基于多源遥感数据的积雪反照率时空重建研究

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积雪反照率在全球气候系统中的作用显著。由于其对气候变化的巨大反馈机制,使得积雪反照率研究成为全球变化研究的重要因子。由于目前遥感手段以及复杂地形与云影响的限制,积雪反照率遥感产品存在显著的数据缺失和误差不确定性。获取准确可靠的积雪反照率产品成为当前积雪遥感反演研究的重要前提。基于此类研究需求,本研究提出了一种综合多源遥感数据与气象要素数据,并结合基于辐射传输理论的正向模型与遥感数据反演的反演模型实现积雪反照率的时空重建。本研究就积雪反照率的正向模拟、遥感反演以及时空重建三反面做了如下的研究工作:  主要内容包括:  (1)对遥感积雪反照率反演模型进行精度评估,提炼出一套针对不同环境因素、卫星数据质量以及积雪覆盖比例的优化反演方法。通过评估不同地面类型、云、地形影响及尺度差异,制定了MODIS数据和TM/ETM+数据的反演验证对比实验。研究采用ART模型对MODIS反射率数据进行各向异性校正。同时,利用分辨率较高的TM/ETM+数据进行积雪反照率反演,以此验证尺度问题对山区积雪反照率反演产生的影响。最终的的研究结果表明:1)高分辨遥感影像在反演积雪反照率时精度明显高于低分辨遥感影像;2)利用ART模型对积雪反射率进行各向异性校正后反演得到的积雪反照率精度优于MOD10A1积雪反照率。3)针对地形复杂的高寒山区,尺度效应对积雪反照率的反演会产生极大影响。基于以上研究发现高分辨率遥感影像在反演积雪反照率时具有较好的精度,在积雪反照率反演研究中具有较好的应用前景。  (2)使用气象要素及积雪属性数据驱动的积雪过程模型来模拟遥感数据缺失地区的积雪信息,以WW模型和TARTES模型为主的积雪反照率正向模型在计算无实测资料地区的积雪反照率时具有反演手段所不具备的优势。研究利用积雪观测站点实测雪属性数据模拟复杂天气下的积雪反照率,并利用积雪粒径数据验证其正向模拟精度。WW模型和TARTES模型均可模拟单个雪粒子的散射特性,由此得到完整的积雪辐射传输方程。通过对比模拟的过程及模拟精度发现:1)经二流近似算法求解辐射传输方程模拟的积雪反照率,由于光在入射时,其散射长度随着雪粒径增大而增长,因此冰粒对光能量的吸收也不断增强。所以,随着雪粒径的增大积雪反照率波谱曲线呈下降趋势;2)通过对各类正向模型参数的模拟发现,消光效率随着雪粒径的增大而减小,吸收效率随着雪粒径增大而增大,散射效率随着雪粒径的增大而减小,不对称因子随着雪粒径增大而增大,积雪的单次散射反照率、半无限空间的积雪反照率以及积雪宽波段反照率均随着雪粒径增大而不断减小;3)当污染物全为黑炭时,其浓度对积雪反照率的影响主要集中在波长为300-1000的范围,显然,当积雪中混入黑炭等杂质时会导致积雪反照率明显下降;4)积雪反照率实测数据与TARTES模型模拟的积雪宽波段反照率数据的结果对比,其平均绝对误差MAE=0.06,均方根误差RMSE=0.08;)TARTES模型虽然在一定程度上能模拟积雪反照率的时空变化,然而其结果仍然与实测积雪反照率存在一定差距。在TARTES模型中,模拟的误差来源主要是:冰的复折射指数,积雪粒径,积雪密度。同时污染物浓度也是影响积雪反照率模拟的一个关键因素。其次,将雪粒视为球体,本身对辐射传输而言就存在很大误差。  (3)研究使用垭口积雪观测站实测积雪数据以及气象数据作为驱动数据,结合ART遥感反演方案与TARTES正向模拟方案实现了黑河流域上游积雪反照率的简单重建,该方案有效地填补了由于受到云、地形等影响而缺失的积雪反照率数据。通过对比融合后的积雪反照率数据与MOD10A1积雪反照率数据发现,其平均绝对误差(MAE)为0.05,均方根误差(RMSE)为0.08,相关系数(R)为0.93,决定系数(R2)为0.88,纳什效率系数(NSE)为0.86。通过耦合积雪反照率反演方案与正向模拟方案后的合成积雪反照率在3000m-4500m的海拔梯度上与MOD10A1积雪反照率较为吻合,且在单点上的验证已证明积雪反照率时空重建的方案完全可行。
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