風(fēng)云衛(wèi)星微波遙感土壤水分產(chǎn)品適用性驗(yàn)證分析

楊 綱, 郭 鵬, 李西燦, 萬(wàn) 紅, 孟春紅

(山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院, 山東 泰安 271018)

土壤水分是陸地水循環(huán)中活躍的部分，是水文過程、生物生態(tài)過程和生物地球化學(xué)過程的關(guān)鍵變量，在地表水蒸發(fā)和滲流扮演著極其重要角色[1]。大面積土壤水分的長(zhǎng)期觀測(cè)對(duì)于旱澇監(jiān)測(cè)，水資源管理和作物產(chǎn)量預(yù)測(cè)的研究至關(guān)重要[2]。因此，精確測(cè)量土壤水分有著極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)上獲取地表土壤水分通過重量采樣或TDR傳感器[3]等不同的測(cè)量技術(shù)，雖然能準(zhǔn)確測(cè)量單點(diǎn)的土壤水分信息，但很難實(shí)現(xiàn)大范圍持續(xù)監(jiān)測(cè)。遙感方法能夠持續(xù)大范圍觀測(cè)，可見光和熱紅外遙感觀測(cè)土壤水分易受天氣條件和植被的影響，而微波遙感能夠穿過植被表層進(jìn)行全天候土壤水分觀測(cè)，并且微波遙感根據(jù)土壤介電特性來(lái)反演土壤水分，物理基礎(chǔ)更加堅(jiān)實(shí)[4]。因此，微波遙感被認(rèn)為是目前探測(cè)土壤水分最有效的手段[4]。

自20世紀(jì)70年代末以來(lái)，一系列主動(dòng)和被動(dòng)微波衛(wèi)星或傳感器被用于土壤水分地監(jiān)測(cè)。如先進(jìn)微波散射儀ASCAT (the Advanced Scatterometer)，先進(jìn)微波掃描輻射計(jì)AMSR-E (the Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System)，星載極化微波輻射計(jì)WindSat，AMSR-2(the AdvancedMicrowave Scanning Radiometer 2) ，歐空局的土壤水分和海洋鹽度衛(wèi)星SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)，中國(guó)的風(fēng)云三號(hào)B 星(FY-3B)和C星(FY-3C)以及NASA(National Aeronautics and Space Administration)最新的土壤水分主被動(dòng)計(jì)劃SMAP(the Soil Moisture Active Passive)都已用于全球土壤水分的監(jiān)測(cè)。在此基礎(chǔ)上，國(guó)際上已有多種機(jī)構(gòu)針對(duì)不同的傳感器發(fā)布了多種微波衛(wèi)星土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)產(chǎn)品，如歐空局發(fā)布的SMOS土壤水分產(chǎn)品[5]，日本宇航局JAXA(Japan Aerospace Exploration Agency)發(fā)布的AMSR-2土壤水分產(chǎn)品[6]，以及中國(guó)的國(guó)家氣象中心發(fā)布的FY-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品等，并且已有較多的學(xué)者開展了衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品精度驗(yàn)證工作。崔慧珍等[7]基于中國(guó)根河地區(qū)的土壤水分地表觀測(cè)評(píng)估和分析了AMSR-2，SMOS和SMAP土壤水分產(chǎn)品，結(jié)果表明JAXA的AMSR-2土壤水分產(chǎn)品嚴(yán)重低估了土壤水分并且有0.089～0.099 m3/m3的恒定偏差。崔宸陽(yáng)等[8]利用兩個(gè)密集土壤水分監(jiān)測(cè)網(wǎng)對(duì)比分析了在不同尺度下SMAP，SMOS，F(xiàn)Y-3B，AMSR-2等土壤水分產(chǎn)品的表現(xiàn)，結(jié)果表明SMAP被動(dòng)土壤水分產(chǎn)品在Little Washita流域(LWW)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域優(yōu)于其他產(chǎn)品，無(wú)偏均方根(ubRMSE)為0.027 m3/m3，而FY-3B土壤濕度在REMEDHUS網(wǎng)絡(luò)區(qū)域表現(xiàn)最佳，ubRMSE為0.025 m3/m3。JAXA的AMSR-2產(chǎn)品在大部分時(shí)間都低估了土壤濕度。莊媛等[9]以自動(dòng)土壤水分觀測(cè)站土壤濕度作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，對(duì)2012年中國(guó)區(qū)域ASCAT，WIND-SAT，F(xiàn)Y-3B，SMOS等4種微波遙感土壤濕度產(chǎn)品按省份進(jìn)行評(píng)估研究。結(jié)果表明，ASCAT 質(zhì)量最優(yōu)，在中國(guó)大多數(shù)地區(qū)與觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)較高，歸一化標(biāo)準(zhǔn)偏差較小；WINDSAT 其次，質(zhì)量?jī)?yōu)于FY-3B，而SMOS 在中國(guó)大部分地區(qū)質(zhì)量差，受無(wú)線電頻率干擾嚴(yán)重。我國(guó)的風(fēng)云3號(hào)C星(FY-3C)土壤水分產(chǎn)品適用性的驗(yàn)證較少，尤其是在國(guó)外地區(qū)的驗(yàn)證更少。本文利用美國(guó)俄克拉荷馬州西南部地區(qū)的Agricultural Research Service(ARS)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)提供的2016年5月1日到2018年5月31日的土壤水分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)FY-3B，F(xiàn)Y-3C和日本宇航局的JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證分析，評(píng)價(jià)其在俄克拉荷馬州西南部地區(qū)的適用性，為基于FY-3B，F(xiàn)Y-3C土壤水分產(chǎn)品的相關(guān)研究和應(yīng)用提供支持。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)和地面觀測(cè)資料

