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    新型遙感衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品在不同地表覆蓋下的精度驗(yàn)證與分析

    2021-09-28 08:26:50呂沛恒
    中國農(nóng)村水利水電 2021年9期
    關(guān)鍵詞:方根土壤水分平均值

    呂沛恒,孫 堅(jiān),劉 紹

    (1.吉林大學(xué)新能源與環(huán)境學(xué)院,長春130021;2.吉林大學(xué)地下水資源與環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長春130021)

    0 引言

    土壤水分是控制地表能量分配、地表水收支、植被蒸騰和碳同化的關(guān)鍵因素[1]。衛(wèi)星微波遙感具有回訪周期短、全天候等優(yōu)點(diǎn),能夠在大尺度長時(shí)間序列中獲取多種地形和地表的土壤水分[2]。SMOS-L3-SM(Soil Moisture and Ocean Salinity,L3)、SMAP-L3-SM(Soil Moisture Active and Passive,L3)和AMSR2-LPRM-SM(The Advanced Microwave Scanning Radiomer 2,Land Parameter Retrieval Model Product)三種被動遙感土壤水分產(chǎn)品自從衛(wèi)星發(fā)射以來已經(jīng)廣泛地定期地得到驗(yàn)證,楊娜等人在我國農(nóng)區(qū)進(jìn)行了SMOS-L2 數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)SMOS 土壤水分在干季受降水影響較大,而濕季較小[3];白瑜等人針對吉林省農(nóng)田下墊面,對SMAP 和SMOS 產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)伴隨降雨事件時(shí),兩產(chǎn)品的數(shù)據(jù)值高于實(shí)測土壤水分[4];李瑞娟等人使用MER?RA-2 模擬土壤水分為參考數(shù)據(jù),在亞洲區(qū)域?qū)MOS 和AM?SR2 產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證,得出濕季條件下遙感土壤水分的精度比干季條件下更高的結(jié)論[5];CHEN Y Y 等人在西藏進(jìn)行了SMOS、SMAP 和AMSR2 的驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)SMAP 產(chǎn)品精度較高,AMSR2 產(chǎn)品則夸大了土壤水分時(shí)間變化[6]。以往的研究大多是對某一特定區(qū)域進(jìn)行較短時(shí)間跨度的遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的評估,針對全球范圍內(nèi)不同地表覆蓋下長時(shí)間跨度的驗(yàn)證分析較少。本研究針對FLUXNET2015 數(shù)據(jù)集和ISMN(International Soil Mois?ture Network)國際土壤水分網(wǎng)絡(luò),對全球范圍內(nèi)的SMOS、SMAP 和AMSR2 產(chǎn)品進(jìn)行對比驗(yàn)證分析,評估全球范圍內(nèi)不同地表覆蓋下微波遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的時(shí)空特性、分析精度并總結(jié)差異,為不同地區(qū)土壤水分研究的產(chǎn)品數(shù)據(jù)集選擇提供參考。

    1 數(shù)據(jù)和方法

    1.1 遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)

    1.1.1 SMOS遙感土壤水分產(chǎn)品

    SMOS 衛(wèi)星是歐洲空間局(European Space Agency,ESA)于2009年11月2日發(fā)射升空的一顆L 波段微波衛(wèi)星,對全球陸地上的土壤水分進(jìn)行觀測。該衛(wèi)星攜帶一個干涉輻射計(jì),在L 波段微波范圍內(nèi)工作,從亮度溫度中獲取地表土壤水分[7]。SMOS產(chǎn)品的升軌為地方時(shí)上午6∶00,降軌為地方時(shí)下午6∶00[8]。本研究使用的是SMOS-L3-SM 逐日尺度土壤水分產(chǎn)品,其像元尺度為為25 km[9],有效數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是2010-2014年。為了避免偶然因素的影響,取升軌和降軌的平均值作為SMOS 數(shù)據(jù)值。

