SSM／1遥感中国东部地面温度

SSM／1遥感中国东部地面温度 SSM,1遥感中国东部地面温度 第8卷第3期自然科学进展1998年5月 一 SSM/I遥感中国东部地面温度 李万彪朱元竞洪刚赵柏林 (j曩羁西豫砀理丽葙预报国家重点实验室,1『1()871北京)尸5L 摘要使赝1991兰6,7月ssM/】资料,根据聚类分析譬到地表下垫面的5种舟 类.提出了反滇地面温度的非线性经验统方法统计画旧磐到估计地面温度的均 方根误差为1.60,218?在』:基础上对于1993年6,7月中国东部地面温度分 布进行了反渲计算卫星逢划, 黼词,粕SS/I. 地面温度在气候变化和多种天气过程研究中,在农业和国民经济的许多领域中都具有重 要意义.由于地面常规观测的局限,多年来卫星遥测精确的地面温度一直是许多学者致力解 决的一个难[? 卫星遥测地面温度主要使用红外(最常用的是8,14um大气窗区)和微波波段通道的辐 射资料和遥感海面温度ht不同的是,地面的不均一造成在红外渡段云的检测工作非常棘 手;对于微波波段,陆地表面的趋肤效应非常突出.两者共同的问题是,由于地表的比辐射率 小于1(特别是微渡波段),大气订正需要考虑向下和向上的辐射效应的影响. 红外辐射资料遥感研究中主要使用的是AVHRR资料.尽管已有研究表明红外窗区通 道资料可提供精确的地面温度估值【1,但由于在陆地上地表极为复杂而且地面温度变化 快,使得对红外(如AVHRR)数据检测云的工作变得非常困难Wan等_1-研究了大气传输 模式对AVHRR的3,4和5通道资料的地面温度的反演,显示了精度小于1?的较好结果,但 由于诸多因素的限制,还无法用于业务许多统计方法.在做大气修正时采用线性近似, 即在地面比辐射率已知的前提下,把海面温度遥感的分裂窗技术_1j进行推广,把地面温度表 示成一个或多个红外通道亮温的线性组合,公式中的系数只与地面比辐射率有关,而与大气状 况无关.这种方法的精度为2,3?,主要误差源是地面比辐射率的不精确和大气效应订正的 线性近似和Becker_贝0提出用相邻的白天和夜晚两组AVHRR的3,4和5通道的测量 来估计地面温度和地面比辐射率这一方法需要对地面的双向反射率分布函数作假定…. 在非线性近似的条件下,通过两个通道亮度温度之差求大气透过率的比值来确定大气的影响, 对分裂窗技术进行了改进,但仍然难达到1?内的精度.这些分裂窗技术的优点是公式 简单,但要求有诸如地面比辐射率已知的假定实际应用难推广. 在处理云的问题上,微波比红外优越.来自云下的辐射信息能穿透云层到达卫星的微波 辐射计.一些研究中一已用HIRS红外和MSU微波资料发展了一个统计物理方法来估计 大气垂直廓线和地面温度.反演地面温度时,需要其他假定和参数,算法变得复杂.影响微 19960613收稿1997.08.25收修改稿 国家自然科学基盘重大项目(批准号:4979o3.)课题 自然科学进展第8卷 波估值的因素有微波辐射计视场内地面的多变性,大气,地面和土壤水的形态,比辐射率的变 化,吸收和散射,所以微波遥测地面温度的工作很少1987年发射的美国国防气象卫星DM— sP,携带了特种微波成象仪ssM/I,包括4个频段7个通道,即双极化855,370,1935GHz 和垂直极化22235GHz(以下简称85,37,22和19GHz)ssM/I以53度入射角对地球做圆 锥式扫描.扫描周期为19S,85GHz频段采样积分时间为3.89ms,其余频段为795ms.对 下垫面的分辨率85GHz为15km,37GHz为30km,22和19GHz为50km美国NESDIS可 实时接收其探删资料,用于气象和环境监测研究表明"J,地面温度与19和37GHz的亮温 具有极好的相关性,可用于遥测地面温度.22GHz可帮助订正大气水汽的吸恒,19和37GHz 的水平极化亮温可订正地面或土壤水的比辐射率效应.研究中得到的估计地面温度的误差为 2,3?,采用了线性统计方法 本项研究的着眼点在于用SSM/I资料遥感中国东部区域的地面温度分布基于各种类 型的地面的比辐射率的差异,对地面进行了分类;对每一种类型采用一种非线性经验公式计算 其地面温度;在此基础上,给出中国东部地面温度的分布 资料取自1991年6和7月的DMSP一10卫星覆盖中国区域的ssM/I的7个通道的亮温 数据,这两个月的每天2次(00和12GMT)气象站探空数据和346个测站小时降雨资料(每天 2次,即oo一01,12—13GMT),降雨资料用来检验降雨的分类. 1地面分类 自然地表是卫星大气遥感的强烈辐射背景,因而自然地表微渡辐射特性的复杂多变增加 了空间大气遥感问题的复杂性.