本研究中用于驗(yàn)證FY-3B，F(xiàn)Y-3C和AMSR-2土壤水分產(chǎn)品的地面實(shí)測(cè)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自美國(guó)ARS水文監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(http:∥ars.mesonet.org/)。ARS網(wǎng)由FCREW和LWREW兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)組成，目前提供有效數(shù)據(jù)的測(cè)站有35個(gè)[10-11]。其中LWREW試驗(yàn)區(qū)已被長(zhǎng)期用于土壤水分地研究，其觀測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)驗(yàn)證了多種衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品的精度[12]。Little Washita Watershed 位于美國(guó)大平原地區(qū)俄克拉荷馬州的西南部，面積約為610 km2，半濕潤(rùn)氣候，平均年降水量為750 mm，土地利用類型主要是草地。LWREW試驗(yàn)區(qū)目前有20個(gè)監(jiān)測(cè)站提供監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，站點(diǎn)相隔約5 km。FCREW網(wǎng)于2005年部署，現(xiàn)有15個(gè)可監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)站。ARS水文監(jiān)測(cè)網(wǎng)中的測(cè)站每5 min測(cè)量一次地表土壤水分(5 cm，25 cm，45 cm)、土壤溫度(5 cm，10 cm，15 cm，30 cm)以及每天的降雨數(shù)據(jù)。由于微波數(shù)據(jù)只能反映表層幾cm的土壤水分，另外還考慮到降水對(duì)土壤水分的影響，所以本研究選用地表5 cm實(shí)測(cè)土壤水分和每天的降水?dāng)?shù)據(jù)。ARS網(wǎng)的地理位置及站點(diǎn)分布情況如圖1所示。

圖1 ARS觀測(cè)網(wǎng)地理位置及觀測(cè)站點(diǎn)分布

1.2 土壤水分產(chǎn)品

1.2.1 FY-3B與FY-3C土壤水分產(chǎn)品 FY-3B和FY-3C衛(wèi)星分別于2010年11月4日和2013年9月23日成功發(fā)射。FY-3B和FY-3C衛(wèi)星都搭載了微波輻射成像儀(MWRI)，MWRI是一款十通道五頻被動(dòng)輻射計(jì)系統(tǒng)，它測(cè)量自10.65 GHz到89 GHz的水平和垂直偏振亮度溫度，F(xiàn)Y-3B的升軌時(shí)間約為下午13∶30，降軌時(shí)間為上午1∶30，F(xiàn)Y-3C升軌時(shí)間約為下午22∶30，降軌時(shí)間約為上午10∶30。

