。在知识发现方面包括从单期遥感图像上发现有关地物的光谱特征知识、空间结构与形态知识、地物之间的空间关系知识。其中，空间结构与形态知识包括地物的空间纹理知识、形状知识以及地物边缘形状特征知识；从多期遥感图像中，除了可以发现以上知识外，还可以进一步发现地物的动态变化过程知识；从GIS数据库中可以发现各种相关知识。在利用知识建立模型方面，主要是利用所发现的某种知识、某些知识或所有知识建立相应的遥感专题信息提取模型，如图3-8所示。在利用遥感数据和模型提取遥感专题信息时，应从简单到复杂，从单知识、单模型的应用到多知识、多模型的集成应用。从单数据的使用到多数据的综合使用。4.基于光谱知识的遥感专题信息提取地物的光谱知识是遥感专题信息提取中最重要的知识。对地物光谱特征的研究，长期以来都得到各国的高度重视。我国对地物光谱开展了深入的研究，并出版了《中国典型地物波谱及其特征分析》《遥感反射光谱测试与应用研究》等书。周成虎、杜云艳根据对水体光谱特征的分析，建立了有效的NOAA AVHRR水体提取模型。陈铭臻根据对水稻和背景的光谱特征分析，建立了水稻种植面积的提取模型（TM4/TM1，TM4/TM3，TM4/TM2）。Helmut Mayer Carsten Steger通过对道路光谱知识的分析，探讨了从遥感图像上提取道路的方法，Jinfei Wang，Paul M.Treitz和Philip J.Howarth探讨了利用梯度方向剖面分析法从SPOT PAN图像中提取新修道路，并将其用于更新城区GIS数据库中的道路网。V.Lacroix，M.Acheroy利用了约束梯度法提取了房屋拐角。R.M.Haralick，S.Wang，G.Shapiro，J.B.Campbell，探讨了利用一致性标记技术提取河网及其流向。Moller-Jenson提出利用NOAA AVHRR的 CH4＜45，CH5＜35 建立水体提取模型。Jupp等曾提出利用 TM7波段，通过阈值法可以将水体提取出来。图3-8 基于知识发现的遥感专题信息提取模型发现光谱知识的方法有典型采样法、光谱曲线法和光谱剖面线法。下面还以新疆瓦石峡地区的美国陆地卫星遥感影像为例，影像大小为512×512 像元，主要典型地物有裸露岩石、雪、阴影等。为了利用这些地物的光谱知识，首先对这几种典型地物进行了光谱采样，光谱采样结果见图3-9。从中可以发现这几种地物具有明显的光谱差。我们通过对比可以发现，岩石裸露区、冰雪覆盖区及山体阴影的光谱特征明显不同：（1）总体上看，岩石裸露区的反射率较高，阴影的反射率较低，雪盖区位于中间岩石裸露区在TM1、TM2、TM3、TM4波段上比雪盖区稍高或相近，但在TM5、TM7波段上远高于雪盖区。（2）雪盖区在 TM1、TM2、TM3、TM4 波段上较阴影为高，在 TM5、TM7 波段上与阴影相近或稍高。图3-9 瓦石峡地区典型地物光谱采样曲线（3）岩石裸露区在TM1～TM7波段上都远高于阴影区。（4）从谱间关系上看，阴影区的反射率从TM1到TM7有逐渐降低的趋势，即TM1＞TM2＞TM3＞TM4＞TM5＞TM6＞TM7。从谱间关系上看，岩石裸露区在TM4上是峰值，即TM3＜TM4，TM4＞TM5；雪盖区的谱间关系也很明显，即由TM4到TM5有一个明显的下降趋势。通过以上波谱分析，分别对裸露岩石、雪、阴影建立基于光谱知识的提取模型：雪：1∶25万遥感地质填图方法和技术阴影：1∶25万遥感地质填图方法和技术岩石：1∶25万遥感地质填图方法和技术按照上述模型可提取出雪、阴影和裸露岩石。基于光谱知识的专题信息提取，需要地物与背景之间在光谱上是可分的，与背景之间存在着较少的同谱现象，并且地物内部的光谱最好要一致。当地物内部光谱不一致时，可以借助于地物内部的特征成分光谱进行提取。当地物内部成分的光谱与背景之间存在着较多同谱现象时，得借助于地物的其他知识进行提取。5.基于地物纹理知识的专题信息提取当地物组成复杂，且大于传感器的空间分辨率时，就可能遥感到地物的结构和组成。其影像就存在着明显的纹理特征。当存在着有别于背景地物的纹理结构特征时，当只靠基于光谱特征知识的提取难以完全解决专题信息的提取问题时，就必须将地物的光谱知识与纹理知识一起用来提取专题信息。