决定地面辐射强弱的主要因子之一是地面比辐射率s,它随 地表层物质成分结构,热力学温度,表面几何形状,内部颗粒结构等地表物理特征和状态而变 化.森林,矿山,沙漠,草原,农田和城镇等均属大陆地表,显然这一类地面更为复杂,微波辐射 特性变化更大.一般来说,大陆地面的比辐射率比洋面的大,干土层的比辐射率比湿土层的 大.所以微波的比辐射率e随下垫面的不同可以有很大的变化,可利用这种特性对地面性质 进行鉴别和分类.根据张培昌等[133给出的几种下垫面在0.入射角时的比辐射率值,可分为具 有代表性的洋面(比辐射率04,0.6),湿土壤(0.7),干土壤/浓密植被(08),雨区和强对流 暴雨(一0.9)等5类.强对流暴雨严重影响微波辐射,故也分为1类由于在微渡渡段,电磁 渡的偏振特性用垂直和水平极化来描述,而对于不同的下垫面和降水等,两种极化是有差异 的,所以,可利用SSM/I的垂直和水平极化亮温的差异来进行下垫面的分类在此基础上,进 行地面温度的反演 许多研究已经就美国地区的地表下垫面进行了分类,给出了一些经验判据.需要 给出适合中国区域的地表分类,所以在过去研究的基础上,并给台中国降雨资料,分析 sSM/I资料,粗略地找出上述5类下垫面的平均极化亮温(表1),然后用聚类方法进 行分类 统计分析中的动态聚类K一均值法_l已经用于气象卫星云图中的分类研究''其基 本思路是,将各类样品均值视为类中心,同样,也规定一个样品与某个类之间的距离就是该样 品与该类中心的距离对于初始分类而言,所有的类中心与相应的类内样品的距离平方和称 为分类误差.对初始分类进行调整,目的是要找出使分类误差尽可能小的一种分类来.为此, 可对所有样品逐个检查,看其是否已在离它最近的那个类.否则就将它调整到离它最近的那 第3期车万彪等:ssM/r遥感中国东部地面温度 个类中去,以缩小分类误差,并随时调整类中心.重复上述过程,最终使分类误差为最小 表l同地表下垫面的平均ssM/i极化亮湿(K). ajT".T哪..T,T2…Tl9和Tlh分别是SSM/1的4个频段(85,37.22干[19GHz)7个通道的琵温.v和h表币 垂直和水平极化 图1给出了1次代表性的聚类分析的结果(图1(a)),同时给出了经过插值后的85GHz 通道的SSM/I云图(图1(b),时间:1991年7月6日00:59GMT),图1(b)中给出了降雨站点 (所测降水代表0001GMT的降水),黑点表示有降水,白点无降水.云图陆地上的白带是1 次向东南推进的降水锋面系统,这在图上也反映出两种资料时间上的差异对海面的划分完 全与海岸线一致可见分类结果是非常清晰的.对1991年6,7月份ssM/I资料的其他时 次的聚类分析的结果是一致的,支持了这样分类的合理性 图11次聚类分析的结果与经过插值后的85Gl-Iz通道的SSM/r云图 (a)1次聚娄分的分粪结果.颤色由深到浅依扳为强对流暴雨,雨区,湿土壤,干土壤和海洋;(b)85GHz垂直极 化亮温数据(104线×128皇)经插值形成的云图(270线×200点),图由蛤出了降雨站点(所测降球代表00 01GMT的降求),黑点表示鸯降水.白电无降水(时旬:1991年7旦6日00:59GMT) 另一个证据如图2它给出了1991年7月6日00:59GMT用SSM/I资料分类后各类与 l9和37GHz亮温的关系,横纵坐标分别代表l9和37GHz亮温的差的t/2及和的1/2.分布 与Rao_州的研究一致.但后者使用了18和37GHz,数值上有所不同,而且各类之间还有重 自然科学进展第8卷 叠.这也说明用单纯的几个亮温差或和作为判据,来对ssM/I数据进行分类是不准确的,需 要综合SSM/I的7个亮温资料进行研究 图2用SSM/I资料分类后各类与l9和37GHz垂直极化亮温的关系 各类表1中的序号代替(时间:1991年7月6日00:59GMT) 2地面温度的计算 卫星的微波辐射计测量来自下垫面和大气的自然微波辐射,直观地看.这些微波辐射由4 个分量组成,即下垫面(如陆地和海洋等)直接发射的辐射,大气直接向上发射的辐射,大气向 下发射辐射的反射部分以及冷空间背景辐射的反射辐射.通常最后一项是很小的,可忽略不 计. 在微渡波段,处于局地热力平衡的无散射的大气辐射传输方程为 rrr1 R=eB(T.)r+(1一E)rlB(T)dr(P,P)+lB(T)dr(P,0),(1)1 5 其中尺表示卫星接收到的微波辐射,r(P1,P2)表示以气压P2高度为起点到气压P1高度的 大气透过率,r=(P,0),E表示下垫面的比辐射率,B(T)是温度为T时的Planck函数.式 中右边前两项代表下垫面的贡献,分别是比辐射率e的下垫面发射的贡献和大气向下辐射被 大气反射回大气的贡献;第3项表示大气直接向上的辐射贡献. 