目前，F(xiàn)Y-3C發(fā)布的土壤水分產(chǎn)品包括：MWRI土壤水分日產(chǎn)品、MWRI土壤水分月產(chǎn)品和MWRI土壤水分旬產(chǎn)品，而FY-3B只有MWRI土壤水分日產(chǎn)品。本文使用FY-3B和FY-3C土壤水分日產(chǎn)品，包括升軌和降軌，這些數(shù)據(jù)可以在國(guó)家衛(wèi)星氣象中心下載獲取(http:∥satellite.nsmc.org.cn/PortalSite/Default.aspx)。FY-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品均采用EASE-Grid投影，土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)格式為HDF5。在目前的FY-3官方算法中，利用雙極化的X波段10.7 GHz通道亮溫?cái)?shù)據(jù)反演土壤濕度。對(duì)于裸土區(qū)，采用參數(shù)化的地表發(fā)射率模型Qp反演模型[13]，而對(duì)于植被覆蓋地區(qū)則采用歸一化差分植被指數(shù)和植被含水量的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系估算植被光學(xué)厚度對(duì)植被進(jìn)行校正[14]，然后利用裸土算法反演土壤水分。

1.2.2 JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品 AMSR-2 傳感器搭載于GCOM-W1(Global Change Observation Mission-1 st Water)衛(wèi)星，于2012年5月18日由日本宇航局(JAXA)發(fā)射，并于2012年7月3日開始獲得科學(xué)數(shù)據(jù)。AMSR-2是一種先進(jìn)的圓錐式掃描微波輻射成像儀。它的14個(gè)亮溫觀測(cè)通道分布于7個(gè)不同的中心頻率：6.925，7.3，10.65，18.7，23.8，36.5，89.0 GHz[15]。當(dāng)?shù)氐纳壓徒弟夁^境時(shí)間大約為下午13∶30和上午1∶30。

JAXA提供了0.1°和0.25°兩種空間分辨率的AMSR-2土壤水分產(chǎn)品。為了與FY土壤水分產(chǎn)品的空間分辨率保持一致，本文使用土壤水分產(chǎn)品來(lái)自GCOM-W數(shù)據(jù)服務(wù)中心(https:∥gcom-w1.jaxa.jp/auth.html)0.25°AMSR-2土壤水分標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品。JAXA利用查找表方法和多通道亮溫值來(lái)估計(jì)地表土壤水分[6]。首先利用前向輻射傳輸模型生成一個(gè)亮溫值數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了多頻率和多極化植被和土壤條件，這些數(shù)據(jù)集被用來(lái)創(chuàng)建查找表。然后利用10.65 GHz 的微波極化率(PI)和36.5 GHz，10.65 GHz 兩個(gè)頻率下水平極化的土壤濕度指數(shù)(ISW)來(lái)估算土壤水分。

1.3 土壤水分產(chǎn)品評(píng)價(jià)指標(biāo)

利用地面觀測(cè)值對(duì)衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證評(píng)價(jià)時(shí)，通常選用4種誤差指標(biāo)[8]，分別為均方根誤差(RMSE)，平均偏差(Bias)，無(wú)偏均方根誤差(ubRMSE)以及相關(guān)系數(shù)(R)，公式為：

(1)

式中：E<·>代表線性平均算子；t是觀測(cè)時(shí)間；θsatellite(t)表示在時(shí)間t下衛(wèi)星反演的土壤水分；θin-situ(t)是在t時(shí)間下測(cè)站實(shí)測(cè)的平均值；RMSE代表衛(wèi)星數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)值間的絕對(duì)誤差。

Bias=E〈(θsatellite(t)-θin-situ(t))〉

(2)

Bias表示土壤水分反演值與實(shí)測(cè)值間的平均差。

(3)

當(dāng)實(shí)測(cè)值被視為真實(shí)值時(shí)，ubRMSE消除了其可能附加偏差，代表了隨機(jī)誤差。

(4)