    1.1.2 SMAP遙感土壤水分產(chǎn)品

    美國航空局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)于2015年1月發(fā)射的SMAP 產(chǎn)品使用1.4 GHz L 波段微波輻射計(jì),該輻射計(jì)用于繪制全球地圖,并以固定的40 度入射角提供亮度溫度觀測值[10]。SMAP 上的雷達(dá)在發(fā)射3 個月后失效,但基于單軌道無源輻射計(jì)的單通道算法(SCA)的土壤水分估計(jì)值仍在繼續(xù)生成[11]。SMAP-L1 產(chǎn)品是提供儀器測量的產(chǎn)品,SMAP-L2 產(chǎn)品提供基于條帶的地理檢索,SMAP-L3 產(chǎn)品是由多個L2 產(chǎn)品合成的單日全球產(chǎn)品[12]。SMAP 衛(wèi)星升軌為地方時(shí)下午6∶00,降軌為地方時(shí)上午6∶00。本研究使用了第4 版像元尺度為36 km 的SMAP-L3 逐日尺度土壤水分產(chǎn)品,其有效數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是2015年3月31日至今。為了避免偶然因素的影響,取升軌和降軌的平均值作為SMAP數(shù)據(jù)值。

    1.1.3 AMSR2遙感土壤水分產(chǎn)品

    美國航空局于2002年5月4日發(fā)射了AMSR-E土壤水分反演產(chǎn)品,該產(chǎn)品于2011年10月停止提供數(shù)據(jù),其繼任者AMSR2產(chǎn)品由日本宇宙航空研究開發(fā)機(jī)構(gòu)(Japan Aerospace Explora?tion Agency,JAXA)在2012年5月18日發(fā)射。AMSR2 測量了7個不同頻率下的亮度溫度,分別為6.925、7.3、10.65、18.7、23.8、36.5 和89.0 GHz[13]。AMSR2 升軌過境時(shí)段數(shù)據(jù)和降軌過境時(shí)段數(shù)據(jù)的對應(yīng)的時(shí)間分別為當(dāng)?shù)貢r(shí)間下午1∶30 和凌晨1∶30 左右[14]。本研究采用像元尺度為25 km的AMSR2-LPRM-L3逐日尺度土壤水分產(chǎn)品,其有效數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是2012年7月10日至今,采用的測量頻率分別為6.93、7.3和10.7 GHz,各頻率測量值取該頻率升軌值和降軌值的平均值,并取3 種頻率測量值平均值作為AMSR2數(shù)據(jù)值。

    1.2 地面實(shí)測數(shù)據(jù)

    1.2.1 FLUXNET2015數(shù)據(jù)集

    全球規(guī)模的FLUXNET網(wǎng)絡(luò)由美國國家航天局在1998年成立,是全球微氣象通量測量站點(diǎn)網(wǎng),用于測量生物圈與大氣之間的二氧化碳,水蒸氣和能量的交換[15],其最新的數(shù)據(jù)集為FLUXNET2015 數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集的覆蓋時(shí)間范圍是1989年1月1日至2014年12月31日,提供了來自全球范圍內(nèi)212 個站點(diǎn)的1 500 站點(diǎn)年以上的土壤水分等數(shù)據(jù)。參考FLUXNET2015數(shù)據(jù)集與3種遙感土壤水分產(chǎn)品的重合時(shí)間段,本研究選取2012年7月10日至2014年12月31日具有有效測量的87 個FLUXNET 站點(diǎn),對SMOS 產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品在不同地表覆蓋下進(jìn)行了精度驗(yàn)證。FLUXNET 站點(diǎn)按IGBP(國際地圈生物圈計(jì)劃)的地表覆蓋分類分組[16],其中,有農(nóng)田(CRO)站點(diǎn)10個、落葉闊葉林(DBF)站點(diǎn)14個、常綠闊葉林(EBF)站點(diǎn)7個、常綠針葉林(ENF)站點(diǎn)16個、草地(GRA)站點(diǎn)18個、混交林(MF)站點(diǎn)6 個、開闊灌叢(OSH)站點(diǎn)3 個、熱帶稀樹草原(SAV)站點(diǎn)5 個和多樹熱帶草原(WSA)站點(diǎn)5 個。選取的FLUXNET站點(diǎn)分布圖見圖1(a)。

