衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品在青藏高原地區(qū)的適用性評價

陳泓羽,吳 靜,李純斌,李 政,秦格霞

甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 蘭州 730070

土壤水分在控制地表和大氣之間的物質(zhì)、能量交換中起著重要的作用[1],大面積土壤水分監(jiān)測是水文學(xué)、生態(tài)學(xué)、氣象學(xué)等科學(xué)研究中必不可少的內(nèi)容[1- 4]。因此,長期有效地獲取不同時間和空間尺度的土壤水分信息,在探索全球水循環(huán)機制、農(nóng)作物生長、災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)報等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用[5- 7]。

傳統(tǒng)的土壤水分監(jiān)測是通過建立地面觀測站點或利用氣象站來獲取土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),這種方法雖然測定的土層多,但只能得到單點的數(shù)據(jù),監(jiān)測范圍有限,而且數(shù)據(jù)的時效性差,耗費大量人力物力[1,3,6]。隨著衛(wèi)星遙感的發(fā)展與完善,可實現(xiàn)及時獲取大范圍的土壤水分信息。其中,微波遙感具有全天時、全天候、大范圍的監(jiān)測能力,對云、雨、大氣有一定的穿透能力[4,7- 10],對于地表土壤水分、植被特性的變化十分敏感,能夠在大尺度長時間序列中獲取多種地形和地表的土壤水分[4,10]。基于微波遙感的各種相關(guān)產(chǎn)品開發(fā),為分析區(qū)域乃至全球尺度土壤水分的時空分布特征提供了大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。目前發(fā)布全球遙感土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的有高級微波散射計(ASCAT)、土壤水分與海洋鹽分衛(wèi)星(SMOS)、土壤水分主動-被動探測衛(wèi)星(SMAP)、高級微波掃描輻射計(AMSR-E)、高級微波掃描輻射計2(AMSR2)、風(fēng)云三號(FY- 3)氣象衛(wèi)星和歐空局發(fā)布的數(shù)十年全球衛(wèi)星觀測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集(ESA CCI)[9]。其中,SMOS采用L-MEB(L-Band Microwave Emission of the Biosphere)正向模型為核心反演土壤水分[11]。SMAP目前采用V極化單通道算法(SCA-V),使用垂直極化亮度溫度觀測值來估算地表土壤水分[12]。AMSR2有基于日本宇航局JAXA的查找表算法[13]和陸表參數(shù)反演模型LPRM算法[14]的兩種土壤水分產(chǎn)品。FY- 3B采用參數(shù)化的地表發(fā)射率模型-Qp反演模型,用于校正地表粗糙度的影響[15]。由于土壤水分產(chǎn)品通?；诓煌男l(wèi)星數(shù)據(jù)和算法,所以各個產(chǎn)品的質(zhì)量和連續(xù)性在空間和時間上都不同。因此,對于土壤水分產(chǎn)品的精度驗證是其真實性和可靠性的有效保證,也是更好地使用土壤水分產(chǎn)品的前提。