式中：σsatellite和σin-situ分別指衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品(FY-3B；FY-3C和JAXA-AMSR-2)與實(shí)測(cè)之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差。R表示衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品與實(shí)測(cè)值間的相關(guān)程度。

1.4 數(shù)據(jù)處理方法

使用地面觀測(cè)點(diǎn)測(cè)量的數(shù)據(jù)驗(yàn)證衛(wèi)星像元的土壤水分時(shí)存在尺度不匹配問題，為了更好地解決空間不匹配問題，本文將每個(gè)觀測(cè)網(wǎng)的所有站點(diǎn)取平均作為驗(yàn)證土壤水分的真值。為了使地面觀測(cè)數(shù)據(jù)與衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)間匹配，地面觀測(cè)數(shù)據(jù)取衛(wèi)星過境時(shí)間前后10 min的均值與衛(wèi)星反演值進(jìn)行比較分析。為了定量比較衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品在俄克拉荷馬州地區(qū)的適用性，分別計(jì)算FY-3B，F(xiàn)Y-3C，JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品與ARS觀測(cè)網(wǎng)實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)(R)，均方根誤差(RMSE)，無(wú)偏均方根(ubRMSE)和平均偏差(Bias)。

2 結(jié)果與分析

2.1 LWREW試驗(yàn)區(qū)3種土壤水分產(chǎn)品時(shí)間序列分析

對(duì)LWREW試驗(yàn)區(qū)2016年5月1日至2018年5月31日實(shí)測(cè)土壤水分與FY-3B，F(xiàn)Y-3C和AMSR-2(JAXA)3種土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列對(duì)比，見圖2和圖3所示。由于FY-3B和JAXA-AMSR-2的升降軌時(shí)間相同，在進(jìn)行分析時(shí)，將FY-3B和JAXA-AMSR-2放在一起進(jìn)行對(duì)比分析。從圖中可以看出，觀測(cè)站點(diǎn)的實(shí)測(cè)土壤水分(圖中實(shí)線和點(diǎn)線)隨著降水量的變化而變化，受降水影響，并呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化。整個(gè)研究的時(shí)間范圍內(nèi)，實(shí)測(cè)土壤水分變化范圍為0.08～0.35 m3/m3，在降水集中的季風(fēng)季節(jié)，主要是5—9月份，實(shí)測(cè)土壤水分隨降水量變化波動(dòng)明顯，在降水量較多的時(shí)刻實(shí)測(cè)土壤水分較高?？傮w上3種土壤水分產(chǎn)品對(duì)降水的變化響應(yīng)敏感，能較好的反映出降水隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。其原因可能是衛(wèi)星微波遙感土壤水分產(chǎn)品僅僅能夠反映土壤表層的土壤水分，而少量的降雨就足以引起估算地表層土壤水分的變化，因此傳感器可以較好的捕捉到表層土壤水分的變化。但是FY-3B，F(xiàn)Y-3C，JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品又具有不同的表現(xiàn)，F(xiàn)Y-3B，F(xiàn)Y-3C土壤水分產(chǎn)品大多數(shù)時(shí)間對(duì)實(shí)測(cè)土壤水分存在高估，而JAXA-AMSR-2絕大多數(shù)時(shí)間對(duì)土壤水分存在低估。

