基于多源数据融合的下行辐射估算

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下行短波辐射作为地表辐射与能量收支的重要分量之一,是水文、生态及生物地球化学等地表过程模型的关键参数,在估算地表能量收支、量化地表能量变化以及气候变化的研究中发挥着至关重要的作用。同时,下行短波辐射也是地球物质循环和气候变化的重要驱动因子,因此,准确地估算下行短波辐射具有重要研究意义。遥感和再分析数据作为短波辐射的重要数据来源,二者各有优缺点。总体而言,遥感数据的观测精度高,但时空连续性不足;再分析数据虽然时空连续性好,但精度不足。为此,本研究尝试将二者优势互补,发展适用的融合方法。本研究针对目前下行短波辐射估算研究中存在的不足,在两大方面进行了探索。首先,在辐射产品精度及适用性的评估上,针对当前缺少基于特定应用类型进行系统评估的问题,按照城市、植被、水体和冰雪四种土地利用覆盖类型对CERES-SYN遥感数据和ERA-5再分析产品的适用性进行评估。其次,在高精度辐射产品的生成方面,充分利用遥感数据的高精度特性和再分析数据的时空连续和高时间分辨率的特性,将两种类型的数据有效融合,以期实现高精度、时空连续的短波下行辐射估算。主要研究结论如下:(1)按照不同土地利用覆盖类型评估了CERES-SYN遥感数据和ERA-5再分析产品的空间适用性。结果表明,对于城市、植被和水体类型,CERES-SYN遥感数据表现更佳;对于冰雪类型,则ERA-5再分析产品精度更高。两种数据在城市、水体类型均呈现偏高估计,在冰雪类型呈现偏低估计;植被类型中SYN数据在第二、三季度中均偏低估计,其他情况均偏高估计,可能与植被的生长模式有关,但植被类型中第三、四季度的偏差小于第一、二季度;水体类型的辐射值在4个季度的变化不大;城市类型第三、四季度较第一、二季度偏差小;所有数据在冰雪类型的4个季度偏差变化均较大,且在第二、三季度中有大量的离群点,对数据质量评估产生了较大影响。(2)在以上分析的基础上,发展了多源数据融合框架,生成高精度、高分辨率的下行辐射结果。精度评价结果表明,融合后的数据在城市类型的精度得到了小幅提升,其中年平均Bias减小了30.52%,年平均RMSE减小了2.14%,融合前后城市类型的下行辐射均高估;融合后的数据在植被类型的精度有大幅提升,其中年平均Bias减小了83.42%,年平均RMSE减小了8.36%,融合前的植被类型的下行辐射在7月份低估,其余月份均高估,融合后的数据在6—9月低估,其余月份高估;融合后的数据在水体类型的精度有所改善,其中年平均Bias减小了48.73%,RMSE减小了6.85%,融合前辐射值均为高估,融合后数据10月低估,其余为高估。综上,本研究通过对比分析确定了不同土地类型的融合方案,发展了比较有效的融合方法,使不同土地类型短波下行辐射估算结果的精度都有不同程度提升。
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