已有研究者對各種衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行了驗證和比較。Jackson等[16]利用美國四個流域觀測網(wǎng)驗證了NASA、LPRM、SCA和JAXA這四種基于AMSR-E的土壤水分產(chǎn)品。SCA總體上表現(xiàn)最好,RMSE最低,Bias較小;JAXA在低植被覆蓋區(qū)性能優(yōu)于NASA。Al-Yaari等[17]在全球范圍內(nèi)對SMOS和AMSR-E土壤水分產(chǎn)品與陸地同化系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)SMOS和AMSR-E產(chǎn)品與同化數(shù)據(jù)在植被稀疏地區(qū)的相關(guān)性良好,在植被茂密的地區(qū),SMOS產(chǎn)品表現(xiàn)優(yōu)于AMSR-E。李瑞娟等[18]在亞洲區(qū)域?qū)MOS和AMSR2土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行驗證,發(fā)現(xiàn)在濕季土壤水分產(chǎn)品與參考數(shù)據(jù)相關(guān)性更好,在干季出現(xiàn)高緯度高海拔區(qū)域缺測值較多的情況。Zeng等[12]利用美國(LWW)網(wǎng)絡(luò)、芬蘭氣象研究所(FMI)網(wǎng)絡(luò)和羅馬尼亞土壤溫濕度觀測網(wǎng)(RMSN)驗證了SMAP土壤水分產(chǎn)品,結(jié)果表明SMAP產(chǎn)品與實測值的相關(guān)性均大于0.7,總體ubRMSE為0.036 m3/m3,滿足SMAP產(chǎn)品的目標(biāo)精度0.04 m3/m3。Chen等[19]利用青藏高原那曲和帕里觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)對SMAP和SMOS土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行了評估。結(jié)果表明SMAP、SMOS產(chǎn)品在那曲網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)較好,RMSE在可接受的誤差范圍內(nèi),SMAP產(chǎn)品普遍低估了土壤水分。Cui等[20]利用美國的(LWW)網(wǎng)絡(luò)和西班牙的(REMEDHUS)網(wǎng)絡(luò),對SMAP、SMOS、FY3B、和AMSR2產(chǎn)品進(jìn)行比較。結(jié)果表明,在LWW網(wǎng)絡(luò)中SMAP的表現(xiàn)好于其他產(chǎn)品,其ubRMSE為0.027 m3/m3,滿足SMAP產(chǎn)品的目標(biāo)精度0.04 m3/m3;在REMEDHUS網(wǎng)絡(luò)FY- 3B產(chǎn)品表現(xiàn)最好,ubRMSE為0.025 m3/m3;JAXA產(chǎn)品普遍低估了土壤水分,LPRM產(chǎn)品隨季節(jié)變化幅度較大。上述研究表明SMAP和SMOS土壤水分產(chǎn)品的性能優(yōu)于其它產(chǎn)品,與C和X波段相比,L波段對土壤水分更敏感,對植被穿透能力更強。因此,L波段被認(rèn)為是觀測土壤水分的最佳波段[21- 22],搭載在L波段的SMOS和SMAP衛(wèi)星也受到廣泛關(guān)注。相反,對于我國FY- 3B土壤水分產(chǎn)品的驗證研究較少。

青藏高原是地球第三極[23],其土壤水分對周邊地區(qū)亞洲季風(fēng)氣候的形成和維持產(chǎn)生重要影響。使用高精度的土壤水分產(chǎn)品準(zhǔn)確掌握高原地區(qū)長時間序列、大范圍的土壤水分信息,對研究青藏高原土壤水分變化及其對周邊地區(qū)氣候的影響具有重要意義。因此,利用青藏高原地區(qū)建立的土壤水分觀測網(wǎng)數(shù)據(jù),對SMAP、FY- 3B和AMSR2這三種不同機構(gòu)發(fā)布的土壤水分產(chǎn)品,評價其在青藏高原地區(qū)的適用性,為青藏高原土壤水分研究的產(chǎn)品數(shù)據(jù)集選擇提供參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

圖1 青藏高原土壤水分觀測網(wǎng)站點位置示意圖 Fig.1 Locaion of in situ observation networks in the Qinghai-Tibet Plateau

青藏高原位于我國的西南部,西起帕米爾高原和喀喇昆侖山脈,東達(dá)橫斷山脈,南起喜馬拉雅山脈南緣,北至昆侖山,阿爾金山和祁連山北緣,總面積約為250萬km2,平均海拔在4000 m以上[23- 25]。年平均氣溫由東南的20℃,向西北遞減至-6℃以下,氣溫隨高度和緯度的升高而降低。由于印度洋暖濕氣流受多重高山阻留,年降水量也相應(yīng)由2000 mm遞減至50 mm以下[25]。圖1為研究區(qū)內(nèi)各觀測區(qū)域位置示意圖,其中,那曲位于青藏高原中部,地勢相對平坦,平均海拔4650 m,屬于高原亞寒帶季風(fēng)氣候區(qū),年降水量約500 mm,5—10月為季風(fēng)季節(jié),6—8月全區(qū)有大面積降水,占全年降水總量的四分之三,地表覆蓋以高寒草地為主[19,26];瑪曲位于青藏高原的東北邊緣,海拔在3430—3750 m之間,氣候濕潤寒冷,冬季干燥,夏季多雨,地表覆蓋為濕地和草地[26- 27];阿里和獅泉河位于青藏高原西北部,氣候干燥,降水稀少,地表多為裸地和稀疏草地[26]。

1.2 地面觀測數(shù)據(jù)

