SMAP、CCI和CLDAS土壤濕度產(chǎn)品在青藏高原典型區(qū)域的比較驗(yàn)證

荊琛琳

(河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京 211100)

0 引言

土壤濕度是土壤的重要屬性，在地-氣界面的物質(zhì)、能量交換中至關(guān)重要，是水文、氣象等相關(guān)領(lǐng)域重要的參數(shù)[1-3]，利用遙感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、大范圍的土壤濕度區(qū)域監(jiān)測(cè)[4]。在實(shí)際應(yīng)用土壤濕度產(chǎn)品時(shí)，往往需要了解產(chǎn)品的誤差結(jié)構(gòu)與特性，從而更好地為農(nóng)業(yè)、氣象、水文等領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。近年來，許多研究針對(duì)不同的土壤濕度數(shù)據(jù)集進(jìn)行了精度驗(yàn)證與評(píng)價(jià)。CHEN等[5-7]分別利用青藏高原、中國地區(qū)和美國地區(qū)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基于L波段的SMAP數(shù)據(jù)進(jìn)行了精度驗(yàn)證，驗(yàn)證表明：在大多數(shù)地區(qū)，盡管SMAP相對(duì)于實(shí)測(cè)值的估計(jì)存在高估/低估的現(xiàn)象，但其誤差在可接受的范圍之內(nèi)，并且較其他數(shù)據(jù)集SMAP能夠準(zhǔn)確地獲取土壤濕度的變化情況；申曉驥等[8-9]比較了基于微波的數(shù)據(jù)集ESA CCI SM的主被動(dòng)產(chǎn)品，通過對(duì)實(shí)測(cè)站點(diǎn)所屬地區(qū)的植被覆蓋度進(jìn)行對(duì)比，認(rèn)為主、被動(dòng)微波產(chǎn)品對(duì)不同地區(qū)的適用性不同，其適用性與植被覆蓋存在相關(guān)關(guān)系；丁旭等[10]在青藏高原使用統(tǒng)計(jì)參數(shù)綜合比較了GLDAS在內(nèi)的多種再分析土壤溫濕度資料，在非凍結(jié)期的結(jié)果顯示：基于陸面模式NOAH和CLM的GLDAS產(chǎn)品能夠較好地刻畫土壤濕度隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)過程，也在一定程度上表明陸面模式同化數(shù)據(jù)在獲取土壤濕度產(chǎn)品方面有較大的潛力。青藏高原是全球十大高原之一，是世界上海拔最高(平均4 000 m以上)、地形最復(fù)雜的高原，其獨(dú)特的氣候特征、地形特征和復(fù)雜的下墊面情況對(duì)亞洲大陸的氣候變化有重要的作用[11-12]，是全球氣候變化的敏感區(qū)。但由于其特殊的地理環(huán)境，青藏高原長期以來地面觀測(cè)站點(diǎn)稀少，對(duì)其進(jìn)行長時(shí)間序列的土壤濕度變化研究非常困難。因此，在不同類型的土壤濕度數(shù)據(jù)產(chǎn)品中選擇一套有代表的，能夠準(zhǔn)確再現(xiàn)高原土壤濕度變化動(dòng)態(tài)是十分重要的。本研究擬選取2套被動(dòng)微波數(shù)據(jù)集(ESA CCI SM、SMAP AM/PM)和1套陸面模式數(shù)據(jù)(CLDAS)，利用青藏高原那曲地區(qū)和瑪曲地區(qū)(圖1)的2套土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行整體驗(yàn)證與月尺度驗(yàn)證，研究成果可為青藏高原地區(qū)的氣候變化與模擬研究提供參考。

圖 1 青藏高原研究區(qū)的位置Figure 1 Location of the study area in Qinghai-Tibet Plateau

1 研究區(qū)數(shù)據(jù)

1.1 實(shí)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)

1.1.1 青藏高原中部多尺度土壤溫濕度監(jiān)測(cè)網(wǎng)CTP-SMTMN

圖 2 那曲縣實(shí)測(cè)站點(diǎn)分布Figure 2 The distribution of the measured sites in Naqu county

