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基于SMAP亮溫?cái)?shù)據(jù)反演青藏高原瑪曲區(qū)域土壤未凍水

發(fā)布時(shí)間:2024-05-09 04:50
  未凍水和冰共同存在于凍土中,兩者的相互轉(zhuǎn)化即凍融變化深刻影響寒區(qū)地表水分循環(huán)和能量收支。被動(dòng)微波遙感技術(shù)是土壤水分監(jiān)測(cè)的主要手段,但目前大多應(yīng)用于非凍結(jié)土壤的水分反演,對(duì)負(fù)溫環(huán)境下凍結(jié)土壤中未凍水的反演研究較少。基于SMAP衛(wèi)星升軌和降軌時(shí)刻的亮溫觀測(cè)數(shù)據(jù)和經(jīng)改進(jìn)后適用于青藏高原地區(qū)的零階微波輻射模型,利用單通道算法(SCA)和雙通道算法(DCA),對(duì)青藏高原東部黃河源區(qū)瑪曲區(qū)域季節(jié)凍土中的未凍水含量進(jìn)行反演。結(jié)果表明:基于SMAP不同過(guò)境時(shí)刻亮溫觀測(cè)及不同算法的土壤未凍水反演結(jié)果均較同步地反映了研究區(qū)實(shí)測(cè)值的動(dòng)態(tài)變化特征(相關(guān)系數(shù)R均大于0.9)。其中,基于SMAP降軌時(shí)刻亮溫觀測(cè)的反演結(jié)果在凍融交替的過(guò)渡季節(jié)存在明顯低估,而基于升軌時(shí)刻亮溫觀測(cè)得到的反演結(jié)果精度更高;诖怪睒O化亮溫觀測(cè)的單通道(SCA-V)和DCA算法得到的升軌時(shí)刻的反演值與實(shí)測(cè)值的無(wú)偏均方根誤差(ub RMSE)分別為0.035 m3m-3和0.039 m3m-3,均達(dá)到SMAP任務(wù)的設(shè)計(jì)要求(即ub RMSE≤0.04 m...

【文章頁(yè)數(shù)】:10 頁(yè)

【部分圖文】:

圖1瑪曲土壤溫濕度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及選定的SMAP中心驗(yàn)證網(wǎng)格

圖1瑪曲土壤溫濕度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)以及選定的SMAP中心驗(yàn)證網(wǎng)格

研究區(qū)位于黃河源區(qū)東南部瑪曲縣(如圖1所示),該區(qū)域的凍土類型為季節(jié)凍土,氣候類型為高寒濕潤(rùn)型,氣候的特點(diǎn)是冬季寒冷干燥,夏季多雨,年平均氣溫為1.2℃,最冷的月份(1月)平均氣溫為-10℃,最暖的月份(7月)平均氣溫為11.7℃,年均降水量615.5mm,年均蒸發(fā)量1347....


圖2算法流程圖

圖2算法流程圖

圖3(a)和3(b)分別展示了2016年8月至2017年7月SMAP衛(wèi)星降軌和升軌過(guò)境時(shí)刻瑪曲地區(qū)土壤未凍水含量反演值與實(shí)測(cè)值(Obs)的時(shí)間序列。其中反演值分別基于垂直極化亮溫觀測(cè)的單通道算法(SCA-V)、水平極化亮溫觀測(cè)的單通道算法(SCA-H)和雙通道算法(DCA)獲取。....


圖32016年8月至2017年7月土壤未凍水反演值與實(shí)測(cè)值的時(shí)間序列

圖32016年8月至2017年7月土壤未凍水反演值與實(shí)測(cè)值的時(shí)間序列

對(duì)于降軌時(shí)刻,結(jié)合圖3(a)、圖4(a)~(c)以及表1發(fā)現(xiàn):3種土壤未凍水的反演值均較為同步地反映了實(shí)測(cè)值的動(dòng)態(tài)變化,反演值與實(shí)測(cè)值相關(guān)性較強(qiáng),相關(guān)系數(shù)R均大于0.9,其中SCA-V反演值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)最高(R=0.92)。然而,從圖3(a)可以看出,基于SMAP降軌時(shí)刻的....


圖4土壤未凍水的反演值與實(shí)測(cè)值的散點(diǎn)圖

圖4土壤未凍水的反演值與實(shí)測(cè)值的散點(diǎn)圖

Chan等[35]人通過(guò)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),SCA-V算法在SMAP2級(jí)土壤水分產(chǎn)品(L2_SM_P)中效果最優(yōu),并將其作為SMAP的標(biāo)準(zhǔn)算法。這里將基于本文SCA-V得到的未凍水反演結(jié)果(SCA-V)與SMAP標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品(SMAPProduct)進(jìn)行對(duì)比。圖5列出了二者與實(shí)測(cè)值的時(shí)間序....



本文編號(hào):3968341

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