基于AMSR－2的青藏高原地表温度反演

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目 录

1.引言4

1.1 研究目的和意义4

1.2 国内外研究现状4

2.研究区域5

3.理论基础5

4.研究方法6

5.研究数据7

5.1 FY3B-MWRI7

5.2 NCEP/FNL9

5.3 AMSR-29

6.数据处理10

6.1 格点化处理10

6.2 剔除边界外数据10

6.3 三天取平均处理11

7.反演结果12

8.结论15

参考文献

致谢

基于AMSR-2的青藏高原地表温度反演

金旭峰

,China

ABSTRACT：The empirical algorithm for inversion of surface temperature using AMSR-2 brightness temperature data is based on the July 2017 AMSR-2 brightness temperature data combined with the July 2017 NCEP/FNL global surface temperature product and the FY-3B MWRI Surface coverage type data, roughly divided the Qinghai-Tibet plateau into three regions: north, west, and east. First, the single-channel temperature data and NCEP true values were linearly regressed to obtain inversion temperature values. Secondly, the multi-linear temperature data and NCEP true values were used to obtain the inversion temperature values and compared with the single channel inversion results. Finally, multi-channel linear regression was performed using multi-channel bright-temp data and NCEP true values after sub-surface coverage types, and compared with the multi-channel inversion results of uncovered surface coverage types. The results show that the inversion result of the derailment is generally better than the inversion result of the upswing. The correlation coefficient of the multi-channel inversion results is much larger than that of the single-channel inversion results. The RMS error of the multi-channel inversion results is 1 to 2K smaller than the root mean square error of the single-channel inversion results. The accuracy of multi-channel inversion when subdividing the type of land cover is slightly higher than that of multi-channel inversion when land sub-coverage type is not used.

Key words: passive microwave remote sensing; AMSR-2; Tibetan Plateau; surface temperature

1. 引言

1.1研究意义与目的

青藏高原地区面积1平方公里，平均海拔4000米，对亚洲季风环流和全球气候变化起着非常重要的作用。地表温度是影响地球资源、环境等的重要因素之一，在全球农业、水文、生态、环境、气候等领域具有重要研究意义。地表温度是大气和地表能量，水汽交换，数字天气预报和气候变化中必不可少的极其重要的参数^[1]。在常规的气象观测中，获取地表温度的方法主要是地面站点观测。但是由于自然地理环境、资金投入等问题，青藏高原地区地面观测站点数量极其稀少，青藏高原大部分地区都无法获得准确的地表温度值，这导致了观测的温度值时空分辨率很低。

1960年4月美国发射了第一颗气象卫星泰罗斯-1（Tiros-1），从此气象学进入了一个新时代^[2]。随着卫星气象学的不断发展，卫星遥感已经成为获取各种高时空分辨率的气象要素信息的重要手段。最近30年，热红外遥感反演地表温度的研究取得了许多成果，为气象预报和气候研究提供了重要的帮助。然而，热红外遥感反演地表温度还存在许多问题，比如：热红外波段容易受到大气的影响。热红外波段容易受到地表热状况的影响等等。因此，热红外地表温度反演算法在实际应用中有时难以保证精度，尤其是多云天气，雨雪天气等极端天气。根据美国航天局（NASA）提供的温度产品分析，超过60%的地区大部分温度产品受到云的影响，这给实际应用带来了很大的局限^[3]。微波遥感与热红外遥感相比，具有受大气干扰小，穿透力强等特点，在地表温度反演中具有一定的优势。因此，被动微波遥感探测地表温度尤为重要。

最广泛使用的无源被动微波传感器主要有SMMR、SSM/I、AMSR-E，AMSR-2。随着国内外科学家对被动微波遥感的深入研究，我们发现微波波段容易受到植被、水分等因素的影响，对表面辐射机制的不成熟研究导致了被动微波地表温度反演中存在一些问题^[4][5][6]。拥有特殊地理位置的青藏高原的地表温度的反演研究工作相对较少。本文参考了AMSR-E亮度温度反演地表温度的方法，结合青藏高原自身的特殊情况，将NCEP/FNL的全球表面温度产品作为真值，初步得到了一种基于AMSR-2的青藏高原地表温度反演的经验算法，为以后更深入地研究青藏高原地区的地表温度反演算法提供了一定的依据。

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