基于GLASS数据估算中国陆表净辐射及其空间分布分析

地表辐射收支是能量循环的重要参数,影响着地球水热平衡,是全球气候变化研究的重要方面。多数研究利用MODIS数据估算地表辐射收支,模型输入参数复杂。综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据,采用Bisht等提出的净辐射估算方法,制订一种简单的地表辐射收支估算方案,分别计算2010年1-12月中旬卫星过境时刻中国陆表净辐射的最大值。通过改进的正弦模型将估算结果转换为日最大地表净辐射,并利用地面实测日最大净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据建立的地表辐射收支模型能够很好地模拟中国陆表净辐射的分布,与地面实测日最大净辐射值具有较好的一致性,平均误差为27.21 W?m^-2,克服了利用其他遥感数据估算地表辐射收支输入参数复杂,数据量大的缺点,适用于大尺度地表陆表辐射收支研究。     

塔克拉玛干沙漠腹地辐射平衡和反照率变化特征

辐射平衡直接影响地气系统物质和能量交换,辐射平衡研究极其重要。本研究使用了2006年8月至2011年12月位于塔克拉玛干沙漠腹地塔中的塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站地表辐射和反照率观测资料,分析了辐射平衡和地表反照率季节变化和年变化以及各种典型天气下日变化的特征,并与其他地区进行了对比。结果表明：沙漠腹地辐射平衡各分量最小值均出现在1月,各分量最大值出现时间不一致,其中短波辐射5月最大,长波辐射7月最大,而净辐射最大值在6月。各辐射分量夏季最大,冬季最小;总辐射四季平均日变化极值低于青藏高原,与黑河戈壁相差不大;反射辐射春季与夏季、秋季与冬季差值较小。短波辐射和净辐射各季日峰值出现在12：00,长波辐射各季日峰值出现时间比短波辐射滞后1～3 h。大气长波辐射各季日振幅较小,约为地面长波辐射的1/5～1/4,且地面长波辐射各季日变化为不对称分布;长波辐射各季日最小值都出现在日出前1 h。多云、浮尘和沙尘暴天气辐射平衡日变化不规则,云量和沙尘对辐射各分量影响明显;沙尘暴日,大气长波辐射峰值可增加18%,而总辐射、反射辐射、地面长波辐射和净辐射峰值分别衰减了57.8%、54.0%、55.8%和21.9%。地表反照率3月最大（0.30）,7月最小（0.25）,平均值为0.27;夏季小,冬季大;晴天早晨和傍晚大,沙尘暴日最大。     

塔克拉玛干沙漠北缘辐射分量特征

利用塔克拉玛干沙漠北缘肖塘自动站2011年直接探测的辐射资料,对该地区辐射状况进行了初步分析。结果表明:短波辐射各个分量的月总量最大值均出现在7月,总辐射瞬时最大值为1 329.6 W·m-2,出现在6月。晴天天气下,辐射分量均为夏季最大,冬季最小,除大气长波辐射外,其他分量均呈现出标准的倒“U”型。大气长波辐射浮尘、扬沙天气时的日总量,均与晴天时一致;而地面长波辐射日总量则是晴天时最大,浮尘天气次之,阴天最小。肖塘地区地表反照率冬季较大,夏季较小,年均值为0.27,比塔克拉玛干沙漠腹地（0.3）低10%,但远高于绿洲和高原。     

基于多源遥感与再分析数据估算塔克拉玛干沙漠地表净辐射日变化

作为世界第二大流动性沙漠,塔克拉玛干沙漠独特的陆表水热交换过程直接影响中国乃至全球的大气环流运动。将静止气象卫星FY-2F地表温度产品、极地轨道卫星MODIS陆表产品与中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）结合,反演得到时间分辨率为3 h、空间辨率为0.1°的2017年塔克拉玛干沙漠地表净辐射,利用塔中气象站观测值验证反演结果,并分析地表净辐射的时空变化特征。结果表明：（1）利用卫星遥感与再分析资料获取的地表特征参数与实测值误差较小,决定系数R²均在0.8以上。（2）地表净辐射模拟值与地面实测值具有较好的一致性,决定系数R²为0.967,均方根误差RMSE为29.193 W·m^-2。（3）地表净辐射日变化呈现明显的单峰型特征：早晚值较低,正午值最高,并且夜间值基本为负且变化幅度不大。（4）地表净辐射夏季>春季>秋季>冬季。（5）沙漠边缘散布的绿洲和农田地区净辐射值最高,沙漠腹地次之,沙漠南缘的昆仑山和阿尔金山冰川覆盖地区净辐射值最低。     