纹理是指灰度值在空间上的变化，它是由一些纹理基元按照不同的空间配置形式所构成的一种图案。纹理基元的空间配置可以是随机的、确定的、概率的和函数的。纹理可分为结构性纹理和非结构性纹理，非结构性纹理又叫随机纹理。在目视判读中，纹理一般用粗细度、平滑性、颗粒性、随机性、方向性、直线性、周期性、重复性等术语来描述和表达。在通过纹理识别地物时，需要将某专题的纹理特征与周围地物的纹理特征进行比较分析。在ERDAS IMAGINE中主要有4种纹理识别的算法：平均欧氏距法（一阶）、方差法（二阶）、斜度（三阶）和峰度（四阶）。它们的计算方法如下：（1）平均欧氏距法（一阶）1∶25万遥感地质填图方法和技术式中：xijλ——多波段图像λ波段（i，j）像元的数字值；xcλ——活动窗口中心像元的λ波段数字值；n——窗口中的像元数。（2）方差法（二阶）1∶25万遥感地质填图方法和技术式中：xij——像元（i，j）的数字值；n——活动窗口的像元数；M——活动窗口的平均值。（3）斜度（三阶）1∶25万遥感地质填图方法和技术式中：xij——像元（i，j）的数字值；n——活动窗口的像元数；M——活动窗口的平均值；V——方差。（4）峰度（四阶）1∶25万遥感地质填图方法和技术式中：xij——像元（i，j）的数字值；n——活动窗口的像元数；M——活动窗口的平均值；V——方差。另外，常见的纹理探测方法还有共生矩阵法。本项目主要利用ERDAS IMAGEINE软件二阶方差法来计算影像的纹理特征。计算时采用的移动窗口，为5×5。从新疆瓦石峡地区TM影像的纹理图中可以发现，岩石裸露区纹理指数（二阶方差）较高，图像中显得较亮，而非岩石裸露区纹理指数较低，图像较暗。采用合适的阈值，提取岩石裸露区，可以发现结果大体符合实际情况。6.基于地物形状知识的专题信息提取有时，地物与背景之间，不仅在光谱特征上相同或相近，而且在纹理特征上也比较相似。在这种情况下，就得依据地物的形状知识进行深一步的提取。对于地质岩性来说，不同的岩性常常具有不同的空间特征：（1）侵入岩侵入岩一般具有比较规则的平面几何形态，如：圆、椭圆、透镜状、脉状等，多数缺少层理影像特征。出露规模较大的侵入岩在图像上常具有环状、放射状等类型的水系、节理或岩脉群。（2）沉积岩平面形态为条状或带状，具有明显的层理影像特征。一组有序分布的沉积岩常构成颜色各异的层状影像特征。（3）变质岩变质岩的影像特征一般与原岩组分及变质过程新物质的加入和结构的变化有关。如果它是正变质岩，影像特征类似岩浆岩；如果它是负变质岩，其影像特征则与沉积岩的影像特征相类似。发现地物的形态知识的方法有基于周长和面积的方法、基于面积的方法以及基于面积和区域长度的方法。基于周长和面积的方法形状指数1∶25万遥感地质填图方法和技术对于圆形而言，k大于0.25，对于正方形而言，k等于0.25，对于长方形而言，k小于0.25。线形地物如道路、机场和河流，其k值很小。对于非规则物体而言，其形状越复杂，其k越小。圆度：1∶25万遥感地质填图方法和技术紧凑度：1∶25万遥感地质填图方法和技术瘦度率：1∶25万遥感地质填图方法和技术基于面积的测度紧凑度指数：1∶25万遥感地质填图方法和技术1∶25万遥感地质填图方法和技术基于面积和区域长度形状率1∶25万遥感地质填图方法和技术椭圆指数1∶25万遥感地质填图方法和技术以上所有式中：A——物体的面积；AC——最小外切圆面积；P——地物周长；L——长轴长度。形状知识，可用于地物的定位或定性提取。在用于定位定性提取时，首先，增强地物之间的边界，提取出边界；然后，进行形状指数的测定，从而达到定性定位提取。在用于定性提取时，主要是对所提取的专题信息再进一步肯定其属性。（三）GIS支持下的多源信息综合分析在遥感地质专题信息提取中，除了利用遥感数据外，一般还要利用大量的相关数据，如地质图件，物、化探数据等等。在对这些数据的利用方面，有两个步骤：第一步，需要挖掘知识；第二步，将这些知识用来将图形数据与遥感影像联系起来，以支持专题信息的提取。这些知识是一些正相关知识和反相关知识。对这两种知识而言都还可以进一步分为确定性知识和概率性知识。21世纪卫星遥感将以多光谱、多时相、多分辨率、多传感器以及全天候为地学研究提供对地观测数据，促进遥感应用更广泛、更深入。