所使用的那曲地區(qū)土壤濕度實(shí)測(cè)資料來源于中國科學(xué)院青藏高原研究所在青藏高原建立的青藏高原中部多尺度土壤溫濕度監(jiān)測(cè)網(wǎng)CTP-SMTMN逐小時(shí)數(shù)據(jù)，測(cè)量深度為0～5 cm。青藏高原那曲地區(qū)受到亞洲夏季季風(fēng)的影響，年降水量大約為500 mm，且大部分降雨集中在5—10月期間，地表覆蓋類型大部分為高寒草地，是典型的半干旱氣候。該數(shù)據(jù)集共有56個(gè)實(shí)測(cè)站點(diǎn)，站點(diǎn)的平均海拔為4 650 m，分布于青藏高原中部10 000 km2的空間范圍(31.0°～32.0°N，91.5°～92.5°E)，時(shí)間跨度為2010年8月1日至2016年9月19日。該數(shù)據(jù)集的觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)分為3個(gè)尺度，分別為大/中/小尺度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)(Large/Medium/Small-scale network)，大尺度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)分布于1.0°×1.0°的范圍內(nèi)，共有38個(gè)實(shí)測(cè)站點(diǎn)，站點(diǎn)分布如圖2所示，中小尺度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)地分別為0.3°×0.3°尺度的22個(gè)和0.1°×0.1°的9個(gè)。

考慮到土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)集的分辨率及特性，本研究在那曲地區(qū)選取2015年5月1日至2015年9月30日、2016年5月1日至2016年9月19日[5]的大尺度觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)作為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。又由于部分站點(diǎn)數(shù)據(jù)缺失，最終選取32個(gè)實(shí)測(cè)站點(diǎn)作為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較驗(yàn)證。

圖 3 瑪曲縣實(shí)測(cè)站點(diǎn)分布Figure 3 The distribution of the measured sites in Maqu county

1.1.2青藏高原土壤溫濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)集Tibet-Obs

瑪曲地區(qū)的土壤濕度實(shí)測(cè)資料來源于荷蘭特溫特大學(xué)的青藏高原土壤溫濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)集[12]，該數(shù)據(jù)集是建立在青藏高原基礎(chǔ)上的高原土壤水分和土壤溫度觀測(cè)數(shù)據(jù)。由于季風(fēng)的影響，瑪曲地區(qū)冬天干燥、夏季濕潤。該數(shù)據(jù)共有9個(gè)站點(diǎn)，分布于甘肅省黃河以南的瑪曲源區(qū)(33.0°～34.0°N，101.5°～103°E)，處在黃河第一彎曲部(圖3)，主要的土地覆蓋類型為畜牧用的草地。該數(shù)據(jù)集每隔15 min測(cè)一次多個(gè)深度的土壤濕度和土壤溫度數(shù)據(jù)，本研究選取的驗(yàn)證數(shù)據(jù)為5 cm的土壤濕度數(shù)據(jù)。

由于該實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)站點(diǎn)的測(cè)量時(shí)間范圍有所不同，綜合考慮站點(diǎn)的測(cè)量時(shí)間和有效數(shù)據(jù)，最終選取2015年3月13日至2015年10月26日、2016年3月27日至2016年5月20日為研究的時(shí)間范圍。

1.2 土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)

1.2.1ESA CCI SM

ESA CCI(European Space Agency Climate Change Initiative)是歐洲空間局氣候變化協(xié)會(huì)發(fā)起的監(jiān)測(cè)與氣候變化有反饋效應(yīng)的全球關(guān)鍵氣候變量(Essential Climate Variable， ECV)的遙感監(jiān)測(cè)項(xiàng)目，土壤濕度于2010年被納入全球關(guān)鍵氣候變量監(jiān)測(cè)。ESA CCI SM數(shù)據(jù)集包括主動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)集、被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)集和主被動(dòng)微波融合的數(shù)據(jù)集，提供了從1979年至今的長時(shí)間序列的全球數(shù)據(jù)集，是目前國際唯一覆蓋范圍廣、時(shí)間序列長、數(shù)據(jù)完備性較好的主被動(dòng)微波土壤濕度數(shù)據(jù)集，受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，并在很多地區(qū)進(jìn)行了數(shù)據(jù)驗(yàn)證和應(yīng)用。

本研究采用了基于微波極化亮溫，運(yùn)用多個(gè)波段的反射率數(shù)據(jù)采用LPRM算法反演得到的CCI被動(dòng)微波表層土壤濕度數(shù)據(jù)集，單位為m3·m-3，空間分辨率為0.25°。

1.2.2 SMAP AM/PM

美國宇航局(NASA)的SMAP衛(wèi)星計(jì)劃于2015年1月31日發(fā)射升空，衛(wèi)星傳感器搭載著L波段(1.41 GHz)的輻射計(jì)和L波段(1.26 GHz)的雷達(dá)，運(yùn)行于太陽同步晨昏軌道，軌道高度為685 km。2015年7月7日，雷達(dá)因故障停止工作，SMAP衛(wèi)星的被動(dòng)輻射計(jì)仍在軌道運(yùn)行，繼續(xù)提供被動(dòng)微波觀測(cè)數(shù)據(jù)。本研究所選用的數(shù)據(jù)SMAP L3被動(dòng)微波數(shù)據(jù)提供了每日的土壤表面0～5 cm的土壤濕度產(chǎn)品，空間分辨率為0.325°(36 km)，其中包含了2種不同的軌道數(shù)據(jù)反演而來的土壤濕度，分別為SMAP AM(地方時(shí)為6:00 AM的降軌數(shù)據(jù))和SMAP PM(地方時(shí)為6:00 PM的升軌數(shù)據(jù))。