内蒙古半干旱草原沙尘天气对近地层微气象学特征影响分析

利用锡林浩特国家气候观象台2011年4-5月近地层微气象、地表辐射和湍流通量观测数据,对比分析了内蒙古典型半干旱草原下垫面在晴天、扬沙和沙尘暴天气下各气象要素、地表辐射分量和能量平衡的变化特征。对于半干旱草原区,地面风速越大沙尘天气越强;沙尘过程开始前地面空气较暖,开始后地面空气转为相对较冷的状态;沙尘气溶胶含量越高,5 cm地温日变化趋势越弱,在沙尘过程中5 cm地温值越小。沙尘气溶胶含量越高,太阳总辐射越弱,大气长波辐射越强;地表反射辐射与总辐射有相同的日变化特征;沙尘气溶胶白天使净辐射值减小,夜间使净辐射值增大。沙尘天气直接辐射衰减非常明显,而且散射辐射在总辐射中占很大的比重。沙尘气溶胶对紫外辐射的削弱很强,并且沙尘含量越高,对紫外辐射的削弱越强。沙尘气溶胶的辐射强迫作用对地表能量平衡产生影响,使向上的感热和潜热输送减弱,使向上的土壤热通量增强或向下的土壤热通量减弱。     

夏季不同天气条件下沙漠辐射和能量平衡的对比分析

利用2009 年7 月24 日-9 月12 日“巴丹吉林沙漠陆-气相互作用观测试验”资料,对比分析了典型晴天和阴天下巴丹吉林沙漠地表辐射、能量平衡和土壤温度的日变化规律.结果表明：①巴丹吉林沙漠典型晴天条件下总辐射、地表反射辐射、地表长波辐射、有效辐射、净辐射的峰值和日积分值都比典型阴天条件下大,大气长波辐射比阴天条件下小.两种天气条件下净辐射日积分值占太阳总辐射的1/3.②沙漠地区典型晴天地表反射率呈U型,白天均值为0.32;阴天变化较平缓,均值为0.29.③两种天气条件下地表热量平衡都以感热输送为主,波文比分别为4.55 和1.16.晴天不平衡能量达到净辐射的20%,阴天为30%.④晴天条件下有效能量夜间为负值,白天为正值,阴天全天为正值;湍流能量全天均为正值.能量闭合度(EBR)晴天平均为0.68,阴天为0.76.⑤土壤温度5~10 cm日较差逐渐减小,20、40 cm日变化不明显;5 cm土壤热通量日变化较大,20 cm土壤热通量振幅较小.     

福建省区域尺度太阳总辐射模拟估算研究

比较了3种以常规地面气象资料为基础估算太阳总辐射的气候学估算模型(晴天辐射模型、天文辐射模型和MTCLIM气候模型),并以2004年福建省仅有的福州站和建瓯站太阳总辐射实测值进行验证.研究结果表明:以晴天总辐射为基值计算太阳总辐射估算模型的精度最高,运用该模型在ARCGIS支持下对福建省太阳总辐射进行空间插值,拟合了福建省区域尺度太阳总辐射月总量和年总量的空间分布,为省区域尺度生态系统碳循环模型,水文模型及植被净第一性生产力的估算研究提供了重要的空间表达参数.     

福建省区域尺度太阳总辐射模拟估算研究

比较了3种以常规地面气象资料为基础估算太阳总辐射的气候学估算模型(晴天辐射模型、天文辐射模型和MTCLIM气候模型),并以2004年福建省仅有的福州站和建瓯站太阳总辐射实测值进行验证.研究结果表明:以晴天总辐射为基值计算太阳总辐射估算模型的精度最高,运用该模型在ARCGIS支持下对福建省太阳总辐射进行空间插值,拟合了福建省区域尺度太阳总辐射月总量和年总量的空间分布,为省区域尺度生态系统碳循环模型,水文模型及植被净第一性生产力的估算研究提供了重要的空间表达参数.     

沙尘天气下黑河流域大气长波辐射遥感估算

由于沙尘气溶胶散射和吸收机制的复杂性,目前还没有成熟的可应用于沙尘天气的大气长波辐射反演算法。通过对比分析常见的沙尘、城市、乡村、海洋气溶胶对大气长波辐射强迫和MODIS通道辐亮度影响的基础上,提出利用气溶胶光学参数对线性模型进行修正,构建了适用于沙尘气溶胶条件下的大气长波辐射估算模型,并利用黑河流域4个观测站点(花寨子荒漠站、混合林站、黑河遥感站和张掖湿地站)实测数据对模型的应用能力进行检验。结果表明：4个站点遥感反演的大气长波辐射均方误差为17.1～20.4 W·m^-2,偏差为-12.3～-1.8 W·m^-2。由于考虑了沙尘气溶胶的光学厚度变化和辐射强迫效应,修正后的模型可显著提高沙尘气溶胶影响下大气下行辐射的反演精度,减少长波辐射应用中的不确定性,对干旱区地表能量收支研究提供了重要参考。     

