论文总字数：17353字

目 录

摘要： 3

Abstract 4

1引言 5

2 CRTM模式介绍 6

3微波地表发射率模型计算 7

3.1微波地表发射率模型 7

3.2模型的输入参数 10

3.3模型输入参数的测试 11

4沙漠地区地表发射率的变化特性 17

4.1不同地表矿物发射率光谱模拟 17

4.2微波地表发射率的反演 20

4.2.1 计算方法 20

4.2.2 卫星数据介绍 20

4.2.3 GDAS数据介绍 21

4.2.4 全球土壤质地分类数据库 21

4.2.5 地表发射率反演 21

5结论 23

参考文献 23

致谢 26

附录 27

沙漠微波地表发射率和土壤质地的关系分析

赵莉

,China

Abstract: The variation trends that microwave land surface emissivity changes with clay or sand fraction, frequency, soil temperature, skin temperature and soil moisture content are analyzed by using Weng’s microwave land surface emissivity model. This paper simulates the emissivities of quartz, sandstone, granite and limestone with different particle sizes, sand fractions and soil moisture contents. At last, the microwave land surface emissivity in the Taklimakan Desert is briefly analyzed. The result shows that both horizontal-polarization emissivity and vertical-polarization emissivity increase with the increasing clay fraction and decreasing sand fraction; horizontal-polarization emissivity increases with the increasing frequency while vertical-polarization emissivity decreases with the increasing frequency; both horizontal-polarization emissivity and vertical-polarization emissivity decrease with the increase of soil moisture content.

Key words: Land surface emissivity; Microwave; Desert; Soil texture

1引言

数值天气预报模式（numerical weather prediction, NWP）是当代天气预报过程中的一个重要手段。精确的数值天气预报需要具备有非常理想的大气探测网,它能够提供分辨率合理、时空分布均匀的模式变量的观测数据,这些观测数据是建立模式的基础所在。数值天气预报属于微分方程的初值问题，初始场正确与否对预报结果的正确性起着决定性的作用。数值天气预报的资料同化本质上是利用观测数据资料不断修订模式，使得模式结果更趋向于真实情况，以便为下一时刻的预报提供更加精确的初始场。可事实上,在人迹罕至的一些地区比如高原、海洋以及沙漠等地区,能够提供使用的常规观测资料很少,这就直接地影响了数值天气预报的精确度。目前由静止气象卫星以及极轨气象卫星构成的卫星遥感探测网已经能够覆盖世界各地,通过卫星观测得到的辐射率资料十分有效地弥补了这些观测空白区的数据缺失。卫星微波辐射资料的同化需要用到许多参数，微波地表发射率是其中的一个，并且它非常重要^[1-2]，同化方式不断地发展，其本质就是在提高初始化数值天气预报模式时，找到把卫星辐射观测值同化到数值预报中的最好方案。此外,微波地表发射率也可以用于监视和观测地表土壤的各种变化情况。即使天空中不是万里无云的，微波也可以穿透云体，观察到地表的具体情况。然而，现在我们得到的地表发射率并没有那么地精确，因此，我们难以做到充分地利用星载微波辐射计资料。目前针对各种不同地表类型的研究整理较为贫乏，地表发射率在不同地区的具体变化难以理清，因此，陆地卫星资料同化和陆地地表特征遥感还有很长的一段路要走。为了改善这一情况，国内外学者开展了一系列研究。Jones等^[3]利用特别的微波传感器/成像仪（the Special Sensor Microwave Imager, SSM/I)资料对美国中部地区的微波地表发射率进行了反演；Prigente等^[4-5]通过使用SSM/I资料数据模拟计算了欧洲大多数地区陆地地表的微波发射率，并且分析了微波发射率的变化特性在不同地表条件下的不同；Prigente等^[6]试图把利用SSM/I计算得到的地表发射率拓展应用到先进的微波探测仪(the Advanced Microwave Sounding Unit A/B,AMSU-A/B)和特殊的微波传感器温度廓线仪（the Special Sensor Microwave Temperature Profiler, SSM/T）这些观测角度不确定的传感器上面,并由此进行大气温湿廓线的反演；Mo等^[7]用简化之后的辐射传输模式模拟了植被的发射率,该模拟过程仅仅对低频状态有效用，同时计算过程中利用瑞利近似的方法求出植被的光学参数；Hong等^[8]和谷松岩等^[9-10]也研究分析了陆地表面的微波地表发射率；顾松强等^[11]通过采用美国NOAA/NESDIS的Weng等提出的复杂陆面比辐射率模式，并且利用NOAA卫星AMSU-A的通道1或者通道2反演的地表比辐射率来调整该模式所使用的地表参数，从而在不具备精确具体的地表参数的情况下，改进AMSU-A 通道3和通道15的地表比辐射率的计算结果精确度。何文英^[12] 等研究了微波发射率在江淮、黄淮等地区不同的地表面随时间、空间的变化特性；张勇攀等^[13]调查研究了微波发射率根据不同的地表类型呈现的不同特性，还分析了不同地表类型下，地表发射率在不同波段以及不同极化条件下随季节的变化方式。