根据微波区的Rayleigh-Jeans近似,上式变形为 一r1 TB=T+(1一E)r}IT(P)/r;drP+IT(P)drP.(2)rSrS 其中了'B为微波辐射计测的亮度温度,T为下垫面的温度,r=r(P,0). 从(2)式可见,微波亮温与下垫面的特征状态(如比辐射率和热力学温度等),下垫面的反 第3期李万彪等:SSM/I遥感中国东部地面温度 射和大气的影响(如大气云雨粒子的散射和吸收)有关.在用SSM/I微波亮温估计地面温度 时,这些因素都是必须考虑的对于像茂密植被均一比辐射率的地表,在不考虑大气效应时, 地面温度与微波垂直极化亮温T有如下形式的关系: T=T/,.(3) 所以,根据(2)和(3)式,拟采用ssM/I多个极化亮温的非线性组合来估计地面温度. 在sSM/I的4个频段中,由于低频受到大气中水汽,云粒子和雨的散射和吸收的影响最 小,19GHz通道亮温最适宜来估计地面温度在没有大气散射和再辐射的情况下,高频与低 频相比对水有较低的介电常数和浅的辐射厚度,所以使用高频通道的垂直极化亮 温会提高估 计地面温度时的精度,另一方面,其较高的空间分辨率也是提高地面温度精度的一个原因 对于像有水存在的陆地表面,水的影响是必须订正的水的高介电常数降低了19GHz 的比辐射率,而且由于水面的辐射是高极化的,所以陆表水的效应造成亮温的减小和极化差异 的增加.37和19GHz两通道亮温的差异可以用来订正这一影响.22GHz通道位于水汽的 吸收带,同时水汽对37GHz也有较大的影响,所以可用37和22GHz垂直极化的差异来订正 大气水汽辐射的影响.为了更精确估计这一影响,增加37和22GHz垂直极化差异的平方 项.这是基于在ssM/I估计水汽的研究"中,经验式有22GHz垂直极化亮温的平方项由 于高频受到大气中云雨粒子的散射和吸收较大,用85GHz的极化亮温来订正大气云雨粒子 的影响.所以,考虑上述因素,可列出计算地面温度的经验公式: 丁.=AD+A1丁85+A2丁85h+A3(丁37T22)+A4(T37一丁22)+ A5(丁37一T19)+A6(丁37h—T19h)+A7丁19),(4) 其中T8T,T,丁m,T22,T19和丁19h,分别是sSM/I的4个频段(85,37,22和19 GHz)7个通道的亮温,A,=(i=0,1,…,7)为统计系数 将(4)式整理后得到 丁:D0+D1T85+D2TB5h+D3丁37+D4丁37h+ D5丁22+D6T19+D7T19h+D8(T37一T22v),(5) 其中,D(i=0,1,…,8)为整理后新的统计系数. 对于不同的陆表类型,可选择(5)式中较为灵敏的项进行地面温度的计算 3结果及讨论 (5)式的回归分析中使用的资料是1991年6,7月中国陆地气象站所测的地面温 度(百叶 箱温度,每天2次:O0和12GMT)和与之时空对应的SSM/I的7通道极化亮温.其中85GHz 亮温是插值在以气象站为中心,大小为12km的回格点上;另外3通道亮温则插值在大小为 25km的网格点上.表2列出了地面温度与(5)式右边各项亮温或亮温平方项的相关系数和 回归方差(其中湿土壤,干土壤和雨区的统计样本数分别为151,201和93,与表3相同). 在反演湿土壤的地面温度时,高频较低频关系密切.可能的原因是,高频85GHz与低频 相比,发射辐射来自浅的发射屡,所在反映百叶箱温度时,85GHz亮温比低频更具代表性. 在决定干土壤地面温度时,最好用22v通道亮温,这与湿土壤用的高频相反 310自然科学进展第8卷 在决定地面温度的水汽订正时,可以看到22v通道与地面温度关系密切.而平方项 (T—T22)在决定湿土壤地面温度时比在干土壤和雨区情况时明显.可能原因是湿土壤 的近地层水汽丰富,这时平方项的水汽订正是显着的.在决定雨区的地面温度时,关系明显的 通道是37v,22v和19v.这可能解释为水的介电常数在85GHz时低于低频,雨区视场中存在 水将导致高辐射和85GHz通道影响的减小. 表3列出了最适合决定地面温度的SSM/I极化亮温项系数(表3各类中的第1行)以及 用式(5)右边所有项估计地面温度的各项系数(表3各类中的第2行),系数D,D2,D3,D, D5,D6,D7和D8与T鼢,T85h,T37,7h,T22,T19,,r19h和(T一T22)对应的.与表2 比较得到,决定湿土壤地面温度时用85v,85h,22v,19v和(T—T22)5项;决定于土壤地面 温度时用85v,37v,22v和19v等4项;决定雨区地面温度时用37v,22v和19v等3项.