微波遥感土壤湿度误差的时空变异性与水文数据同化

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土壤湿度是模拟水文过程如土壤蒸散发、径流、地下水补给的一个关键参数,同时也是理解陆地和大气间相互作用的关键变量之一,在众多学科研究如气候预报、旱涝灾害监测和农作物估产中是一个重要的研究对象。随着遥感卫星的不断发展和推广,遥感土壤湿度逐渐成为一种重要的土壤湿度获取手段而应用在多个学科(如气象和农林业)和各种遥感应用(如数据同化和数据融合)中。但是遥感土壤湿度观测数据不可避免的含有一定的误差,包括卫星仪器观测误差、反演模型误差,后续数据处理导致的代表性误差等。了解遥感土壤湿度误差的时空变异性对于正确解译遥感土壤湿度的观测信息以及将其成功最优同化到水文模式模拟中至关重要。本论文的主要研究内容如下:(1)SMAP和SMOS两种L波段亮温观测数据的一致性分析。采用皮尔森相关系数,偏差和Hovm?ller图详细对比分析了不同土地覆盖类型和不同气候带内SMAP和SMOS卫星两种L波段亮温观测数据。结果表明SMAP和SMOS亮温观测在全球陆地上一致性较高,两者的相关系数一般大于0.8且两者的偏差在-5 K到5 K之间变化。Hovm?ller图显示SMAP和SMOS亮温的季节性动态变化非常吻合。SMAP和SMOS在落叶针叶林、混交林、裸地/稀疏植被以及部分大陆气候性气候带内的相关系数低于0.8。SMOS的亮温一般比SMAP亮温值高,水平极化下两者偏差为0.7 K而在垂直极化下两者偏差为0.16 K。值得注意的是,RFI(射频干扰)污染可能是造成欧亚大陆和北非东部地区SMAP和SMOS亮温观测数据一致性低的原因。(2)遥感土壤湿度误差的时间变异性分析。目前遥感土壤湿度误差时间变异性的相关研究还很少,针对这个问题,论文首先使用窗口Triple Collocation Analysis(TCA)算法探讨了ASCAT和SMAP土壤湿度产品的静态和月气候态误差在四个纬度气候带内的相对差异,结果发现遥感土壤湿度误差有显著的时间变异性,无论是ASCAT还是SMAP,全球范围内月气候态和静态误差的相对差异普遍高于10%,两者相对差异的均值为40%,月气候态误差一般小于静态误差,静态误差为月气候态误差提供了一个上界值而非均值参考。在南北热带,静态误差和月气候态误差在旱季有较大的相对差异而在雨季有较小的相对差异。其次,论文讨论了植被和降雨在全球四个纬度气候带和七个土地覆盖类型中对SMAP日误差时间变异性的影响,研究发现降雨比植被更好地刻画了遥感土壤湿度误差的时间变异性,在超过实验像元总数68%的像元内(N=57926),降雨量和SMAP日误差的相关系数比LAI和SMAP日误差的相关系数更高。滞后相关性分析表明,土壤湿度误差峰值一般先于LAI峰值出现,而降雨量峰值通常与土壤湿度误差峰值发生的时间相一致,但是热带草原是一个特例,在热带草原上,土壤湿度误差峰值先于降雨和植被峰值出现,然后是降雨峰值出现,植被峰值最后才出现。该项研究可以帮助人们更好地了解遥感土壤湿度的时变误差特性,为预测土壤湿度时变误差做了铺垫工作。(3)遥感土壤湿度误差的空间变异性分析。首先使用经典TCA算法计算了SMAP和SMOS土壤湿度全球范围内的误差大小,利用多元线性回归方法分析了植被光学厚度、水体、城市/建筑用地、RFI污染、粘土和沙土含量对SMAP和SMOS土壤湿度误差方差影响的相对大小,研究显示植被层覆盖对微波遥感土壤湿度误差方差的影响与其他备选变量相比更大,RFI污染对SMOS土壤湿度误差方差的影响在亚欧大陆和非洲地区较大。其次,针对经典TCA算法无法提供空间误差协方差的问题,基于经典TCA提出了一种用于计算空间相关的遥感土壤湿度误差协方差算法,即TC_Cov(Triple Collocation Covariance)算法,并通过实际实验和地理学第一定律验证了TC_Cov算法的合理性和有效性。误差的空间变异性分析为遥感土壤湿度数据同化与遥感数据融合等应用研究提供了新的研究方向和方法思路。(4)水文数据同化。首先采用同化研究中普遍使用的依据先验知识直接给观测误差定值的方法在美国地区搭建了三个单点同化实验,使用En KF算法将CCI土壤湿度同化到CLM 4.0模式模拟中,利用站点观测验证了同化结果,通过这三个单点同化实验阐述了数据同化的基本思路流程和同化方法的有效性。然后,根据第四章提出的TC_Cov算法计算了AMSR-E土壤湿度在澳大利亚Murrumbidgee流域内的观测误差协方差矩阵,为非对角矩阵,通过En KF算法将AMSR-E土壤湿度同化到VIC模式模拟中。另外安排了一个观测误差协方差矩阵为对角矩阵的对照实验,两者除了使用的观测误差协方差矩阵不同外其余的实验条件完全一致,以此探讨在数据同化中考虑观测误差的空间相关性对同化结果的影响,结果显示非对角同化效果普遍优于对角同化效果,非对角同化的同化分析值数据精度更高。该研究为在遥感土壤湿度数据同化中考虑观测误差空间相关性的相关研究提供了一种思路框架和步骤流程参考。
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