【摘 要】
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大气水汽是地球大气的重要组成成分,其时空分布受到季节、地形、经纬度等多种参数影响,在天气系统以及地球能量循环的研究中具有重要价值。本文针对近红外波段水汽反演夜晚不
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大气水汽是地球大气的重要组成成分,其时空分布受到季节、地形、经纬度等多种参数影响,在天气系统以及地球能量循环的研究中具有重要价值。本文针对近红外波段水汽反演夜晚不适用的情况,在分析了热红外遥感对大气气体吸收特征的基础上,对 MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)的波段设置特点进行了深入研究,MODIS在热红外区3～14μm拥有多个水汽吸收波段,在考虑到传感器接受到的热辐射强度以及辐射穿透大气受到的衰减作用的基础上,选出了地表辐射最强位置且仅为水汽弱吸收波段的11μm、12μm两个波段,研究了两波段的水汽吸收特征。大气水汽反演以 TIGR(Thermodynamic Initial Guess Retrieval)大气廓线集和MODIS31、32波段波谱响应函数为原始数据源,对大气辐射传输模型MODTRAN(MODerate resolution atmospheric TRANsmission)计算的大气水汽与大气透过率两个参数进行了回归分析,得出廓线集的大气水汽含量与两波段大气透过率比值二阶关系式模型。针对传统的分裂窗方法利用两波段亮度温度计算大气透过率比值时地表比辐射率比值默认为1导致水汽反演结果偏大的问题,本文引入 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)改进了地表比辐射率的估算模型,通过NDVI计算出混合像元构成,间接得到像元的地表比辐射率。研究选用北美地区2015年5～9月的MODIS影像为主要数据源,将传统方法与NDVI改进方法通过亮度温度计算得出的大气透过率分别代入二阶关系式中,对传统分裂窗方法水汽反演结果与MODIS近红外水汽产品以及地基GPS水汽数据分别进行比较分析,其二者均方根误差分别为0.766g/cm2和0.792g/cm2;改进方法与相同验证数据比较的均方根误差分别为0.641g/cm2和0.551g/cm2,可以看出改进方法明显优于传统分裂窗方法。另外,从水汽对比散点图同样可以看出传统分裂窗方法水汽反演偏高,NDVI改进方法有效的抑制了偏高的现象,在低水汽时尤为明显。本文针对上述两种方法在大气水汽反演过程没有考虑如地表温度、大气结构、原始数据TIGR廓线集以及传感器噪声等具有一定影响的因素进行了分析。分析表明水汽含量为4g/cm2时地表温度250K 与 330K可引起0.76g/cm2水汽反演误差;水汽含量为5g/cm2时,大气结构可引起0.90g/cm2水汽反演误差;传感器噪声每0.1K可引起0.1～0.2g/cm2水汽反演误差;通过选取不同海拔处的RAOB(RAwinsonde Observation)廓线比较了不同海拔廓线结构的变化,发现起始海拔对TIGR数据集分析结果没有明显影响。
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