基于卫星遥感数据的Noah-MP地表反照率关键参数优化

P714; 地表反照率是影响地-气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键.当前Noah-MP(the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土壤颜色获得不同土壤类型的反照率,但在区域尺度上土壤颜色等级尚未得到有效率定,直接影响了区域反照率模拟水平.此外,裸土反照率的计算还高度依赖于土壤水分.针对这一问题,以同化得到的土壤水分数据作为输入,计算得到不同土壤颜色等级对应的反照率时间序列.在此基础上,以MODIS反照率为参照,同时排除高植被覆盖和积...

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Published in空间科学学报 Vol. 43; no. 6; pp. 1135 - 1149
Main Authors 陈进燕, 赵龙, 阳坤, 田佳鑫, 潘金梅, 张可
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西南大学地理科学学院 遥感大数据应用重庆市工程研究中心 重庆 400715 2023
清华大学地球系统科学系 地球系统数值模拟教育部重点实验室 北京 100084%清华大学地球系统科学系 地球系统数值模拟教育部重点实验室 北京 100084%中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室 北京 100101
西南大学地理科学学院 重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站 重庆 400715
西南大学地理科学学院 遥感大数据应用重庆市工程研究中心 重庆 400715%西南大学地理科学学院 重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站 重庆 400715
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ISSN0254-6124
DOI10.11728/cjss2023.06.2023-0086

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Abstract P714; 地表反照率是影响地-气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键.当前Noah-MP(the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土壤颜色获得不同土壤类型的反照率,但在区域尺度上土壤颜色等级尚未得到有效率定,直接影响了区域反照率模拟水平.此外,裸土反照率的计算还高度依赖于土壤水分.针对这一问题,以同化得到的土壤水分数据作为输入,计算得到不同土壤颜色等级对应的反照率时间序列.在此基础上,以MODIS反照率为参照,同时排除高植被覆盖和积雪的影响,逐步筛选得到青藏高原区域 0.25°格点尺度下最优的土壤颜色等级.评估结果表明,优化得到的土壤颜色等级空间分布规律符合土壤质地与反照率之间的物理规律,且改进了研究区域70%空间网格内的Noah-MP模型反照率估计.
AbstractList P714; 地表反照率是影响地-气相互作用的关键因子,而准确描述地表反照率是改进陆面模型水热模拟能力的关键.当前Noah-MP(the Noah land surface model with Multiple Parameterizations)土壤反照率估算主要依赖于查找表方法,该方法基于土壤颜色获得不同土壤类型的反照率,但在区域尺度上土壤颜色等级尚未得到有效率定,直接影响了区域反照率模拟水平.此外,裸土反照率的计算还高度依赖于土壤水分.针对这一问题,以同化得到的土壤水分数据作为输入,计算得到不同土壤颜色等级对应的反照率时间序列.在此基础上,以MODIS反照率为参照,同时排除高植被覆盖和积雪的影响,逐步筛选得到青藏高原区域 0.25°格点尺度下最优的土壤颜色等级.评估结果表明,优化得到的土壤颜色等级空间分布规律符合土壤质地与反照率之间的物理规律,且改进了研究区域70%空间网格内的Noah-MP模型反照率估计.
Abstract_FL Surface albedo is a key factor affecting land-air interactions.The accurate estimate of sur-face albedo is of great value for improving land model's capability in hydrothermal simulation.In the Noah-MP(the Noah land surface model with multiple parameterizations)land surface model,estimation of soil albedo mainly relies on a look-up table-based method that characterize the albedo of different soil types with the so-called soil color.However,the soil color has not yet been calibrated at the regional or global scale,which greatly hinders the regional albedo simulation.In addition,the calculation of bare soil albedo is highly sensitive to surface soil moisture.To this end,this study first produces an ensemble of albedo time series with regard to different soil types with data assimilation generated soil moisture as in-put.Then,the optimal 0.25° soil color for the Tibetan Plateau region were screened by referring MODIS albedo and excluding the impacts from dense vegetation and snow cover.The evaluation results show that the spatial distribution of optimized soil color can reasonably reflect the relationship between soil texture and albedo,and improved Noah-MP albedo estimation in over 70%of the grid cells in the study area.
Author 潘金梅
田佳鑫
阳坤
陈进燕
张可
赵龙
AuthorAffiliation 西南大学地理科学学院 重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站 重庆 400715;西南大学地理科学学院 遥感大数据应用重庆市工程研究中心 重庆 400715%西南大学地理科学学院 重庆金佛山喀斯特生态系统国家野外科学观测研究站 重庆 400715;西南大学地理科学学院 遥感大数据应用重庆市工程研究中心 重庆 400715;清华大学地球系统科学系 地球系统数值模拟教育部重点实验室 北京 100084%清华大学地球系统科学系 地球系统数值模拟教育部重点实验室 北京 100084%中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室 北京 100101
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万方数据期刊 - 香港版
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Issue 6
Keywords 土壤颜色等级
参数优化
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Soil Color(SC)
地表反照率
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Title 基于卫星遥感数据的Noah-MP地表反照率关键参数优化
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