目前，卫星资料同化系统正在持续发展中，以期得到能够直接放进NWP模式中的微波地表发射率模型。来自国内外的许多研究人员在研究地表发射率的计算模型方面下了很大的功夫，最终得到了针对各种地表类型的不同模型。提高微波地表发射率模型的模拟精度，对完善陆面同化过程等研究具有重要意义。Weng等^[14]以一个三层介质模型为研究基础，改进出了更复杂的地表微波发射率的计算模式，该模式具有很好的计算性能，经过不断的发展，已经包含了全球陆地表面的大多数重要的辐射传输过程，是美国卫星探测资料同化联合中心（the U.S. Joint Center for Satellite Data Assimilation, JCSDA）通用辐射传输模式（Community Radiative Transfer Model, CRTM）的核心组成部分。

本文主要利用Weng微波地表发射率模型模拟了微波地表发射率随黏土/沙土含量、频率、土壤温度、地表温度和土壤含水量的变化趋势，并模拟计算了沙漠地区在不同粒子半径、不同土壤含水量和不同沙土含量条件下四种沙漠材料成分（石英、砂岩、石灰石和花岗岩）的地表发射率随频率的变化趋势，简要分析了在塔克拉玛干沙漠地区的微波地表发射率特性。

2 CRTM模式介绍

CRTM（Community Radiative Transfer Model）是JCSDA（美国卫星资料同化联合中心）开发的用于卫星可见光、红外、紫外或微波各个通道辐射传输的一个快速辐射传输模式，是当前应用广泛、十分具有代表性的一个辐射传输模式，该模式已高度模块化，并且成功实现了其研究到应用的转换。CRTM 具有较先进的辐射传输物理模型和较好的程序框架结构设计，该模式是针对卫星数据的同化而开发出来的，利用该模式能够在各种天气条件下都同化应用数值天气预报中的卫星资料，该模式的一个优于其他模式的特性是在有云和降水影响时它对卫星观测的模拟计算能力依旧很强，并且在微波波段的计算精度很高。CRTM目前主要用于在多种下垫面例如海洋、陆地、雪和冰面上的卫星辐射观测数据的直接同化，能够提高数值天气预报的服务水平。美国国家环境预报中心（the National Center for Environmental Prediction, NCEP）也发现微波资料的直接同化能够显著地提高数值天气预报的准确性。目前该模式已经用于中尺度天气预报模式WRF（Weather Research and Forecasting Model）和中国气象科学研究院GRAPES2-3DVar数值预报与同化系统中。

CRTM包含以下几个模型^[15]：地表反射发射模型、云散射吸收模型、气溶胶散射吸收模型、气体吸收模型和分子散射模型。其中的地表发射模型针对不同的下垫面类型例如海洋、海冰、植被（裸土）、雪、沙漠等有着各自对应的算法。有植物覆盖的情况下，微波发射率模型将量化各种地表类型的地表发射率，考虑到三层介质，底层以及顶层都被认为是空间均匀分布的，因此只需用均一的介电常数来表示，中间一层是空间分布非均匀的介质（包括沙粒、雪颗粒以及植被等散射体）。对于中间一层介质的体散射，使用辐射传输方程来计算，而底层和顶层这两层介质的反射则用修正后的Fresnel方程来计算。NOAH陆面模式地表类型数据库提供了计算地表发射率所需要的各种地表类型信息。NOAH 陆面模式是从俄勒冈州立大学/陆面模型OSU-LSM(Oregon State University/Land Surface Model)衍生完善得来的，它在2000年正式改名，如今陆面过程的综合模拟已经广泛地运用该模型了。该模型主要的输入和输出变量如下表1所示。

表1 NOAH陆面模式关键输入输出变量

3微波地表发射率模型计算

3.1微波地表发射率模型

该物理基础模型主要建立在辐射传输二流模式基础以及致密介质理论上。图1展示了其示意图，它是由包裹在地球大气上面的一个深层非等温面组成的。如附录中所示，通过地球观测卫星辐射计观测得到的亮温为[见（A12）]

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