被动微波遥感估算雪水当量研究进展与展望

被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表一定深度的信息。星载被动微波遥感传感器的时间分辨率很高，在冰冻圈动态研究中有着重要的地位。在最近的二三十年中，大量被动微波遥感的应用都是在美国、加拿大、欧洲等地，而我国在这方面的研究相对较少。首先介绍了被动微波遥感数据在监测积雪方面的国内外研究进展，对现存的雪水当量（SWE）估算算法（和模型）的适用性进行讨论。然后，详细讨论了我国西部的青藏高原地区雪水当量的估算，阐明了利用SSM／I数据估算青藏高原地区雪水当量的复杂性，并指出了其复杂性产生的原因，提出了解决问题的方法，为该地区积雪动态的进一步研究提供了理论依据。     

积雪被动微波遥感研究进展

积雪是冰冻圈中最活跃的要素之一,被动微波遥感具有高时间分辨率且能够迅速覆盖全球,在积雪时空变化监测中作用突出.总结分析了积雪被动微波遥感的主要模型,并对其方法、特点和适用性进行了较详细评述,重点介绍了NASA算法在雪深和雪水当量反演中的应用、反演结果的不确定性以及对它的改进.讨论新兴的积雪数据同化方法,介绍了同化被动微波观测以改进雪深和雪水当量反演精度的研究案例.评述了我国积雪被动微波遥感的进展,并且对未来可能的研究方向做出展望.     

被动微波遥感反演中国西部地区雪深、雪水当量算法初步研究

雪深、雪水当量是积雪研究中重要参数，其在流域水量平衡和融雪径流预报以及雪灾监测与评价中起着重要作用。Chang等(1987)以辐射传输理论和米氏散射为理论基础，假定积雪密度和颗粒大小为常数，利用实测雪深数据和SMMR的亮温数据，通过统计回归方法，建立了雪深与18 GHz和37 GHz水平极化的亮温梯度之间的关系，发展了SMMR半经验的反演雪深的算法。后在此基础上又发展了针对SSM/I的半经验反演雪深算法。2002年发射的装载于Aqua卫星上的AMSR E是新一代的被动微波辐射计，性能较以往星载被动微波辐射计有较大提高，采用了改进后的SSM/I的半经验算法作为其估算全球雪水当量的反演算法。 将AMSR E的雪水当量产品与气象台站观测的雪水当量进行比较，发现在新疆地区和青藏高原地区雪水当量的RMSE分别达到31.8 mm和21 mm。本研究旨在建立基于AMSR E亮温数据，适用于中国西部地区的雪深和雪水当量反演算法。首先收集整理了2003年新疆地区的雪深、雪水当量数据和AMSR E亮温数据，去除错误样本，利用统计回归的方法，建立了新疆的反演雪深、雪水当量的半经验算法，算法中加入积雪覆盖度参数，较以往的算法有所改进，与气象台站观测数据比较，结果也表明新疆地区建立的经验算法较AMSR E的雪水当量算法有较大改进，RMSE为15.7 mm。但青藏高原地区因海拔高，地形复杂，大部分地区积雪较浅,空间分布不均和冻土存在等诸多因素运用同样的方法建立反演算法，结果不甚理想，以后的研究将重点消除这些干扰因素。     

基于被动微波遥感的积雪深度和雪水当量反演研究进展

积雪是冰冻圈重要组成要素之一,也是对天气和气候响应最为敏感的自然要素。被动微波能够穿透云层、积雪和大气进行全天候、全天时地工作,在估算积雪深度、雪水当量等积雪参数上有很大优势。综述了国内外基于被动微波遥感的积雪参数反演研究的进展,首先介绍了被动微波遥感监测积雪的基本理论,以及被动微波遥感数据;然后将当前的积雪深度和雪水当量反演算法总结为4类:(1)基于统计的线性反演算法;(2)基于微波积雪模型的反演算法;(3)基于先验知识的非线性反演算法;(4)数据融合与数据同化。随后介绍了常用的7种积雪数据产品,并讨论了影响积雪深度和雪水当量反演精度的几个因素,最后对未来积雪参数反演研究方向做出了展望。     

2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化

利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×10³ m³·a^-1.     