分析圖2，3可以得出，JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品在變化趨勢(shì)上與實(shí)測(cè)土壤水分更為接近，其升軌產(chǎn)品最大值為0.237 m3/m3，最小值為0.029 m3/m3，均值為0.084 m3/m3，實(shí)測(cè)土壤水分最大值為0.344 m3/m3，最小值為0.081 m3/m3，均值為0.173 m3/m3，在3種土壤水分產(chǎn)品中，其與同時(shí)段地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)最為接近。JAXA-AMSR-2降軌土壤水分產(chǎn)品在變化趨勢(shì)上與實(shí)測(cè)土壤水分也較接近，但JAXA-AMSR-2降軌土壤水分產(chǎn)品的土壤水分值較低且動(dòng)態(tài)范圍小，最大值為0.164 m3/m3，最小值為0.024 m3/m3，均值為0.062 m3/m3。FY-3B升軌土壤水分產(chǎn)品(圖2)比FY-3B降軌土壤水分產(chǎn)品(圖2)的動(dòng)態(tài)變化范圍更大，其中FY-3B升軌反演的土壤水分最大值為0.431 m3/m3，最小值為0.109 m3/m3，均值為0.237 m3/m3，降軌最大值為0.378 m3/m3，最小值為0.111 m3/m3，均值為0.223 m3/m3。FY-3B升降軌土壤水分產(chǎn)品在連續(xù)降雨的時(shí)刻，衛(wèi)星反演的土壤水分值明顯大于實(shí)測(cè)土壤水分，但是在降水較少甚至沒有降水的時(shí)刻，反演值與實(shí)測(cè)值較為接近。對(duì)于FY-3C土壤水分產(chǎn)品，F(xiàn)Y-3C升軌土壤水分產(chǎn)品(圖3)比FY-3C降軌土壤水分產(chǎn)品(圖3)變化幅度更強(qiáng)烈。其中FY-3C升軌最大值為0.409，最小值為0.121 m3/m3，均值為0.229 m3/m3，F(xiàn)Y-3C降軌最大值為0.405，最小值為0.124 m3/m3，均值為0.172 m3/m3，并且FY-3C土壤水分產(chǎn)品的變化趨勢(shì)與FY-3B土壤水分產(chǎn)品變化趨勢(shì)相似，在降水較多時(shí)刻，反演值高于實(shí)測(cè)值，而降水較少時(shí)反演值與實(shí)測(cè)值較為接近。特別地，F(xiàn)Y-3B和JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品的均值均大于降軌土壤水分產(chǎn)品的均值。其原因可能是植被茂盛的土壤表層晝夜溫差變化較大[16]，而且LWREW區(qū)域多為草地和牧場(chǎng)，晝夜溫差變化較大。

2.2 FCREW試驗(yàn)區(qū)3種土壤水分產(chǎn)品時(shí)間序列分析

圖4和圖5為2016年5月至2018年5月FCREW試驗(yàn)區(qū)FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA -AMSR-2衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)與土壤水分觀測(cè)網(wǎng)實(shí)測(cè)地表土壤水分的時(shí)間序列對(duì)比圖。FCREW試驗(yàn)區(qū)實(shí)測(cè)土壤水分也能很好地反映降水的變化，在降水密集時(shí)，實(shí)測(cè)土壤水分會(huì)驟然增高，隨著雨水下滲，土壤水分迅速下降。從圖4，圖5中可以看出，在連續(xù)降水的時(shí)刻，地表土壤水分反演結(jié)果出現(xiàn)較大偏差。原因可能是，連續(xù)地降水使表層土壤水分達(dá)到最高，使得微波有效深度減少，此時(shí)傳感器獲取的是地表層的土壤水分，而實(shí)測(cè)土壤水分是地下5 cm處的數(shù)據(jù)。同樣，在FCREW試驗(yàn)區(qū)，F(xiàn)Y-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA-AMSR-2衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品能夠反映出地表土壤水分隨降水變化情況，并且FY-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品在FCREW區(qū)域?qū)?shí)測(cè)土壤水分存在高估，而JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品對(duì)土壤水分存在低估。FY-3B升軌比降軌的土壤水分變化范圍更大，F(xiàn)Y-3B升軌反演的土壤水分最大值為0.458 m3/m3，最小值為0.126 m3/m3，均值為0.228 m3/m3，降軌最大值為0.405 m3/m3，最小值為0.142 m3/m3，均值為0.219 m3/m3。FY-3C升軌和降軌變化趨勢(shì)相似，F(xiàn)Y-3C升軌反演土壤水分最大值為0.463 m3/m3，最小值為0.139 m3/m3，均值為0.232 m3/m3，降軌最大值為0.490 m3/m3，最小值為0.137 m3/m3，均值為0.221 m3/m3。JAXA-AMSR-2升軌比降軌的土壤水分波動(dòng)范圍更大，JAXA-AMSR-2升軌反演的土壤水分最大值為0.252 m3/m3，最小值為0.040 m3/m3，均值為0.082 m3/m3，降軌最大值為0.196 m3/m3，最小值為0.031 m3/m3，均值為0.065 m3/m3。