所用的地面觀測數(shù)據(jù)包括：(1)青藏高原土壤溫濕度觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)集(Tibet-Obs),由3個區(qū)域的實測網(wǎng)絡(luò)組成,包括寒冷半干旱的那曲網(wǎng)絡(luò)、寒冷潮濕的瑪曲網(wǎng)絡(luò)和寒冷干旱的阿里和獅泉河網(wǎng)絡(luò)。每個觀測站點由美國Decagon公司的EC-TM電容式探頭,每隔15 min觀測一次距地面5、10、30、50、80cm處的土壤水分和土壤溫度,數(shù)據(jù)下載地址為青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.tped-atabase.cn/portal/MetaDataInfo.jsp?MetaDataId=249456)[26- 28]。(2)青藏高原中部多尺度土壤溫濕度觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)集(CTP-SMTMN),56個土壤水分和溫度觀測站均分布在那曲。每個觀測站點由一個數(shù)據(jù)采集器和四個傳感器組成,傳感器的型號為美國Decagon公司的5TM或EC-TM電容式探頭,數(shù)據(jù)精度為±3%,校正后可達(dá)±(1%—2%)[28],分別埋設(shè)在地表以下0—5、10、20、40 cm的土層中,每隔30 min測量一次土壤水分和土壤溫度[29]。數(shù)據(jù)下載地址為國際土壤濕度網(wǎng)絡(luò)(https://ismn.geo.tuwien.ac.at/en/sites/Networks/CTP_SMTMN/)。(3)中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供的各實測網(wǎng)內(nèi)氣象站的月降水量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)下載地址為(http://data.cma.cn/site/index.html)。

1.3 土壤水分產(chǎn)品

1.3.1SMAP土壤水分產(chǎn)品

“土壤水分主動-被動探測”衛(wèi)星(SMAP)是美國航空航天局(NASA)專用于全球土壤水分和凍融監(jiān)測的項目[16]。衛(wèi)星于2015年1月31日于戈達(dá)德航天飛行中心發(fā)射升空,空間分辨率為40 km,衛(wèi)星重訪周期為2—3 d,升軌為地方時下午6:00,降軌為地方時上午6:00。土壤水分傳感器探測深度為0—5 cm,目標(biāo)觀測精度為0.04 m3/m3[30- 31]。本文使用了SMAP L3增強型被動微波土壤水分產(chǎn)品,空間分辨率為9 km,數(shù)據(jù)可在美國冰雪數(shù)據(jù)中心分布式檔案中心(NSIDC DAAC)免費獲得(https://nsidc.org/data/smap/smap-data.html)。

1.3.2AMSR2土壤水分產(chǎn)品

搭載著第二代先進(jìn)微波輻射成像儀(AMSR2)的“全球水圈變化觀測衛(wèi)星(GCOM-W1)”于2012年5月18日由日本宇航局(JAXA)發(fā)射進(jìn)入太空,并于2012年7月3日開始提供觀測數(shù)據(jù)[32]。升軌為地方時13:30,降軌為地方時1:30,官方目標(biāo)精度RMSE小于0.06 m3/m3[33- 34]。目前AMSR2的兩種土壤水分產(chǎn)品已向公眾發(fā)布：即JAXA和LPRM土壤水分產(chǎn)品。本文使用的是美國冰雪中心(NSIDC)提供的JAXA產(chǎn)品數(shù)據(jù),空間分辨率為25 km。數(shù)據(jù)下載地址為(https://nsidc.org/data/NSIDC-0451/versions/2)。

1.3.3FY- 3B土壤水分產(chǎn)品

FY- 3B是我國于2010年11月發(fā)射的第二代極地軌道氣象衛(wèi)星,其搭載的微波成像儀(MWRI)設(shè)置了10.65,18.7,23.8,36.5、89.0GHz 5個頻率,每個頻率都有水平和垂直2種極化模式,空間分辨率為25 km,升軌為地方時13:40 降軌為地方時1:40[16,35]。本文使用每日FY- 3B的3級產(chǎn)品,空間分辨率為25 km。數(shù)據(jù)可通過風(fēng)云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)(http://satellite.nsmc.org.cn/portalsite/default.aspx)下載得到。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

