大气状态对卫星反演地表微波特征的影响研究
发布时间：2021-08-10 17:24
地表通过和大气的相互作用,在地球气候系统的水、碳、能量循环中扮演着十分重要的角色。因此,准确地遥感反演地表信息、并研究陆面和大气的相互作用至关重要。本文利用多源卫星遥感反演的地表出射微波数据集（地表微波亮温、地表微波比辐射率等）,并结合其它数据（云产品数据、再分析资料,降水资料等）,对两个具体问题进行了探讨:1.云和大气对青藏高原微波遥感反演积雪的影响;2.亚马逊区域地表微波比辐射率（Microwave Land Surface Emissivity,MLSE）对降水的响应。对于第一个问题,本文利用 Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS（AMSR-E）观测的2002-2011年高原上空大气顶上行微波亮温（TBTOA）,以及经过辐射传输计算,对大气和非降水云进行了订正的高原地表上行亮温（TBSRF）,用这两组亮温估算了青藏高原地区的雪深SDTOA和SDSRF。通过比较它们的差异、以及这种差异和云以及大气的关系,研究了大气效应对积雪反演造成的误差。通过个例和近10年统计研究发现:低频18.7GHz亮温几乎不受云和大气影响,而天顶处36.5GH...
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?１９７８－２００６年中国区域平均积雪分布（引自Ｃｈｅ?ｅｔ?ａｌ，?２００８）??
（Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ?Ｓｃａｎｎｉｎｇ?Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ?ｆｏｒ?ＥＯＳ，?ＡＭＳＲ－Ｅ）在地表附近的亮??温，发现使用天顶出射亮温计算得到的雪水当量会比使用地表附近亮温计算得到??的雪水当量低２５？５０％（图１．２），而且有云条件下比晴空条件下的低估要更严重。??Ｔｅｄｅｓｃｏ?ｅｔ?ａｌ?Ｃ２００６）发现进行了大气订正后的ＡＭＳＲ－Ｅ微波亮温，用来识别像元??是否有积雪比未做订正的微波亮温效果要好，和中分辨率成像光谱伩（Ｍｏｄｅｒａｔｅ??ＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎｌｍａｇｉｎｇＳｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ，?ＭＯＤＩＳ）识别积雪像元的符合比例提高了??大约７％。Ｓａｖｏｉｅｅｔａｌ（２００９）在其研究中也考虑了青藏高原上大气的影响，他利用??地表温度、海拔高度等地表参数进行大气订正，发现对亮温进行如此修正后可以??减小青藏高原上积雪高估的问题。??４??
图１．４?ＭＬＳＥ与?
【参考文献】：
期刊论文
[1]积雪对玛曲局地微气象特征影响的观测研究[J]. 李丹华,文莉娟,隆霄,陈世强. 高原气象. 2017(02)
[2]基于土壤温湿度观测资料估算藏北高原地区土壤热通量[J]. 冯璐,仲雷,马耀明,傅云飞,邹宓君. 高原气象. 2016(02)
[3]青藏高原冬春雪深年代际变化与南亚高压可能联系[J]. 周利敏,陈海山,彭丽霞,许蓓. 高原气象. 2016(01)
[4]大气对星载被动微波影响分析研究[J]. 邱玉宝,石利娟,施建成,赵少杰. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
[5]FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法改进[J]. 蒋玲梅,王培,张立新,杨虎,杨俊涛. 中国科学:地球科学. 2014(03)
[6]Climatic characteristics of convective and stratiform precipitation over the Tropical and Subtropical areas as derived from TRMM PR[J]. LIU Peng,LI ChongYin,WANG Yu,FU YunFei. Science China（Earth Sciences）. 2013(03)
[7]青藏高原冬季积雪关键区视热源特征与中国西南春旱的联系[J]. 过霁冰,徐祥德,施晓晖,徐杰. 高原气象. 2012(04)
[8]Progresses on microwave remote sensing of land surface parameters[J]. SHI JianCheng 1,DU Yang 2,DU JinYang 1,JIANG LingMei 3,CHAI LinNa 3,MAO KeBiao 4,XU Peng 5,NI WenJian 1,XIONG Chuan 1,LIU Qiang 1,LIU ChenZhou 1,GUO Peng 1,CUI Qian 1,LI YunQing 1,CHEN Jing 5,WANG AnQi 6,LUO HeJia 2 & WANG YinHui 2 1 State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences and Beijing Normal University,Beijing 100101,China;2 Department of Information Science and Electronic Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;3 State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100875,China;4 Institute of Agricultural Resources and Regional Planning,Beijing 100081,China;5 School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China;6 Base of the State Laboratory of Urban Environmental Processes and Digital Modeling,Capital Normal University,Beijing 100048,China. Science China（Earth Sciences）. 2012(07)
[9]青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演[J]. 车涛,李新,高峰. 冰川冻土. 2004(03)
[10]青藏高原积雪对中国夏季风气候的影响[J]. 郑益群,钱永甫,苗曼倩,季劲钧. 大气科学. 2000(06)
本文编号：3334477
【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１?１９７８－２００６年中国区域平均积雪分布（引自Ｃｈｅ?ｅｔ?ａｌ，?２００８）??
（Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ?Ｓｃａｎｎｉｎｇ?Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ?ｆｏｒ?ＥＯＳ，?ＡＭＳＲ－Ｅ）在地表附近的亮??温，发现使用天顶出射亮温计算得到的雪水当量会比使用地表附近亮温计算得到??的雪水当量低２５？５０％（图１．２），而且有云条件下比晴空条件下的低估要更严重。??Ｔｅｄｅｓｃｏ?ｅｔ?ａｌ?Ｃ２００６）发现进行了大气订正后的ＡＭＳＲ－Ｅ微波亮温，用来识别像元??是否有积雪比未做订正的微波亮温效果要好，和中分辨率成像光谱伩（Ｍｏｄｅｒａｔｅ??ＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎｌｍａｇｉｎｇＳｐｅｃｔｒｏｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ，?ＭＯＤＩＳ）识别积雪像元的符合比例提高了??大约７％。Ｓａｖｏｉｅｅｔａｌ（２００９）在其研究中也考虑了青藏高原上大气的影响，他利用??地表温度、海拔高度等地表参数进行大气订正，发现对亮温进行如此修正后可以??减小青藏高原上积雪高估的问题。??４??
图１．４?ＭＬＳＥ与?
【参考文献】：
期刊论文
[1]积雪对玛曲局地微气象特征影响的观测研究[J]. 李丹华,文莉娟,隆霄,陈世强. 高原气象. 2017(02)
[2]基于土壤温湿度观测资料估算藏北高原地区土壤热通量[J]. 冯璐,仲雷,马耀明,傅云飞,邹宓君. 高原气象. 2016(02)
[3]青藏高原冬春雪深年代际变化与南亚高压可能联系[J]. 周利敏,陈海山,彭丽霞,许蓓. 高原气象. 2016(01)
[4]大气对星载被动微波影响分析研究[J]. 邱玉宝,石利娟,施建成,赵少杰. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
[5]FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法改进[J]. 蒋玲梅,王培,张立新,杨虎,杨俊涛. 中国科学:地球科学. 2014(03)
[6]Climatic characteristics of convective and stratiform precipitation over the Tropical and Subtropical areas as derived from TRMM PR[J]. LIU Peng,LI ChongYin,WANG Yu,FU YunFei. Science China（Earth Sciences）. 2013(03)
[7]青藏高原冬季积雪关键区视热源特征与中国西南春旱的联系[J]. 过霁冰,徐祥德,施晓晖,徐杰. 高原气象. 2012(04)
[8]Progresses on microwave remote sensing of land surface parameters[J]. SHI JianCheng 1,DU Yang 2,DU JinYang 1,JIANG LingMei 3,CHAI LinNa 3,MAO KeBiao 4,XU Peng 5,NI WenJian 1,XIONG Chuan 1,LIU Qiang 1,LIU ChenZhou 1,GUO Peng 1,CUI Qian 1,LI YunQing 1,CHEN Jing 5,WANG AnQi 6,LUO HeJia 2 & WANG YinHui 2 1 State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences and Beijing Normal University,Beijing 100101,China;2 Department of Information Science and Electronic Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310058,China;3 State Key Laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by Beijing Normal University and the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100875,China;4 Institute of Agricultural Resources and Regional Planning,Beijing 100081,China;5 School of Remote Sensing and Information Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China;6 Base of the State Laboratory of Urban Environmental Processes and Digital Modeling,Capital Normal University,Beijing 100048,China. Science China（Earth Sciences）. 2012(07)
[9]青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演[J]. 车涛,李新,高峰. 冰川冻土. 2004(03)
[10]青藏高原积雪对中国夏季风气候的影响[J]. 郑益群,钱永甫,苗曼倩,季劲钧. 大气科学. 2000(06)
本文编号：3334477
本文链接：https://www.wllwen.com/projectlw/qxxlw/3334477.html
