FY3B-MWRI中国区域雪深反演算法改进
基于2002~2009年全国753个国家基本气象站观测的地面雪深和温度资料,以及同期的高级微波扫描辐射计(Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS,AMSR-E)亮温数据,利用不同频率亮温对雪深的敏感性差异,建立了中国区域雪深半经验统计反演算法.经2006年地面台站观测雪深验证,其反演均方根误差为5.6 cm.具体反演思路如下:根据全国1km网格土地利用覆盖度数据,结合中国区域的下垫面微波辐射特征,划分成森林、农田、草地和裸地四种主要地物类型;首先建立这四种主要地物类型相对较纯像元下的雪深反演算法,然后利用线性混合像元分解技术,建立微波像元下高精度的雪深反演算法.将本算法分别应用于风云三号B星搭载的微波成像仪(Fengyun-3B/Mcirwoave Radiation Imagery,FY3B-MWRI)和AMSR-E数据,进行了2010~2011年冬季雪盖制图,与相应时段的MODIS日积雪产品(MYD10C1)相比,尽管两者数据源有所不同,本算法估算雪盖的精度均达到84%以上.此外,利用本算法和FY3B-MWRI数据在北半球进行了雪当量估算测试,与AMSR-E标准雪当量产品进行了比较,发现二者结果较为一致.但在中国地区,AMSR-E雪当量值明显高于FY3B-MWRI估算值,这与目前已有AMSR-E雪当量产品的验证结果较为一致,FY3B-MWRI雪深估算值与站点观测值更为吻合.该算法已被作为国家卫星气象中心FY3B-MWRI雪深产品的业务化算法.
FY3B-MWRI、雪深(SD)、中国区域、半经验算法
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国家自然科学基金项目41171260,41030534
2014-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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