SMOS与SMAP过境时段表层土壤水分的稳定性研究
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Study on Stability of Surface Soil Moisture during SMOS and SMAP Transit period
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通讯作者:
收稿日期: 2018-10-25 修回日期: 2019-11-10 网络出版日期: 2020-03-31
基金资助: |
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Received: 2018-10-25 Revised: 2019-11-10 Online: 2020-03-31
作者简介 About authors
陈勇强(1992-),男,河南三门峡人,硕士研究生,主要从事微波土壤水分反演与应用研究E⁃mail:
关键词:
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本文引用格式
陈勇强, 杨娜, 胡新, 佟明远.
Chen Yongqiang, Yang Na, Hu Xin, Tong Mingyuan.
1 引 言
由于二者在算法机理和数据体系等方面有着相似之处,以建立一致性的全球土壤水分数据集为根本目标,如何充分、有效地对比SMOS和SMAP土壤水分数据成为近两年的研究热点[6,7,8,9]。然而,尽管两颗卫星设计的过境时刻均为当地时间早、晚6点[10,11],但由于发射地点和时间不同,在实际中它们的过境时刻并不完全一致。这种时间上的差异,使得二者之间以及与地面实测数据难以严格匹配形成时序统一的样本对,给验证分析带来困难和不确定性。针对这一问题,本文利用高观测频率、大空间尺度的实测数据,通过分析表层土壤水分在SMOS、SMAP过境交叠时段内的自然变化特征,试图定量地证实因时间不匹配所引起的验证误差,从而为多源星载微波土壤水分数据的融合与集成提供理论支持。
2 数 据
2.1 SMOS、SMAP土壤水分数据
针对土壤水分,SMOS和SMAP的设定精度均为0.04 m³/m³,数据体系也十分相似,分别有3个主要层级:①以L1级观测亮温为输入的L2级半轨土壤水分数据,即反演结果;②由L2级半轨数据合成、或由L1级观测亮温数据合成反演的L3级每日全球土壤水分产品;③在更长时序上合成的、或基于模型模拟的L4高级全球土壤水分产品,如根区土壤水分。由于本文重点研究卫星过境时段内土壤水分的变化特征,需要对卫星数据的时间标记进行统计分析,因此采用 SMOS和SMAP L2级土壤水分数据(下载地址:
由图1可见,由于SMOS首次采用多角度综合孔径干涉方式,且对射频辐射干扰RFI(Radio Frequency Interference)非常敏感,导致因无法实现土壤水分反演而形成的“漏洞”较多;相比之下,SMAP沿用了单一入射角探测方式,且着重在硬件设计上避免RFI的影响,则对土壤水分反演的空间连续性好于SMOS。
图1
图1
美国大陆单景SMOS、SMAP L2土壤水分产品(2017年8月2日)
Fig.1
SMOS、SMAP L2 Soil moisture products in the continental United States, August 2, 2017
2.2 USCRN实测数据
本文的研究需要时间上密集、可靠、稳定的地面实测数据,美国气候基准站网USCRN(The U.S. Climate Reference Network)就满足这样的要求,其目标是实现对气候变化的高精度观测[18,19]。针对土壤水分,USCRN以体积含水量方式对5、10、20、 50和100 cm 5个层深进行观测,最高频率可达每5 min一次。此外还对各层土壤温度、近地面气温、降水量和太阳辐射等十几个环境要素进行同步观测。目前,USCRN的站点总数已经达到156个,其数据不仅为地—气交互系统研究提供了支撑,同时也为SMOS和SMAP等卫星数据的验证分析提供了不可或缺的地面数据。值得一提的是,USCRN数据对外免费,可直接从其网站下载使用(
图2
图2
美国大陆地区USCRN亚小时级实测站点
Fig.2
USCRN sub-hourly stations in the continental United States
3 SMOS、SMAP卫星在美国大陆地区过境的交叠时段
SMOS对过境时刻的标记是将半轨的起始和结束时刻(协调世界时UTC)作为数据文件名的一部分,以一条L2数据为例,“SM_REPR_MIR_SMU- DP2_20170101T040625_20170101T045939_650_300_1”,这是升轨数据,起始时刻是2017年1月1日04:06:25(UTC)、结束时刻是2017年1月1日04:59:39(UTC)。由于美国大陆位处北半球,按照升轨时间取后半段、降轨时间取前半段的方式对2016~2017年共2 120条数据的统计结果如图3所示(横坐标为整点时刻,纵坐标为分钟),本文将SMOS的升、降轨过境时段分别取为10:00~13:00时(UTC)、23:00~次日2:00时(UTC)。