受到法拉第旋轉(zhuǎn)效應(yīng)、表層土壤與空氣/植被之間水熱平衡的影響，SMAP AM被動(dòng)微波產(chǎn)品在一定程度上比SMAP PM精度要高一些[13]。但先前的研究發(fā)現(xiàn)與SMAP PM相關(guān)的誤差并沒有理論預(yù)測(cè)的那么大[14]，驗(yàn)證也表明，SMAP PM與SMAP AM僅有細(xì)微的差距[15]，本研究將對(duì)SMAP AM/PM的精度進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2.3 CLDAS

本研究使用的中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CLDAS)來自于國家氣象信息中心，師春香等[16]通過對(duì)地面站點(diǎn)觀測(cè)、數(shù)值模式產(chǎn)品、衛(wèi)星觀測(cè)等多種來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，再將其用于驅(qū)動(dòng)陸面過程模式(CLDAS選用的是CLM 3.5)來獲取高質(zhì)量的氣溫、比濕、風(fēng)速、地面氣壓、小時(shí)降水、短波輻射及多種深度的土壤濕度每小時(shí)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其空間分辨率為0.062 5°。

選取的CLDAS土壤濕度產(chǎn)品的觀測(cè)深度為0～5 cm。已有研究表明[17-18]在青藏高原地形復(fù)雜區(qū)域，CLDAS土壤濕度模擬結(jié)果在均方根誤差、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)方面優(yōu)于美國GLDAS和歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心的ERA-Interim。將CLDAS土壤濕度產(chǎn)品列入比較驗(yàn)證，可初步對(duì)微波土壤濕度數(shù)據(jù)與陸面模式同化數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。

2 研究方法

在以往土壤濕度產(chǎn)品精度驗(yàn)證的研究中，采用的方法往往是實(shí)測(cè)點(diǎn)對(duì)柵格產(chǎn)品直接提取其對(duì)應(yīng)值進(jìn)行對(duì)比，但實(shí)測(cè)站點(diǎn)是基于站點(diǎn)進(jìn)行量測(cè)的，而遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的分辨率往往大于1 km，兩者之間存在很大的尺度差異。為了減少由于尺度差異對(duì)驗(yàn)證結(jié)果造成的誤差，本研究將每日的實(shí)測(cè)站點(diǎn)土壤濕度值取平均作為當(dāng)日的實(shí)測(cè)值，將對(duì)應(yīng)柵格單元的均值作為當(dāng)日的土壤濕度產(chǎn)品值。站點(diǎn)與數(shù)據(jù)產(chǎn)品分別取均值后就可以對(duì)其進(jìn)行精度驗(yàn)證與評(píng)價(jià)，主要驗(yàn)證方法為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法與Triple Collocation交叉驗(yàn)證。

2.1 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法

平均差(Mean Difference，MD)、均方根誤差(Root Mean Square Difference，RMSD)、無偏均方根誤差(unbiased Root Mean Square Error，ubRMSE)、相關(guān)系數(shù)(Correlation Coefficient，R)[8]是遙感產(chǎn)品精度驗(yàn)證比較中常用的統(tǒng)計(jì)量。

平均差用于描述數(shù)據(jù)的偏離情況，在本研究中即表示土壤濕度產(chǎn)品與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)之間的系統(tǒng)差異，可由公式(1)計(jì)算：

(1)

均方根誤差表示土壤濕度產(chǎn)品與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比時(shí)呈現(xiàn)的絕對(duì)偏差、準(zhǔn)確性，計(jì)算方法如公式(2)所示：

(2)

式(2)中：θs為土壤濕度遙感產(chǎn)品值，θm為實(shí)測(cè)站點(diǎn)的土壤濕度測(cè)量值。在時(shí)序分析中，N為整體的時(shí)間范圍，i則代表某個(gè)具體的時(shí)間。為了得到更可靠的均方根誤差估計(jì)值，剔除偏差的影響，定義了表示隨機(jī)誤差的無偏均方根誤差。無偏均方根誤差如公式(3)所示：

(3)

相關(guān)系數(shù)表示土壤濕度遙感產(chǎn)品與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相對(duì)精度，可由公式(4)計(jì)算得出：

(4)

式(4)中：μs為時(shí)間序列內(nèi)土壤濕度遙感產(chǎn)品的均值，μm則為土壤濕度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的均值，δs、δm分別為土壤濕度遙感產(chǎn)品和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 Triple Collocation交叉驗(yàn)證

