2015-2016年青藏高原积雪深度自动观测数据集

积雪是冰冻圈中最为活跃的要素之一,积雪监测对雪灾评估、水文预报与气候变化研究等具有重要意义。自2015年9月起,我们建立了包括10个站点的青藏高原积雪深度连续自动观测网络。观测网主要采用SR50A超声波测距传感器与Hydra Probe II土壤多参数传感器,获取近实时积雪深度与土壤水分等观测数据。积雪深度测量精度约1 cm,土壤水分精度约为3%。本数据集有望为该地区遥感积雪产品的质量验证,以及为高原地区的积雪灾害实时监测提供重要数据源。

FY-3B与FY-3C/MWRI交叉定标及雪深算法应用

FY-3C/MWRI于2015年7月30日开始业务运行,与FY-3B/MWRI对地表微波辐射进行联合观测。为保证MWRI亮温数据的可靠性、一致性以及综合双星MWRI观测数据应用雪深业务算法,利用地面近似稳定目标格陵兰岛冰盖与亚马逊热带雨林,对双星MWRI亮温数据进行交叉定标。分析了交叉定标前后FY-3B与FY-3C/MWRI雪盖面积及雪深反演结果的一致性,并以2013~2014年冬季气象站点的雪深观测数据评价了交叉定标对雪深反演精度的影响。结果表明:FY-3C/MWRI亮温数据与FY-3B/MWRI数据一致性较好,二者各通道的亮温平均偏差介于-0.87~2.05K之间,前者多数通道略偏"暖";绝对值大于3K的偏差比例在18H、36V、86H及86V等通道略高(10%~18%),其他通道比例均较低;FY-3B与FY-3C/MWRI雪盖面积及雪深估算结果一致性较好,交叉定标对雪盖面积反演影响较小,交叉定标后FY-3C/MWRI雪深反演误差(RMSE)略微降低,MWRI雪深反演结果更加稳定。

积雪、土壤冻融与土壤水分遥感监测研究进展

积雪、土壤冻融与土壤水分是陆表能量与水分以及碳交换过程研究中的重要因子,为了更好地了解积雪覆盖、雪深/雪水当量、土壤冻融状态和土壤水分等参数的遥感监测领域的发展动态,对这些参数遥感监测方法的研究进展进行了梳理,总结了利用光学与微波遥感,以及多源遥感融合的监测方法,并对该研究领域的发展趋势进行了展望。积雪、土壤冻融与土壤水分的遥感监测能力不断提升,监测算法从单一传感器向多传感器、单波段单一模式向多波段多模式集成,以及卫星虚拟星座综合观测概念的提出,均促进了现有卫星观测地表参数能力的提升;长时间序列产品的开发,对于研究和掌握全球变化大背景下对气候的响应提供了很好的数据基础;同时有助于促进遥感在水文、气象、气候、生态等领域的应用。以上的研究综述,有望对陆表水循环遥感参数反演领域,以及水循环遥感关键参数的应用领域有一定的借鉴作用。