CN115541023A - 一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明属于气候环境监测技术领域，具体提供了一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法及系统，其方法包括：基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。通过结合全球不同国家的静止气象卫星观测数据，充分利用新一代静止气象卫星多光谱和高时频观测的特征，发展LST/LSE同步反演物理算法，进行全球尺度LST/LSE的同步模拟反演，为全球高时间分辨率和较高空间分辨率LST/LSE的定量反演提供参考。从卫星观测的角度证实沙漠等日温差变化大的下垫面，更有利于陆表温度和发射率的分离。

Description

一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法及系统
技术领域
本发明涉及气候环境监测技术领域，更具体地，涉及一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法及系统。
背景技术
陆表温度和陆表比辐射率是重要的下垫面物理特征参数。陆表温度(Landsurface temperature，LST)是指陆地表面的温度，在地-气间物质与能量交换过程中起着重要的作用；是地球表面能量平衡和温室效应的一个关键指标，对区域和全球气候变化特征具有重要的指示作用。国际地圈生物圈计划(International Geosphere-BiosphereProgram,IGBP)将陆表温度列为优先测定的参数之一。陆表比辐射率(Land surfaceEmissivity，LSE)，又称地表发射率，是地物向外辐射电磁波能力的表征。
遥感可以对地进行大面积、同步(准同步)观测，而且探测速度快、成本低，具有较高的时间、空间和光谱分辨率，成为陆表温度和陆表比辐射率获取不可或缺的数据源。随着遥感技术的不断发展，热红外遥感的广泛应用，陆表温度和陆表比辐射率遥感反演越来越受到国内外学者的关注。
目前遥感陆表温度和陆表比辐射率同步反演主要分为三大类，基于发射率光谱特征的方法、物理反演法和其它方法。侧重介绍一下应用比较广泛的基于发射率光谱特征方法中的温度/发射率分离法和物理反演法中的两步物理反演算法以及基于物理原理的白天/夜间业务方法。温度/发射率分离法(Temperature/emissivity Separation Method，TES)是ASTER陆表温度、陆表比辐射率反演的著名算法，需要至少三个大气窗区的通道数据(Gillespie et al.1998；Abrams 2000)，能够对所有下垫面类型同步反演陆表温度和陆表比辐射率。方法主要包括三个步骤：归一化发射率(Normalized Emissivity Method，NEM)、光谱比率(spectral ration，SR)和最小-最大差值(min-max difference,MMD)。首先，采用归一化发射率方法基于大气校正后的辐射值估算陆表温度和陆表比辐射率的初始值；然后，采用光谱比率法计算归一化发射率相对均值的比率；最后，采用最小-最大差值模型计算N个通道的光谱对比值。陆表比辐射率的反演结果通过N通道的最小发射率与最小最大差值间的经验关系获得。两步物理反演算法通过特殊的下垫面反射率和常数角度因子简化辐射传输方程，通过主成分分析在不降低反演结果精度的情况下降低未知数的维数；方法通过两个步骤反演陆表温度和大气温度-湿度参数。第一步，给定初始的陆表比辐射率、陆表温度和大气温度-湿度廓线，利用吉洪诺夫(Tikhonov)正则化规则，基于辐射传输方程建立方程组；第二步利用牛顿迭代进一步提高反演结果，更好地确定方程组的解。方法不需要先验的大气校正，主成分分析和吉洪诺夫正则化的应用使得反演结果更稳定，精度更高，能够同步反演陆表温度、陆表比辐射率和大气廓线；算法比较复杂，计算比较耗时、效率较低；需要足够多数量的通道数据，需要陆表温度、陆表比辐射率和大气温度-湿度廓线的初始值，而且结果比较明显地依赖初始值(Li et al.2007；Ma et al.2000，2002)。基于物理原理的白天/夜间业务方法为在没有精确的陆表比辐射率和大气参数的条件下同步反演陆表温度和陆表比辐射率，Wan and Li(1997)发展了基于中红外和热红外通道白天/夜间数据对的物理反演算法。该方法的目的在于反演干旱半干旱区域的陆表温度和陆表比辐射率，干旱半干旱区陆表比辐射率空间变化较大(Wan 1999)。