论文部分内容阅读
地表通过和大气的相互作用,在地球气候系统的水、碳、能量循环中扮演着十分重要的角色。因此,准确地遥感反演地表信息、并研究陆面和大气的相互作用至关重要。本文利用多源卫星遥感反演的地表出射微波数据集(地表微波亮温、地表微波比辐射率等),并结合其它数据(云产品数据、再分析资料,降水资料等),对两个具体问题进行了探讨:1.云和大气对青藏高原微波遥感反演积雪的影响;2.亚马逊区域地表微波比辐射率(Microwave Land Surface Emissivity,MLSE)对降水的响应。对于第一个问题,本文利用 Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS(AMSR-E)观测的2002-2011年高原上空大气顶上行微波亮温(TBTOA),以及经过辐射传输计算,对大气和非降水云进行了订正的高原地表上行亮温(TBSRF),用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SDSRF。通过比较它们的差异、以及这种差异和云以及大气的关系,研究了大气效应对积雪反演造成的误差。通过个例和近10年统计研究发现:低频18.7GHz亮温几乎不受云和大气影响,而天顶处36.5GHz亮温明显高于相应的地表亮温。不考虑这一效应,忽略大气的影响将造成青藏高原积雪反演低估(SDTOA<SDSRF)。这种低估在多个例中出现、在多年平均尺度上也很显著,不可忽略。直接用天顶微波亮温反演雪深,将造成绝对误差2-3cm。在青藏高原雪深较浅的区域,相对误差很大,为50-80%。而在高原雪深较深的地区,相对误差较小为10-20%。该误差(SDTOA-SDSRF)和云水路径呈较强的负相关(R=-0.45),敏感性为-0.047cm/(g/m2),该误差对冰云的敏感性较低,和水汽的相关性更弱。通过与Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)雪盖产品比较发现,用地表出射亮温反演的雪深SDSRF与MODIS雪盖产品吻合得更好。在第2个问题中,本文通过结合多源数据反演的Aqua/AMSR-E地表微波比辐射率和 TRMM/PR (Tropical Rain Tropical Rainfall Measuring Mission/Precipitaion Radar)探测得到的地表降水信息数据,对降水发生后的1小时之内,亚马逊地区地表微波比辐射率对降水的响应进行了研究。结果表明,这种结合Aqua/AMSR-E和TRMM/PR进行观测的方法是有效的。降水后的地表微波比辐射率的变化和地表的植被状况密切相关,在植被较为浓密的区域,PR探测到降水样本的平均地表微波比辐射率(MLSEWet)和总体样本的平均地表微波比辐射率(MLSEA11)大小没有显著差异,甚至在有些区域存在MLSEWet>MLSEA11,而在植被较为稀疏的区域,则有显著的MLSEWct<MLSEA11.这种结果的出现很有可能是降水和植被的相互作用导致的。地表微波比辐射率和植被的关系表明,植被指数越大,地表微波比辐射率也越大。然后,本文对地表微波比辐射率和降水信息(地表降水率和降水面积)的关系作了研究。地表降水率和降水面积和地表微波比辐射率都呈现出负相关。当地表降水率增加1mm/hr时,地表微波比辐射率降低约0.001-0.003;当降水像素比例增加0.1,地表微波比辐射率也降低约0.001-0.003,二者都通过了 95%的置信水平检验。本文的研究结果,一方面为发展更精确的微波遥感地表参数提供依据,另一方面可以对降水时的地表微波比辐射率进行估算,以便发展更准确的微波反演降水算法。