圖2 LWREW站點(diǎn)觀測(cè)值與JAXA，F(xiàn)Y-3B升降軌土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間序列對(duì)比

圖3 LWREW站點(diǎn)觀測(cè)值與FY-3C升降軌土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間序列對(duì)比

2.3 3種土壤水分產(chǎn)品與站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)一致性分析

為了進(jìn)一步分析FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品的精度，對(duì)衛(wèi)星反演得到的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)與LWREW，F(xiàn)CREW區(qū)域的實(shí)測(cè)土壤水分繪制散點(diǎn)圖(圖6，圖7)，并計(jì)算3種衛(wèi)星產(chǎn)品的誤差指標(biāo)(RMSE，Bias，ubRMSE和R)，見表1，表2。

在LWREW區(qū)域(圖6和表1)，雖然FY-3B升軌土壤水分產(chǎn)品高估了地面實(shí)測(cè)土壤水分，Bias為0.061 6 m3/m3，但FY-3B升軌土壤水分產(chǎn)品精度優(yōu)于JAXA-AMSR-2土壤水產(chǎn)品和FY-3C土壤水分產(chǎn)品，F(xiàn)Y-3B升軌土壤水分產(chǎn)品比JAXA-AMSR-2產(chǎn)品有更低的均方根(RMSE=0.075 5 m3/m3)，比FY-3C產(chǎn)品有更高的相關(guān)系數(shù)(R=0.664 8)。JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品低估了地面實(shí)測(cè)土壤水分(圖6)，但JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品與實(shí)際測(cè)量值表現(xiàn)出較好的一致性，無(wú)偏均方根值為0.034 6 m3/m3，比FY-3B和FY-3C小。JAXA-AMSR-2降軌土壤水分產(chǎn)品有著最高的相關(guān)系數(shù)和最小的無(wú)偏均方根分別為0.682 和0.034 6 m3/m3。FY-3B降軌土壤水分產(chǎn)品有著最小的平均偏差為0.052 3 m3/m3，F(xiàn)Y-3C降軌土壤水分產(chǎn)品有著最小的均方根為0.068 3 m3/m3。并且從表1中可以看出FY-3B升軌(下午13∶30)、FY-3C降軌(上午10∶30)和JAXA-AMSR-2升軌(下午13∶30)土壤水分產(chǎn)品的ubRMSE和R值分別優(yōu)于FY-3B降軌(上午1∶30)、FY-3C升軌(下午22∶30)和JAXA-AMSR-2降軌(上午1∶30)土壤水分產(chǎn)品。這與衛(wèi)星反演值在夜晚時(shí)間的精度要優(yōu)于白天的預(yù)期結(jié)果矛盾，但是該結(jié)果與前人的結(jié)果一致。Brocca等[17]研究指出原因可能是由于在白天時(shí)溫度更高使得植被更加透明，從而導(dǎo)致植被對(duì)于從土壤發(fā)射的能量衰減更少。

圖4 FCREW站點(diǎn)觀測(cè)值與JAXA，F(xiàn)Y-3B升降軌土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間序列對(duì)比

圖5 FCREW站點(diǎn)觀測(cè)值與FY-3C升降軌土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間序列對(duì)比

在FCREW區(qū)域(圖7和表2)，F(xiàn)Y-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品對(duì)實(shí)測(cè)土壤水分存在明顯高估，升降軌平均偏差都在0.05 m3/m3以上，JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品存在低估，升降軌平均偏差高于0.09 m3/m3。與LWREW區(qū)域觀測(cè)結(jié)果相似，3種土壤水分產(chǎn)品升軌的R值分別優(yōu)于相應(yīng)的降軌土壤水分產(chǎn)品。JAXA-AMSR-2降軌土壤水分產(chǎn)品有著最高的相關(guān)系數(shù)和最小的無(wú)偏均方根分別為0.726 1 和0.035 7 m3/m3。FY-3B降軌土壤水分產(chǎn)品有著最小的均方根和平均偏差分別為0.065 4 m3/m3，0.045 5 m3/m3。