基于对陆表光学属性的假设：(1)陆表比辐射率在几天之间的白天/夜间没有显著变化，除非在较短时间内发生雨、雪天气；(2)在中红外波段，角度因子变化很小(<2％)；(3)在3-14um，地表对太阳下行辐射的反射符合朗伯体近似，而且大气热红外辐射不会引入明显误差。方法需要不同时刻多个通道的中红外和热红外数据，需要精确的几何校正，先验的大气廓线数据，通过反演过程中对大气廓线数据的不断修正，使得陆表温度和陆表比辐射率的反演精度得到很大提高，中红外波段的引入使得反演结果更加稳定，精度更高。反演过程比较复杂，需要初始值，而且不同时间观测角度相近(Wan 1999；Wan and Li 1997)。
然而，随着区域及全球天气、气候和生态环境监测的需要，对LST/LSE遥感产品的时间分辨率和空间分辨率都提出了更高的要求，但目前针对全球尺度高时间分辨率、高空间分辨率的卫星遥感LST/LSE产品的反演工作开展的相对较少，基于极轨气象卫星遥感虽然可以提供区域或全球1km，甚至250m空间分辨率的LST/LSE产品，但时间分辨率较低，上下午星联合仅4次/天；遥感LST/LSE同步反演算法方面，为了建立尽可能与反演参数个数匹配的方程组，有的算法充分利用遥感数据的多光谱特征，有的算法充分利用遥感数据的多时相特征，较少算法同时利用这两个特征。应用广泛的基于遥感数据多光谱特征的方法，引进红外辐射观测通道的同时引进了相同数量的待求发射率值，通常需要借助一些统计经验关系或假设进行陆表温度和陆表比辐射率的同步反演，而且各通道一般需要经过精确的大气校正，所建立的统计经验关系或假设对陆表温度和陆表比辐射率的反演结果有较大的影响。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的LST/LSE同步反演难的技术问题。
本发明提供了一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，包括以下步骤：
S1，基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
S2，对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
优选地，所述S1具体包括：分别以FY-4A AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI的光谱响应函数和相关观测参数为输入，模拟全球热红外通道的亮度温度；
其中，所述相关观测参数包括卫星遥感圆盘图对应的经度、纬度、局地天顶角、遥感器噪声(NeDR)矩阵。
优选地，所述S1中模拟过程采用精确透过率模型PFAAST，将大气从1100-0.05hPa分成101层，按红外光谱顺序依次、逐条地计算大气气体吸收谱线的贡献。
优选地，所述S1具体包括：
预设在3小时时间范围内，陆表温度随时间变化，而陆表比辐射率不随时间变化；
忽略大气的散射，来自地球-大气系统的红外窗区波段的辐射通过辐射传输方程(radiative transfer equation，RTE)近似表示为：
Figure BDA0003822343460000041
其中R为大气顶层光谱辐射量或多通道扫描成像辐射计的红外辐射，ε是陆表比辐射率，B(T)为普朗克(Planck)函数，τ(0，p)为大气层顶到大气层P的大气透过率，s代表地表，
Figure BDA0003822343460000051
为大气下行透过率，e代表前向模型的不确定性，R′代表所反射的太阳辐射。
优选地，所述S2还包括：
将RTE线性化，忽略臭氧及其它痕量气体的影响，式(1)的一阶线性化为：
Figure BDA0003822343460000052
其中δR是辐射扰动，是观测辐射与辐射传输方程基于初始值所计算的辐射之间的差值；K是权重函数，定义为
Figure BDA0003822343460000053
其中x是要反演的变量，TS代表陆表温度，ε为陆表发射率，T为气温，Q为水汽，显示了大气顶层辐射对变量x的变化敏感性；∑是不同大气层的总和；使用的是混合比的对数形式而不是直接的混合比，因为这样与辐射之间有更好的线性关系；式(2)中的e既包含前向模型的不确定性，还包含观测噪声。
优选地，所述S2具体包括：
在多通道扫描成像辐射计LST/LSE同步模拟反演算法中，大气贡献通过一个变量进行表示：
Figure BDA0003822343460000054
其中
Figure BDA0003822343460000055
是温度和湿度廓线的综合，对于每个通道，由大气廓线误差引起的辐射误差可表述为：
