留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演

王永前 施建成 刘志红 冯文兰

王永前, 施建成, 刘志红, 冯文兰. 利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 479-486. doi: 10.13203/j.whugis20130530
引用本文: 王永前, 施建成, 刘志红, 冯文兰. 利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 479-486. doi: 10.13203/j.whugis20130530

利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演

doi: 10.13203/j.whugis20130530
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(41471305,41301653,41301653);重庆市气象局开放式研究基金资助项目(Kfjj 201402);四川省杰出青年基金资助项目(2015JQ0037)
详细信息
    作者简介:

    王永前,博士,副教授。主要从事主被动微波遥感地表参数和大气参数反演研究。

  • 中图分类号: P208

  • 摘要: 目的 发展了微波遥感水汽反演算法,对于裸露地表,通过极化差比值形式消除地表信息对大气水汽反演的干扰;针对非裸露地表,首先反演了地表发射率并对不同波段地表发射率之间的关系进行分析,进而建立了非裸露地表上空大气水汽的反演算法。本文算法的反演结果与GPS探测结果的对比显示均方根误差为7.4mm,与MODIS大气水汽产品空间分布特征的对比也显示了两者较高的区域一致性。最后对京津冀平原地区和山地地区的水汽进行了时间序列的分析。
  • [1] WangYong,LiuLintao,XuHouze,etal.Retrie vingChangeofPrecipitableWaterVaporinChineseMainlandbyGPSTechnique[J].犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳 犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2007,32(2):152 155(王 勇,柳 林 涛,许 厚 泽,等.利 用GPS技术反演中国大陆水汽变化[J].武汉大学学报·信息科学版,2007,32(2):152 155)[2] NoeelS,Buchwitz M.Atmospheric WaterVaporAmountsRetrievedfrom GOMESatelliteData[J].犌犲狅狆犺狔犻犮犪犾犚犲狊犲犪狉犮犺犔犲狋狋犲狉狊,1999,26(13):1841 1844[3] ZhaoQiang,YangShizhi,QiaoYanli,etal.StudyofSimultaneousNon linearRetrievalofAtmospher icParametersandSurfaceSkinTemperaturefromMODISInfraredData[J].犌犲狅犿犪狋犻犮狊犪狀犱犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犛犮犻犲狀犮犲狅犳 犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔,2009,34(4):400 403(赵强,杨世植,乔延利,等.利用MODIS红外资料反演大气参数以及表层温度的研究[J].武汉大学学报·信息科学版,2009,34(4):400 403)[4] Gao B C.Comparison of Column Water VaporMeasurementsUsingDownward lookingNear infra redandInfraredImagingSystemsandUpward loo king MicrowaveRadiometers[J].犑狅狌狉狀犪犾狅犳 犃狆狆犾犻犲犱犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵狔,1992,31(10):1193 1201[8] GaoB C,Goetz A F,WestwaterE R.PossibleNear IRChannelsforRemoteSensingPrecipitableWaterVaporfromGeostationarySatellitePlatforms[J].犑狅狌狉狀犪犾狅犳 犃狆狆犾犻犲犱 犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵狔,1993,32(12):1791 1801[5] AiresF,PrigentC,Rossow W B,etal.A NewNeuralNetworkApproachIncludingFirstGuessforRetrievalofAtmosphericWaterVapor,CloudLiq uidWaterPath,SurfaceTemperature,andEmissiv itiesoverLandfrom Satellite MicrowaveObserva tions[J].犑狅狌狉狀犪犾狅犳犌犲狅狆犺狔狊犻犮犪犾犚犲狊犲犪狉犮犺,2001,106(D14):14887 14907[6] LiuQ,WengF.One dimensionalVariationalRe trievalAlgorithm ofTemperature,Water Vapor,andCloudWaterProfilesfromAdvancedMicrowaveSoundingUnit(AMSU)[J].犐犈犈犈犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊狅狀犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2005,43(5):1087 1095[7] DeeterM N.ANewSatelliteMethodforRetrievingPrecipitableWaterVaporoverLandandOcean[J].犌犲狅狆犺狔狊犻犮犪犾犚犲狊犲犪狉犮犺犔犲狋狋犲狉狊,2007,34:L02815[9] WangH X,ZhangL,DawesW R.ImprovingWa terUseEfficiencyofIrrigatedCropsintheNorthChinaPlain measurementsandModelling[J].犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犲犠犪狋犲狉犕犪狀犵犿犲狀狋,2001,48:151 167[10]ChenK,WuT,TsangT,etal.EmissionofRoughSurfacesCalculatedbytheIntegralEquationMethodwith Comparison to Three dimensional MomentMethodSimulations[J].犐犈犈犈犜狉犪狀狊犪犮狋犻狅狀狊狅狀犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲犪狀犱犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵,2003,41:90 101[11]JacksonTJ,Cosh M H,BindlishR.AFive yearValidationofAMSR ESoilMoistureProducts[C].IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium,Boston,USA,2008犘犪狊狊犻狏犲犕犻犮狉狅狑犪狏犲犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵狅犳犘狉犲犮犻狆犻狋犪犫犾犲犠犪狋犲狉犞犪狆狅狉狅狏犲狉犅犲犻犼犻狀犵犜犻犪狀犼犻狀犎犲犫犲犻犚犲犵犻狅狀犅犪狊犲犱狅狀犃犕犛犚犈犠犃犖犌犢狅狀犵狇犻犪狀1,2,3 犛犎犐犑犻犪狀犮犺犲狀犵2 犔犐犝犣犺犻犺狅狀犵1 犉犈犖犌犠犲狀犾犪狀11 CollegeofEnvironmentalandResourceScience,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu610225,China2 StateKeyLaboratoryofRemoteSensingScience,InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China3InstituteofMeteorologyScience,ChongqingMeteorologicalBureau,Chongqing401147,China犃犫狊狋狉犪犮狋:Comparedwithvisible/infraredsensors,satellitedata basedpassivemicrowaveradiometerscouldprovideamorefeasiblemethodforretrievingprecipitablewatervapor(PWV).Thispaperpres entsaschemethatretrievesPWVoverBeijing Tianjin Hebeiregionusingsatelliteradiometermeas urementsfromadvancedmicrowavescanningradiometer(AMSR E).Forbaresurfaces,thepolariza tiondifferenceratio(PDR_WV)obtainedfrom23.8and18.7GHzwasfoundtobesensitivetoPWV.477武 汉 大 学 学 报 · 信 息 科 学 版2015年4月Forthesurfacecoveredbyvegetation,surfaceemissivitywasretrievedbyAMSR EwiththehelpoftheMODISatmosphericprofileproduct.Throughanalyzingthestatisticalrelationshipofemissivitypolarizationdifference,analgorithmforretrievingPWV wasbuilt.ComparedwiththeGPSresults,therootmeansquareerrorofouralgorithmis7.4mm.Regionalconsistencywasfoundbetweentheresultsfrom MODISandouralgorithm.