图3
图3
SMOS、 SMAP过境时刻统计(2016~2017年,UTC时间)
Fig.3
SMOS, SMAP transit time statistics (2016~2017, UTC time)
图4
4 表层土壤水分的变化特征
根据SMOS、SMAP过境交叠时段,分析与其探测深度相当的5 cm土壤水分在此期间内的变化情况。各站点表层土壤水分在卫星升、降轨时段内的变化量统计结果如图5所示(横坐标为全年每日,纵坐标为站点按原始文件名排序),初步可见:①大部分站点土壤水分的变化量小于0.01 m³/m³,表明其在卫星过境时段内较为稳定;②土壤水分在降轨期间内的变化量高于升轨期间,集中在-0.004~0.01 m³/m³数值范围内(图6,横坐标为数值范围,纵坐标为该范围内数据量占总样本的百分比);③1、2、3及12月份的冬春季无土壤水分记录的观测缺失较多(图5中黑色部分),这一状况在2017年较2016年更为严重,但从个别站点独立来看2017年实测数据在时间上的连续性要好于2016年。这些发现能够为实测数据的选用、站点的选择、验证方案设计以及算法改进等提供一定的参考。
图5
图5
SMOS、SMAP过境交叠时段实测土壤水分变化量
Fig.5
In-situ soil moisture variation during SMOS and SMAP overlapping period
图6
图6
SMOS、SMAP过境交叠时段升、降轨实测土壤水分变化量差异
Fig.6
In-situ soil moisture variation between descending and ascending
自然状态下,降水一般被视为导致土壤水分快速、剧烈变化的首要因素,为此,本文尝试对土壤水分变化量与降水的相关性展开分析。为便于制图表达,将土壤水分变化量分为0~0.05 m³/m³和0.05~0.35 m³/m³两个数值区间、降水取0~100 mm区间,结果如图7所示。初步显示:①二者的相关系数R最高仅为0.356(2017,升轨,土壤水分变化量小于0.05 m³/m³;2017,降轨,土壤水分变化量大于0.05 m³/m³),从这一指标来看降水对土壤水分的变化几乎无影响;②即使在降水条件下,土壤水分的变化量也集中在0.02 m³/m³,特别是其峰值位于0.005~0.007 m³/m³这一区间。形成此状况的原因首先可能在于降水和土壤水分有着不同的时空尺度特征,其次由于降水的随机性,按照“有或无(非负即0)”的近似二值化方式进行观测记录,在与连续性的土壤水分实测数据进行相关性分析时,往往很难得到理想的结果。从本文研究来看,在两颗卫星过境的交叠时段内土壤水分基本上表现为自身的一种缓变特征。
图7
按照2016、2017、升轨(A)、降轨(D)、全部(A)、无降水(NR)和有降水(R)共12种情况,并以土壤水分变化量为0.05m³/m³为分界值划定VALID(全部有效观测)、LE0.05(变化量小于等于0.05)和GT0.05(变化量大于0.05)3个样本集,土壤水分在卫星过境时刻的变化量总体表现如图8所示(纵坐标为平均土壤水分变化量、样本数量),初步发现:①在无降水和LE0.05条件下,样本数占总量的99.51%(LE0.05/VALID),与其对应的土壤水分变化量平均为0.007 m³/m³;②在有降水和LE0.05条件下,样本数占总量的88.49%(LE0.05/VALID),对应的土壤水分变化量平均为0.012 m³/m³;③SMOS和SMAP过境时段,在绝大多数情况下,表层土壤水分的变化量远小于其目标精度0.04 m³/m³。
图8
5 结 语
利用2016~2017年高频率的USCRN土壤水分和降水实测数据,针对美国大陆地区研究了SMOS、SMAP过境交叠时段内表层土壤水分的稳定性。结果显示,总体上土壤水分的变化量小于0.01 m³/m³,特别是在无降水情况下,该值仅为0.005~0.007 m³/m³,远远小于SMOS、SMAP对土壤水分的目标精度。这表明两颗卫星过境期间内表层土壤水分近似稳定,其变化量对验证分析的影响可不计,二者的土壤水分数据(L2级)直接比对可行、有效。
仅从相关系数的角度来看,“降水量越大则土壤水分变化量越大”的先验性论断未能得到证实,这可能在于二者的时空尺度特征差异,即降水具有空间连片性、分布近似均一性与时间随机性,而土壤水分则具有较强的空间变异性和时间连续性。需要说明的是,为了保证样本数量本文在实验中选用了当日降水总量,这可能是导致其与土壤水分变化量相关性不高的原因之一。另一方面,降水作为土壤水分自然输入的首要因素,如何准确界定独立的降水过程并设置有效的强度评定指标,从而更好表达其与土壤水分的量化关系,值得深入研究。
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