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。     

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.     

基于AMSR-E的微波波段地表发射率反演——以青藏高原为例

青藏高原以其独特的特征在气候变化中起着重要的作用,而地表发射率对地表参数和大气参数的准确反演也非常重要,因此本文发展了青藏高原微波波段地表发射率的反演算法.首先通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导,并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证,结果显示了较高的精度.接着结合微波辐射计AMSR-E的亮温数据和MODIS提供的大气廓线数据,利用本文发展的算法反演了青藏高原微波波段的地表发射率.最后,分析了青藏高原地表发射率的时空分布特征:从空间特征上分析,反演结果的空间分布符合青藏高原地表覆盖类型的变化,植被湖泊等可以在反演结果中很明显的显现;从时间特征上分析,在一个月的时间尺度上,发射率随时间变化并不明显,每天的变化值在0.01之内.另外通过对青藏高原裸露地表发射率的时间序列研究发现,地表发射率对降雨有非常敏感的响应.反演结果的合理性表明本文的算法具有可行性,可以利用该算法反演青藏高原的地表发射率并建立长时间序列的地表发射率数据库,为青藏高原其他地球系统参数的遥感反演提供基础,为青藏高原的相关地学研究提供数据支持.     

编者按

正全球变化,包括气候变化以及在地球内外多圈层交互作用下发生的其他环境变化.全球变化给人类和其他地球生命带来了机遇,有其积极的一面,但同时也带来了更多的挑战和负面影响.目前这种影响已经涉及地球系统的主要过程和人类活动的各个方面.例如森林的过度砍伐导致生物多样性下降,全球变暖已经导致海平面上升,同时也增加了极端气候事件和自然灾害发生的频率.全球变化在改变自然环境的同时对经济社会发展也产生了深刻影响,妥善应对全球变化的挑战是人类实现可持续发展的重要保障.为了应对以上挑战、加强国际合作、提高研究水平,20世纪80年代以来国际上先后发起了世界气候研究     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于GLDAS的中国区地表能量平衡数值试验

利用全球陆面数据同化系统(GLDAS)的软件平台—陆面信息系统(LIS)模拟了中国区域2003年能量平衡方程的各个分量,在此基础上进行了残差分析和地表温度的对比验证。残差的分布具有一定的时空分布特征,残差的时间分布特征表明LIS对春秋两季的模拟效果要好于其它季节,残差的空间分布特征表明LIS对纬度较高和海拔较高地区的模拟效果要逊于其他地区。对比了模拟的GLDAS地表温度与MODIS地表温度产品,结果显示两者之间的差值介于-5～5K之间,两者的散点图和标准离差显示模拟的夜间地表温度要比模拟的白天地表温度精确2～3K。