红外高光谱资料反演有云时大气温湿廓线的模拟研究

在模拟星载红外高光谱辐射观测值对云高和有效云量的敏感性基础上展开了有云时大气温湿廓线反演的模拟研究,用特征向量统计反演法反演大气温湿廓线时进行云顶高度分类在一定程度上可提高反演精度,但在云顶以下高度反演误差仍然较大.在AIRS像元中加入匹配的晴空MODIS红外观测值,可以提高云顶以下高度的反演精度,云顶所在高度越高大气参数反演精度提高越大,尤其足温度反演精度,有云时模拟的均方根误差在整层大气中几乎小于2K.     

FY-3D星微波湿温探测仪通道响应函数的影响分析

微波湿温探测仪（MWHTS）的通道响应函数（SRF）一般被认为近似于矩形函数，然而从实际SRF的测试数据来看，MWHTS各个频段不同通道的SRF存在一定的带内波动。本文利用大气辐射传输模拟器（ARTS）模拟了MWHTS中118 GHz各通道不同场景的亮温谱，并输入至前期建立的MWHTS系统仿真模型中，通过定标得到了仪器的输出亮温，进而评估实测SRF对亮温测量及其反演的大气温度廓线的影响，并利用卫星实测数据进行了对比验证。结果表明，亮温偏差与实际SRF的带内波动呈现线性正相关的关系，当带内波动大于3 dB时，亮温偏差可以达到0.2—0.5 K。SRF的带内波动会造成大气温度廓线反演误差，特别是在高度为1.8 km时，误差最大可以达到0.8—0.9 K，该仿真结果与卫星实测数据结果一致。因此在使用数据同化方法对数值天气预报（NWP）进行模拟时，需要特别注意具有较大SRF带内波动的通道所引起的亮温偏差，这对于未来卫星数据的应用具有重要的研究价值。     

应用SVM技术模拟前向辐射传输模式

提出了一种利用支持向量机(SVM)模拟前向辐射传输模式的方法.利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的RTFOV_8_7前向辐射传输模式和60L-SD廓线集牛成了AMSU-A模拟亮温资料,用模拟亮温和相应的廓线集资料组成训练样本和检验样本,采用SVM方法进行训练.对检验样本的模拟显示,SVM可以用于描写前向辐射传输模式中的非线性映射关系,较好地由大气廓线集资料模拟出与其相关的AMSU-A仪器5-14通道亮温,其中通道6-14的均方根误差在0.1K以内,平均误差算术平均值在0.01K以内.通过多元线件同归方法对温度廓线进行反演试验,发现用SVM模拟的亮温可以用于温度廓线反演,其反演精度可以达到甚至高于RTTOV_8_7计算的亮温.     

多通道地基微波辐射计大气遥感

本文主要介绍了自主研发的多通道地基微波辐射计观测亮温和数据反演方法,并与探空观测值进行对比,分析了辐射计观测亮温、反演的温度和水汽廓线的精度。结果表明,该仪器亮温观测误差小且利用神经网络反演的大气温度及水汽等廓线参数准确可靠,具有实际应用价值。     

COSMIC掩星折射指数廓线的统计验证

以全球无线电探空数据和美国环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)预报模式为参照,对COSMIC数据分析与管理中心(COSMIC Data Analysis and Archive Center,CDAAC)提供的2007-06-01-2007-06-30的气象、电离层与气候星座观测系统(the constellation observing system for me-teorology,lonosphere,and climate,COSMIC)的GPS掩星折射指数廓线进行了统计验证.结果表明,掩星廓线的精度在高纬度地区最好,在低纬度地区最差.中、低纬度带掩星廓线相对于探空廓线有系统性相对偏差,该偏差在掩星廓线与NCEP预报廓线的比较中不存在,说明探空数据的质量是造成这种偏差的主要原因,这可能与不同地区所采用的无线电探空仪的性能有关.     