Figure BDA0003822343460000056
使
Figure BDA0003822343460000057
新的线性化方程为：
Figure BDA0003822343460000058
结合当前时间步长T0、三小时之前T0-3、6小时之前T0-6的三个辐射值以及公式(5)一起用于求解LST、LSE及
Figure BDA0003822343460000061
优选地，采用NCEP GFS所提供的0.5°分辨率的6小时预报场作为温度和湿度廓线的初始值，每种温度和湿度廓线都进行时间和空间插值以与卫星数据在时间和位置上匹配。
本发明还提供了一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演系统，其特征在于，所述系统用于实现陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，包括：
亮温模拟模块，用于基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
反演模块，用于对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法的步骤。
有益效果：本发明提供的一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法及系统，其中方法包括：基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。通过结合全球不同国家的静止气象卫星观测数据，充分利用新一代静止气象卫星多光谱和高时频观测的特征，发展LST/LSE同步反演物理算法，进行全球尺度LST/LSE的同步模拟反演，为全球高时间分辨率和较高空间分辨率LST/LSE的定量反演提供参考。
附图说明
图1为本发明提供的一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法流程图；
图2为本发明提供的FY-4AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI的不同热红外通道全球模拟亮温图；
图3为本发明提供的基于FY-4AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI模拟亮温反演所得全球陆表比辐射率图；
图4为本发明提供的基于FY-4AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI模拟亮温反演所得全球陆表温度图；
图5为本发明提供的FY-4AAGRI和GOES-RABI同步模拟反演陆表比辐射率/陆表温度结果对观测区域的敏感性图；
图6为本发明提供的FY-4AAGRI和GOES-RABI同步模拟反演陆表比辐射率/陆表温度结果对观测噪声的敏感性图；
图7为本发明提供的FY-4AAGRI和GOES-RABI同步模拟反演陆表比辐射率/陆表温度结果对观测时间的敏感性；
图8为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
图9为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1为本发明提供的一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，包括以下步骤：
S1，基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
S2，对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
该方案是基于新一代静止气象卫星在空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率方面均有很大程度的提高，为全球陆表温度、陆表比辐射率的反演提供了可能。欧洲新一代静止气象卫星MSG SEVIRI(Meteosat Second Generation Spinning Enhanced Visible andInfrared Imager，MSG SEVIRI)，热外通道空间分辨率3km，时间分辨率15分钟，适用于LST/LSE反演的热红外通道3个；美国新一代静止气象卫星GOES-R ABI(GeostationaryOperational Environmental Satellite-R Advanced Baseline Imager，GOES-RABI)、热外通道空间分辨率2km，时间分辨率15分钟，适用于LST/LSE反演的热红外通道5个；中国新一代静止气象卫星FY-4AAGRI(FengYun-4AAdvanced Geosynchronous Radiation Imager，FY-4AAGRI)热红外通道星下点空间分辨率4km，常规观测时间分辨率15分钟，适用于LST/LSE反演的热红外通道3个。