犓犲狔狑狅狉犱狊:Beijing Tianjin HebeiRegion;Precipitablewatervapor;AMSR E;Polarizationdifference犉犻狉狊狋犪狌狋犺狅狉:WANGYongqian,PhD,associateprofessor,specializesinthetheoriesandmethodsofretrievingsurfaceandatmosphereparametersbyremotesensing.E mail:wyqq@cuit.edu.cn犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀狊狌狆狆狅狉狋:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina,Nos.41471305,41301653,41301653,theOpenResearchFundProgramofChongqing MeteorologicalBureau,No.Kfjj 201402,theProjectofPreeminentYouth FundofSichuanProrince,No.檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪2015JQ0037.(上接第465页)犜犺犲犜狉犻狆犾犲犆狅犾犾狅犮犪狋犻狅狀犫犪狊犲犱犉狌狊犻狅狀狅犳犐狀狊犻狋狌犪狀犱犛犪狋犲犾犾犻狋犲犚犲犿狅狋犲犛犲狀狊犻狀犵犇犪狋犪犳狅狉犛狀狅狑犇犲狆狋犺犚犲狋狉犻犲狏犪犾犡犝犑犻犪狀犺狌犻1 犛犎犝犎狅狀犵11 StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveyingMappingandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,China犃犫狊狋狉犪犮狋:Becauseoftheinsufficientaccuracyandspatialresolutionofsnowdepthproductsretrievedbypassivemicrowaveremotesensing,anew multi sourcesdatafusionapproachisdevelopedforre trievingsnowdepth.Thedatafromdifferentsourcescontainsvisible,passivemicrowavesatelliteandin situdata.Thedailyin situ,AMSR EandSSM/Iretrievedsnowdepthproductsareusedinthisstudy.First,combiningin situsnow depth,thesnow depthof Northern Xinjiangisestimatedthroughgeostatisticalanalysis.Thentheerrorvariancesofeachproductarecalculatedusingatriplecollocation(TC)method.Finally,thenewsnowdepthproductsareobtainedby mergingin situ,AMSR EandSSM/IsnowdepthdatainaleastsquarescriterionwheretheoptimalweightsofeachproductaredeterminedwiththeTC basederrorvariances.Themergedsnowdepthisvalidateda gainstin situsnowdepthandexhibitsahighercorrelationwithin situobservationsthanthatwitho riginalAMSR EandSSM/Isnowdepth.Theresultswithhigheraccuracydemonstratetheeffective nessofourapproach.犓犲狔狑狅狉犱狊:SnowDepth;AMSR E;SSM/I;TripleCollocation;LeastSquareMethod犉犻狉狊狋犪狌狋犺狅狉:XUJianhui,PhDcandidate,specializesinspatio temporaldataanalysisanddataassimilation.E mail:xujianhui306@163.com犆狅狉狉犲狊狆狅狀犱犻狀犵犪狌狋犺狅狉:SHU Hong,PhD,professor.E mail:shu_hong@whu.edu.cn犉狅狌狀犱犪狋犻狅狀狊狌狆狆狅狉狋:TheNationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41171313;theKeyProjectofNationalNaturalScienceFoundationofChina,No.41331175;theOpenResearchFundoftheKeyLaboratoryofGeo informaticsofNationalAdministrationofSurveying,MappingandGeoinformation,No.201329;theHubeiProvincialNaturalScienceFoundationofChina,No.2014CFB725/ZRY2014000982.
  • [1] 张艺群, 孟小亮, 金适宽, 马盈盈, 龚威, 雷连发.  武汉地区大气特征的日变化及季节变化分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(4): 479-488. doi: 10.13203/j.whugis20200439
    [2] 苏昊月, 庞小平, 赵羲.  南极海冰边界AMSR-E密集度产品精度检验 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(4): 559-564. doi: 10.13203/j.whugis20140121
    [3] 许剑辉, 舒红.  基于Triple-Collocation的地面观测与卫星遥感数据融合的雪深反演 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 469-473. doi: 10.13203/j.whugis20130727
    [4] 张双成, 张鹏飞, 张勤, 叶世榕.  顾及抗差方差分量的地基GPS层析水汽空间分布算法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(2): 144-147.
    [5] 范士杰, 刘焱雄, 高兴国, 冯义楷.  顾及星间单差残差的GPS斜路径水汽含量估计 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(7): 834-838.
    [6] 周文斌, 许文斌, 李志伟, 汪长城.  考虑高程信息的MERIS水汽插值及其在ASAR干涉图大气改正中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(8): 963-977.
    [7] 伽丽丽, 魏合理, 徐青山, 陈秀红.  中国区域940nm带整层大气水汽透过率的参数化模式 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(2): 204-207.
    [8] 占文凤, 陈云浩, 马伟, 周纪.  组分权重方法对城市目标方向亮温模拟的影响 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(4): 436-440.
    [9] 张双成, 刘经南, 叶世榕, 陈波.  顾及双差残差反演GPS信号方向的斜路径水汽含量 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 100-104.
    [10] 毛克彪, 唐华俊, 周清波, 马柱国.  实用劈窗算法的改进及大气水汽含量对精度影响评价 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 116-119.
    [11] 李超, 魏合理, 刘厚通, 周军.  整层大气水汽含量与地面水汽压相关性的统计研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(11): 1170-1173.
    [12] 鄢子平, 李振洪.  InSAR大气水汽改正模型的比较应用研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(7): 723-726.
    [13] 王贵文, 王泽民, 杨剑.  地基GPS准实时反演三峡地区大气可降水量的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2007, 32(9): 761-763.
    [14] 李国平, 黄丁发, 刘碧全.  成都地区地基GPS观测网遥感大气可降水量的初步试验 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(12): 1086-1089.
    [15] 孙小芳, 卢健, 王晖.  基于分形的城市地面亮温与植被研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(2): 116-119.
    [16] 吴云孙, 李振洪, 刘经南, 许才军.  InSAR观测值大气改正方法的研究进展 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2006, 31(10): 862-867.
    [17] 曲建光, 魏旭东, 王泽民, 赵全胜.  在高海拔地区Saastamoinen与Hopfield模型推算水汽含量差异的研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2003, 28(4): 397-399,416.
    [18] 刘焱雄, H B Iz, 陈永奇.  地基GPS技术遥感香港地区大气水汽含量 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1999, 24(3): 245-248.
    [19] 盛乐山.  附加垂线偏差和大气折光参数的三维网平差问题 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 1991, 16(4): 56-64.
    [20] 胡灿程, 汪长城, 沈鹏.  一种引入极化似然比检验的极化SAR滑坡形变监测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200281
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  576
  • HTML全文浏览量:  13
  • PDF下载量:  521
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-09-05
  • 修回日期:  2015-04-05
  • 刊出日期:  2015-04-05

