藏北高原土壤温湿特征的被动微波遥感及地面观测资料分析

摘要

青藏高原的陆气相互作用因其在区域上和全球尺度上对我国、东亚乃至全球能量和水循环的影响而显得非常重要，其气候变化和及其影响已越来越成为世界各国政府和科学家们关注的重大问题。区域尺度乃至全球尺度的土壤信息是陆面过程模式研究必不可少的一个参量，对改善区域及全球气候模式预报结果起着重要的作用。传统的地面测量方法无法获得大尺度的土壤信息，而被动微波遥感由于其全天时全天候及较高的时间分辨率的特点，为基于短周期和全球或区域尺度的土壤信息反演提供了大量数据。
　　 本论文采用国际合作研究项目“全球能量水循环之亚洲季风青藏高原实验”(GAME/Tibet，1996-2000)和“全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原实验”(CAMP/Tibet)在藏北高原上的地面观测资料以及热带降雨测量任务卫星(TRMM)携带的微波辐射计(TMI)资料，分析了藏北地区土壤温度和土壤湿度的分布特征，并在前人研究的基础上提出一种利用微波资料反演土壤温度和土壤湿度的算法，并对个例进行了反演。论文得到了如下一些主要结论：
　　 (1)对D105，NPAM(MS3478)，BJ站土壤温度和土壤湿度资料的分析的结果表明：10cm以上土壤温度年平均日变化类似正弦曲线，而10cm以下则变化不大;各层土壤温度最大值都出现在7-8月;在冬季和夏季，地温垂直梯度较大，而在冷暖季节转换时期，地温梯度小，变化较为平稳。年际气候的差异至少可以反映到40cm土壤；各层土壤湿度无明显日变化，但存在明显月变化，夏季降水量与各层土壤湿度呈显著的线性正相关，其相关系数分别为0.733和0.668，且都通过了α=0.01的显著性检验。
　　 (2)对2003年9月TRMM/TMI资料以及地面观测资料进行了分析，发现TRMM/TMI37GHz亮温资料与0cm土壤温度存在很好的线性关系。利用这个关系，我们对9月14日的图像进行了反演实验，发现结果与实际情况比较接近。反演的地表温度在260K-282K之间，峰值集中在277K附近。
　　 (3)利用基于微波辐射传输方程推导得到的极化指数PI，通过对历年月平均极化指数及极化指数距平的分析，得到了青藏高原中部大尺度土壤湿度的年际变化以及干湿季土壤湿度变化。另外，在给定该区域某些参数的基础上，以及在已知区域平均PI值与平均土壤湿度的条件下，定量反演得到了该区域的土壤湿度，并用ANNI站测量的实验数据进行了反演验证。
　　 但是，由于反演区域所有像素点的土壤湿度历年平均值不可能通过实际测量得出，所以本文只能给出反演区域土壤湿度年季变化分布图。
　　 同时，本论文还基于辐射传输方程和TRMM/TMI低频通道观测数据，分析了微波辐射极化指数(PI)与植被光学厚度的关系，从而提出了一种反演土壤湿度的算法，且利用这个算法，我们定量地反演了青藏高原中部的土壤湿度，结果表明：随着地表覆盖度升高，PI的值往往会降低；在低矮、稀疏植被甚至没有植被的地区，PI较高。但是PI这种随植被覆盖度变化而升高或者降低的变化，在变化的两个方向上都存在饱和现象，小于0.008对应于森林地区，大于0.3对应于水体；通过利用这种方法，根据微波辐射计测量得到的亮温数据可以直接计算地表植被覆盖的光学厚度，不再需要其它传感器获取地表植被状况的辅助数据，改进了前人的反演算法。反演的土壤湿度主要在3-45％之间，反演结果能够很好的反映土壤湿度的分布。

目录

文摘

英文文摘

声明

致谢

第一章前言

1.1研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.1微波遥感土壤温度研究现状

1.2.2微波遥感土壤湿度研究现状

1.2.3TMI数据遥感土壤温湿度研究进展

1.3研究目的及论文结构

参考文献

第二章微波遥感土壤温湿的机理及传感器描述

2.1亮度温度和发射率

2.2土壤参数描述

2.2.1土壤表面几何特性描述

2.2.2土壤物理参数

2.3微波辐射计

2.3.1目前主要的微波辐射计及参数介绍

2.3.2TMI仪器特征和数据介绍

参考文献

第三章藏北高原土壤温湿变化特征的地面观测分析

3.1研究目的

3.2实验场地、观测仪器及数据处理

3.3土壤温度特征分析

3.3.1日变化特征分析

3.3.2月变化特征分析

3.4土壤湿度特征分析

3.5结论

参考文献

第四章利用TRMM/TMI数据确定地表温度

4.1研究目的及意义

4.2研究区域及数据描述

4.3确定土壤温度的算法

4.4反演结果

4.5总结

参考文献

第五章利用TRMM/TMI数据确定土壤湿度

5.1引言

5.2数据描述

5.2.1TRMM/TMI数据

5.2.2研究区域及数据描述

5.3藏北高原土壤湿度变化的反演

5.3.1土壤湿度算法

5.3.2资料分析及结果

5.4定量反演藏北高原土壤湿度

5.4.1算法原理

5.4.2植被光学厚度的确定

5.5反演结果

5.6结论与讨论

参考文献

第六章总结与讨论

6.1主要结论

6.2存在的问题及展望

附录