其中决 定于土壤地面温度时的选择与McFarland等_1叫研究的四通道模式是一样的.从表3发现,尽 管在估t}地面温度时,上选项比用所有项估计的回归方差略小,但其在方法形式上更简单而 且在物理本质上更清楚' 从表3中发现,22v在回归分析中是重要的,但其回归系数D在订正水汽影响时显得较 大而且与预想的符号相反,水平极化通道在研究中也是重要的,但回归系数小且在估计湿土壤 时只用了85h通道(系数D2).这些需要更深入的研究 由上得到反演公式如下: 湿土壤T=一165477+A1TB5+A2T85h+A3T22+AT19+A5(T37一T22)(6) 干土壤T=一174.511+B1,f85+B2,r37+B3T22+B{T19"(7) 雨区T:一149651+CLT+C22+C3T19,(8) 其中A,B和C(i=1,2,…)为统计系数,回归误差为1596,2.183?.对所有445个样本 由(6),(7)和(8)式统计的点聚图见图3,统计均方差为18360C,估计的地面温度和百叶箱温 度的相关系数为0864这一结果优于McFarland等l1用SSM/I资料估计地面温度研究中 I ;-g 第3期李万彪等:sSM/I遥感中国东部地面温度311 的2,3?精度,可能的原因是在陆面分类上采用了统计的聚类方法,比其用经验 关系准确些 其次,在决定湿土壤地面温度时增加了37v和22v通道差异平方项的水汽订正. 1一 露 林 图3地面温度(?)反演值和实测值的点聚图 统计蝉本数为445,统计均方差为1836'C,反演的地面温度和地面温度(百叶箱温度)的相关系数为0864 对1991年6,7月sSM/I每个时次的地面温度进行反演试验,图4给出了2次反演结果 链 醑 图4SSM/I对地面温度(?)的反演试驻 (a)6月3日12:08GMT,(b)7月3曰12:02GMT圈中等值线间隔为l? (时间分别是6月3日12:08GMT和7月3目12:02GMT).将所有时次的反演结果平均,得 到了月平均地面温度以及实测分布见圉5(a),(b)(1991年6月)和图5(c),(d)(1991 年7 月)比较发现,反演与常规资料的分布较为一致. 这里反演的主要误差包括:卫星观测亮温主要反映地表面的辐射状况,并且是卫星扫描视 场(如85GHz卫星通道的视场是15km大小)辐射的平均值,而使用的地面温度实测值是地 面气象站百叶箱测的空气温度(离地面1.2m),并且是一个点的温度值另外,聚类统计分析 和匣演地面温度的非线性经验模式还需要更多的样本来检验,分类方法和地面温度反演算法 自然科学进展第8卷 还需进一步改进 4结论 好 图5月平均地面温度反演和实{蝇!『分布比较 (a)1991皇6月匣演,(b)1991年6月实刹.(c)1991年7月反演. (d)1991年7月窭测 圉中等值拽间隔为l? 使用1991年6,7月的SSM/I资料,用聚类方法将陆地分为干土壤,湿土壤和雨区,根据 非线性模式,对地面温度进行了反演研究 聚类方法的引入和在大气订正时使用37v和22v通道差异的平方项,使得估计地面温度 误差为1.60--2.18?,比目前许多研究中2,3?的精度有了提高 为使精度更有所提高,未来需要的研究工作包括:结合模式对地面进行更准确的分类;结 合用SSM/I反演的陆上水汽和云中水,进一步改进估计地面温度的算法以及结台分辨率更高 的AVHRR对地面分类进行验证. 致谢感谢日本东北大学Hayasaka博士提供了SSM/~资斡及本系的啕祖钰教授和王室 琴老师提供的气象站霖空资料,降雨资料由由国气象局提供的. ? 矗 哑 皿 搀 监 蝾 阵 期 苗 第3期李万彪等:SSM/I遥感中国东部地面温度313 参考文献 1WanZ.J,DogierLandsurfacetemperalure?su… mtfromspace:physicalprinciplesandinve~modelingIEEETrans .nGeosciattdRemoteSensing,1989,27(3):268,278 2Da~fisJA.TarpieyJDEstimationofshe[tertemperat~efrostoperationalsatellitemunderda ta 1983.22:369,376 3PriceJCEsti~lings~face~emperaturefrom~tel[itethere[infrareddata-aeamp[eformulati onfortheatmosphericeffect Renlo~eSensin8ofEnviron.1983,13(4):353,361 4Price1cLand~ur/acetempe:ature…u… enfr.mthesd1windowchannelsafNOAA7advancedryhigh:e~lutJen radiometerJGeophpsRe.arch,1984.89(D5):7231,7237 5B~kerF.ZLiTowardsalocalsplitsplitwindowmethodoverlandsurface[ntJR~mteSens,1990,3:369,393 6LiZ.BeckerFF~sihilityofl? 