利用遥感数据绘陆面-大气热通量和表面参数图.doc

利用遥感数据绘制陆面-大气热通量和表面参数图 FRANCESCA CAPARRINI等 Dipartimento di Ingegneria Civile, Università degli Studi di Firenze, Firenze, Italy 翻译：潘建永；校对：何雪洲 【摘 要】 变量同化方案可用于推测表面能量平衡的两个关键参数，这两个关键参数是将有效能划分为潜热通量、感热通量及地面热通量（LE,H和G）的制约因素。遥感测量的地表温度 LST 是主要的数据源。1996年7月，以意大利阿诺盆地不同的土地覆盖为实例，绘制了一个为期18天的日间能量平衡组分图。 在给定有效能的情况下，划分如下通量时仍需要一些主要的未知（无量纲的）参数： 在中性条件下，通过体积传热系数CBN获得近地面湍流的地形影响； 通过蒸发分数EF来表示LE和H相对值的表面控制。数据同化方案与1.1km分辨率的LST遥感测量影像图（从两个不同的卫星平台获得的基于光学、热学及微波的测量值）叠加生成热扩散的简约模型。测量值与模型预测值被认为是不确定的，由此推断其后估算参数的统计误差也是不确定的。 由CBN图可知其空间模式与占支配地位的土地利用和盆地的地形地貌一致。每日的EF图显示其空间变化与土地覆盖及土地利用情况是一致的，并且EF的每日变化说明，曲线的波动与其间的 降水及干旱情况一致。基于这些参数及可用的环境变量，可以绘制出每日的LE和H图（本文给出了日间的LE图）。 这项应用证明，遥感测量的地表温度序列包含着热通量中有效能划分的大量信息。该变量同化架构不依赖诸如基于被指数等经验关系，方法简约而有效。 【关键词】 体积传热系数 数据同化 蒸发 地表温度 遥感 表面热通量 1 序言 在水文学与气象学的诸多应用中，定量估算表面能量平衡组分及陆面与大气间水分和热量的交换是必需的。仅依靠大量的地表通量测站和充足的样本来绘制这些交换的大比例尺地图是无法实现的。遥感测量值需要空间覆盖度，但因其仅间接或局部与表面通量相关而表现为变量。如果这些测量值是由近地轨道的传感器获取的，则其仅能提供时间变化条件下（如一天两次）分散的时间样本。 关键问题是如何采用遥感观测值对表面能量平衡组分进行定量推断，特别是关于在表面湍流潜热通量和感热通量表面实施有效能（净辐射能总和及地面热通量，）分区。其中为汽化潜热，为蒸发量。该主题的文献一般可把其分为两组。 在第一组中指数的发展是基于光学遥感数据的，此时的指数是与表面通量有关的经验值。比如，用归一化植被指数 NDVI 和地面温度 LST 获取表面蒸发指数。水分胁迫系数 CWSI 把陆面-大气温度差异、地理位置和季节动态幅度内的标准化和蒸发量关联起来。其它众多指数可基于表面能量平衡组分相关的物理理论和经验式获取。 除经验方法外，利用遥感数据绘制表面能量平衡组分图的第二组方法是以同化方案为核心建立表面能量平衡模型。模型的作用是对反相测量值和未观测到的状态及参数之容许推论施加物理约束。先前在模型和LST结合方面的研究，目的是采用状态变量差值或替代法估算通量值。当结合标准的表面微气象测量值时，其约束条件足以使模型可采用平衡残差估算表面能量平衡组分和蒸发量。在这些方法的分组中经常用到闭合假设。这一闭合假设是：地面热通量是表面净辐射能的经验分数，即G/Rn constant，或NDVI的函数。 表面能量平衡组分的两组方法及其变体表示测量值的静态使用，即在一给定时间，利用测量值可以反演瞬时通量估算值。无论时间如何变化，测量值和其它变量的协变值可能包含有效信息。通过提取遥感测量值信息来绘制表面能量组分图的一个方法是将数据同化为模型。模型与测量值融合的问题在形式上可认为是数据同化。数据同化方案在统计学上被认为是最优的，因为它使带噪音的观测值和不确定模型融合得到的估算值之误差最小化。 本文采用包含多元卫星遥感测量的LST序列值和表面微气象站数据测得数据的陆面数据同化方案（伴随状态变化方法），绘制表面多变条件下盆地的表面能量组分图。用于估算的大多数临界参数（测量值的最大挑战是缺少原位测量网）被认为是： 近地表湍流的地形效应（由中性条件下的体积传热系数CBN引起）； 表面能量平衡（以蒸发分数EF表示）组分间有效能分区的表面控制； 蒸发分数是表面有效能的潜热通量部分，即。 数据同化方案的数学推导及现场试验获取的大量数据对该方案进行的验证将在以下的章节中进行概述。 在整个应用地区（阿诺盆地）没有通量测量网来对这些结果进行独立验证。用现场试验获取的微气象、土壤气候及表面通量替代LST反演及同化算法是可行的。这一方法在首次国际卫星陆地气候计划 ISLSCP 所进行的现场试验 FIFE 中得到了验证，该场地具有对独立验证有效的大量通量测量