SMAP和FY- 3B的原始數(shù)據(jù)格式為HDF,AMSR2數(shù)據(jù)為TIFF格式。首先在ENVI中提取土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)影像,將HDF轉(zhuǎn)換為TIFF格式,并定義其原始投影格式。對定義投影后的土壤水分升、降軌數(shù)據(jù)進(jìn)行影像的拼接,裁剪等預(yù)處理。為了確保實測數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)之間的時間一致性,對應(yīng)提取每天衛(wèi)星過境時間前后各1h內(nèi)的地面觀測數(shù)據(jù)的平均值來分別對比分析升、降軌土壤水分產(chǎn)品。由于微波遙感數(shù)據(jù)只能反映表層的土壤水分,因此,在驗證時選用土壤表層0—5 cm的實測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。在對比分析時采用多個實測點的平均值,以降低尺度效應(yīng)帶來的誤差。

2.2 評價指標(biāo)

為更加全面地評估遙感土壤水分產(chǎn)品的可靠性和準(zhǔn)確性,本文進(jìn)行了時間序列分析和一致性分析,選用的評價指標(biāo)包括相關(guān)系數(shù)(R)、均方根誤差(RMSE)、偏差(Bias)和無偏均方根誤差(ubRMSE)。其計算公式如下[36]：

(1)

(2)

RMSE為土壤水分產(chǎn)品序列與實測值序列的平均誤差,表示相對于地面實測結(jié)果而言,土壤水分產(chǎn)品反演的準(zhǔn)確性,其值越小說明衛(wèi)星土壤水分值越接近于實測值。

(3)

Bias反映的是土壤水分產(chǎn)品與實測值之間的差異,正偏差表示衛(wèi)星低估了土壤水分值,負(fù)偏差則表示衛(wèi)星高估了土壤水分值。

在衛(wèi)星反演過程會出現(xiàn)一些偏差,并對RMSE產(chǎn)生影響。因此,可用ubRMSE消除RMSE的偏差,ubRMSE計算公式如下：

(4)

綜合來說,較大的R值,較小的Bias絕對值和RMSE值的組合,說明衛(wèi)星土壤水分值與實測值擬合較好[24]。

3 結(jié)果與分析

3.1 衛(wèi)星遙感土壤水分產(chǎn)品時間序列分析

圖2 那曲觀測網(wǎng)土壤水分產(chǎn)品時間序列圖Fig.2 Time series plots of soil moisture products in Naqu observation network

使用土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)的時間序列圖,并參照降水?dāng)?shù)據(jù),分析土壤水分產(chǎn)品的季節(jié)性變化特征和變化幅度。從圖2那曲觀測網(wǎng)可以看出,實測土壤水分從2015年9月之后開始下降,在2015年11月—2016年3月處于較低值,3月之后土壤水分開始上升,5月—9月降水成為影響土壤水分變化的主要因素,受降水影響,土壤水分變化曲線出現(xiàn)劇烈波動。從圖2可以看出,SMAP的變化趨勢與實測土壤水分最為相似,在夏季降水量較大時,能夠響應(yīng)降水的變化,表現(xiàn)出季節(jié)變化特征;其升軌數(shù)據(jù)最大值為0.44 m3/m3,最小值為0.02 m3/m3,降軌數(shù)據(jù)最大值為0.55 m3/m3,最小值為0.09 m3/m3,總體降軌表現(xiàn)好于升軌。AMSR2升、降軌土壤水分?jǐn)?shù)值較小,其升軌數(shù)據(jù)最大值為0.30 m3/m3,最小值為0.05 m3/m3,降軌數(shù)據(jù)最大值為0.32 m3/m3,最小值為0.03 m3/m3,降軌數(shù)據(jù)變化趨勢與實測值更接近。AMSR2產(chǎn)品在秋季和春季較接近實測值;在土壤水分較低、降水較少的冬季數(shù)值偏高;在夏季降雨較多時AMSR2數(shù)值有所增加,但依然低于實測值。FY- 3B的升軌數(shù)據(jù)最大值為0.48 m3/m3,最小值為0.06 m3/m3,基本可以描述土壤水分的變化特征,在冬季和春季與實測值較為接近。

圖3 瑪曲觀測網(wǎng)土壤水分產(chǎn)品時間序列圖Fig.3 Time series plots of soil moisture products in Maqu observation network