利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演

doi: 10.13203/j.whugis20130530
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(41471305,41301653,41301653);重庆市气象局开放式研究基金资助项目(Kfjj 201402);四川省杰出青年基金资助项目(2015JQ0037)
    作者简介:

    王永前,博士,副教授。主要从事主被动微波遥感地表参数和大气参数反演研究。

  • 中图分类号: P208

摘要: 目的 发展了微波遥感水汽反演算法,对于裸露地表,通过极化差比值形式消除地表信息对大气水汽反演的干扰;针对非裸露地表,首先反演了地表发射率并对不同波段地表发射率之间的关系进行分析,进而建立了非裸露地表上空大气水汽的反演算法。本文算法的反演结果与GPS探测结果的对比显示均方根误差为7.4mm,与MODIS大气水汽产品空间分布特征的对比也显示了两者较高的区域一致性。最后对京津冀平原地区和山地地区的水汽进行了时间序列的分析。

English Abstract

王永前, 施建成, 刘志红, 冯文兰. 利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 479-486. doi: 10.13203/j.whugis20130530
引用本文: 王永前, 施建成, 刘志红, 冯文兰. 利用微波辐射计AMSR-E的京津冀地区大气水汽反演[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2015, 40(4): 479-486. doi: 10.13203/j.whugis20130530
参考文献 (1)

目录

    /

    返回文章
    返回