海洋表面盐度与海洋环流和气候变化的关系

依据Argo的海洋盐度观测及降水、蒸发、海面高度等数据分析了全球海洋表层盐度的平均态和低频变化特征及其与海洋环流和气候变化的关系,并结合前人成果对海洋盐度的研究进行了回顾和展望.蒸发减降水在最低阶上决定了海洋表层盐度的分布,海洋环流动力过程在大部分海域调整了海洋表层盐度的空间结构,并影响了海洋表层盐度的低频变率.全球变暖的情况下,海洋表层盐度表现为盐度高的地方会变得更高、盐度低的地方会变得更低,表征为整个水循环系统的加强.在最近20年全球变暖停滞期,海表盐度变化与全球变暖的趋势不同,更多地体现了对气候系统的年代际及多年代际振荡的响应,此阶段对应着Walker环流加强;西太平洋和东南印度洋海表盐度的反向变化揭示了跨海盆尺度海洋动力过程的重要性,海洋Rossby波和印尼贯穿流的共同作用使得东南印度洋海表盐度显著降低;在东南太平洋和北大西洋更多地体现了全球变暖下的海表盐度单调升高或降低的响应.期待未来的盐度卫星能够提供更高时空分辨率的盐度数据,这将和Argo观测一起,拓展我们在中尺度动力学、区域海洋学以及气候变化等方面的认知.     

滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计

始于20世纪80年代的系列大型遥感试验开始系统研究地表物质和能量交换过程,对遥感与地球系统科学研究的结合起到重要作用,但是尚无综合利用多源遥感数据解决碳、水、能量循环问题的有效方案。遥感科学国家重点实验室于滦河上游地区组织开展基础性、多学科、多尺度的"碳、水循环和能量平衡遥感综合试验"。本次试验面向地球系统科学对遥感观测的最新要求,以遥感如何服务地—气过程研究为关键科学问题,开展星—机—地多尺度遥感综合观测和地面测量,论证中国自主设计的碳、水、能量相关卫星的技术指标,基于大场景真实结构模拟和多尺度综合观测构建虚拟遥感试验场,验证全波段遥感机理模型和复杂地表辐射传输机理。核心试验区位于地势较为平坦的闪电河流域和地形复杂的小滦河流域。闪电河流域主要地类为农田和草地,开展的试验以水循环和能量平衡遥感综合观测为主。小滦河流域主要地类为森林和草地,以碳循环遥感综合观测为主。两个试验区都开展了系统性的多架次飞行试验,并同步开展地面全波段、主被动协同观测。特别设计了一次长达165 km的大跨度飞行试验,横跨两个试验区,包含了地表类型和海拔高度的逐渐过渡。从2017年的预实验开始,整个试验为期5年。基于科学目标驱动、开放、协作、共享的原则,本次试验吸引了10个大型国家科研项目,4个卫星计划团队,19家单位200人次参加,是中国主导的又一次具有明确科学目标的大型多学科交叉遥感综合试验。     

亚洲大洋洲区域综合地球观测系统计划进展

亚洲大洋洲区域综合地球观测系统是为实现国际地球观测组织总体战略目标而设立的区域地球观测合作计划,旨在面向亚大区域国家对地球观测技术的应用需求,保障亚大区域地球观测空间信息的精准获取与主动服务,增强地球观测技术支撑区域可持续发展的综合能力。该计划由地球观测组织亚大区域成员国共同提出,并对亚大地区的所有国家和参与组织开放。通过国际地球观测组织亚大区域政府间合作机制,在国家、区域和全球层面建立有效的合作框架,积极协调区域内的地球观测资源设施的互联互通、技术合作与共享服务,促进亚大区域国家在社会经济关键领域的应用,共同应对可持续发展、全球变化和重大灾害的挑战。     

遥感与地球系统科学

地球作为一个高度复杂的非线性系统,各圈层(大气、海洋、陆地、生物、冰雪圈、固体地球)尤其是人类活动等任何组成成份的变化,都会引起地球系统的变化。人类可持续发展面临的巨大科学挑战之一是认识人类赖以生存的、复杂变化的地球系统,认识地球系统如何变化及主要驱动因素,认识地球系统未来变化趋势及如何提高对全球变化的适应能力。卫星独特的全球覆盖和日尺度的观测改变了地球科学的研究方法,它强调所能探测到的多时空尺度上的物理动力过程,在全球范围应对气候变化、能源和环境挑战具有重要作用,揭开了地球系统多学科交叉的新纪元。以地球系统的视野,抓住驱动地球系统的关键循环过程(如能量、水、生物化学循环),是当前地球系统科学的发展趋势。地球系统科学(全球变化)研究需要长期稳定、准确性较高的卫星观测数据,以水循环为例,卫星遥感具备获取全球范围水循环关键参数能力,但是系统性综合观测能力不足,整体精确性受到综合化的可靠空间数据集的限制。目前中国正在积极研制发展新型水循环卫星WCOM(Water Cycle Observation Misssion),并寄希望以此为核心传感器发起全球分布式水循环观测星座系统,进一步提高中国在国际水循环观测与地球系统科学研究方面的话语权与领先能力。     