然而，纵观过去的二三十年，地学思维引导着遥感技术的发展方向；而同时遥感应用的水平却滞后于空间遥感技术的发展。突出表现在：卫星发回的遥感数据未能得到充分利用，而信息提取水平的滞后使遥感数据中隐藏着的丰富知识远远没有得到充分的发掘与利用，造成了遥感信息资源的巨大浪费及其应用价值的降低。因此，信息提取的能力与效率将成为未来遥感应用面临的突出问题之一。出现于20世纪80年代末并在近年来得到迅速发展的数据开采（Data Mining——DM）与知识发现（Knowledge Discovery from Database——KDD）的技术理论是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。它区别于简单地从数据库管理系统检索和查询信息，而强调“从数据库中发现隐含的、先前不知道的潜在有用的信息”、“从数据中鉴别出高效模式的非平凡过程。该模式是新的、可能有用的和最终可理解的”，其目的是把大量的原始数据转换成有价值的知识。而这正是目前以及未来卫星遥感信息处理的瓶颈问题。借鉴数据开采与知识发现的理论和技术将有助于解决遥感数据急剧增长与人们对数据处理和理解困难之间的矛盾。1.空间数据挖掘与知识发现KDD和DM技术的产生与发展是基于这样一个事实：一方面，数据和数据库急剧膨胀；另一方面，现今数据库的应用仍然停留在查询、检索阶段，数据库中隐藏着的丰富知识远远没有得到充分的发掘和利用。数据库的海量增加与人们对数据库处理和理解困难之间形成了强烈的反差。KDD这个术语首先出现在1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议的专题讨论会上，1991年、1993年和1994年又接着继续举行KDD专题讨论会。随着参加会议人数的增多，从1995年开始，每年都要举办一次KDD国际会议。除了理论研究外，也出现了相当数量的KDD产品和应用系统，并在实际应用中获得了一定的成功。按照 Fayyad等的定义，KDD 是“从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。KDD 的一般过程（图 3-10）包括数据准备（data preparation）、数据挖掘（data mining），以及结果的解释评估（interpretation and evaluation）。图3-10 KDD过程示意图数据准备包括数据选取（data selection）、数据预处理（data preprocessing）和数据变换（data transformation）。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象，即目标数据（target data），它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。数据预处理的目的是去除噪声等。当数据挖掘的对象是数据仓库时，一般来说，数据选取和数据预处理已在生成数据仓库时完成。数据变换的主要目的是消减数据维数或降维（dimension reduction），即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。数据挖掘阶段首先要确定挖掘的任务或目的是什么，考虑决定使用什么样的挖掘算法。同样的任务可以用不同的算法来实现，选择实现算法有两个考虑因素：一是不同的数据有不同的特点，因此需要用与之相关的算法来挖掘；二是用户或实际运行系统的要求，如准确性与可理解性之间的偏好等。2.数据挖掘与知识发现的主要类型和方法一般统计数据库的数据挖掘出现得最早，也最为成熟。一般而言，数据挖掘和知识发现可分为如下几种类型（Fayyad，1997）：（1）分类：将数据项映射到一个或若干已定义的类的学习函数。（2）回归：将数据项映射到实值预报变量的学习函数。（3）聚类：寻找有限的类别来描述数据集的方法。（4）概括（或称泛化）：寻找描述各数据子集共性的方法。（5）依赖模式：寻找描述变量间显著依赖关系的模式。（6）变化和偏离检测：从与以前数据对比中发现显著变化。