GPS-LEO掩星探测地球大气的方法

近年来伴随导航定位技术与无线电掩星技术的结合，一种崭新的遥感地球大气的方法-Global Positioning System/Meteoroloby(GPS/NET)应运而生，该方法可以有效地探测大气温、压、湿等气象参数。本文在介绍利用GPS-LEO掩星技术探测地球大气的原理，以及反演大气参数的方法、步骤的基础上，给出了模拟掩星数据反演出的温度廓线、密度廓线及部分GPS/NET实验数据的初步反演结果。通过分析可以看出，利用掩星技术反演出的温度廓线与大气实际情况相符，并且与ECMWF、NCEP的结果吻合较好。在干空气假设条件下，近地面大气的反演结果与实际情况还存在一定误差，有待深入研究解决。     

FY-3C微波温度计资料的台风“威马逊”垂直结构研究

风云三号C星(FY-3C)携带的微波温度计(MWTS)辐射资料能够穿透非降水云,因此非常适合热带气旋的监测和结构研究。本文使用MWTS观测资料和逐步多元线性回归方法反演晴空和有云两种不同大气状况下的垂直温度廓线。晴空条件下,使用MWTS通道3—10的观测亮温进行大气温度廓线的反演,而有云情况下,仅使用通道5—10,并且两种状况下的逐步线性回归反演都通过1%的信度检验。研究结果表明在晴空状况下,大气各层温度反演的均方根误差都在1.4 K以下,足够精确到可以用于热带气旋上层暖心结构的反演。通过对台风"威马逊"周围温度廓线的反演研究,可以清楚地观察到200 hPa高度层上台风的暖心结构和沿着台风中心的温度梯度热结构,明显优于美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料得到的台风暖心结构。在大气温度廓线反演基础上,先由采用静力平衡计算各层大气台风"威马逊"周围的位势高度场,再由梯度风平衡计算台风周围的水平切向风,结果显示最大风速半径约80km,最大风速达51m/s,且由低层向高层逐步减弱。     

针对Terra/MODIS数据的改进分裂窗地表温度反演算法

针对Terra/MODIS数据提出改进的分裂窗地表温度反演算法。充分考虑了传感器观测角度(VZA)的影响,并对地表和有效大气辐射按照不同的亮度温度区间分别进行Planck函数简化。利用TIGR3大气廓线库中的875条晴空大气廓线,ASTER波谱库中的106条地物发射率波谱,结合MODTRAN4大气辐射传输模型模拟得到分裂窗算法系数。利用MODTRAN4模拟数据对算法精度进行验证,结果表明本文的改进算法和原算法的均方根误差RMSE分别为0.34K和0.65K。敏感性分析表明,在中等湿润的大气条件下,算法对大气水汽含量并不敏感。该算法降低了传感器观测角度带来的地表温度反演误差。利用2009年6月美国SURFRAD辐射观测网6个站点的实测数据对改进算法、原算法以及MOD11_L2地表温度产品进行了对比验证,RMSE分别是0.93K、1.49K和1.0K,表明本文算法可以提高反演精度。     

大气温湿廓线反演问题的研究

介绍了反演大气温湿廓线的主要传感器特性,阐述了ATOVS、MODIS和AIRS这3个卫星传感器的仪器特征及其相应的大气温湿廓线反演原理和方法,对其利弊进行初步分析,总结了大气温湿廓线反演问题的发展趋势.     

