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古浪非均匀近地层地表温度和感热通量的卫星反演 1 地表温度反演的地表分裂窗算法 表面温度是地气系统中能量和物质交换的重要影响因素。它不仅是衡量全球温度变化的重要指标，也是区域和全球规模中区域和方向的重要因素。随着20世纪中期TIROS-Ⅱ卫星发射,利用卫星热红外资料反演地表温度开始发展起来。最初的反演工作仅限于海面温度,但是随着大气辐射传输模型的改进及NOAA/AVHRR、MODIS等遥感数据的丰富,利用分裂窗算法反演海面温度的精度提高到1.0K以内。海面温度反演成功之后,利用卫星热红外数据反演陆地表面温度变得更加具有诱惑力。Price在1984年首先将海面温度反演的分裂窗法引用到地表温度的反演中,给出了地表近似黑体时的地表温度反演算法。随后,1990年Becker et al结合考虑通道比辐射率差异的影响,在对辐射传输方程线性近似的基础上,给出了一个地表温度反演的局地分裂窗算法(下称Becker算法),并在1995年考虑水汽的影响对算法做了进一步改进。1992年Kerr et al考虑植被的影响,将植被指数引进算法,得到一个半经验模型的局地分裂窗算法(下称Kerr算法)。2005年覃志豪等利用MO-DIS数据将局地分裂窗算法进行修正,得到一个针对MODIS数据反演地表温度的分裂窗算法(下称覃志豪算法)。另外,一些研究者也在地表温度反演上做了不同的尝试。随着卫星热红外通道数的增加,多通道、多角度方法迅速发展起来,有的精度能达到1.0K左右。但是由于其计算的复杂性和算法还不够成熟,所以还未被广泛使用。而利用热红外遥感数据反演地表温度的分裂窗算法是目前地表温度反演算法中发展最为成熟的,反演精度一般在3.0K以内。 在感热通量的遥感估算中,常用的动力学阻抗法涉及两个关键因子,即地表温度和空气动力学阻抗。如何利用有限的遥感数据和观测资料得到更高精度的感热通量结果,研究者们做出了不同的参数化方案。1993年郭学良等直接利用观测的感热通量与地表温度和气温的差值进行线性拟合,得到感热通量估算的经验公式。1999年Hurtalova et al根据近地层风廓线公式,利用不同高度的风速观测资料得到计算感热通量的各参量,但这种方法需要至少3个高度的风速资料。Jia et al利用ATSR卫星数据,使用归一化植被指数参数化动量粗糙度来计算感热通量,将估算的精度提高到25.5W·m-2。黄妙芬又引入叶面积指数和土壤调整植被指数对粗糙度和零平面位移进行参数化。在感热通量的计算中,在已知植被高度的情况下,为简单起见,可采用植被高度对粗糙度进行粗略的计算。例如,Sellers et al提出的估算动量粗糙度的方法。 本文利用野外观测试验资料对现有的地表温度和空气动力学阻抗算法进行了修正,给出了适用于试验区绿洲—沙漠下垫面遥感反演地表温度和感热通量的方法,以期为在非均匀地区利用卫星资料反演地表参量提供重要参考依据。 2 野外试验的简要介绍和数据的选择 2.1 古浪试验观测及仪器布置 古浪试验区位于甘肃省武威市古浪县海子镇东新村,范围为103°48′-103°51′E、37°37′-37°38′N,统称为古浪非均匀近地层观测试验(Gulang Heterogeneous Underlying Surface Layer Experiment,GHUSLE)。试验区绿洲为西南—东北走向,主要种植玉米、小麦和葵花等农作物,为典型的植被下垫面。绿洲东西两侧均为沙漠(下称东、西沙漠)。这种独特的自然环境为研究不同的下垫面陆面参数特征和绿洲—沙漠相互作用提供了客观的自然条件,试验区站点分布见图1。 本次试验为陆面过程的研究提供了全面、连续的观测资料。GHUSLE在沙漠—绿洲—沙漠东、西剖面的不同下垫面上布设了3个微气象观测站,分别是西沙漠、农田和东沙漠站,绿洲是观测的重点,建有一个32m的观测塔。试验主要分为3个部分: (1)基本观测:东沙漠站观测项目有2层(高度分别为2m和8m)温湿观测、1层(高度为8m)风平均量观测;6层(深度为5,10,15,20,30,40cm)土壤温度和含水量以及辐射观测。农田站的32m梯度塔可提供4层(高度为2,8,18,32m)的风仪湿常规观测;3层(高度为3,12,28m)涡动相关观测;5层(深度为5,10,20,40,80cm)土壤温度和含水量观测;3层(深度为5,10,20cm)土壤热通量观测及在4m高度上架设有光径长度为450m的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)通量观测;植被高度、气压和辐射等观测。西沙漠站的观测项目有高度为3 m涡动相关仪观测;5层(深度为5,10,20,40,80cm)土壤温度和含水量观测;2层(深度为5,10cm)土壤热通量观测;辐射和气压等常规气象观测。