被动微波遥感近地表土壤冻融状态数据产品对比及分析

近地表土壤冻融循环过程是陆面过程的"开关",对地表能量过程、水文过程、植被动态、温室气体交换和生态系统功能等都具有重要影响。除了依靠传统观测手段判别地表冻融,被动微波卫星遥感技术已被成熟运用于全球尺度地表冻融研究中。利用被动微波卫星遥感亮温监测地表冻融大致经历了理论基础和算法的研制、算法参数的验证和应用以及建立数据集三个主要过程,并基于不同的算法针对不同目的分别发布了不同地区、不同时间序列的近地表土壤冻融数据集。以中国气象局435个气象台站观测的0cm土壤温度为标准,对比分析了基于目前较为通用的双指标算法、单指标算法、决策树算法和判别式算法建立的近地表土壤冻融数据集的分类结果。结果表明:单指标算法数据集冻结指标的平均值与观测资料最接近,其偏差和均方根误差最小,而决策树算法由于全局采用单一的37GHz垂直极化亮温阈值,低估了地表冻结,导致偏差和均方根误差最大。近地表土壤冻融数据集和观测资料均表明随着全球变暖,近地表土壤呈冻结首日推迟、冻结终日提前和冻结天数减少的趋势。通过对不同冻融数据集的比较研究,为未来被动微波卫星遥感算法改进、近地表土壤冻融数据的合理使用提供了可靠的科学依据。