被动微波遥感反演地表温度研究进展

热红外遥感技术在地表温度反演中已经获得了丰厚的果实,反演精度可达到1 K,然而,大气中云雾和尘埃对热红外遥感探测地表温度影响很大,限制了热红外遥感反演地表温度的应用.相反,被动微波遥感受大气干扰小,可穿透云层获取地表辐射信息,并具有全天候、多极化等特点,在地表温度反演中具有独特的优越性.但是微波信号也受多种因素的影响,其反演地表温度的算法目前尚不成熟,有待进一步研究.根据不同微波辐射计特征,系统讨论并评估了被动微波反演地表温度的经验模型、物理模型以及半经验模型及其发展过程,指出目前研究的难点和缺点,为今后相关研究提供参考.     

青藏高原积雪被动微波遥感资料与台站观测资料的对比分析

积雪资料的可靠程度在反映积雪变化、预估后期气候变化时非常重要, 利用青藏高原74个气象台站资料与被动微波遥感资料进行对比分析. 结果表明: 两种积雪资料在高原南部边缘、高原东部唐古拉山与念青唐古拉山东部均表现为高值区, 在柴达木盆地、高原腹地及沿雅鲁藏布江一线表现为一致的少雪区,在青海南部和藏东南地区差异较大.遥感资料的积雪深度和积雪日数变化敏感区与台站观测资料存在差异.在积雪的显著季节性特征及气候尺度上的年际变化特征方面, 遥感资料与台站资料具有很好的一致性, 但遥感资料在刻画积雪季节内波动特征方面欠佳, 且年平均积雪深度和积雪日数遥感数据偏大.对AMSR-E逐日积雪资料进行评价发现, 高原腹地总精度大于高原边缘地区, 海拔3 000 m以下的反演精度较高, 雪深在9~10 cm时的反演精度较高.     

东北地区MODIS和AMSR-E积雪产品验证及对比

通过2002-2008年6个积雪季节的Terra-Aqua/MODIS积雪产品(MOD10A2、MOD10C2)和Aqua/AMSR-E雪水当量产品,分析了东北地区积雪覆盖面积的变化特征,以研究区气象站点观测的积雪数据为真实值来验证两种产品积雪信息的精度,探讨了云覆盖、土地利用类型和雪深对积雪覆盖精度的影响.结果表明:云的存在对微波数据积雪识别的影响较小,在积雪量较多的12月至次年的2月随云量百分比的变化,MOD10A2积雪覆盖面积比例大体出现负变化.因此,在有云情况下AMSR-E数据反演积雪精度最好.对比草地、耕地、林地和居民地4种土地覆盖类型对监测积雪覆盖精度的影响,发现林地对其影响最大,在林区3种积雪产品的积雪识别精度分别为55.8%、81.2%、85.4%;雪深对AMSR-E积雪产品识别精度影响较小,总体精度为97.8%;积雪深度对MOD10A2积雪产品识别精度影响较大,总体精度为57.3%.MOD10A2、MOD10C2和AMSR-E 3种积雪产品的总体反演精度分别为69.3%、76.6%、76.3%.有必要开发适用于东北地区的积雪覆盖算法,提高估算精度,为能量平衡估算、气候模型、农业生产、土壤墒情监测服务.     

冻土遥感研究进展:被动微波遥感

多年冻土和季节冻土分别占北半球裸露地表的24%和55%.近地表土壤冻融的范围、冻结起始日期、持续时间及冻融深度对寒季/寒区植物生长、大气与土壤间能量、水分及温室气体交换都具有极其重要的影响.自20世纪70年代以来,应用卫星遥感结合地面观测资料研究局地到区域尺度的季节冻土和多年冻土已取得诸多成果,而遥感在冻土研究中的最直接应用是利用微波探测近地表土壤冻融状态.相对于主动sAR,星载被动微波传感器具有多通道观测且重访周期较高,空间分辨率很低的特点.重点评述了近几十年来被动微波辐射计在冻土研究中的算法发展及其应用前景,主要包括双指标算法、时间序列变化检测算法及判别树算法3类,其核心均是基于冻土的低温特征和"体散射变暗"效应.发展可靠实用的微波遥感土壤冻融状态判别算法,提供区域和全球尺度上的土壤冻融状态信息,对水文学、气象学以及农业科学、工程地质研究与应用都具有重要意义.     

