近日，中國科學(xué)院空天信息創(chuàng )新研究院（空天院）遙感科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗室副研究員曾江源課題組基于多種評估策略在全球尺度上對微波土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行可靠性檢驗與誤差溯源研究。

　　土壤水分是儲存于土壤中的水分，作為土壤的重要組成部分以及植物吸水的最主要來(lái)源，影響全球水、碳、能量循環(huán)，在作物估產(chǎn)、干旱監測、洪澇預警、天氣預報等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

　　微波遙感具備全天時(shí)全天候觀(guān)測能力以及對土壤介電特性敏感的獨特優(yōu)勢，是目前大尺度監測土壤水分最有效的手段。中美歐日等現有國際主流的八種微波土壤水分產(chǎn)品，包括：SMAP（DCA、IB和MTDCA）、SMOS-IC、AMSR2（LPRM和JAXA）、FY-3C和ESA CCI，在全球尺度上存在巨大的差異（圖1）。因此，進(jìn)行衛星土壤水分產(chǎn)品全面的可靠性檢驗與誤差溯源，對產(chǎn)品的使用及改進(jìn)尤為重要。

　　

 圖1 現有主流八種微波土壤水分產(chǎn)品在2016-2019年的標準差STD(m³m^-3)全球分布圖

　　以往的土壤水分評估方法主要包括：基于空間無(wú)縫的模型產(chǎn)品的交叉驗證、能夠有效緩解空間尺度不匹配的密集觀(guān)測網(wǎng)地面實(shí)測數據的直接驗證，以及數學(xué)誤差度量方法如擴展的三重配置（ETC）方法的“真值”驗證。然而，尚未有研究從全球尺度全面對比現有三種土壤水分產(chǎn)品評估方法的差異和適用性；同時(shí)，以往評估工作大多僅聚焦于產(chǎn)品的精度指標，缺乏產(chǎn)品系統性的誤差溯源，尤其鮮有揭示不同地表異質(zhì)性條件對土壤水分產(chǎn)品精度影響。

　　研究團隊首次利用三種評估方法：ERA5產(chǎn)品（一種基于模型/再分析的交叉驗證方法）、全球密集觀(guān)測網(wǎng)、ETC方法，在全球尺度上對八種主流微波土壤水分產(chǎn)品進(jìn)行了綜合評估，總結了三種方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用性，并給出了三種方法的使用建議（如表1所示）：

　?。?）基于模型/再分析的交叉驗證，可以獲得全球的評估結果，但因模型產(chǎn)品本身存在誤差，需要在使用前進(jìn)行篩選；

　?。?）利用密集觀(guān)測網(wǎng)的實(shí)測數據可以獲得較高可靠度的驗證結果，但地面觀(guān)測站點(diǎn)分布稀疏且不均勻，只能滿(mǎn)足小區域尺度的評估需求；

　?。?）ETC方法在滿(mǎn)足數據假設的前提下可以獲得大尺度范圍產(chǎn)品相對于“真值”的隨機誤差標準差（ESD）和相關(guān)系數（R），如圖2所示，展示了基于ETC方法的八種產(chǎn)品最優(yōu)相關(guān)系數R和ESD全球分布圖。但該類(lèi)方法計算需要符合相關(guān)的假設條件（如用于ETC組合的數據間誤差不相關(guān)等），這些假設條件在某些情況下難以滿(mǎn)足，會(huì )導致部分區域計算結果存在空間缺失。

表1? 三種評估方法的優(yōu)缺點(diǎn)及使用建議總結

　　

 

　　圖2?基于ETC方法的八種產(chǎn)品最優(yōu)R和ESD全球分布圖(a) R,? (b) ESD (m³m^-3)

　　研究團隊重點(diǎn)分析了不同地表異質(zhì)性條件下，包括：植被覆蓋度異質(zhì)性（SD-LAI）、地表類(lèi)型異質(zhì)性（GSI-LC）、地形異質(zhì)性（SD-Elevation）和土壤質(zhì)地異質(zhì)性（GSI-ST），微波土壤水分產(chǎn)品的誤差表現（圖3）：

　?。?）土壤水分產(chǎn)品的精度受到不同地表異質(zhì)性的影響，其中植被覆蓋度異質(zhì)性和地表類(lèi)型異質(zhì)性對精度的影響最大；

　?。?）隨著(zhù)地形異質(zhì)性的增加，微波土壤水分產(chǎn)品的誤差也會(huì )相應增大。相比之下，土壤質(zhì)地異質(zhì)性對土壤水分產(chǎn)品精度的影響并不顯著(zhù)；

　?。?）相比于低頻的L波段土壤水分產(chǎn)品，高頻的C/X波段產(chǎn)品受地表異質(zhì)性的影響更加顯著(zhù)。

　　研究表明，地表異質(zhì)性尤其是植被覆蓋度及地表類(lèi)型異質(zhì)性對土壤水分產(chǎn)品精度有不可忽略的影響，而在目前國際主流的微波土壤水分反演算法中，均未考慮地表異質(zhì)性的影響。因此，后續的算法改進(jìn)中，應該考慮對地表異質(zhì)性影響的校正，從而進(jìn)一步提高土壤水分算法的反演精度。

　　

 

　　圖3 微波土壤水分產(chǎn)品在不同地表異質(zhì)性條件下的ESD結果圖(a) SD-LAI, (b) GSI-LC, (c) SD-Elevation, (d) GSI-ST

　　研究成果“Global-Scale Assessment of Multiple Recently Developed/Reprocessed Remotely Sensed Soil Moisture Datasets”近期發(fā)表于遙感領(lǐng)域頂級期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》?？仗煸涸谧x碩士生王攀山為第一作者，空天院副研究員曾江源為通訊作者。研究工作得到國家自然科學(xué)基金、中國科學(xué)院青年創(chuàng )新促進(jìn)會(huì )優(yōu)秀會(huì )員等項目資助。