一般來說，使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)遙感產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證與評(píng)價(jià)是最為可靠的方法之一。但在土壤濕度實(shí)測(cè)值測(cè)定時(shí)，儀器精度、人為干擾等多方面影響使得實(shí)測(cè)值無法代表土壤濕度的真實(shí)值，因此，在一定程度上土壤濕度的真值是無法獲取的，這從本質(zhì)上限制了土壤濕度遙感產(chǎn)品的驗(yàn)證。因此除了傳統(tǒng)的驗(yàn)證指標(biāo)之外，本研究還采用了TC方法，用于估計(jì)土壤濕度產(chǎn)品的隨機(jī)誤差離散狀況[19]。

TC交叉驗(yàn)證可用于估計(jì)描述同一物理量的三組數(shù)據(jù)集的隨機(jī)誤差方差[20〗，是一種有效評(píng)價(jià)土壤濕度產(chǎn)品的方法[21]。TC方法有4個(gè)前提假設(shè)：①每套數(shù)據(jù)集與真值之間線性相關(guān)；②誤差穩(wěn)定不隨時(shí)間變化；③數(shù)據(jù)集的誤差相互獨(dú)立；④數(shù)據(jù)集的誤差與真值獨(dú)立。為了減少TC隨機(jī)誤差假設(shè)帶來的不同數(shù)據(jù)集之間的整體偏差，在計(jì)算TC誤差前應(yīng)將其中兩套數(shù)據(jù)集以另外一套為基準(zhǔn)進(jìn)行線性變換[22]。

根據(jù)假設(shè)①可對(duì)未知的土壤濕度真值θt有如式(5)的3個(gè)估計(jì)：

(5)

式(5)中：θt為土壤濕度的真值；θx、θy、θz分別為數(shù)據(jù)集x、y、z的土壤濕度值；αi與βi是線性關(guān)系中的系數(shù)，i為數(shù)據(jù)集x、y、z中的任意一個(gè)；εx、εy、εz分別是θx、θy、θz估計(jì)值的殘差，是TC交叉驗(yàn)證的目標(biāo)參量。x被定義為參考數(shù)據(jù)集，即βx=1。將新的變量θi*=(θi-αi)/βi和εi*=εi/βi引入式(5)，從而得到式(6)：

(6)

通過將式(6)兩兩相減可消除未知的真值θt，得到式(7)：

(7)

根據(jù)假設(shè)③中殘差εx、εy、εz相互獨(dú)立，可知它們的協(xié)方差均為0。對(duì)式(7)交叉相乘并取期望后，每套土壤濕度數(shù)據(jù)集的殘差方差σx*2、σy*2、σz*2可如式(8)由3套獨(dú)立數(shù)據(jù)集的值計(jì)算得出：

(8)

式(8)中 :< >表示均值計(jì)算。

3 結(jié)果與討論

3.1 那曲地區(qū)土壤濕度驗(yàn)證

3.1.1 整體驗(yàn)證

表 1 那曲地區(qū)整體驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)Table 1 Statistics of general evaluation for Naqu

數(shù)據(jù)集MDRMSDubRMSERNCCI Passive0.092 80.104 70.048 50.897 152SMAP AM-0.001 20.050 80.050 80.911 452SMAP PM-0.007 00.038 80.038 10.885 552CLDAS0.032 50.050 30.038 50.861 752

將那曲地區(qū)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為對(duì)照，計(jì)算ESA CCI SM Passive、SMAP AM/PM、CLDAS的平均差、均方根誤差、無偏均方根誤差、相關(guān)系數(shù)以評(píng)價(jià)其數(shù)據(jù)集的精度和質(zhì)量。計(jì)算結(jié)果如表1，其中結(jié)果較好的項(xiàng)用加粗字體標(biāo)出。表1所有數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了0.80，并且通過了P=0.001的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)據(jù)集與實(shí)測(cè)值具有顯著的相關(guān)關(guān)系。由表1可看出，SMAP AM和ESA CCI SM Passive的相關(guān)系數(shù)較大，CLDAS的相關(guān)系數(shù)最小，表明了SMAP AM和ESA CCI SM Passive更能準(zhǔn)確地獲取實(shí)測(cè)值變化情況；ESA CCI SM Passive的偏差和均方根誤差都較大，說明其偏離參考值較多。

圖 4 那曲土壤濕度產(chǎn)品時(shí)序圖與散點(diǎn)圖Figure 4 The time series diagram and scatter diagram of soil moisture products in Naqu