瑪曲為濕潤寒冷區(qū),降水較多,且主要集中在2016年5月—9月,土壤水分值相比其他地區(qū)較高。從圖3可以看出,升軌實測土壤水分范圍為0.1—0.39 m3/m3,降軌實測土壤水分范圍為0.09—0.41 m3/m3,土壤水分產(chǎn)品數(shù)值均在0.08 m3/m3以上。SMAP產(chǎn)品的升、降軌數(shù)據(jù)均能很好地反映土壤水分變化,在秋季的估計值與實測值極為接近,從3月開始隨著降水量的增多,SMAP值也隨之增大,但變化過于劇烈且明顯高于實測土壤水分;FY- 3B產(chǎn)品升、降軌數(shù)據(jù)表現(xiàn)出反季節(jié)特征,在秋季數(shù)值偏高,而在夏季降水較多時低于實測值,并且升軌數(shù)據(jù)低估現(xiàn)象更明顯。AMSR2產(chǎn)品數(shù)據(jù)與在那曲地區(qū)的變化趨勢相似,在冬季明顯高于實測值,夏季和秋季低于實測值。

圖4 阿里觀測網(wǎng)土壤水分產(chǎn)品時間序列圖Fig.4 Time series plots of soil moisture products in Ngari observation network

圖5 獅泉河觀測網(wǎng)土壤水分產(chǎn)品時間序列圖Fig.5 Time series plots of soil moisture products in Shiquanhe observation network

阿里和獅泉河地區(qū)氣候干燥,降水較少,從圖4可以看出在阿里地區(qū)土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)在冬季和春季缺失較多。SMAP升、降軌數(shù)據(jù)與實測土壤水分的變化曲線基本一致。FY- 3B升軌數(shù)據(jù)在夏季低估,秋季與實測值接近。AMSR2產(chǎn)品數(shù)據(jù)主要集中在夏季,并且有明顯的高估傾向,無法反映出全年土壤水分的變化情況。在獅泉河地區(qū)(圖5)SMAP和FY- 3B升軌產(chǎn)品估計值與實測值較為相似,SMAP降軌數(shù)據(jù)在夏季高于實測值。AMSR2產(chǎn)品雖然數(shù)據(jù)缺失較多但在夏季表現(xiàn)較好。

3.2 衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品與地面觀測數(shù)據(jù)的一致性分析

分別計算出衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品與實測土水分?jǐn)?shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)(R)、均方根誤差(RMSE),偏差(Bias)和無偏均方根誤差(ub-RMSE),結(jié)果如表1所示。

結(jié)合圖2和表1可以看出,土壤水分產(chǎn)品在那曲地區(qū)的反演精度明顯高于其他地區(qū)。SMAP的升、降軌數(shù)據(jù)都與實測值具有較高的相關(guān)性,R分別為0.845和0.849,Bias分別0.01 m3/m3和0.011 m3/m3,與實測值間的差異較小。但RMSE和ubRMSE均大于0.04 m3/m3,未達(dá)到官方精度(ubRMSE<0.04 m3/m3);AMSR2升軌數(shù)據(jù)R為0.536,RMSE和ubRMSE值均大于0.1 m3/m3,與實測值的相關(guān)性較低;降軌數(shù)據(jù)的R為0.794,RMSE比升軌數(shù)據(jù)低0.05 m3/m3,降軌數(shù)據(jù)具有更高的精度,與實測土壤水分的相關(guān)性較好。

表1 各個實測網(wǎng)土壤水分與土壤水分產(chǎn)品的相關(guān)性分析

從散點圖(圖6)可以看出,SMAP和AMSR2的升、降軌數(shù)據(jù)大多數(shù)位于參考線下方,且AMSR2的降軌數(shù)據(jù)點位更加分散,SMAP數(shù)據(jù)主要集中在0.05—0.2 m3/m3之間,說明相對于實測值SMAP和AMSR2有明顯的低估傾向;FY- 3B升軌數(shù)據(jù)的點位較為分散,且廣泛位于參考線左側(cè),明顯高估了土壤水分。

瑪曲地區(qū),SMAP產(chǎn)品的升、降軌數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)較高,R分別為0.625和0.712,但RMSE均大于0.1 m3/m3,ubRMSE大于0.07 m3/m3。FY- 3B與SMAP相似,R分別為升軌0.074,降軌0.098,雖然相關(guān)系數(shù)較高,但表現(xiàn)出的RMSE和Bias值同樣較高,整體與實測值差異較大。AMSR2產(chǎn)品與實測值相關(guān)性較低,升、降軌數(shù)據(jù)R分別為升軌0.518,降軌0.509,RMSE和ubRMSE值均大于0.065 m3/m3。

