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在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验（Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx）积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期（10月—次年2月）、稳定期（2—4月）和消融期（4—5月）,发现各个雪期的积雪演化特征为：雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒（Melt Forms, MF）为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差（18~37 GHz）的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型（MEMLS）构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差（RMSE）结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。 相似文献
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为分析并评价海冰边缘区海冰密集度数据产品,选取北冰洋区域8种公开发布的产品,基于平均偏差和标准差(Standard Deviation, SD)展开分析,结果表明:Bremen/ASI(ARCTIC Sea Ice)、Bremen/BT (Bootstrap)、NSIDC(National Snow and Ice Data Center)/BT和NSIDC/CDR(Climate Data Record)四种数据全年平均偏差整体高于平均值,在夏季偏差高于冬季; Hamburger/ASI全年平均偏差低于平均值,冬春季偏差为负,夏季梢高于均值; NSIDC/NT(NASA Team)、NOAA OI SIC(National Oceanic and Atmospheric Administration Optimum Interpolation Sea Ice Concentration)和OSISAF(The Ocean and Sea Ice Satellite Application Facility)三种数据全年平均偏差为负,夏季负向增加;夏季和秋季标准差较大区域主要分布在东北航道薄冰区,东西伯利亚、拉普捷夫海和喀拉海区域标准差变化较大,从3%增加到10%～15%。围绕航道区,以MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)影像作为参考,对8种数据的对比评估结果表明:在25km空间分辨率下,Bremen发布的两种数据相关性较高,均为0.80;NOAAOISIC数据相关性最低,为0.63; Bremen/BT平均偏差较小,为7.11%;基于ASI算法的Bremen/ASI数据和Hamburger/ASI数据平均偏差较大,分别为14.38%和14.99%,且在夏季和秋季偏差波动较大,对应标准差分别为12.16%和11.01%。该项研究对于提升遥感数据产品在海冰边缘或航道区的应用及进一步的算法研发具有指导意义。 相似文献
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