    1.2.2 ISMN土壤水分網(wǎng)絡(luò)

    ISMN 土壤水分網(wǎng)絡(luò)由歐洲航天局(ESA)在2011年成立,并對土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)進(jìn)行集中托管[17]。截至2020年12月,ISMN 包含來自65 個監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),全球共有2678 個監(jiān)測站。所有來自這些監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)都會自動轉(zhuǎn)換成普通的土壤體積水分單位,并通過質(zhì)量控制程序標(biāo)記異常值[18]。本研究選取ISMN 土壤水分網(wǎng)絡(luò)中的biebrza_s-1、cosmos、fmi、hobe、oznet、remedhus、rsmn、scan、snotel和uscrn監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),共包含616 個監(jiān)測站,其有效時(shí)間范圍大多集中于2015-2018年。參考這10個監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)與3種遙感土壤水分產(chǎn)品的重合時(shí)間段,取時(shí)間范圍在2016年1月1日至2017年12月31日的監(jiān)測站實(shí)測數(shù)據(jù),對AMSR2和SMAP土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行了評價(jià)。選取的ISMN站點(diǎn)按中國研制的30 m全球地表覆蓋產(chǎn)品(GlobeLand30)[19]分組,其中,有耕地(CUL)站點(diǎn)132 個、林地(FOR)233 個、草地(GRA)81 個、灌木地(SHR)125 個、濕地(WET)26 個和人造地表(ART)9 個。選取的ISMN 站點(diǎn)分布圖見圖1(b)。

    圖1 選取的FLUXNET和ISMN各站點(diǎn)分布圖Fig.1 Selected FLUXNET and ISMN site distribution map

    1.3 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行誤差評估

    為定量化描述驗(yàn)證結(jié)果及精度,使用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分別對FLUXNET2015 數(shù)據(jù)集和ISMN 數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估,評價(jià)指標(biāo)包括偏差Bias、均方根誤差RMSE、時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)R[20]。3 個指標(biāo)的公式如下:

    式中:SMest代表遙感衛(wèi)星土壤水分值,m3/m3;SMobs代表實(shí)測土壤水分值,m3/m3;n為每組參與比較數(shù)據(jù)的個數(shù),即每組對照數(shù)據(jù)同一天中遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)均不為空且非零的天數(shù)。

    偏差(Bias)可以反映出遙感衛(wèi)星土壤水分值與實(shí)測土壤水分值的差異,大于0 則說明高估了實(shí)測土壤水分值,小于0 則說明低估了實(shí)測土壤水分值;均方根誤差(RMSE)反映了遙感衛(wèi)星土壤水分值序列與實(shí)測土壤水分值序列之間差異程度,即遙感衛(wèi)星水分產(chǎn)品的準(zhǔn)確性,RMSE值越小,遙感衛(wèi)星水分產(chǎn)品越準(zhǔn)確;時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)(R)表達(dá)了遙感衛(wèi)星土壤水分值序列與實(shí)測土壤水分值序列之間線性相關(guān)程度,R值越接近1,則二產(chǎn)品隨時(shí)間變化的趨勢越相似[21]。

    2 結(jié)果與討論

    對于各站點(diǎn),分別以FLUXNET2015 數(shù)據(jù)集和ISMN 數(shù)據(jù)集為基準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)不同地表覆蓋類型,統(tǒng)計(jì)指標(biāo)為各地表覆蓋類型的偏差平均值、均方根誤差平均值和時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)平均值。為了更加直觀地看出各地表覆蓋下的數(shù)據(jù)精度差異,本文采用箱線圖來對比分析,圖2 為SMOS 產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品與FLUXNET 數(shù)據(jù)集對比的統(tǒng)計(jì)參數(shù)箱線圖,圖3 為SMAP 產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品與ISMN 數(shù)據(jù)集對比的統(tǒng)計(jì)參數(shù)箱線圖。其中,每個箱體內(nèi)的水平線表示中位數(shù)Q2,箱體下邊緣代表下四分位數(shù)Q1,箱體上邊緣代表上四分位數(shù)Q3,四分位距離IQR為上下四分位數(shù)差值(Q3-Q1),框下面水平線代表該組數(shù)值下限(Q1-1.5IQR),框上面水平線代表改組數(shù)值上限(Q3+1.5IQR),上限與上限之外為異常值[22]。

    2.1 FLUXNET網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證結(jié)果分析

    表1 為FLUXNET 站點(diǎn)分地表覆蓋統(tǒng)計(jì)參數(shù)表,對于偏差,結(jié)合表1 和圖2(a)可以看出,SMOS 產(chǎn)品箱線圖的箱體明顯低于AMSR2,且SMOS 產(chǎn)品在各地表覆蓋與實(shí)測數(shù)據(jù)的偏差平均值均明顯小于AMSR2,大多數(shù)站點(diǎn)的SMOS 產(chǎn)品偏差平均值為負(fù)值,而AMSR2 產(chǎn)品的偏差平均值則大多為正,這說明SMOS產(chǎn)品在大多數(shù)FLUXNET站點(diǎn)低估了實(shí)測值,而SMAP產(chǎn)品則大多高估了實(shí)測值。

