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应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度
引用本文:谷松岩,邱红,杨忠东,董超华.应用先进微波探测器AMSU资料遥感反演春季陆地表层湿度[J].气候与环境研究,2004,9(1):43-53.
作者姓名:谷松岩  邱红  杨忠东  董超华
作者单位:1. 北京大学物理学院大气科学系,北京,100871;中国气象局国家卫星气象中心,北京,100081
2. 中国气象局国家卫星气象中心,北京,100081
基金项目:国家财政部"西北地区土壤水分、沙尘暴监测预测研究"项目(Y0101)
摘    要:利用先进微波探测器(AMSU)正演快速微波辐射传输模型,完成了AMSU 窗区通道亮温与地表温湿特征的相关性分析,根据模拟计算结果改进了现有业务上反演地表微波辐射率的统计分析方法,得到适用于我国非冻土积雪覆盖地区地表微波辐射率反演的指数分析模型;进一步通过地表微波辐射传输模型迭代反演得到土壤体积含水量信息.2001年相互匹配的AMSU资料和地面农业气象观测站地表相对湿度观测结果的对比分析表明二者间具有一定的相关性.利用2002年3月和2003年3月的AMSU资料,反演了我国陆地区域地表湿度;连续两年春季地表湿度反演结果的对比分析表明,与2002年春季相比,2003年我国北方沙尘暴发生源区地表湿度反演值普遍偏高,潮湿的下垫面特征与沙尘暴发生频次的减少之间有一定的对应关系.试验结果表明,利用AMSU遥感资料可以获取大范围陆地表层湿度信息,进行区域尺度陆地表层湿度特征的动态分析,为我国沙尘暴监测分析提供陆地表层湿度基础信息.

关 键 词:地表微波辐射率  陆地表层湿度  遥感反演
文章编号:1006-9585(2004)01-0043-11
修稿时间:2004年1月8日

Spring Soil Moisture Retrieving by AMSU-A Microwave Remote Sensing Data
Gu Songyan,Qiu Hong,Yang Zhongdong and Dong Chaohua.Spring Soil Moisture Retrieving by AMSU-A Microwave Remote Sensing Data[J].Climatic and Environmental Research,2004,9(1):43-53.
Authors:Gu Songyan  Qiu Hong  Yang Zhongdong and Dong Chaohua
Abstract:Remote sensing of soil moisture by microwave radiometry has been a subject of intensive studies in the past two decades. Following the studies done before, retrieval of the terrain surface microwave emissivity from the remote sensing data of the AMSU-A is studied. Based on radiance transfer simulation, the AMSU-A brightness temperature index is defined for emissivity retrieval. The surface emissivity retrieved is applicable to the soil moisture retrieval on regional scale. Surface moisture information of regional scale over North China in March 2003 and March 2002 was retrieved by use of semi-empirical method based on the results of surface microwave radiance forward simulation. Good results were obtained by the comparison with surface observation data. The algorithm can be used to detect the surface moisture dynamically. The retrieval results can be a new data source of land surface physical parameters for sand storm simulation.
Keywords:surface microwave emission  surface moisture  remote sensing retrieval
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