綜合來(lái)看，在LWREW試驗(yàn)區(qū)，F(xiàn)Y-3B升軌土壤水分產(chǎn)品表現(xiàn)最好，這可能是因?yàn)镕Y-3B算法使用了一種截然不同的方法來(lái)校正地表粗糙度的影響，這種方法可能在LWREW觀測(cè)網(wǎng)比其他土壤水分算法更有效，而JAXA土壤水分算法的是將地表粗糙度在全球設(shè)定為一個(gè)恒定值[18]。在LWREW觀測(cè)地區(qū)，降雨比較頻繁，受降水影響，地表粗糙度發(fā)生頻繁變化。因此，地表粗糙度的恒定假設(shè)將不可避免地給衛(wèi)星土壤水分反演帶來(lái)誤差。相比于FY-3C，在使用同種算法的情況下，F(xiàn)Y-3B衛(wèi)星與FY-3C衛(wèi)星不同的過境時(shí)間造成的精度不同。而在FCREW觀測(cè)地區(qū)，JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品表現(xiàn)最好，這可能是由于FCREW觀測(cè)區(qū)與LWREW觀測(cè)區(qū)的植被類型和降水的頻率不同，且對(duì)于JAXA 算法，采用微波極化差指數(shù)和土壤水指數(shù)將地表溫度的影響降到最低，這種算法可能更適用于FCREW試驗(yàn)區(qū)。

圖6 LWREW站點(diǎn)實(shí)測(cè)土壤水分與衛(wèi)星反演土壤水分散點(diǎn)圖

圖7 FCREW站點(diǎn)實(shí)測(cè)土壤水分與衛(wèi)星反演土壤水分散點(diǎn)圖

表1 FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA AMSR-2土壤水分產(chǎn)品在LWREW區(qū)域的誤差指標(biāo)

表2 FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA土壤水分產(chǎn)品在FCREW區(qū)域的誤差指標(biāo)

3 討 論

本研究基于美國(guó)兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)的實(shí)測(cè)土壤水分對(duì)FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行了驗(yàn)證分析，F(xiàn)Y-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品整體上都能捕獲實(shí)測(cè)降水的變化趨勢(shì)，F(xiàn)Y-3B和FY-3C對(duì)實(shí)測(cè)土壤水分有一定的高估，JAXA-AMSR-2對(duì)實(shí)測(cè)土壤水分明顯的低估。其原因可能是利用站點(diǎn)所測(cè)的土壤水分驗(yàn)證衛(wèi)星反演的土壤水分，存在較大的尺度效應(yīng)。監(jiān)測(cè)站提供點(diǎn)位置的土壤水分測(cè)量，實(shí)測(cè)點(diǎn)的尺度通常幾cm，而衛(wèi)星上的微波傳感器測(cè)量一個(gè)衛(wèi)星足跡內(nèi)的平均土壤濕度，如風(fēng)云和AMSR-2衛(wèi)星像元尺度約為25 km，地表土壤水分的空間異質(zhì)性，會(huì)使得衛(wèi)星足跡的空間平均土壤水分與基于點(diǎn)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量產(chǎn)生差異。其次，現(xiàn)場(chǎng)土壤水分和衛(wèi)星觀測(cè)之間的傳感器深度不匹配也可能對(duì)評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生不確定性。FY-3B，F(xiàn)Y-3C和JAXA-AMSR-2利用X波段反演土壤水分，通常情況下，X波段對(duì)地表的穿透深度為0～1 cm，而本文采用的地表實(shí)測(cè)的土壤水分為地面以下5 cm，這會(huì)使得衛(wèi)星與實(shí)測(cè)值存在垂直尺度上不匹配的問題。最后，不同的土壤水分反演算法以及算法中不同的輸入?yún)?shù)(地表粗糙度，植被光學(xué)厚度，地表溫度等)造成衛(wèi)星反演土壤水分具有不同的表現(xiàn)。JAXA算法中通過歸一化差分植被指數(shù)計(jì)算植被含水量，并假設(shè)植被含水量與植被光學(xué)厚度線性相關(guān)來(lái)獲取植被光學(xué)厚度。然而，光學(xué)數(shù)據(jù)易受天氣制約，并且通過經(jīng)驗(yàn)關(guān)系獲得的植被光學(xué)厚度，這都對(duì)算法有一定限制。JAXA算法中對(duì)地表粗糙度這一參數(shù)處理為定值。風(fēng)云算法中假定土壤溫度和植被冠層相等，并且根據(jù)36.5 GHz下垂直極化亮溫之間的線性關(guān)系估算地表溫度，算法中對(duì)粗糙度地處理是利用Qp模型來(lái)消除地表粗糙度。風(fēng)云算法中對(duì)植被光學(xué)厚度地獲取與JAXA類似。