青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战

积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。     

基于被动微波遥感反演雪深的时间序列分析我国积雪时空变化特征

利用1978-2005年逐日中国积雪深度数据集,分析了我国积雪空间分布特征和季节时空分布特征,并运用趋势线分析方法和均方根差模拟了积雪深度和积雪日数的变化趋势及异常空间变化特征.结果表明:青藏高原东南、青藏高原西部和南部、新疆北部和东北山区为我国积雪空间分布四大高值区.近28 a来,积雪深度和积雪日数呈增加趋势,20世纪80年代青藏高原明显增加和明显减少趋势并存,90年代整体明显增加,2000-2005年整体基本不变.青藏高原中东部、新疆北部以及东北山区为积雪深度异常变化敏感区,而青藏高原西部则为积雪日数异常变化敏感区.     

中国1996年7月南方暴雨水灾星载微波SSM/I遥感数据分析

以1996年7月我国南方暴雨水灾为例,研究了暴雨水灾时星载微波SSM/I的遥感数据,分析了SSM/I7个通道辐射亮度温度的极化散射和辐射特征,定义了识别降雨的散射指数SI,水灾警戒指数FI,和辐射极化指数PI.用SSM/I的观察数据,讨论了暴雨水灾时这些指数的时间和空间的特征性变化,给出了SSM/I数据对于1996年7月暴雨和水灾的识别,以及全月降雨异常值的空间分布。     

青藏高原湖泊遥感信息提取及湖面动态变化趋势研究

青藏高原湖泊星罗棋布,是我国盐湖主要分布区.本文以RS和GIS技术为基础,从Landsat的MSS、TM、ETM三期遥感影像中,提取了青藏高原的所有湖泊信息,建立了我国盐湖空间数据库.用ArcGIS对盐湖空间数据进行统计和空间分析,从时间和空间上分析青藏高原从70年代到2000年左右湖泊湖面动态变化情况.同时,在青海和...     

青藏高原典型冰川和湖泊变化遥感研究

青藏高原冰川和湖泊变化是气候变化敏感的指示器,利用地形图、航空照片、TM卫星遥感资料和其它相关研究文献资料,分析了青藏高原典型地区的冰川和湖泊变化情况.结果表明:1960-2000年期间,在气温上升、降水增加、最大可能蒸散降低的背景下,研究区内不同地区湖泊的面积变化存在比较大的空间差异.以冰川融水为主要补给的纳木错和色林错地区的主要湖泊以扩大为主,而以降水为主要补给的黄河源地区的主要湖泊则基本上全面萎缩.研究区的冰川在1960-2000年期间以退缩为主,但各地退缩的幅度有较大的差异.     

青藏高原NOAA／NESDIS数字化积雪监测的评价

对１９９３／１９９４年青藏高原１６幅ＮＯＡＡ积雪监测的分析，评价了ＮＯＡＡ／ＮＥＳＤＩＳ积雪监测经的精度，证实本监测区域含５０个以上ＮＯＡＡ／ＮＥＳＤＩＳ网格单元时，该资料统计值才能满足ＷＣＲＰ监测雪盖率的精度要求。     

青藏高原各拉丹冬地区冰川变化的遥感监测

以位于青藏高原长江源头的各拉丹冬地区冰川为例, 利用2000年的TM数字遥感影像资料、 1969年的航空相片遥感资料、地形图及数字地形模型, 通过遥感图像处理和分析提取研究区小冰期最盛期(LIA)、 1969年和2000年的冰川范围, 并在地理信息系统技术支持下分析该地区冰川的进退情况. 研究结果表明, 该地区1969年冰川面积比小冰期最盛期的冰川面积减少了5.2%, 2000年的冰川面积比1969年的冰川面积减少了1.7%. 从1969年到2000年最大冰川退缩速度为-41.5 m*a-1, 最大冰川前进速度为+21.9 m*a-1. 本区的冰川基本处于稳定状态, 冰川退缩的速度不是太大, 并有前进的冰川存在.