【优秀论文】青藏高原地区被动微波土壤水分反演研究

土壤水分是地球生态系统中非常重要的组成部分，获取世界“第三极”青藏高原地区可靠的土壤水分信息对于理解该区域的陆气交互作用机理及它们对全球的气候影响均有着至关重要的作用。

近日，遥感地球所曾江源博士的论文《青藏高原地区被动微波土壤水分反演研究》入选2016年度中国科学院优秀博士学位论文。

该论文选择青藏高原作为研究区域，针对被动微波土壤水分反演领域最核心的两个问题展开了研究工作：(1) 算法的验证。主要针对基于现有主流算法的土壤水分产品的验证，以便了解现有产品的精度状况并发现算法中存在的问题；(2) 算法的发展。主要针对现有算法存在的缺陷进行改进与完善，发展精度更高、实用性更强的土壤水分反演算法。

论文的主要工作和创新点主要体现在三个方面：

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发现了国际上主流的微波土壤水分产品及再分析产品（总共八种）在青藏高原地区精度较差的现象（如图1所示），分析了现有土壤水分反演算法在青藏高原地区存在的问题，并提出了相应的解决方案。

该项工作为目前为止对青藏高原地区土壤水分产品最为详实的验证评价与误差来源分析工作。相关研究成果可以反馈给算法开发者，帮助他们进一步优化算法结构，提高算法的估算精度；同时也可以帮助产品使用者更合理的选择和利用这些产品。

图1、现有主流微波及再分析土壤水分产品在青藏高原地区的精度验证：(a)玛曲观测网结果，(b)那曲观测网结果

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建立了利用被动微波反演青藏高原地区地表温度的遥感模型，为土壤水分反演提供了温度输入（如图2所示）。通过地表实测数据的验证结果表明，与传统的LPRM温度模型相比，论文建立的温度遥感模型显著地提高了青藏高原地区地表温度的估算精度，从而进一步提高土壤水分在青藏高原地区的估算精度。

该成果不仅有效解决了土壤水分反演算法中地表温度影响的校正问题，同时该模型也可以用于青藏高原地区地表温度的监测，弥补热红外在监测地表温度时易受云雾影响的不足。

图2、针对AMSR-E/2传感器的青藏高原地区温度反演模型：(a) 降轨时刻结果；(b) 升轨时刻结果

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发展了合并地表粗糙度和植被光学厚度影响的被动微波土壤水分反演算法，减小了地表参数不确定性的影响。

论文发展的土壤水分反演算法最大的优势在于不需要任何的辅助参数就能得到土壤水分，而且避免了对植被光学厚度与植被含水量的经验性假设及地表粗糙度的全球性定值假设，因此极大提高了土壤水分反演算法的实用性，降低了土壤水分反演算法的业务化应用难度。通过地表实测数据的验证及与主流土壤水分产品的对比表明，在青藏高原稀疏植被覆盖区域，论文发展的算法有效地解决了地表粗糙度和植被光学厚度影响的校正问题，同时算法精度较高且明显优于现有国际主流的土壤水分反演算法（如图3所示）。

图3、论文发展的合并地表粗糙度和植被光学厚度影响的土壤水分反演算法在那曲观测网土壤水分反演结果及与NASA、ESA官方产品的对比

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中国科学院优秀博士学位论文评选活动始于2004年，每年评选一次，2016年度共评选出优秀博士论文83篇。该奖项评选程序严格，对论文的科研成果、创新性等方面要求高，并经院内外同行专家通讯评议、学科专家组会议评审、中国科学院大学学位评定委员会最终审定，是衡量中国科学院各研究生培养单位博士研究生培养质量的重要指标。

以上内容由遥感科学国家重点实验室曾江源提供。