從散點圖(圖7)也可以看出SMAP數(shù)據(jù)的點位廣布在參考線左側(cè),且點位動態(tài)變化范圍較大,高估了土壤水分,降軌數(shù)據(jù)相對實測土壤水分有更明顯的高估傾向;AMSR2數(shù)據(jù)點位均勻分布在參線兩側(cè),自身變化范圍較小;FY- 3B升軌數(shù)據(jù)的點位大多集中在參考線下方,略微低估了土壤水分。

圖6 那曲土壤水分產(chǎn)品散點圖Fig.6 Scatter plots of soil moisture products in Naqu observation network

圖7 瑪曲土壤水分產(chǎn)品散點圖Fig.7 Scatter plots of soil moisture products in Maqu observation network

阿里地區(qū),SMAP產(chǎn)品更接近實測土壤水分,其升、降軌產(chǎn)品R分別為0.727和0.755,RMSE均為0.024 m3/m3,具有較小的誤差。AMSR2產(chǎn)品升、降軌數(shù)據(jù)R分別為0.284和0.386,與實測值均呈負(fù)偏差(Bias<0)。從散點圖(圖8)可以看出SMAP與FY- 3B的升軌數(shù)據(jù)均在參考線下方,幾乎與X軸平行,均低估了土壤水分;AMSR2數(shù)據(jù)基本都位于參考線上方,高估了土壤水分,且降水?dāng)?shù)據(jù)高估更為明顯。

獅泉河地區(qū),AMSR2產(chǎn)品的相關(guān)系數(shù)最高,升軌R為0.43,降軌為0.431;FY- 3B升軌數(shù)據(jù)與實測值相關(guān)性較小,R為0.183。從表1和圖9可以看出,土壤水分產(chǎn)品估計值與實測值均呈負(fù)偏差,散點圖中各土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)基本都在參考上方,均高估了土壤水分。

圖8 阿里土壤水分產(chǎn)品散點圖Fig.8 Scatter plots of soil moisture products in Ngari observation network

圖9 獅泉河土壤水分產(chǎn)品散點圖Fig.9 Scatter plots of soil moisture products in Shiquanhe observation network

3.3 衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品的適用性分析

為了進(jìn)一步分析土壤水分產(chǎn)品在青藏高原地區(qū)的適用性,以土壤水分產(chǎn)品的升軌數(shù)據(jù)為例,對不同范圍內(nèi)的衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品值與地面實測值進(jìn)行精度驗證,分析土壤水分產(chǎn)品在青藏高原地區(qū)適用的土壤水分范圍,結(jié)果如表2所示。其中,SMAP產(chǎn)品的土壤水分?jǐn)?shù)值范圍為0.02—0.5 m3/m3,在青藏高原地區(qū),當(dāng)土壤水分產(chǎn)品數(shù)值在0.02—0.18 m3/m3之間時,與地面實測數(shù)據(jù)相關(guān)性較好,R為0.641,Bias為0.017 m3/m3,略低估土壤水分。SMAP產(chǎn)品在0.34—0.5 m3/m3之間時,與實測值相關(guān)性較差,R為0.238,RMSE大于0.1 m3/m3,并有較大的負(fù)偏差,明顯高估了土壤水分。

FY- 3B產(chǎn)品的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)范圍是0—1 m3/m3,在青藏高原各研究區(qū)的范圍為0.07—0.5 m3/m3,當(dāng)FY- 3B產(chǎn)品數(shù)值在(0.07—0.21) m3/m3時,在青藏高原的反演精度較高,其R為0.771,Bias為0.001 m3/m3。FY- 3B產(chǎn)品數(shù)值在0.35—0.5 m3/m3時,R為0.638,但與實測值呈較大的負(fù)偏差,Bias為-0.065 m3/m3,明顯高估土壤水分。