多频率多极化地表辐射参数化模型

发展了针对对地观测系统被动微波辐射计AMSR-E应用的裸露地表辐射模型。首先，利用1993年法国INRA地面试验数据对AIEM在宽波段高频率和大角度的辐射信号模拟能力进行评价。验证结果表明，AIEM模型模拟值与地面实测数据吻合很好，说明AIEM模型能很好模拟宽波段和大角度的辐射信号。在此基础上，用AIEM模型建立了一个针对AMSR-E传感器参数配置．包含各种地表粗糙度和介电特性的裸露地表辐射模拟数据库。利用AIEM模拟数据和地面实测数据对目前人们使用的半经验地表模型进行了比较和分析，发展了多频率多极化的地表辐射参数化模型——Qp模型。该模型中，地表粗糙度对辐射信号的影响通过粗糙度参数Qp来表示。参数Qp可简单表示为均方根高度与相关长度的比值（s／l）。从Qp模型与AIEM模型模拟的发射率比较结果来看，它们之间的绝对误差很小，不超过10^-3因而，本文发展的参数化模型可用作模拟地表辐射的前向模型，如用于估算AMSR-E传感器的亮温值，同时模型的发展有利于提高人们对辐射机制的理解和认识。     

植被的微波散射与吸收特征

被动微波遥感中大尺度像元内植被种类多种多样并且分布不均匀，较低频率下像元尺度内的植被影响可以根据单个散射体的散射与衰减特性获得。本文讨论了任意朝向的各类植被散射体的计算问题。其中叶片和针叶的散射采用了一般化Rayleigh-Gans计算；杆的散射采用了无限长近似理论。关于各类散射体的衰减，本文比较了散射系数和吸收系数之和，与前向散射定理的结果，并对前向定理的适用性进行了讨论。     

一个针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的四通道算法

本文利用对地观测卫星多传感器的特点，提出了针对ASTER数据同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。即利用ASTER数据的第11，12，13，14热红外波段建立热辐射传输方程，并通过对于地表比辐射率分析可知，ASTER4个热红外波段的比辐射率可以用近似线性方程表示，得到了6个方程6个未知数，从而形成了针对ASTER数据的同时反演地表温度和比辐射率的多通道算法。对于关键参数大气透过率，则是通过同一颗星的MODIS传感器的3个近红外波段反演大气水汽含量，然后用MODTRAN模拟大气水汽含量与ASTER热红外波段的统计关系，并进而根据这二关系来计算ASTER热红外波段的大气透过率。由于MODIS和ASTER是在同一颗星上。因此这种大气透过率估计方法保证了地表温度反演过程中所需大气参数的同步获取。     

利用遥感数据分析青藏高原水热条件对叶面积指数的影响

利用遥感数据,以异于传统的点分析的方法,分析水热条件对植被的影响。以青藏高原为研究区域,利用2003年的遥感数据 进行分析,结果表明,在时间轴上,叶面积指数和温度、土壤水分、降雨存在着良好的相关性; 在空间分布上,叶面积指数和三 者的相关性在大部分区域是呈良好的正相关,在部分区域呈现了弱相关和负相关,且分析探讨了出现这种现象的原因。     

用被动微波AMSR数据反演地表温度及发射率的方法研究

 针对对地观测卫星多传感器的特点，提出了借助MODIS地表温度产品从被动微波数据中反演地表温度的方法。即利用MODIS地表温度产品和AMSR不同通道之间的亮度温度，建立地表温度的反演方程。该方法克服了以往需要测量同步数据的困难，为不同传感器之间的参数反演相互校正和综合利用多传感器的数据提供实际应用和理论依据。文中以MODIS地表温度产品作为评价标准，对方法进行检验，其平均误差为2~3℃。另外，微波的发射率是土壤水分反演的关键参数，在对微波地表温度反演的基础上，进一步对发射率进行了研究。     

青藏高原表层土壤湿度遥感反演及其空间分布和多年变化趋势分析

青藏高原地区高精度的长时间序列的土壤水分数据对亚洲季风和全球大气循环研究有着极大的影响,但目前青藏高原地区地面站点稀少,已严重影响青藏高原气候变化研究．本文基于双通道土壤水分反演算法和AMSR-E卫星数据反演青藏高原地区2003—2010年表层土壤水分,并分析青藏高原地区土壤水分空间分布的季节性变化及多年变化趋势的空间分布．与地面站点土壤水分比较,新算法反演的土壤水分产品精度在地面站点区域,优于AMSR-E官方产品．通过对青藏高原年平均土壤水分空间分布和月平均土壤水分空间分布的季节性变化进行分析,结果表明二者与青藏高原降雨分布和水汽输送路径一致．基于此产品对青藏地区的多年土壤水分变化趋势空间分布进行了分析,通过与同一时期青藏高原气象站点的降水量数据的变化趋势比较,发现土壤水分变化趋势和降水量的变化趋势在空间分布上比较吻合．