放牧对退化草地近地面辐射的影响

随着环境变化,草原地表状态也会改变,尤其是近地面能量收支过程变化更明显。为深入理解半干旱草原地表辐射能量平衡过程对放牧的响应特征,利用内蒙古正镶白旗典型退化草原2020年生长季（6—10月）的辐射通量观测资料,对比分析了禁牧、放牧草地太阳总辐射、地表反射辐射、大气长波辐射、地表长波辐射、净辐射以及地表反照率的日变化和生长季变化规律的差异。结果表明：在生长季,太阳总辐射随着时间推进逐月递减;禁牧区的地表反射辐射总体小于放牧区;各月大气长波辐射日变化幅度很小,处于130—370 W·m^-2;禁牧、放牧条件下地表长波辐射存在明显的季节变化规律,但是二者之间的差异甚微。内蒙古典型退化草原生长季近地面辐射通量有显著单峰型日变化特征。禁牧、放牧草地地表反照率都呈现“U”型日变化规律。生长季放牧草地的反照率明显高于禁牧草地。在禁牧区,辐射分量（地表反射辐射、大气长波辐射）和植被指数（归一化差异植被指数）对净辐射的影响是正向极显著的;而地表反照率和另一辐射分量（地表长波辐射）对净辐射有显著的负向作用。在放牧区,地表反射辐射和大气长波辐射对净辐射有极显著的正向作用;而地表反照率和地表长波辐射对净辐射的作用则是负向显著的。植被状况是影响内蒙古典型退化草原近地表辐射能量收支过程的首要因子。     

宁南地区地表特征参数及辐射平衡区域分布

本文利用2001年6月30日LANDSAT-7 ETM+卫星遥感资料和宁夏南部及周边区域22个气象站气象观测资料,求得地表特征参数中NDVI、地表反射率、地表温度和地表辐射平衡各量中地表短波吸收辐射、地表长波辐射区域、大气逆辐射、净辐射的区域分布和分布直方图,将地表分成5类,分类别讨论了其各量分布特征。主要研究结果表明:地表特征参数及地表辐射平衡各量的分布均呈现明显的地带性,各区域分布图上山体、水体的轮廓很显著,主要原因是山上及河流附近生长着茂密的植被,说明植被的分布在相当程度上影响了辐射平衡各量和地表特征参数的分布。     

拉斯曼丘陵辐射平衡分量的观测研究

本文对东南极拉斯曼丘陵地区1990年2年—1991年1月近地面辐射平衡的观测资料进行了初步研究。结果表明,该地区辐射平衡各分量有明显的日变化和年变化。夏季辐射强度大,寒季小。大气透明度全年都很好,透明度系数大多在0.8以上,寒季的透明度系数略大于暖季。年平均总辐射强度为119.2W/m~2,10—3月的总辐射累积量约占全年辐射总量的90％。年平均反射率0.42,夏季裸地平均反射率为0.27,寒季雪面平均反射率为0.51。年平均净辐射强度为11.7W/m~2,地表相对大气而言是热源。10—3月净辐射强度为64.1W/m~2,4—9年净辐射强度为-40.6W/m~2,前者说明地表在该段时间内吸收热量,后者为损失热量。     

基于遥感的黄河三角洲蒸散的动态分析

Evapotranspiration (ET) is an important parameter for water resource management. Compared to the traditional ET computation and measurement methods, the ET computation method based on remote sensing has the advantages of quickness, precision, raster mapping and regional scale. SEBAL, an ET computation model using remote sensing method is based on the surface energy balance equation which is a function of net radiance flux, soil heat flux, sensible heat flux and latent heat flux. The former three fluxes can be computed through the parameters retrieved from remote sensing image, then the latent heat flux can be obtained to provide energy for ET. Finally we can obtain the daily ET. In this study SEBAL was applied to compute ET in the Yellow River Delta of China where water resource faces a rigorous situation. Three Landsat TM images and meteorology data of 1999 were used for ET computation, and spatial and temporal change patterns of ET in the Yellow River Delta were analysed.     