    關(guān)于均方根誤差,結(jié)合表1 和圖2(b)可以看出,SMOS 產(chǎn)品各地表覆蓋下與實(shí)測數(shù)據(jù)的均方根誤差的Q2 值在0.081~0.226 m3/m3之間,且地表覆蓋為GRA、SAV 和WSA 的SMOS 產(chǎn)品的均方根誤差Q1 值(0.067,0.059,0.076)和Q2 值(0.097,0.082,0.083)更低,地表覆蓋為SAV 下的SMOS 產(chǎn)品均方根誤差平均值僅為0.079 m3/m3,AMSR2 產(chǎn)品各地表覆蓋下與實(shí)測數(shù)據(jù)的均方根誤差Q2值在0.092~0.299 m3/m3之間,略高于SMOS產(chǎn)品,在地表覆蓋為CRO、EBF、GRA、OSH、SAV、WSA 下,AMSR2 產(chǎn)品的均方根誤差Q1 值、Q2 值和Q3 值要明顯低于地表覆蓋為DBF、ENF 和MF 下的對應(yīng)參數(shù),DBF、ENF 和MF 的IQR值(0.237,0.194,0.436)均較大,兩組地表覆蓋下的均方根誤差平均值的差距也較大,前六者范圍在0.098~0.149 m3/m3之間,而后三者則在0.236~0.280 m3/m3之間,可見AMSR2 產(chǎn)品在地表覆蓋為低矮植被類型時(shí)與實(shí)測數(shù)據(jù)的均方根誤差值多低于高植被類型,且均方根誤差波動較小。

    表1 FLUXNET站點(diǎn)分地表覆蓋統(tǒng)計(jì)參數(shù)表Tab.1 Statistical parameter table of surface coverage of FLUXNET sites

    圖2 SMOS產(chǎn)品和AMSR2產(chǎn)品與FLUXNET數(shù)據(jù)集對比的統(tǒng)計(jì)參數(shù)箱線圖Fig.2 Box plot of statistical parameters for comparison of SMOS products and AMSR2 products with FLUXNET datasets

    結(jié)合表1 和圖2(c)可以看出,SMOS 產(chǎn)品在地表覆蓋為GRA、SAV 和WSA 時(shí)與實(shí)測數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)Q2 值(0.567,0.577,0.736)和相關(guān)系數(shù)平均值(0.455,0.484,0.536)要明顯高于其他地表覆蓋類型,AMSR2產(chǎn)品在地表覆蓋為ENF下的相關(guān)系數(shù)箱體明顯低于其他地表覆蓋類型的相關(guān)系數(shù)箱體,Q2值僅為0.085 m3/m3,且平均相關(guān)系數(shù)僅為0.129。針葉林是寒溫帶的地帶性植被,土壤溫度較低,這可能是導(dǎo)致土壤水分反演產(chǎn)品精度較低的主要原因[23]。除ENF、MF和OSH地表外,AMSR2產(chǎn)品在其他地表覆蓋類型的相關(guān)系數(shù)Q2 值和相關(guān)系數(shù)平均值均較高。

    2.2 ISMN網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證結(jié)果分析

    表2 為ISMN 站點(diǎn)分地表覆蓋統(tǒng)計(jì)參數(shù)表,結(jié)合表1 和圖3(a)可以看出,在地表覆蓋為WET下,SMAP產(chǎn)品和AMSR2產(chǎn)品與實(shí)測數(shù)據(jù)的偏差值箱體范圍較大,IQR值分別為0.512 和0.501 m3/m3。這說明在濕地覆蓋下,遙感土壤水分產(chǎn)品的偏差波動較大,其他地表覆蓋下SMAP 產(chǎn)品偏差Q1 值在-0.081~0.011 m3/m3之間,Q3 值在0.028~0.107 m3/m3之間,平均值也在-0.020~0.047 m3/m3之間,可見SMAP 產(chǎn)品在其他地表覆蓋下的偏離程度較低。除WET 地表覆蓋外,其他地表覆蓋下的AMSR2 產(chǎn)品偏差Q1 值均大于0.006 m3/m3,可見超過3/4 的偏差值為正數(shù),這與陸崢[24]在黑河流域的研究相似,AMSR2 大多高估了實(shí)測值。