本发明实施例旨在联合MSG SEVIRI、GOES-RABI和FY-4AGRI的热红外通道，基于数值模拟的方法，首先得到三颗卫星的模拟亮温，然后基于模拟亮温进行全球LST/LSE的同步反演，并对结果进行敏感性分析。所用到的主要数据源包括卫星遥感圆盘图对应的经度、纬度、局地天顶角等信息；3个热红外通道的光谱响应函数；遥感器噪声(NeDR)矩阵；数值天气预报(Numerical Weather Prediction，NWP)预报场或分析场或廓线气候数据集；地球观测系统中分辨率成像光谱仪(Earth Observing System Moderate-Resolution ImagingSpectroradiometer,EOS MODIS)陆表比辐射率月值数据集等。
具体地，基于新一代静止气象卫星数据进行全球陆表温度、陆表比辐射率的同步模拟反演，采用基于模拟亮温的方法进行。首先，分别基于FY-4AAGRI、MSG SEVIRI和GOES-RABI不同静止气象卫星的相关参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成可以覆盖全球区域的热红外通道亮温数据；然后，对模拟亮温添加随机高斯噪声，以此作为观测亮温，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。亮度温度模拟采用了精确透过率模型(Pressure-Layer Fast Algorithm for Atmospheric Transmittances，PFAAST)，PFAAST根据HITRAN2000的谱线汇编资料采用逐线积分(Line-by-Line，LBL)的方法，即将大气从1100-0.05hPa分成101层，按红外光谱顺序依次、逐条地计算大气气体吸收谱线的贡献(Clough andIacono，1995，Rothman et al.，1992)。该模型考虑了卫星观测天顶角，混和气体(包括氮气，氧气，二氧化碳)、水汽(包括水汽连续体)、臭氧的吸收。所以，PFAAST不仅计算速度较快，而且亮温模拟精度较高。模式所需的廓线数据统一使用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)全球预报系统(GlobalForecast System,GFS)数据，陆表比辐射率和陆表温度初始值分别来自气候数据集(MODISLSE月产品)和GFS。亮温模拟具体输入和输出以及与LST/LSE反演过程之间的关系如图1所示。
需要指出的是，本发明实施例是基于前提假设：在一定时间范围内(3小时)，陆表温度随时间变化，而陆表比辐射率不随时间变化。
具体地，忽略大气的散射，来自地球-大气系统的红外窗区波段的辐射可以通过辐射传输方程(radiative transfer equation，RTE)近似表示为：
Figure BDA0003822343460000101
其中R为大气顶层光谱辐射量或多通道扫描成像辐射计的红外辐射，ε是陆表比辐射率，B(T)为普朗克(Planck)函数，τ(0，p)为大气层顶到大气层P的大气透过率，s代表地表，
Figure BDA0003822343460000102
为大气下行透过率，e代表前向模型的不确定性，R′代表所反射的太阳辐射，但在长波红外窗区通常被忽略。像式(1)所显示的，多通道扫描成像辐射计红外辐射有三大主要贡献：地表辐射，大气向上辐射，地表反射的大气下行辐射。
LST/LSE的反演问题即为在给定观测辐射情况下对式(1)右边的陆表比辐射率与地表温度求解。由于大气对窗区通道辐射的贡献，大气订正也是必须的。
(1)辐射传输方程的线性化
由于反演问题的非线性和不适定，LST/LSE的反演没有解析解，需要正则化。所以，第一步就是将RTE线性化。忽略臭氧及其它痕量气体的影响，式(1)的一阶线性化为：
Figure BDA0003822343460000103
其中δR是辐射扰动，是观测辐射与辐射传输方程基于初始值所计算的辐射之间的差值。K是权重函数，定义为
Figure BDA0003822343460000111
