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

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• 出版年：2006
• 作者：孙之文；施建成；蒋玲梅；杨虎；张立新
• 单位1：北京师范大学遥感科学国家重点实验室
• 出生年：1983
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：雪水当量；雪深；被动微波遥感；AMSR-E；青藏高原地区；新疆
• 起始页：1363
• 总页数：7
• 经费资助：FY-3气象卫星地面应用系统产品开发子系统项目资助。
• 刊名：地球科学进展
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1986
• 主办单位：国家自然科学基金委员会地球科学部；中国科学院资源科学与技术局
• 主编：周秀骥
• 地址：兰州市天水中路8号
• 邮编：730000
• 电子信箱：adearth@lzb.ac.cn
• 网址：http://www.adearth.ac.cn
• 卷：21
• 期：12
• 期刊索取号：P206 208-147

摘要

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18GHz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AM-SR-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15.7mm。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。