被动微波大气影响分析与校正研究

来源 :中国科学院大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:fionazj
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星载微波辐射计在水文、农业和气象应用及地球水、能量循环研究中发挥重要作用。当前的星载被动微波观测常用于地球物理参数的反演过程,如地表参数陆表温度、积雪参数和地表融冻过程等,能弥补地面观测时空分布的不足。这些参数反演中往往忽略了大气影响(而仅把雨区进行了简单的划分),而大气水汽、云中液态水和降水等大气中各种介质的存在会影响穿过其中的被动微波信号。为了分析被动微波信号受大气的影响并量化大气效应从而改进地面参数反演精度,本文开展了星载被动微波受大气影响分析和大气校正的研究。  利用中国地区大气站点探空观测模拟估算了AMSR-E、MWRI/FY3B、SSM/I每日两次的微波大气透过率;利用车载微波辐射计对空观测对估算的大气透过率进行了验证,利用透过率和MODIS大气可将水间的回归关系计算了中国地区5km分辨率的被动微波大气透过率和大气下行辐射;利用微波辐射传输方程和大气衰减函数推导了星载被动微波大气校正的方法,并将其应用到积雪参数遥感反演的大气校正中。  主要进行了下述研究:  1)利用标准大气扩线数据和收集的典型层云、积云扩线数据,结合一维微波辐射传输模型,模拟并分析了典型被动微波频段在晴空和云覆盖情况下受大气的影响。通过计算晴空和云覆盖条件下的被动微波大气衰减、大气光学厚度、大气透过率和大气下行辐射等物理量,比较分析了非降雨条件下大气中不同介质对被动微波的影响。发现大气水汽和云中液态水是影响被动微波高频信号(>10.65GHz)的主要因素,尤其是云中液态水对星载被动微波信号影响较大。  2)收集了中国地区121个站点最近四年间的大气探空观测资料,结合云检测模型和毫米波传播模型MPM以及米氏散射理论,估算了大气非降雨情况下中国地区每天两次的典型被动微波频段的大气透过率,该结果弥补了以往大气校正研究中只针对几个站点且较少考虑云中液态水影响的不足,同时首次用大气探空观测资料大面积计算了被动微波大气透过率和大气下行辐射。  3)利用野外地基辐射计观测资料对估算的微波大气透过率进行了验证,即用车载微波辐射计观测的不同波段不同高度角下的大气下行辐射对比相同条件用大气透过率计算的大气下行辐射。同时将估算的大气透过率与GlobSnow中大气55%分位数模型进行了对比。验证结果表明估算的大气透过率可靠,与大气55%分位数模相比能更好的表现昼夜和四季大气透过率的变化情况。  4)估算的站点被动微波大气透过率和MODIS的大气可降水在冬季有很好的相关性,由此发展了通用的5km分辨率的微波大气透过率的估算公式。利用星载和地基微波辐射计的零阶微波辐射传输方程和微波大气衰减理论,推导了星载被动微波亮温观测的大气校正方法。利用大气校正后的SSM/I通道的微波亮温和传统的雪深梯度计算公式,计算了被动微波积雪雪深,并将计算结果和地面站点积雪观测雪深进行了对比。计算了SSM/I传感器V极化下19GHz和85.5GHz的差,通过与IMS积雪雪盖产品相比,发现高频梯度差(19V-85.5V)能很好的反映积雪的空间分布状况,这为青藏高原地区被动微波积雪面积反演的精度提高提供了基础。研究中利用被动微波梯度差结果在和IMS雪盖相关性最高时的值为阈值来确定青藏高原地区的微波积雪面积,结果显示与原始亮温高频梯度差相比,大气校正后的被动微波高频梯度差确定的青藏高原积雪面积的准确度更高。
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