基于大气平均作用温度的近地表气温遥感反演模型研究

Near surface air temperature is one of the critical factors in the process of energy and water exchange between the land surface and the atmosphere. Satellite remote sensing provides a straightforward and consistent way to observe atmospheric characteristics over large scales with more spatially detailed information than traditional meteorological observation. Existing remote sensing approaches of retrieving near surface air temperature mainly estimate near surface air temperature from satellite derived land surface temperature, the retrieval accuracy of these methods is highly influenced by the errors of estimated land surface temperature. Moreover, these methods are mostly restricted to specific assumptions or specific locations, indicating that they cannot be generally applied. Considering the deficiencies of these existing methods, this propsal aims to develop an effective algorithm to retrieve near surface air temperature based on radiance transfer equations of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) thermal infrared bands. The core idea of this research is introducing the effective mean atmospheric temperature to express the up-welling and down-welling atmospheric radiances. Differences in the atmospheric transmittance and land surface emissivity of different bands lead to the differences between the MODIS radiance transfer equations. Through a series of parameterizations and transformations, the term of land surface temperature in radiance transfer equations can be eliminated and thus a retrieval algorithm of the effective mean atmospheric temperature will be derived. Then the near surface air temperature can be calculated based on the physical relationships between the effective mean atmospheric temperature and the near surface air temperature. Consequently, a theoretical algorithm for retrieving air temperature will be generated. Comparing with the existing methods, the algorithm derived from thermal radiance transfer equations in this project will have reliable physical basis and good generalization ability. This study will effectively promote the process of operational retrieval of near surface air temperature, and provide valuable data for climate, hydrology and ecology models.

近地表气温是影响地表与大气之间能量和水分交换过程的关键参数。除了气象站点观测之外，卫星遥感提供了一种有效获取大范围气温时空信息的新途径。现有的气温遥感反演方法大多通过地表温度来间接推算气温，并且在普适性方面均存在着不足。本项目拟以大气平均作用温度为中介，通过MODIS热红外波段辐射传输方程建立近地表气温的遥感反演理论模型。研究的核心思路在于引入大气平均作用温度来表征大气热辐射。由于不同波段大气透过率与地表比辐射率的不同，两个热红外波段的辐射传输方程会存在一定差异，通过一系列的变换后可两式联立消去地表温度项，建立大气平均作用温度的遥感反演模型。然后根据大气平均作用温度与近地表气温之间的物理联系推算出近地表气温，从而建立近地表气温的遥感反演模型。本研究的气温反演模型与现有的方法相比，物理意义明确，普适性强，将会有效促进气温遥感反演的业务化进程，为气候、水文、生态等地学模型提供有效的数据支持。

近地表气温是影响地表与大气之间能量和水分交换过程的关键参数，掌握近地表气温的详细时空分布对于气候、水文、城市热岛、农业以及环境健康等研究具有重要意义。气象站点观测能够提供点尺度上的准确气温资料，但是大多数地球系统模型需要空间连续的参数来模拟物理过程。除了气象站点观测之外，卫星遥感提供了一种有效获取大范围气温时空信息的新途径。.现有的气温遥感反演方法如TVX方法、经验统计方法和能量平衡方法等大多通过遥感反演的地表温度来间接推算气温，且各有限制，在普适性方面均存在着不足。本项目以大气平均作用温度为中介，通过MODIS 热红外波段辐射传输方程建立近地表气温的遥感反演模型。研究的核心思路在于引入大气平均作用温度来表征大气热辐射。根据两个热红外波段辐射传输方程之间的差异通过一系列的变换联立消去地表温度项，建立大气平均作用温度的遥感反演模型。然后根据大气平均作用温度与近地表气温之间的物理联系建立近地表气温的遥感反演模型。模型与地表温度的劈窗算法的形式相似，可称之为近地表气温反演的劈窗算法。考虑到实际工作中难以获取卫星过境时的大气廓线数据，会在很大程度上限制理论劈窗算法的应用，因此对此理论反演算法进行简化。基于理论劈窗算法的形式，通过模拟数据集进行分析，对算法中的若干参数项进行了简化和参数化，建立了反演近地表气温的半经验劈窗算法。该算法需要的输入参数仅仅为两个波段的亮度温度、水汽含量和观测天顶角，有效简化了模型的复杂性，并克服了理论反演劈窗算法对于大气实时廓线的需求。.为了评价近地表气温反演半经验劈窗算法的实用性，本项目选择了长江三角洲为研究区对该模型的精度进行了分析讨论。运用本项目所建立的气温反演半经验劈窗算法计算卫星过境时的瞬时近地表气温，根据气象自动站的观测数据对近地表气温估算精度进行了分析。结果表明，气温反演的平均绝对误差为1.78℃，判定系数为0.94。与现有的TVX方法和经验统计方法相比，半经验劈窗算法的反演精度更高，而且形式简单，易于实现，是一种比较理想的近地表气温遥感反演方法。本项目的研究结果有利于促进气温遥感反演的业务化进程，为气候、水文、生态等地学模型提供有效的数据支持。.此外，在本项目资助下，还开展了近地表气温不同遥感反演方法的对比、基于遥感的近地表气温城市热岛监测、长时间序列地表温度遥感数据的去云重建研究以及近地表气温与地表参数之间的关系等方面的研究。