目前在数据挖掘和知识发现的研究中出现了大量的新方法及各种方法的结合，其中比较著名的方法有如下几种：（1）基于决策树（decision tree）分类的ID3和C4.5方法。（2）用于概括的AQ15和CN2方法。（3）解决不精确、不确定知识的粗糙集（Rough Set）方法。（4）大量人工神经网络方法，如经典的反向传播［BP］算法，自组织映射（SOM）和自适应谐振理论（ART）等。（5）贝叶斯概率网络学习方法。（6）用于产生关联规则的Apriori的方法。作为目前国外的热门研究课题之一，数据开采和知识发现既是人工智能学者的研究热点，也是数据库专家的探索对象，其工作涵盖了医学、机器学习、人工智能、数学、市场营销等诸多领域。获得了许多有用的知识。迄今为止，国内从事这方面研究的单位还不多，把KDD和DM技术应用于卫星遥感的信息处理，更是一项崭新的课题。3.遥感影像中的数据挖掘与知识发现卫星遥感数据库作为数据库的一种，对于赋存其中的信息的处理与识别，自然可以借鉴一般意义上的DM和KDD技术；而作为一类特殊的数据库——图像数据库，有着区别于一般关系数据库和事务数据库的信息内容，隐含着丰富的时间、光谱和空间信息。因而，就这类库中的知识发现而言，数据开采也应具有特殊的过程和方法。根据上述DM和 KDD 的技术流程示意图（图 3-11）并考虑到卫星遥感数据特殊性，中科院的何国金等人提出了针对地质应用的卫星遥感数据开采和知识发现的理论与技术框架。在此框架中，数据开采占了极为重要的地位。它包括遥感数据的时相选择、应用预处理、特征分析、信息识别与知识解释。现实生活中，许多遥感应用者忽略了该过程的特殊作用，直接把原始遥感图像的解释结果作为应用的基础（虽然在解译过程中也加入了人的知识），因而获得的知识往往是肤浅的、表面化的、不精确的。遥感数据开采过程只有充分考虑原始数据的波谱、空间和时间特征，才能更好地实现针对遥感应用的有价值的、较精确的、较高水平的知识发现。图3-11 卫星数据遥感挖掘和知识发现

地球每一秒钟都会遭受100次闪电的袭击，一次闪电可以让100瓦的灯泡亮3个月，闪电的形成及基本性质：闪电是围绕地球的大气中积蓄的正负电荷，破坏大气绝缘进行中和时的一种放电现象。闪电一般都发生在多雨季节，相对集中在春末到秋初的一段时间里。闪电通常是由一种特殊的云团产生的，一般称作雷（暴）云，从其下面向上看，像是一团低沉、灰暗的乱云；从远处看，又像一捆高大的、近似圆柱形的旧棉花。其高度有时可以从低空达到20km以上，这种云团从远处看似很平静，但其内部却翻腾不停，存在着很强的上升气流，其上升速度可达到30m／s以上（相当于108km／h的风速）。扩展资料曾经有所公司搭建了闪电收集装置，专门用于获取闪电的能量。工作人员初步预计接收到的电能可点亮一盏功率60W的灯泡达20分钟。但最终结果显示，实际接收的电能远远低于期望值。而麻省理工大学的工程师也曾计算过，一次打雷相当于放出四分之一千瓦时的电能——按照目前的电费来说，大约也就省3美分的电费。NOAA提供的数据显示，一年之中由闪电产生的电能不过347千兆瓦左右——这其中一小部分能量也可以由其他可再生能源提供。所以说，打雷刮风的景象虽然很壮观，但是你如果想从中获取能量，首先你得有呼风唤雨的本事，掀起一场狂风暴雨，然后才能驾驭闪电，或者守在起风的地方也未尝不可——这个地方就是太阳。

寄居蟹的壳是自己找到的。寄居蟹没有硬壳，因此需要借用其他动物的空壳作为自己的“家”。它们会在海滩、珊瑚礁等地方寻找适合自己体型大小的贝壳、螺壳等物作为住所。一旦找到了一个满意的壳，它们就会把身体藏在里面，并用后腿卡住壳口，以保护自己的安全。据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的数据，寄居蟹通常会选择放弃的贝壳或螺壳来作为自己的家，因为这些壳里会有足够的空间和适宜的环境条件。值得注意的是，寄居蟹的壳并不是完全靠找到的，还需要经过一定的改造才能适应自己的生存需求。寄居蟹会利用海绵、珊瑚、海草等物质将壳内装饰得更加舒适温馨，同时还会挖掘出一些小洞作为通道和储藏室。

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