為了進(jìn)一步了解土壤濕度產(chǎn)品的時(shí)間變化和其與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)照情況，取所有數(shù)據(jù)集的有效值，繪制其時(shí)間序列圖和散點(diǎn)圖，如圖4所示。由圖4那曲的時(shí)間序列圖可以看出所有數(shù)據(jù)集的變化趨勢(shì)是相似的，有相同的峰值和谷值，即在相同的時(shí)間點(diǎn)，土壤濕度變化趨勢(shì)發(fā)生改變；CLDAS在時(shí)間序列上最為平穩(wěn)，但存在著明顯偏離參考線的趨勢(shì)，在實(shí)測(cè)土壤濕度大約為0.27 m3·m-3時(shí)，與實(shí)測(cè)值最為接近，隨著實(shí)測(cè)土壤濕度的減小，對(duì)其高估的現(xiàn)象也越來越顯著；ESA CCI SM Passive整體上高估了土壤濕度實(shí)測(cè)值，致使其平均差絕對(duì)值較大，其較高的相關(guān)系數(shù)說明雖然它明顯偏離了參考線，但它與實(shí)測(cè)值存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系；SMAP PM在散點(diǎn)圖上表現(xiàn)為較為均勻分布在參考線的兩側(cè)，有少量的異常點(diǎn)，而SMAP AM分別在實(shí)測(cè)值高/低于0.23 m3·m-3時(shí)，表現(xiàn)出高/低估實(shí)測(cè)值，偏離程度較CLDAS的偏離而言不是很明顯。

3.1.2 月尺度驗(yàn)證

圖 5 那曲月尺度土壤濕度產(chǎn)品的4種統(tǒng)計(jì)值結(jié)果Figure 5 The four statistics results for monthly soil moisture products in Naqu

綜合考慮按月分割后的有效數(shù)據(jù)樣本數(shù)和數(shù)據(jù)集的整體驗(yàn)證結(jié)果等因素，選取ESA CCI SM Passive和SMAP AM進(jìn)行月尺度驗(yàn)證，對(duì)每月的數(shù)據(jù)分別利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和TC方法進(jìn)行比較驗(yàn)證( 圖5)。在所有的月份中，ESA CCI SM Pas的平均差為正值，而SMAP AM的平均差在0附近波動(dòng)，與整體驗(yàn)證的散點(diǎn)分布相對(duì)應(yīng)，除了2015年5月之外，其他月份SMAP AM的平均差絕對(duì)值均小于ESA CCI SM Passive；均方根誤差方面，SMAP AM同樣也優(yōu)于ESA CCI SM Passive，更接近于0；計(jì)算每月相關(guān)系數(shù)的過程中，取產(chǎn)品值均有效的數(shù)據(jù)作為樣本，樣本量相同，因此同一月份的相關(guān)系數(shù)可進(jìn)行比較以評(píng)價(jià)相關(guān)關(guān)系的強(qiáng)弱，除2015年5月和2016年9月之外，其他月份的相關(guān)系數(shù)均通過了P=0.1顯著性檢驗(yàn)，即數(shù)據(jù)集與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有較為顯著的相關(guān)關(guān)系；二者每月的相關(guān)系數(shù)水平相差不多，僅在2016年6月和2016年7月SMAP AM顯示出略明顯的優(yōu)勢(shì)；無偏均方根誤差可以體現(xiàn)數(shù)據(jù)的離散程度，ESA CCI SM Passive的無偏均方根誤差取值范圍為0.019 4～0.049 5 m3·m-3，而SMAP AM的取值范圍為0.029 0～0.035 7 m3·m-3，相較于ESA CCI SM Passive的取值范圍縮小了一倍左右，表明盡管在整體驗(yàn)證中SMAP AM的無偏均方根誤差略大于ESA CCI SM Passive，但在月尺度上SMAP AM的離散情況更為穩(wěn)定。

3.1.3TC交叉驗(yàn)證

圖 6 那曲月尺度土壤濕度產(chǎn)品的TC誤差結(jié)果Figure 6 The TC results for monthly soil moisture products in Naqu

為了了解2種被動(dòng)微波土壤濕度數(shù)據(jù)集的殘差分布情況，利用該數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行TC交叉驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如圖6所示。植被覆蓋會(huì)影響土壤濕度產(chǎn)品的TC誤差方差的估計(jì)，那曲地區(qū)的地表覆蓋類型大部分為高寒草地，植被覆蓋較為稀疏，因此可以忽略植被覆蓋對(duì)于土壤濕度遙感觀測(cè)造成的誤差[17]。從TC誤差方差的估計(jì)值來看，SMAP AM土壤濕度TC誤差的均值(0.007 7)相對(duì)于ESA CCI SM Passive(0.007 2)而言，略高一些；而對(duì)于TC誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，SMAP AM(0.003 3)較ESA CCI SM Passive(0.004 0)較低，表明了SMAP AM的TC誤差隨時(shí)間的變化不大，更為穩(wěn)定，與月尺度驗(yàn)證中無偏均方根誤差的表現(xiàn)一致。

