云天下行长波辐射遥感估算方法研究
文献类型:学位论文
作者 | 姜赟 |
答辩日期 | 2024-06 |
文献子类 | 学术型学位 |
授予单位 | 中国科学院大学 |
授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
导师 | 唐伯惠 |
关键词 | 下行长波辐射 云天 整层云 云底高度 |
学位名称 | 博士 |
学位专业 | 地理学与地理信息系统 |
英文摘要 | 大气下行长波辐射是地表能量平衡的重要组成部分,精确估算长波辐射对地气能量交换和气候形成与变化具有重要的意义。卫星遥感能够提供时空连续的观测信息,为定量化分析和估算大气下行长波辐射提供了新的途径。目前已发展出了多种算法用以估算大气长波辐射,并且取得了较高的估算精度。但大多数研究集中于晴空条件下的大气下行长波辐射估算,云天条件下的估算方法仍不完善且精度有待提高。此外,云底高度作为表征云辐射效应的关键参数,一般是通过被动遥感仪器反演的云顶参数间接获得,具有较大的不确定性。基于此背景,实现云底高度的准确估算并建立云天下行长波辐射估算模型,是目前亟需解决的关键问题。 本研究首先针对云天下行长波辐射估算中的最不确定的因子—云底高度进行建模。基于主、被动遥感数据构建全球云参数数据库,借助机器学习算法强大的学习能力将主动传感器探测到的窄幅宽的云底高度扩展到被动遥感宽视场的云底高度估算,进而建立云底高度估算模型。在此基础上,利用精确的辐射传输模拟,定量分析云和大气等参数对大气下行长波辐射的贡献,通过考虑整层云的辐射效应,建立顾及整层云辐射效应的云天条件下大气下行长波辐射估算算法。最后通过对现有的云天条件下的大气下行长波辐射估算算法进行验证与分析,以顾及整层云辐射效应的估算方法为基础,结合静止卫星数据的优势实现高时空分辨率的云天条件下大气下行长波辐射估算。本论文主要开展了以下研究: (1)利用主被动遥感数据建立全球云参数数据库,分析云底高度与其他云 参数的相关性,基于遗传-神经网络算法(the genetic algorithm-artificial neural network, GA-ANN)构建了云底高度估算模型。利用实测数据对模型进行验证, 结果表明所提出的模型可以取得较高的估算精度,其 bias 为 0.02 km,均方根误 差(root mean squared error, RMSE)为 1.56 km。根据国际卫星云气候计划 (International Satellite Cloud Climatology Project, ISCCP)定义中的九种云类别分 别进行验证,结果发现低云的估算精度较高,而高云的估算精度较差,这是由于 高云存在会对中、低云造成遮挡的原因。 (2)基于辐射传输模拟,量化了云参数及地表参数对大气下行长波辐射的影响。从大气辐射传输路径出发,推导了云天条件下的大气下行长波辐射传输过程,提出利用云有效温度量化整层云辐射效应的方案,开展了云天条件下的大气下行长波辐射估算研究。利用地表辐射观测网(SURFRAD)对反演结果进行验证,结果发现反演的大气下行长波辐射的bias和RMSE分别为5.27W/m2以及28.48W/m2。通过与现有的广泛使用的单层云模型进行对比验证发现,新提出的反演模型可以取得较高的反演精度,特别是在地形崎岖的地区。 (3)基于实测数据与静止卫星数据对现有的六种云天条件下的大气下行长波辐射反演算法进行验证,结果表明以云底温度为基础的反演算法在实地验证方面效果更好,而非线性参数化反演算法在静止卫星数据上估算精度更高。这是由于以云底温度为基础的反演算法更加依赖于云底高度的准确估算,而非线性参数化算法的构建是通过大量数据进行拟合得来,特别是基于卫星观测数据拟合构建的非线性算法在静止卫星数据上表现更好。本研究提出的算法采用云有效温度来量化整层云辐射,较少了对云底高度的依赖,因此在实测与静止卫星数据上均有较好的精度。在此基础上,采用顾及整层云辐射效应的估算方案实现了静止卫星数据下的云天下行长波辐射估算。最后,利用现有的云天下行长波辐射反演算法分析云参数及地表参数对其估算的影响。结果表明,在云天下行长波辐射估算中应充分考虑云底温度、云类型的影响,此外土地覆盖类型和海拔也对其估算有着重要的影响。 |
学科主题 | 地理学与地理信息系统 |
语种 | 中文 |
页码 | 118 |
源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/209371] ![]() |
专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 姜赟. 云天下行长波辐射遥感估算方法研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2024. |
入库方式: OAI收割
来源:地理科学与资源研究所
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