被动微波遥感陆面大气水汽和云中液态水反演研究

被动微波遥感数据在地球系统参数的反演中获得了越来越广泛的应用。但是由于陆地表面较高的地表发射率对微波辐射信号的屏蔽，使得被动微波遥感在大气水汽和云中液态水的反演算法方面研究进展比较缓慢。本项目以微波辐射计数据为基础，建立陆地上空大气水汽和云中液态水的反演算法。目前被动微波遥感研究中，地表参数和大气参数反演相互独立，并且大气水汽和云中液态水的反演过多依赖于辅助数据，很难在大尺度和长时间序列上进行推广。本项目在反演大气参数的过程中，将会考虑地表的影响，进而提高陆面大气水汽和云中液态水的反演精度；并且致力于建立不依赖于辅助数据的大气水汽和云中液态水的反演算法。开展本项目的研究，有望充分利用近30年的卫星微波辐射计数据，在全球尺度上建立全天候全天时条件下的大气水汽和云中液态水数据库，为气象气候模型的应用提供参数。

和可见光/近红外遥感相比，由于微波的波长较长，在非晴空天气下能够深入到大气一定深度，因而微波和大气的作用过程更具有物理意义，所以微波遥感能够提供更加可靠合理的反演各种地球系统参数的手段。以前对大气和地表的研究相对独立，针对这种情形，本项目尝试着将二者结合起来，研究大气参数的时候，考虑地表因素的影响；反之，在反演地表参数之前，首先要对亮温进行大气校正。围绕着上述主题，本项目利用星载被动微波辐射计AMSR-E数据，辅助以MODIS，MLS大气数据，展开了被动微波大气和地表参数反演以及大气校正研究，具体内容如下：. （1）首先，本项目发展了考虑大气影响的微波波段地表发射率的反演算法。通过辐射传输方程对地表发射率的反演算法进行了推导, 并利用被动微波一维大气辐射模拟器的模拟数据对算法进行了验证, 结果显示了较高的精度。接着利用AMSR-E和MODIS提供的大气廓线数据，反演了青藏高原微波波段的地表发射率。. （2）将地表辐射模型和一维大气辐射传输模型结合起来，生成了包括各种地表和大气状况的模拟数据库。通过分析模拟数据库，选择相关参数来反演云中液态水以及大气水汽。本项目发展的算法因为有其不依靠辅助数据的优势有很大的推广潜力。此外，还发展了反演陆地上空大气水汽的参数化算法，获得了精度很好的结果。. （3）利用本项目发展的算法，利用AMSR-E反演了京津冀地区的大气水汽。从水汽反演结果分析，京津冀地区的大气水汽季节性变化明显。2007年MODIS反演水汽的峰值出现在了8月，而AMSR-E反演结果的峰值仍然是7月，已有研究结果表明，京津冀地区的大气水汽峰值一般都是在7月，因此，2007年MODIS和AMSR-E结果出现不一致，2007年京津冀地区7月份的降雨量要高于其他年份，因此MODIS反演的结果受到了天气因素的影响，导致反演的水汽结果偏小，造成了偏差。. （4）利用本项目提出的算法反演的大气水汽和云中液态水，以及目前能够获得到的其他大气参数产品对AMSR-E的亮温进行大气校正研究。晴空条件下，利用L2 MOD07提供的大气廓线数据；有云条件下，利用MLS提供的数据，进行大气校正。实现了全天候条件下的微波辐射计亮温的大气校正算法。