3.2 瑪曲地區(qū)土壤濕度驗(yàn)證

3.2.1 整體驗(yàn)證

以瑪曲地區(qū)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為對(duì)照，計(jì)算ESA CCI SM Passive、SMAP AM/PM、CLDAS的平均差、均方根誤差、無偏均方根誤差和相關(guān)系數(shù)以評(píng)價(jià)其數(shù)據(jù)集的精度和質(zhì)量。在進(jìn)行有效數(shù)據(jù)的日期匹配時(shí)，發(fā)現(xiàn)在瑪曲地區(qū)SMAP AM與SMAP PM數(shù)據(jù)同時(shí)有效的日期不存在，因此，需要在SMAP AM和SMAP PM中選取精度較高的數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行后續(xù)的驗(yàn)證。SMAP AM和SMAP PM使用了同一天不同地方的亮溫?cái)?shù)據(jù)，理論上SMAP AM的亮溫?cái)?shù)據(jù)會(huì)使得極化時(shí)的法拉第旋轉(zhuǎn)效應(yīng)最小化從而精度更高，但在實(shí)際應(yīng)用中可能有所不同[12-13]。為了選取出精度較高的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，利用各自所有的有效數(shù)據(jù)整體驗(yàn)證了SMAP AM和SMAP PM的精度，結(jié)果顯示在瑪曲地區(qū)，SMAP被動(dòng)微波數(shù)據(jù)中SMAP PM優(yōu)于SMAP AM。將SMAP PM與ESA CCI SM Passive、CLDAS的有效數(shù)據(jù)匹配后共同完成后續(xù)的驗(yàn)證。

表 2 瑪曲地區(qū)整體驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)Table 2 Statistics of general evaluation for Maqu

數(shù)據(jù)集MDRMSDubRMSERNCCI Passive0.064 90.089 40.061 40.663 690SMAP PM0.050 00.070 10.049 10.767 990CLDAS-0.021 50.047 90.042 80.660 090

計(jì)算結(jié)果如表2，其中結(jié)果較好的項(xiàng)用加粗字體標(biāo)出。表2中所有數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)均通過了P=0.001的顯著性檢驗(yàn)，表明數(shù)據(jù)集與實(shí)測(cè)值具有顯著的相關(guān)關(guān)系。由表2可看出，SMAP PM的相關(guān)系數(shù)較大，CLDAS和ESA CCI SM Passive的相關(guān)系數(shù)水平相差不多，相關(guān)關(guān)系較弱；CLDAS的平均差、均方根誤差、無偏均方根誤差均較小，說明CLDAS相對(duì)于參考數(shù)據(jù)偏離較少。

圖 7 瑪曲土壤濕度產(chǎn)品時(shí)序圖與散點(diǎn)圖Figure 7 The time series diagram and scatter diagram of soil moisture products in Maqu

為了進(jìn)一步了解土壤濕度產(chǎn)品的時(shí)序變化和它們與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)照情況，取所有數(shù)據(jù)集的有效值，繪制其時(shí)間序列圖和散點(diǎn)圖，如圖7所示。圖7可以看出3套數(shù)據(jù)集與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)一致；瑪曲地區(qū)的CLDAS散點(diǎn)表現(xiàn)與那曲地區(qū)相似，在0.27 m3·m-3附近最接近于實(shí)測(cè)值，隨著實(shí)測(cè)值的增大會(huì)出現(xiàn)低估實(shí)測(cè)值的現(xiàn)象，數(shù)據(jù)在時(shí)序上相對(duì)平穩(wěn)；SMAP PM和ESA CCI SM Passive的平均差均為負(fù)值，在散點(diǎn)圖中整體高于參考的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，時(shí)序上SMAP PM比ESA CCI SM Passive更為平穩(wěn)；CLDAS和ESA CCI SM Passive各自與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)值相差不大，CLDAS的偏差更小，因此在月尺度驗(yàn)證中選取相關(guān)性較好的SMAP PM和時(shí)序平穩(wěn)的CLDAS進(jìn)行驗(yàn)證。

3.2.2 月尺度驗(yàn)證

圖 8 瑪曲月尺度土壤濕度產(chǎn)品的4種統(tǒng)計(jì)值結(jié)果Figure 8 The four statistics results for monthly soil moisture products in Maqu