1_dsurfacetemperatureandemi~dmtydetemainationfromAVHRRdataRemoteSensingof Environ,1993.43(1):67,85 7SobiinoJA,LiZL.StrollMP,elalImprovementsinthesplit— windowtechniqueforlandsudacetemperaturedetemain~.- tionIEEETransonGeosciandRemoteSensing,1994.32(2】:243,253 8Sussking』,Ro~nfieldJ.RenterD.alRemote… "gofweatherendchmateparametersfromHIRS2/MSU.nTIROS- 』GeophysResearch,1984,89:4677,4697 9ChedinA,ScottNA.WahieheC.etalTheimprovedinitia[i~tioninversionmethcA:ahighrem[utionphysica[methodfor temperatureretrievalsfromtheTmOS~NseriesJClim.A.pplMetm,1985,24:118,143 10McF~hndMJ.MillerRL,NealeCMULandsurfac~tempezamrede~vedmtheSSM/Ipassi vemicrvwavebrJghmess temperatrueIEEET…GeosciI~emotensing,1990,28(5):839,845 11李万彪.朱元竞,赵柏林气象卫星遥感西北太平洋海温的研究气 象,1997,55(1):43,54 12McM[1l[nLMEstimationofseasurfacetempertumfromtvloinfraredwind0w… withdifferentabmrption』 GhysRe.arch,1975,20:5113,5117 l3张培昌.王撮会大气微渡遥感基础北京:气象出版社,1995.412 l4Sp… RWAsatellitekpassive37GHzseattering-b&~dmethodforme~uring~eanlcralnJC[i mApplMeter.1986, 25:754,766 15Nea[eCMU.McFarlandMJ,ChugKLand— surfacetypeclassificationusingmicrowavebrightnesstm~peraturefromthe sp~'ia[?rmicrowavi~gerIEEET…GeosciRemoteSensing,1990,28(5):829,838 16F[oreJV,GrodyNCClassifi~fionof…wco%,eFandpr~ipitationusingSSM/Ir【leasu… ents:easestudies[ntJRemote Sen~ng,1992.13(17):3349--3361 l7马开玉,丁裙国,屠其璞.等气候统计原理与方法北京:气象出版社.1993518 18GesboisM.SezeG,S~ejwaehGAutomaticclassification.fcloudsonMETEOSATimager y:applicationtohighlevelclouds JApp[Meteor.1982,21(3):401,92 l9自洁.王洪庆,陶祖钰GMS卫星红外云图云迹风的反演北京大 学.1997,33(1):85,92 20RmPK.许键民等译气象卫星景统,资料及其在环境中的应用北京:气象出版 社,1994580 217dishouseJCSniderJB,WestwaterER.etDeterminationofcloud[iquidwatercontentusin gtheSSM/IIEEEFrans Ge~asciRemoteSen~tkg,1990,28(5):817,821