    結(jié)合表2和圖3(b)可以看出,在地表覆蓋為WET下,SMAP產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品與實(shí)測數(shù)據(jù)的均方根誤差箱線圖的箱體均明顯高于其他地表類型,平均均方根誤差也明顯高于其他地表類型,分別為0.247 和0.269 m3/m3,且箱體范圍較大,IQR值分別為0.368 和0.176 m3/m3,這可能是由于濕地的水面效應(yīng)導(dǎo)致夜間和白天土壤水分產(chǎn)品之間的一致性較差[25],平均得到的遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性較低。除濕地地表外,SMAP 產(chǎn)品的均方根誤差箱體均低于AMSR2產(chǎn)品,且SMAP 的均方根誤差平均值均低于AMSR2 的均方根誤差平均值,地表覆蓋為CUL、FOR、GRA、SHR 的SMAP 產(chǎn)品的均方根誤差Q1值在0.062~0.080 m3/m3之間,Q2 值在0.087~0.115 m3/m3之間,Q3 值在0.124~0.145 m3/m3之間,AMSR2 產(chǎn)品的均方根誤差Q1 值在0.095~0.119 m3/m3之間,Q2 值在0.120~0.169 m3/m3之間,Q3 值在0.184~0.219 m3/m3之間,SMAP 產(chǎn)品與實(shí)測數(shù)據(jù)的均方根誤差值略小于AMSR2產(chǎn)品,這與陳泓宇[26]等人于2015年9月至2016年9月在中國青藏高原對SMAP 產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品的評估中的均方根誤差結(jié)果相似,CHO 等人[27]利用2012年7月至10月期間朝鮮半島9 個測站的現(xiàn)場測量結(jié)果,評估了AMSR2 土壤水分產(chǎn)品,發(fā)現(xiàn)均方根誤差水平在0.15 m3/m3上下浮動,這亦與我們的研究相似。

    表2 ISMN站點(diǎn)分地表覆蓋統(tǒng)計(jì)參數(shù)表Tab.2 Statistical parameter table of surface coverage of ISMN sites

    圖3 SMAP產(chǎn)品和AMSR2產(chǎn)品與ISMN數(shù)據(jù)集對比的統(tǒng)計(jì)參數(shù)箱線圖Fig.3 Box plot of statistical parameters for comparison of SMAP products and AMSR2 products with ISMN datasets

    綜合表2 和圖3(c)可以看出,地表覆蓋為CUL、GRA 和ART的3種遙感土壤水分產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)箱線圖箱體明顯高于其他地表覆蓋類型,說明這3 種地表覆蓋下二遙感土壤水分產(chǎn)品的時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)更高,這反映出SMAP 和AMSR2產(chǎn)品在地表覆蓋為CUL、GRA 和ART 下與實(shí)測值的線性相關(guān)程度更高。對比SMAP 和AMSR2 的箱體可以看出,SMAP 產(chǎn)品的時(shí)間序列相關(guān)系數(shù)在所有地表覆蓋下的Q1值、Q2值和Q3值均高于AMSR2 產(chǎn)品,這反映出SMAP 產(chǎn)品與ISMN 實(shí)測數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢更相似。

    3 結(jié)論

    本研究分別以FLUXNET 數(shù)據(jù)集和ISMN 網(wǎng)絡(luò)為基準(zhǔn),利用傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)(Bias、RMSE、R)對SMOS-L3-SM、SMAP-L3-SM產(chǎn)品和AMSR2-L3-SM產(chǎn)品的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)在不同地表覆蓋下的應(yīng)用能力進(jìn)行了驗(yàn)證和分析,結(jié)果表明,低矮稀疏植被覆蓋的區(qū)域的土壤水分產(chǎn)品反演精度要高于高大茂密植被覆蓋的區(qū)域,且SMOS 和AMSR2 產(chǎn)品在地表覆蓋為針葉林下反演精度較低,SMAP 產(chǎn)品和AMSR2 產(chǎn)品在地表覆蓋為濕地下反演精度較低,SMAP 產(chǎn)品的精度要高于AMSR2 產(chǎn)品。本研究還存在以下不足:首先,受限于實(shí)測數(shù)據(jù)集的站點(diǎn)分布,大部分站點(diǎn)都集中在美國,空間代表性不足;同時(shí),實(shí)測數(shù)據(jù)的觀測深度與各遙感土壤水分產(chǎn)品不盡相同,這也可能使實(shí)測數(shù)據(jù)與各遙感衛(wèi)星產(chǎn)品的精度驗(yàn)證產(chǎn)生一些誤差。因此,需要使用觀測深度與各遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)更加匹配的實(shí)測數(shù)據(jù),使驗(yàn)證的結(jié)果更加可靠,相關(guān)研究有待深入?!?/p>

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