綜合考慮按月尺度分割后的有效數(shù)據(jù)樣本數(shù)和數(shù)據(jù)集的整體驗(yàn)證結(jié)果等因素，選取CLDAS和SMAP PM進(jìn)行月尺度驗(yàn)證，對(duì)每月的數(shù)據(jù)分別利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和TC方法進(jìn)行比較驗(yàn)證(圖8)。月尺度上SMAP PM與CLDAS的平均差在夏季達(dá)到最高值，春秋兩季較低，有研究指出溫度變化是土壤水運(yùn)動(dòng)的主要影響因素之一[23]，平均差的變化可能與不同季節(jié)中溫度的變化有關(guān)。為了探究土壤濕度誤差與土壤溫度的關(guān)系，根據(jù)平均差的定義，將每日的SMAP PM和CLDAS分別與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)求差值，計(jì)算差值與土壤溫度的相關(guān)系數(shù)：SMAP PM與CLDAS的結(jié)果分別為-0.65和-0.32，均通過了P=0.001的顯著性檢驗(yàn)，說明兩套土壤濕度數(shù)據(jù)產(chǎn)品值與實(shí)測(cè)值的相對(duì)高低關(guān)系與土壤溫度有顯著的相關(guān)關(guān)系；CLDAS的均方根誤差相對(duì)表現(xiàn)較好，體現(xiàn)在2個(gè)方面：一是CLDAS均方根誤差的取值范圍較小，表明均方根誤差更穩(wěn)定，而SMAP PM隨著季節(jié)變化而波動(dòng)，二是在大部分月份CLDAS的均方根誤差更?。辉谠鲁叨认嚓P(guān)系數(shù)的對(duì)比中，除2015年4月的CLDAS和2016年4月的SMAP PM外，其他月份的土壤濕度產(chǎn)品值與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性較強(qiáng)，總體來說SMAP PM的相關(guān)系數(shù)值維持在較高的水平。

3.2.3 TC交叉驗(yàn)證

圖 9 瑪曲月尺度土壤濕度產(chǎn)品的TC誤差結(jié)果 Figure 9 The TC results for monthly soil moisture products in Maqu

在瑪曲地區(qū)的月尺度驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)結(jié)果中，無偏均方根誤差未表現(xiàn)出明顯的變化特征。TC方法可以估算數(shù)據(jù)集的殘差方差，利用TC交叉驗(yàn)證進(jìn)一步了解兩套數(shù)據(jù)的精度狀況，如圖9所示。有研究表明TC誤差與無偏均方根誤差有一定的相關(guān)性，但與無偏均方根誤差不同，TC方法試圖消除驗(yàn)證中不同數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)誤差。從TC誤差方差的估計(jì)值來看，SMAP PM土壤濕度TC誤差的均值(0.010 8)與CLDAS(0.012 0)相差不多；而對(duì)于TC誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，SMAP PM(0.006 9)較CLDAS(0.008 5)較低，表明了SMAP AM的TC誤差在月尺度上變化不大。TC誤差與月尺度的平均差不同，沒有明顯的季節(jié)變化。

3.3誤差原因分析

本研究對(duì)SMAP、ESA CCI SM和CLDAS 3套土壤濕度數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證與評(píng)價(jià)，驗(yàn)證結(jié)果表明，這3套數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)各異，對(duì)土壤濕度產(chǎn)品存在誤差的原因分析如下。

微波遙感反演土壤濕度信息的原理在于水分能引起土壤介電性的劇烈變化，從而使得土壤的反射率與發(fā)射率發(fā)生改變，據(jù)此得出土壤濕度信息。研究區(qū)內(nèi)的表層土壤含有豐富的土壤有機(jī)碳，它們會(huì)影響介電性在內(nèi)的土壤物理性質(zhì)，可能會(huì)引起土壤濕度信息的誤差。

在本研究中，實(shí)地測(cè)量觀測(cè)站的土壤濕度值作為地面觀測(cè)的真值，將其與SMAP、ESA CCI SM、CLDAS進(jìn)行比較。由于粗分辨率的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品與基于點(diǎn)的地面觀測(cè)值之間存在空間異質(zhì)性，地面觀測(cè)值無法很好地代表遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品。除此之外，SMAP、ESA CCI SM、CLDAS獲取的土壤濕度信息均為土壤表層的信息，那曲地區(qū)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的觀測(cè)深度為0～5 cm，而瑪曲地區(qū)實(shí)測(cè)站點(diǎn)的探針中心位于5 cm深度處，觀測(cè)深度為3～7 cm，未能與遙感產(chǎn)品完全吻合，很可能會(huì)引起誤差，表1、2可看出：對(duì)于每套遙感產(chǎn)品驗(yàn)證結(jié)果，瑪曲地區(qū)的無偏均方根誤差均略大于那曲地區(qū)。

無論是微波數(shù)據(jù)產(chǎn)品SMAP、ESA CCI SM還是陸面模式數(shù)據(jù)CLDAS，除反演過程中為了簡化反演算法而設(shè)的約束條件和假設(shè)外，還需要有相關(guān)的輔助數(shù)據(jù)，如：土壤溫度、地表粗糙度、植被指數(shù)等，不同反演算法對(duì)輔助數(shù)據(jù)的敏感程度各異(如SMAP反演算法SCA對(duì)溫度非常敏感[24])，輔助數(shù)據(jù)的不確定因素是反演過程的主要誤差來源。