利用星载微波辐射计AMSR-E数据反演海洋地球物理参数

从微波辐射传输原理出发, 通过理论模拟的亮温建立了海洋和大气参数的反演算法, 利用AMSR-E数据进行地球物理参数的反演验证, 并利用Wentz算法进行相同参数的反演, 以判断反演的效果。研究表明：在使用各种方法进行参数反演的时候, 反演结果和实际值之间存在很好的相关性, 但是都存在一个系统偏差需要修正。通过与NCEP和TAO浮标两组数据的比较发现, 同样的算法反演结果的均方根误差不同, 采用浮标数据比较的反演结果明显好于NCEP数据, 原因可能是NCEP数据存在一定的不确定性。算法反演大洋海面温度和风速的均方根误差分别为0.73K和1.21m/s。     

基于ASTER GED产品的地表发射率估算

地表发射率是地表温度反演的重要输入参数,为了解决现有地表发射率估算方法在裸露地表精度较差的问题,本文基于最新的ASTER全球地表发射率产品(ASTER GED)和基于植被覆盖度的方法(VCM),提出了一个改进的地表发射率估算方法。首先,利用ASTER GED产品求解裸土发射率,然后,利用ASTER波谱库中的植被发射率和植被覆盖度结合VCM方法计算地表发射率。利用张掖地区2012年11景ASTER TES算法反演的地表发射率产品和实测地表发射率数据进行了验证,同时利用一景Landsat 8 TIRS数据分析了对地表温度反演精度的影响。结果表明该方法估算的地表发射率整体精度较高,可以有效改进裸露地表的发射率估算精度,用于支持利用多种热红外传感器数据生产高精度的地表温度产品。     

基于大气温度和水汽含量改进HJ-1B地表温度反演

为了提高地面气象站稀少地区地表温度遥感反演的精度,本文基于多源遥感数据的优势,首先利用MODIS影像获取研究区像元尺度上平均大气水汽含量;然后利用同时相的HJ-1B影像估算区域地表比辐射率,再采用温度-植被指数法获取近地表大气温度;最后将以上3个参数输入单窗体算法,改进其地表温度反演的精度。研究结果表明,改进单窗体算法反演地表温度与地面实测温度的偏差小于1 K,为地面气象站点稀少的植被覆盖区域提供了一种可行的精确遥感反演地表温度方法。     

两种高光谱热红外数据大气校正方法的分析与比较

利用模拟数据对Autonomous Atmospheric Compensation(AAC)和In-scene Atmospheric Compensation(ISAC)这两种高光谱热红外数据大气校正方法进行了对比和分析。结果显示,在满足方法适用条件情况下,AAC方法大气校正精度较高,除湿热的热带大气外,大气透过率的反演误差小于0.02,大气上行辐射的误差小于0.004W.m-2.sr-1.cm;而ISAC方法精度较低,透过率误差在0.05至0.3之间,上行辐射误差在0.003W.m-2.sr-1.cm至0.035W.m-2.sr-1.cm之间变化,误差随大气水汽含量增加而增加。大气非均一性对大气校正精度影响分析表明,AAC方法大气校正精度受大气非均一性影响显著。因此,需从高光谱数据光谱信息出发,发展针对低空间分辨率高光谱热红外数据的大气校正方法,以克服现有方法大气水平均一假设的不足。     

Landsat卫星热红外数据地表温度遥感反演研究进展

作为驱动地表与大气之间能量交换的关键物理量,地表温度在众多领域中都发挥着重要作用,包括气候变化、环境监测、蒸散发估算以及地热异常勘探等。Landsat热红外数据因其时间连续性和高空间分辨率等特点被广泛应用于地表温度反演中。本文详细地介绍了Landsat热红外传感器及其可用的数据与产品的现状,梳理了2001年—2020年20年间基于Landsat热红外数据的地表温度遥感反演与应用的相关文献发表及互引情况,系统地综述了基于Landsat热红外数据的地表温度反演算法,包括基于辐射传输方程的算法、单窗算法、普适性单通道算法、实用单通道算法和分裂窗算法等。在此基础上,进一步介绍了每种算法的参数化方案,包括地表比辐射率和大气参数的估算方法。最后针对Landsat热红外数据地表温度遥感反演提出了未来可能的发展趋势与研究方向。     