本研究通過將多點(diǎn)實(shí)測(cè)值平均的方法來(lái)減小尺度效應(yīng)產(chǎn)生的誤差，這也是目前主流驗(yàn)證方法，但是由于被動(dòng)微波遙感空間分辨率很低，一個(gè)像元大小為25 km×25 km，因此這種方式不能完全消除實(shí)測(cè)點(diǎn)不足帶來(lái)的尺度上的誤差。因此，在進(jìn)一步的研究中還要考慮空間尺度轉(zhuǎn)換相關(guān)方法，如塊狀克里金插值方法，利用站點(diǎn)間土壤水分測(cè)量的空間相關(guān)結(jié)構(gòu)來(lái)計(jì)算區(qū)域范圍內(nèi)的土壤水分，也可利用地面模型模擬的土壤水分空間格局進(jìn)行升尺度到衛(wèi)星尺度，還可基于熱慣量的方法，將原位數(shù)據(jù)與高分辨率的衛(wèi)星熱信號(hào)的土壤濕度合并進(jìn)行尺度上升，地面觀測(cè)升尺度方法將會(huì)有效的減小驗(yàn)證中空間尺度不匹配造成的影響。

4 結(jié) 論

(1) FY-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品的在大部分時(shí)間對(duì)LWREW，F(xiàn)CREW兩個(gè)試驗(yàn)區(qū)都有不同程度的高估，F(xiàn)Y-3B產(chǎn)品的平均偏差在兩個(gè)地區(qū)的均值分別為0.057 0 m3/m3，0.048 4 m3/m3，F(xiàn)Y-3C產(chǎn)品的平均偏差在兩個(gè)地區(qū)的均值分別為0.060 2 m3/m3，0.053 15 m3/m3。FY-3B和FY-3C土壤水分產(chǎn)品總體上都能夠反映出LWREW，F(xiàn)CREW地區(qū)實(shí)測(cè)土壤水分隨降水變化的趨勢(shì)。

(2) JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品對(duì)LWREW，F(xiàn)CREW兩個(gè)地區(qū)的土壤水分存在明顯地低估，在LWREW，F(xiàn)CREW地區(qū)升、降軌平均偏差分別為-0.100 5 m3/m3和-0.100 3 m3/m3，但總體上JAXA-AMSR-2土壤水分產(chǎn)品仍然能夠反映出LWREW，F(xiàn)CREW地區(qū)地表土壤水分隨降水的變化趨勢(shì)。

(3) 根據(jù)計(jì)算的誤差指標(biāo)，F(xiàn)Y-3B升軌和JAXA升軌土壤水分產(chǎn)品在LWREW，F(xiàn)CREW地區(qū)分別表現(xiàn)最好。在LWREW地區(qū)，F(xiàn)Y-3B升軌土壤水分產(chǎn)品有著較高的相關(guān)系數(shù)為0.664 8，較低的均方根0.067 6 m3/m3和平均偏差0.051 3 m3/m3。在FCREW地區(qū)JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品有著最高的相關(guān)系數(shù)和最小的無(wú)偏均方根分別為0.726 1，0.035 7 m3/m3，說明該地區(qū)JAXA-AMSR-2升軌土壤水分產(chǎn)品與地面實(shí)測(cè)值更接近。