4 結(jié)論

本研究選取了3套土壤濕度數(shù)據(jù)產(chǎn)品(ESA CCI SM Passive、SMAP AM/PM、CLDAS)，以及2個(gè)典型區(qū)域(那曲地區(qū)、瑪曲地區(qū))的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和Triple Collocation交叉驗(yàn)證方法，對(duì)2個(gè)地區(qū)2015—2016年部分月份的土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)做了對(duì)比與驗(yàn)證，主要結(jié)論如下：

在青藏高原那曲地區(qū)，當(dāng)實(shí)測(cè)值小于0.27 m3·m-3時(shí)，CLDAS存在明顯的低估現(xiàn)象；其余3套數(shù)據(jù)雖也有一定的偏差，但總體來看均勻分布在參考數(shù)據(jù)的周圍，沒有明顯的偏離趨勢(shì)。在月尺度驗(yàn)證中，SMAP AM的土壤濕度值較ESA CCI SM Passive更接近實(shí)測(cè)數(shù)據(jù), 更能反映土壤濕度變化情況；二者的TC交叉驗(yàn)證表明，SMAP AM與ESA CCI SM Passive的整體殘差方差相差不多，但在月尺度上SMAP AM的殘差更穩(wěn)定。

對(duì)瑪曲地區(qū)的驗(yàn)證評(píng)價(jià)中，考慮到有效數(shù)據(jù)的問題，選取了SMAP PM、ESA CCI SM Passive和CLDAS進(jìn)行驗(yàn)證。整體來說，SMAP PM能更好地反映實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的變化情況，在ESA CCI SM Passive與CLDAS相關(guān)性相近的情況下，雖然當(dāng)實(shí)測(cè)值大于0.27 m3·m-3時(shí)存在CLDAS低估實(shí)測(cè)值的情況，但CLDAS在時(shí)序上更為平穩(wěn)，相對(duì)于ESA CCI SM Passive表現(xiàn)較好。值得關(guān)注的是，CLDAS和SMAP PM分別與實(shí)測(cè)值的差值，都與土壤溫度有顯著的正相關(guān)關(guān)系，其中SMAP PM的相關(guān)性更強(qiáng)，月尺度檢驗(yàn)中兩者的平均差都有夏季升高，春秋減小的現(xiàn)象，相關(guān)性強(qiáng)的SMAP PM更為顯著。從TC誤差方差估計(jì)值來看，SMAP PM的TC誤差均值和方差較低，殘差表現(xiàn)更優(yōu)更穩(wěn)定。

就時(shí)間序列上土壤濕度的變化而言，3套數(shù)據(jù)集基本描述出了研究區(qū)土壤濕度值變化的基本趨勢(shì)與特征。雖然本研究已經(jīng)就精度評(píng)價(jià)指標(biāo)等方面對(duì)2個(gè)研究區(qū)的適用數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行了探究，需要注意的是：使用本研究的方法可對(duì)研究區(qū)在時(shí)間序列上進(jìn)行分析對(duì)比，但始終無法了解到研究區(qū)內(nèi)產(chǎn)品精度的空間分布情況，這主要是由于缺少實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，需要建立起規(guī)模較大的土壤濕度監(jiān)測(cè)矩陣，目前該方面的實(shí)驗(yàn)和研究還不完善，需要投入大量的人力財(cái)力；本實(shí)驗(yàn)中3套數(shù)據(jù)集的觀測(cè)深度與觀測(cè)時(shí)間受到數(shù)據(jù)集自身的限制，并不完全一致，這會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果有一定影響。

本研究利用那曲和瑪曲地區(qū)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)3套土壤濕度產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估比較，總體而言，那曲地區(qū)SMAP AM更能反映土壤濕度變化情況，且誤差表現(xiàn)更穩(wěn)定，瑪曲地區(qū)SMAP PM能更好地反映實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的變化情況，但整體驗(yàn)證中CLDAS在數(shù)值上更接近實(shí)測(cè)值。由于傳感器不同、處理方法各異，數(shù)據(jù)集都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，不同的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)ν寥罎穸犬a(chǎn)品的要求側(cè)重點(diǎn)不同[25]，在選用土壤濕度產(chǎn)品時(shí)，不能僅依靠實(shí)測(cè)點(diǎn)對(duì)柵格的精度驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)結(jié)果作出決定，應(yīng)當(dāng)在研究區(qū)內(nèi)利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行文中的驗(yàn)證，綜合考量每套數(shù)據(jù)集的特性和應(yīng)用需求選取最合適的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。