温室气体遥感反演系统的设计与实现

设计并实现了温室气体遥感反演系统,主要包括两个部分:温室气体遥感自动反演处理和多源卫星数据交叉验证.系统采用.NET框架和IDL程序相结合,快速自动地对卫星遥感数据进行反演运算,同时得到主要温室气体反演产品的柱浓度时空分布.系统可以方便地将地基观测数据和国际主要的卫星产品数据进行验证对比和精度分析.应用结果表明,该系统基本满足温室气体遥感监测业务需求,能够提高环保部门的监测能力,在温室气体遥感监测和评价中发挥了重要作用.

Validation of Global Land Surface Satellite (GLASS) Downward Shortwave Radiation Product in the Rugged Surface

The downward shortwave radiation(DSR) is an essential parameter of land surface radiation budget and many land surface models that characterize hydrological,ecological and biogeochemical processes.The new Global LAnd Surface Satellite(GLASS) DSR datasets have been generated recently using multiple satellite data in China.This study investigates the performances of direct comparison approach,which is mostly used for validation of surface insolation retrieved from satellite data over the plain area,and indirect comparison approach,which needs a fine resolution map of DSR as reference,for validation of GLASS DSR product in time-steps of 1 and 3 hours over three Chinese Ecosystem Research Network sites located in the rugged surface.Results suggest that it probably has a large uncertainty to assess GLASS DSR product using the direct comparison method between GLASS surface insolation and field measurements over complex terrain,especially at Mt.Gongga 3,000 m station with root mean square error of 279.04 and 229.06 W/m2in time-steps of 1 and 3 hours,respectively.Further improvement for validation of GLASS DSR product in the rugged surface is suggested by generation of a fine resolution map of surface insolation and comparison of the aggregated fine resolution map with GLASS product in the rugged surface.The validation experience demonstrates that the GLASS DSR algorithm is satisfactory with determination coefficient of 0.83 and root mean square error of 81.91W/m2over three Chinese Ecosystem Research Network sites,although GLASS product overestimates DSR compared to the aggregated fine resolution map of surface insolation.

基于分布式水文模拟的流域土壤水分时间稳定性分析

针对大范围地面土壤水监测会耗费大量人力物力等问题,为了获取密度较高同时又准确可靠的流域土壤水数据用于时间稳定性分析,寻找可以反映流域土壤水平均状况的代表性点,利用分布式水文土壤植被模型(DHSVM)模拟淮河黄泥庄水文站以上小流域293个采样网格上、中、下三层土壤含水量数据。结果显示:垂向方向上,黄泥庄流域土壤水分时间稳定性随深度递减;流域上层和中层具备时间稳定性特征的代表性点具有较高的一致性,易发生于流域主要土壤和植被类型覆盖区域,在此区域布设测点观测土壤水,可以更准确快速地捕获代表黄泥庄流域上层和中层平均土壤水分特征;采样点7、17和215可作为上、中层土壤的流域平均土壤水代表性点,利用它们预测流域土壤水平均值,可降低观测成本。研究成果可为流域土壤水监测方案设计提供参考。

高分辨红外辐射探测器地表温度数据在江苏地区1980—2009年间适用性评估

地表温度在物理和生物过程中起着关键作用,也是评价地表热环境的重要指标。因此,了解地表温度时空变化对城市热岛监测及生态质量的评价具有重要意义。高分辨红外辐射探测器地表温度(HIRS LST)是目前时间尺度最长的全球逐小时地温数据集。为了解江苏省地表温度的时空分布情况并研究HIRS LST数据在江苏的适用性,论文选择江苏省1980—2009年49个站点的实测地表温度数据,利用相关系数、偏差、非偏性均方根误差等方法,对HIRS产品从多角度进行了验证。结果表明,HIRS地表温度与站点地表温度数据有较好的一致性。两者相关系数在整个区域都高于0.98,2种数据的距平相关系数在0.65~0.80之间。两者偏差和非偏性均方根误差表明,HIRS的数据在江苏北部和南部部分地区低估了地表温度,主要原因是其对高于32℃的地温事件发生次数存在较大程度的低估。然而,HIRS LST在很大程度上高估了在20~30℃之间的较高温日数。在年际变化方面,HIRS LST与观测数据在春季的相关性最高,冬季最低。趋势检验表明,2种数据在春、秋、冬3个季节均呈现出明显的增长趋势,增温趋势呈现出相似的空间变化。但是,该地区夏季的地表温度长期趋势被明显高估,HIRS数据并未反映出该地区北部大面积的降温趋势,而在其他季节的地表温度被低估。