表2 土壤水分產(chǎn)品適用范圍分析表

AMSR2產(chǎn)品的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)范圍是0—1 m3/m3,在青藏高原各研究區(qū)的范圍為0.05—0.4 m3/m3,在三種產(chǎn)品中數(shù)值偏低。當(dāng)AMSR2產(chǎn)品數(shù)值在0.16—0.28 m3/m3時,與實測數(shù)據(jù)的R為0.547,雖然Bias值較小,但RMSE為0.063 m3/m3。其次是AMSR2產(chǎn)品數(shù)值在0.05—0.16 m3/m3之間時,雖然R值較小,但RMSE和Bias值均不超過0.002 m3/m3,AMSR2產(chǎn)品數(shù)值為0.28—0.4 m3/m3時,精度較差,RMSE為0.055 m3/m3,并與實測值呈負(fù)偏差。

經(jīng)對比分析,SMAP產(chǎn)品在青藏高原的數(shù)值范圍為0.02—0.18 m3/m3時,與實測數(shù)據(jù)相關(guān)性最好;FY- 3B產(chǎn)品的數(shù)值范圍為0.07—0.21 m3/m3時,在青藏高原的反演精度較高;AMSR2產(chǎn)品在青藏高原地區(qū)的總體精度不高,當(dāng)AMSR2產(chǎn)品的數(shù)值范圍為0.16—0.28 m3/m3時,與實測數(shù)據(jù)的相關(guān)性略好于其他范圍。

4 討論

從研究結(jié)果來看,土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)在不同區(qū)域與實測土壤水分的相關(guān)性表現(xiàn)不一致,土壤水分產(chǎn)品的反演精度可能受到地表覆蓋類型、降水和季節(jié)的影響。

(1)同一土壤水分產(chǎn)品在不同地區(qū)的精度差異較大,植被覆蓋是影響土壤水分反演的重要因素[37]。L波段(SMAP)和X波段(FY- 3B、AMSR2)土壤水分產(chǎn)品的反演精度在植被區(qū)會受到限制,并且對X波段作用更明顯。從研究結(jié)果來看,土壤水分產(chǎn)品在那曲地區(qū)與實測值具有較高的相關(guān)性,SMAP升、降軌,FY- 3B升軌和AMSR2降軌數(shù)據(jù)的R均在0.74以上,RMSE均小于0.05 m3/m3。由于那曲地區(qū)地勢平坦,地表覆蓋以草地為主,生物量較低。因此,土壤水分產(chǎn)品在那曲地區(qū)受植被影響較小,反演效果較好。表3列出了與本文研究區(qū)相同或氣候和地表類型類似地區(qū)的研究結(jié)果。本文與Liu等[38]在那曲的研究結(jié)果相似,與實測值的R均大于0.7。在瑪曲地區(qū)土壤水分產(chǎn)品的R略有下降,瑪曲有青藏高原地區(qū)面積最大的濕地草原,氣候濕潤,土壤水分含量相對較高,而FY- 3B和AMSR2產(chǎn)品的土壤水分值遠(yuǎn)小于實測土壤水分的變化范圍,使得土壤水分產(chǎn)品的RMSE偏高。阿里和獅泉河地區(qū)地表覆蓋多為裸地和荒漠,植被相對稀疏,因此植被對土壤水分反演精度的影響較少。其中,SMAP產(chǎn)品升、降軌數(shù)據(jù)在阿里地區(qū)R均在0.72以上,RMSE和ubRMSE小于0.04 m3/m3,達(dá)到SMAP的目標(biāo)精度。在獅泉河地區(qū)AMSR2產(chǎn)品與實測值相關(guān)性最高,其降軌R為0.431。SMAP與AMSR2產(chǎn)品與Chen等[19]、Zhang等[39]和Lu等[40]在帕里和黑河上游的研究結(jié)果類似,在帕里SMAP產(chǎn)品接近目標(biāo)精度,而AMSR2產(chǎn)品在各研究區(qū)均有較大的誤差,RMSE均大于0.1 m3/m3。

