青藏高原地區(qū)被動微波積雪算法改進研究.pdf

1、論文首先闡述了研究的意義,青藏高原被喻為“世界屋脊”,其復雜的地形條件及特殊的氣候環(huán)境,影響著積雪的分布與屬性,使積雪研究成為國內外眾多科學家的研究重點和難點,青藏高原的積雪對區(qū)域乃至全球的氣候變化和能量平衡都有著深刻影響。因此,該區(qū)的積雪研究具有極高的科學價值。論文總結了主要的被動微波積雪產品,介紹了積雪被動微波遙感理論,并利用AMSR-EL2A亮溫數據、地面站臺實測數據及相關輔助數據,驗證了已有算法在青藏高原地區(qū)的精度、分析了基于不

2、同下墊面的積雪算法和亮溫梯度長時間序列特征,開展了青藏高原地區(qū)基于下墊面的雪水當量反演算法的改進研究及反演結果的精度評價。
　　本文主要開展的研究工作有如下三點:
　　1.青藏高原地區(qū)已有積雪算法對比驗證分析。研究選取五種雪深反演算法,利用2009年12月至2010年3月AMSR-E亮度溫度數據、地面臺站觀測的雪深數據,對比驗證五種雪深反演算法在青藏高原地區(qū)的精度和區(qū)域適用性。五種雪深算法的RMSE分別為8.10cm~20.

3、35cm、5.59cm~15.74cm、8.58cm~24.63cm、3.65cm~8.52cm、4.38cm~11.80cm,驗證結果表明,已有被動微波雪深算法在實際雪深估算中,存在高估的現象,其精度和區(qū)域適用性仍然有限。
　　2.單點積雪算法和亮溫梯度時間序列分析。利用MODIS土地覆蓋數據,將青藏高原下墊面分為森林、灌木、草原和裸地四大類,并在每種下墊面類型上選取一個站點做積雪算法時間序列分析和亮溫梯度時間序列分析。在積雪算

4、法時間序列分析中,五種算法在聶拉木都低估了實際SWE。在瑪多、嘉黎和都蘭這三個站點,除了青藏高原改進算法,其他四種SWE算法都高估了實際雪水當量。亮溫梯度時間序列分析中,由于不含散射頻率,各站點的t1019v/h的值都波動在0值附近,且沒有明顯的趨勢;含有高頻的亮溫組合雖然比較敏感,波動性較大,但由于高頻易受大氣吸收作用的影響,處理不當將影響反演精度;t1037v/h和t1937v/h的整體波動形態(tài)及走勢相似,四組亮溫梯度的值都大于0k

5、,能反映散射體的存在。
　　3.青藏高原地區(qū)被動微波雪水當量算法改進研究。基于不同下墊面,結合地面觀測雪深數據,利用2009年12月至2010年3月AMSR-E10.65GHz、18.7GHz、23.8GHz、36.5GHz和89.0GHz水平和垂直極化共10個通道的亮度溫度數據,分析t1037v/h和t1937v/h與實測雪深的相關性,以此在不同下墊面選取最佳亮溫梯度反演雪深。研究提取六組動態(tài)系數,分析各動態(tài)系數與實測雪深的關系