区域土壤植被系统蒸散发二源遥感估算

针对干旱半干旱复杂地形区地表起伏、覆被不均一、植被稀疏的特征,论文对N'95二源遥感模型中地表净辐射计算方案以及地表反照率、零平面位移、动量粗糙长度、热量粗糙长度、动量和热量的稳定度校正项、土壤表面的空气动力学阻抗等算法有针对性地进行了修改.利用修改后的N'95模型,选择位于黄土高原的地表起伏大,植被稀疏的陕甘宁交界区为研究区,计算了研究区的土壤蒸发、植被蒸腾和土壤一植被总蒸散发;并利用附加阻抗法计算实际蒸散发的方法对N'95二源模型法遥感估算结果进行了间接精度评价,比较验证表明N'95二源模型法估算的蒸散发结果合理,精高较高.     

Dynamic analysis of evapotranspiration based on remote sensing in Yellow River Delta

Evapotranspiration (ET) is an important parameter for water resource management. Compared to the traditional ET computation and measurement methods, the ET computation method based on remote sensing has the advantages of quickness, precision, raster mapping and regional scale. SEBAL, an ET computation model using remote sensing method is based on the surface energy balance equation which is a function of net radiance flux, soil heat flux, sensible heat flux and latent heat flux. The former three fluxes can be computed through the parameters retrieved from remote sensing image, then the latent heat flux can be obtained to provide energy for ET. Finally we can obtain the daily ET. In this study SEBAL was applied to compute ET in the Yellow River Delta of China where water resource faces a rigorous situation. Three Landsat TM images and meteorology data of 1999 were used for ET computation, and spatial and temporal change patterns of ET in the Yellow River Delta were analysed.     

Radiation balance and the response of albedo to environmental factors above two alpine ecosystems in the eastern Tibetan Plateau

Understanding the energy balance on the Tibetan Plateau is important for better prediction of global climate change. To characterize the energy balance on the Plateau, we examined the radiation balance and the response of albedo to environmental factors above an alpine meadow and an alpine wetland surfaces in the eastern Tibetan Plateau, using 2014 data. Although our two sites belong to the same climatic background, and are close geographically, the annual incident solar radiation at the alpine meadow site(6,447 MJ/(m2·a)) was about 1.1 times that at the alpine wetland site(6,012 MJ/(m2·a)),due to differences in the cloudiness between our two sites. The alpine meadow and the alpine wetland emitted about 38%and 42%, respectively, of annual incident solar radiation back into atmosphere in the form of net longwave radiation; and they reflected about 22% and 18%, respectively, of the annual incident solar radiation back into atmosphere in the form of shortwave radiation. The annual net radiation was 2,648 and 2,544 MJ/(m2·a) for the alpine meadow site and the alpine wetland site, respectively, accounting for only about 40% of the annual incident solar radiation, significantly lower than the global mean. At 30-min scales, surface albedo exponentially decreases with the increase of the solar elevation angle; and it linearly decreases with the increase of soil-water content for our two sites. But those relationships are significantly influenced by cloudiness and are site-specific.     

一种基于植被指数-地表温度特征空间的蒸散指数

利用遥感获取的植被指数和地表温度信息,进行地表能量和水分平衡过程研究是目前陆表过程研究的前沿。根据地表能量和水分平衡原理,对地表温度(Ts)、植被指数(VI),地表蒸散发(ET)之间的空间关系进行了分析,并基于假设条件,构建了温度植被蒸散指数(TVETI)。为验证TVETI表征地表蒸散的能力,利用环境卫星数据和SEBAL模型,对SEBAL模型中各能量通量构建的蒸散指数与TVETI进行线性回归分析,从2012年4~9月6个不同日期的确定性系数分别为:0.838、0.935、0.912、0.921、0.926、0.825, TVETI能很好的表征地表蒸散能力。通过对SEBAL模型估算的ET和TVETI估算的ET进行交叉验证发现,两者大小一致性显著, TVETI可以实现区域尺度地表蒸散发的快速估算。     

Assessment of the importance of moderate spatial resolution cloud climatology data in solar radiation modeling

Improving solar radiation models is critical for supporting the increase in solar energy usage and modeling ecosystem dynamics. However, coarse spatial resolutions of solar radiation models overlook the impacts resulting from spatial variability of clouds at meso- and micro-scales. To address this problem, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) cloud climatology developed by the National Severe Storms Laboratory was used to relate cloudiness to surface solar radiation observations. We developed a linear regression model between the surface solar radiation and MODIS cloud climatology and used the model to estimate average radiation across Oklahoma. Furthermore, the study compared the average error and coefficient of determination to measured ground radiation. Error analysis of the regression model showed that the differences between observed radiation and estimated radiation were spatially autocorrelated for the Aqua MODIS satellite scan. This suggests cloudiness alone is not sufficient to predict surface solar radiation. This study found that simple cloud datasets alone can account for approximately 50% of the variation in observed solar radiation at 250-m spatial resolution, but additional datasets such as optical depth, elevation, and slope are needed to accurately explain spatial distributions of incoming shortwave radiation.