表3 不同區(qū)域土壤水分產(chǎn)品性能對比分析

(2)從前文的時間序列圖中可以看出,衛(wèi)星土壤水分產(chǎn)品能夠響應(yīng)降水的變化,并且在降水較多的季節(jié)出現(xiàn)了土壤水分產(chǎn)品值高于實測值的情況,其中SMAP數(shù)據(jù)的變化最為劇烈。降水與土壤水分之間有著密切的聯(lián)系,降水的強度、時長都會對土壤水分變化產(chǎn)生影響。而且,微波遙感只能反映土壤表層幾厘米的土壤水分,土壤水分的變化會影響傳感器的穿透深度,王定文等[41]研究結(jié)果表明:L波段微波的穿透深度隨土壤水分的增加而減小。當(dāng)降水發(fā)生時,土壤表層會形成一層薄的飽和含水量的土壤層,使得衛(wèi)星上的傳感器的探測深度比埋設(shè)在地表以下(0—5 cm)電容探頭的深度更淺,與實測值相比反映的是更表層的土壤水分,因此SMAP對降水反應(yīng)更為敏感,少量降水就能夠引起數(shù)值的變化。

(3)從季節(jié)來看,SMAP產(chǎn)品受季節(jié)影響較小,能夠反映土壤水分隨季節(jié)的變化情況。FY- 3B產(chǎn)品在夏季和秋季反演效果較好,在冬季數(shù)據(jù)缺失較多。在那曲地區(qū)FY- 3B升軌數(shù)據(jù)與實測值相關(guān)性較好,在瑪曲地區(qū)秋季高估,夏季低估了土壤水分。在阿里和獅泉河地區(qū),升軌數(shù)據(jù)在秋季與實測值變化較一致。AMSR2產(chǎn)品的變化范圍較小,不能較好的反映土壤水分的動態(tài)變化,這與陸崢等[33]對AMSR2的JAXA產(chǎn)品驗證結(jié)果相似。并且在那曲和瑪曲的冬季和春季普遍高估,夏季低估了土壤水分;在獅泉河地區(qū)夏季反演結(jié)果較好。這是由于冬季青藏高原地區(qū)地表干燥,土壤水分處于凍結(jié)期,部分地區(qū)被冰雪覆蓋,尤其在阿里和獅泉河冬季無法反演土壤水分。春季受冰雪融化影響,土壤水分逐漸上升。夏季受降水影響,土壤水分大范圍上升,土壤水分產(chǎn)品反演效果較好。秋季土壤水分隨著降雨量逐漸減少,土壤水分產(chǎn)品在秋季反演結(jié)果較為穩(wěn)定。但阿里和獅泉河地區(qū)常年較干旱,在夏季土壤水分依然較少,土壤水分產(chǎn)品普遍出現(xiàn)高估現(xiàn)象。

5 結(jié)論

本研究利用2015年9月—2016年8月青藏高原觀測網(wǎng)的實測土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集,分析評價了SMAP、AMSR2、FY- 3B土壤水分產(chǎn)品在青藏高原的準(zhǔn)確性和適用性,結(jié)果表明：

(1)土壤水分產(chǎn)品的反演效果有明顯的季節(jié)差異,在夏季和秋季效果好于冬季和春季。SMAP產(chǎn)品各個觀測網(wǎng)都能夠反映土壤水分的季節(jié)變化趨勢;FY- 3B產(chǎn)品在瑪曲觀測網(wǎng)秋季高估、春季和夏季低估土壤水分;AMSR2產(chǎn)品在那曲和瑪曲觀測網(wǎng)的冬季高估、夏季和秋季低估土壤水分,在阿里和獅泉河觀測網(wǎng)的夏季高估土壤水分。

(2)土壤水分產(chǎn)品的反演精度受到降水的影響,三種土壤水分產(chǎn)品與降水量的變化趨勢基本一致,均能對較持續(xù)的降水做出響應(yīng)。其中,SMAP產(chǎn)品對降水更為敏感,變化幅度較大,在降水較多的季節(jié)明顯高估了土壤水分。

(3)在植被密度高的區(qū)域,SMAP的表現(xiàn)優(yōu)于其他兩種產(chǎn)品;在地形平坦、植被覆蓋較低的區(qū)域土壤水分產(chǎn)品反演精度較高。總體而言,SMAP產(chǎn)品與實測土壤水分相關(guān)性最好,反演精度較高,并且降軌數(shù)據(jù)表現(xiàn)好于升軌;其次是FY- 3B產(chǎn)品,在植被覆蓋較低的區(qū)域表現(xiàn)較好,并且升軌表現(xiàn)好于降軌;AMSR2產(chǎn)品總體精度不高,并且升、降數(shù)據(jù)趨勢相似。