FY-3D MERSI-II地表温度遥感反演与验证

地表温度是是决定地表辐射能量收支的重要变量,在岩石圈、水圈、生物圈和大气圈的能量平衡和水量平衡研究中起着重要作用。利用热红外遥感技术可实现区域和全球尺度地表温度的快速获取,其受到了研究者的广泛关注。目前,FY-3D是国内光谱分辨率最高的对地观测卫星,极大的提高了对地观测能力,其搭载的中分辨率光谱成像仪（MERSI-II）经过大幅升级改进,性能有了显著提升,热红外数据的空间分辨率达到了250 m。本文使用大气辐射传输模型MODTRAN 5模拟了MERSI-II传感器热红外通道星上观测数据。在此基础上,构建了通用劈窗地表温度反演模型,结合ASTER GED全球地表发射率产品以及MERSI-II自身大气水汽反演算法,发展了地表温度遥感反演方法。最后,利用2019-08内蒙古乌海沙漠地区及美国SURFRAD多个站点的实测地表温度数据对本文提出的方法进行了验证。研究结果表明,相较地表实测数据,构建的劈窗算法反演的地表温度RMSE在1.6—2.6 K,反演精度达到了预期目标,还具有较高的空间分辨率,可以用于业务化的地表温度的反演,同时也说明其辐射定标精度有了一定保证,有效满足了区域和全球尺度地表温度遥感监测应用需求。     

地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响

随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。     

利用ATSR—2数据提取地表组分温度

发展了一种迭代算法，能够利用ATSR－2双角观测同时进行大气校正和反演地表的组分（植被和土壤）温度。在算法中，全球通用二次方（QUAD）算法用于进行大气校正，LSF模型用于计算等效方向发射率，通过迭代的方法，同时反演地表组分温度和进行大气校正。结果表明，在可接受的范围内，土壤温度和植被温度可以被分离开来，而且，反演出的两个方向发射率的差和经过大气校正后的两个方向亮温的差有很好的相关性。更进一步的敏感性和不确定性分析表明，如果利用USM进行分阶段反演，可以得到更好的结果。     

利用单窗算法反演Landsat 8 TIRS数据地表温度

以Landsat 8为数据源,并结合地表发射率、大气透过率等参数遥感估算方法,提出了针对TIRS 10数据的单窗算法TIRS10_SC,并开展了研究区的地表温度反演3种单窗算法的对比研究。结果表明,TIRS10_SC算法紧密结合Landsat8 TIRS传感器的特性,通过遥感估算城区下垫面的地表发射率、大气透过率等特征,可以较为准确地估算出地表不同覆被类型的温度;裸土与水泥下垫面等相对均质的下垫面的温度反演效果稍好,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为0.60℃,JM_SC算法其平均误差为1.01℃;对于植被下垫面,TIRS10_SC算法和Q_SC算法其平均误差为1.48℃,JM_SC算法其平均误差为1.26℃,为了提升城区植被下垫面温度反演精度,应该进一步准确地量化其发射率特性。     

FY-3C VIRR大气可降水产品生成和检验

风云三号C星(FY-3C)可见光红外扫描辐射计(VIRR)两个红外分裂窗通道数据生成的晴空大气可降水(TPW)产品已投入业务使用。本文介绍了该产品的生成方法,并从产品精度和稳定性两个方面评价产品质量。与MODIS Terra TPW的月平均数据对比,FY-3C VIRR TPW能正确反应大气可降水的全球分布。与2015年3月—4月的全球探空数据对比,FY-3C VIRR TPW均方根误差为5.36 mm,相对误差在水汽值大于30 mm时在20%以内,并且夜间产品精度优于白天。相比于MODIS红外TPW产品与探空数据的误差,FY-3C TPW精度略好。计算2015年1月至2016年7月FY-3C VIRR TPW产品相对探空数据的月均方根误差,19个月均方根误差的标准差是0.54 mm,小于同期MODIS Terra TPW均方根误差的标准差,说明FY-3C VIRR TPW产品在检验时期内更稳定。FY-3C VIRR TPW产品精度较高且质量稳定,具备广泛应用能力。