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积雪是气象学和水文学中的一个非常重要的参数,在研究全球气候变化、大尺度径流估算与积雪灾害监测等方面都有很重要的意义。由于具有穿透能力强,全天时,全天候观测,覆盖周期快(1～2天覆盖全球)等优势,被动微波遥感近年来成为反演积雪面积,雪深和雪当量等积雪参数非常重要的工具。如2002发射升空的EOS-Aqua卫星搭载了高级扫描微波辐射计AMSR-E,被用于观测地表亮温等参数,并形成了一系列积雪产品；我国于2008年发射升空的风云三号卫星(FY3)也搭载了微波成像仪(FY3-MWRI),为获取大气和地表参数提供了支持。利用星载微波辐射计数据反演冰雪覆盖面积、雪深(雪水当量)的研究工作已开展多年。大多数算法中采用18.7GHz与36.5GHz这两个通道的亮温差与地面观测的雪深建立经验关系,依据该统计关系来反演雪深和雪当量。由于星载微波辐射计的分辨率很低(几十公里),因而测量的亮温通常是由来自几种不同地物覆盖类型的混合信息所组成,且像元内不同地物覆盖类型的辐射特征、温度、面积比都对卫星测量信号有影响,混合像元问题对于被动微波反演雪深(雪水当量)的精度起着主导影响。因此,针对这一问题,本文从微波辐射模型入手,利用混合像元线性组合的思路分析了不同地表覆盖组合下混合象元亮温的变化关系以及积雪覆盖度的误差和总体亮温误差对纯积雪部分信号的影响。本论文的研究工作主要如下:
首先,利用卫星数据(AMSR-E L2A亮温数据,MODIS5-Min Level2地表温度产品和MODIS/Aqua,5-Min L2的大气参数产品等),结合IGBP分类数据计算了不同地物类型在夏冬两季不同频率和极化下的微波发射率,并分析了发射率随频率和时间的变化关系,结果表明一般植被类型在夏季的发射率都比较稳定,在冬季由于受到降雪等因素的影响,发射率波动很大。据此我们可将夏季的发射率作为植被类型的特征发射率。
其次,选取半经验模型或参数化模型,模拟了典型地物类型如森林、草地、裸土和积雪等地物在不同频率和极化下的发射率,并与卫星计算的发射率值进行了比较。对典型地物类型的发射率特征有了很好的理解和认识,在此基础上,本论文假设像元地表类型有积雪,森林,裸土,草地等类型,利用混合像元线性组合的思路得到了混合像元的亮温及发射率,通过变换不同的地物组合方式分析了总的发射率及亮温差的变化关系,考虑了积雪覆盖度误差和总体亮温误差造成的积雪部分亮温的变化。
本课题组于2009年11月和2010年1月分别在河北栾城和吉林长春开展了不同下垫面干湿雪积雪辐射观测试验,本论文通过这两次地基辐射计的试验数据,考察了混合像元条件下随积雪覆盖度变化亮温梯度差的变化。在湿雪条件下,微波辐射亮温随频率的增大而增大,这主要是液态水的影响；而对于干雪,亮温梯度差与雪覆盖度之间体现出较好的线性关系。
本论文主要从模型模拟角度,按照地物覆盖比例线性组合的方式,分析了混合像元条件下的亮温变化,为基于亮温差进行雪水当量反演研究奠定了基础,但是实际情况要复杂得多,而且不同地物覆盖面积比例只是影响积雪低估的因为之一,还与其他因素如森林总量,混合象元中不同地物类型空间分布特征等因素有关。这些因素都需要在今后的研究中加以考虑。