那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature ...那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature Monitoring Network on the central TP,TP-SMTMN)地面观测数据,对2012年1月—2014年12月FY-3B/VIRR地表温度产品进行对比,并分析其地表温度分布变化特征。结果表明,FY-3B/VIRR地表温度与大多数地面观测站观测值的决定系数(R^(2))在0.5以上,FY-3B/VIRR地表温度值高于地面观测值,均方根误差(Root Mean Squard Error,RMSE)小于7 K。那曲地区地表温度南部较高,北部较低,整体呈现由北到南逐渐升高的格局;地表温度季节变化明显,夏季地表温度高于秋冬季;2012—2014年地表温度变化较小,中部地区变化较大。展开更多
提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression,FLLR)算法,用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线。算法所需的观测样本为IRAS/FY-3BL1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品...提出一种快速的局域线性回归(Fast Locally Linear Regression,FLLR)算法,用于从搭载在风云三号B星(FY-3B)上的红外大气探测仪(IRAS)红外观测数据反演大气温湿廓线。算法所需的观测样本为IRAS/FY-3BL1数据红外观测值与AIRX2RET V5产品的时空匹配数据,以2011年为例,在180°W^180°E、60°N^60°S的研究区域内按照观测时间绝对差小于15min和观测角度绝对差小于2°的条件获取观测样本,并对样本进行了评价。在匹配观测样本的基础上比较分析了FLLR算法与LLR算法、D矩阵算法和非线性的神经网络算法,然后采用FLLR算法从IRAS/FY-3BL1数据反演得到2011年全年的大气温湿廓线,并外推反演得到2012年第1季度的大气温湿廓线。最后,利用相应的ECMWF再分析数据和RAOB探空观测对2011年的反演结果进行了精度验证,采用AIRX2RET V5产品对2012年第1季度的外推反演结果进行了验证。结果显示:与D矩阵算法相比,FLLR算法反演大气温度和湿度廓线的均方根误差分别减小~0.8K和~0.5g/kg,其精度与非线性的神经网络算法相当;相对于ECMWF再分析数据,本文大气温度和湿度廓线反演结果的均方根误差分别小于2.5K和2.3g/kg;而相对于RAOB数据,其均方根误差分别小于3.5K和2.0g/kg;2012年第一季度外推反演结果的均方根误差分别小于2.5K和1.6g/kg,与算法精度基本一致。IRAS/FY-3B大气温湿廓线的反演精度与MOD07V5大气廓线产品相当。展开更多
文摘那曲地区作为我国“五大牧区”的重要组成部分,其地表温度的监测对农业、环境、气象等领域具有重要意义。为进一步分析FY-3B/VIRR地表温度遥感产品在那曲地区的适用性,利用第三极土壤水分和温度监测网络(Soil Moisture and Temperature Monitoring Network on the central TP,TP-SMTMN)地面观测数据,对2012年1月—2014年12月FY-3B/VIRR地表温度产品进行对比,并分析其地表温度分布变化特征。结果表明,FY-3B/VIRR地表温度与大多数地面观测站观测值的决定系数(R^(2))在0.5以上,FY-3B/VIRR地表温度值高于地面观测值,均方根误差(Root Mean Squard Error,RMSE)小于7 K。那曲地区地表温度南部较高,北部较低,整体呈现由北到南逐渐升高的格局;地表温度季节变化明显,夏季地表温度高于秋冬季;2012—2014年地表温度变化较小,中部地区变化较大。
文摘FY-3B卫星VIRR仪器的向外长波辐射(outgoing long-wave radiation,OLR)产品处理采用与NOAA/AVHRR相同的算法模型,即用窗区通道亮温-通量等效亮度温度的回归关系式计算OLR,但两星的OLR业务产品与目前国际质量最好的云和地球辐射能量系统(cloud and earth’s radiant energy system,CERES)仪器观测OLR产品相比,存在约10 W·m^(-2)的系统负偏差。FY-3B的原因在于OLR反演模式建立过程中红外辐射传输计算软件的精度不够。鉴于此,本文采用美国21世纪开发的逐线辐射传输模型计算软件(LBLRTM),模拟计算了全球2521条大气廓线的大气顶辐射率光谱,在此基础上计算了每条廓线的OLR和FY-3B/VIRR窗区通道亮温,应用最小二乘法统计回归模拟数据,重新建立了由FY-3B/VIRR窗区通道亮温计算OLR的回归关系式及系数。模式应用于FY-3BL1级数据,处理2016年1,3,7和10月的FY-3B逐日全球OLR资料,该资料与AQUA-TERRA卫星的CERES仪器OLR观测产品相比,得到日平均OLR:RMSE=9~15 W·m^(-2),R=0.9834,Bias=-0.3W·m^(-2);月平均OLR:RMSE=4~7W·m^(-2),R=0.9915,Bias=-0.3W·m^(-2),表明改进的模式能处理出无系统偏差的、精度基本与CERES观测相当的OLR产品,尽管单通道反演算法有着固有的模式回归误差。