其中x是要反演的变量，显示了大气顶层辐射对变量x的变化敏感性。∑是不同大气层的总和。使用的是混合比的对数形式而不是直接的混合比，因为这样与辐射之间有更好的线性关系。式(2)中的e既包含前向模型的不确定性，还包含观测噪声。式(2)表明，辐射扰动有三部分组成：LST，LSE以及大气(包括温度和湿度廓线)。这些组成的任何扰动均可导致计算辐射与观测辐射之间的差异。
(2)大气订正
仅利用3个热红外通道很难对式(2)求解。以上的线性近似分析对大气廓线的要求更加复杂，尤其是湿度廓线。所以需要简化式(2)，不引进重要的误差，尤其是与大气相关的项。简化的式(2)不仅容易求解LST与LSE，而且使反演结果有更高的精度。
简化式(2)的最简单方法是除掉大气的贡献(右侧的3和4项)。这种去除等价于假设大气状态已知，而且大气廓线的初始值很好地代表真实情况。初始值可以是NWP预报廓线、卫星反演结果或气候背景。
在多通道扫描成像辐射计LST/LSE算法中，大气贡献通过一个变量进行表示：
Figure BDA0003822343460000112
其中
Figure BDA0003822343460000113
是温度和湿度廓线的综合。对于每个通道，由大气廓线误差引起的辐射误差可表述为：
Figure BDA0003822343460000114
使
Figure BDA0003822343460000121
新的线性化方程为：
Figure BDA0003822343460000122
该公式将用于求解LST、LSE及
Figure BDA0003822343460000123
(3)时间连续性
一般情况下，假设有N个通道，那么在式(5)中有N+2个未知数：1个LST，N个LSE，1个
Figure BDA0003822343460000124
所以，对于一个单一的时刻，未知数的个数(N+2)总是大于方程的个数(N)。因此，很难得到高的反演精度。
由于具有高时间分辨率的优势，本发明实施例LST/LSE算法的基础是假设在较短的时间内，红外LSE不随时间变化而LST随时间变化。设时间步长数为M，总的方程个数为M×N，未知数的个数为N+2M(每个时间步长有1个LST，1个
Figure BDA0003822343460000125
)。为了得到较高的反演精度，方程的个数最好等于或大于未知数的个数，或者：
M×N≥N+2M (6)
本发明实施例中，通道数为N＝3，则式(6)的解为M≥3；也就是说至少需要3个时间步长。
因为实验表明，3小时范围的3个时间步长可以较好保证结果的反演精度。所以，当前时间步长(T0)的、三小时之前(T0-3)的、6小时之前(T0-6)的辐射值将一起用于LST与LSE的反演。
(4)反演算法
对于3个时间步长3个通道的情况，有9个方程9个未知数。设：
Figure BDA0003822343460000131
其中上标表示时间步长，下表表示通道索引。
式(5)可以写成：
δY＝KδX+e (7)
其中K是前向辐射传输模式的线性或正切模型，也称作雅可比(Jacobian)矩阵或K矩阵。利用简单最小二乘法可以得到式(7)的迭代解：
δXn+1＝(K′nE-1Kn)-1K′nE-1(δYn+KnδXn) (8)
其中δXn＝Xn-X0，δYn＝Ym-Y(Xn)，Kn是第n次迭代的Jacobian矩阵，E是观测误差的协方差矩阵，包括仪器噪声和前向模型的不确定性。Xn是待反演参数的矢量，X0是初始状态或初始值，Ym是反演过程中所用的观测辐射的矢量，Y(Xn)是基于大气和地表状态Xn所计算的辐射。对于给定的初始值和卫星观测，如果E′nE-1Kn可逆，参数可以通过式(8)反演。
但是，由于K′nE-1Kn的奇异性(singular)或近奇异性，迭代不稳定，使得式(8)没有解或解不存在。δYn的任何噪声都会被很大地放大，反演结果不存在。因此，需要一种优化估计算法来求解式(7)。解法的通用形式是通过最小化以下的代价函数进行(Rodgers 1976；Li etal.，2000)。
J(X)＝[Ym-Y(X)]′E-1[Ym-Y(X)]+[Xn-X0]′H[Xn-X0] (9)
其中H为包含解的先验矩阵，它可以是初始值误差协方差矩阵的逆或者其它类型的矩阵。通过应用以下的牛顿迭代：
Xn+1＝Xn+J″(Xn)-1·J′(Xn) (10)
可以得到以下准非线性迭代形式：
δXn+1＝(K′nE-1Kn+H)-1K′nE-1(δYn+KnδXn) (11)
与式(8)的最小二乘法的解相比，式(11)的唯一的不同是多了额外的一项H。该项的物理意义在于提供了背景信息，所以在迭代过程中，反演参数的调整是有据可依的。该项的数学意义在于在矩阵K′nE-1Kn的对角线上加入了额外的正值，降低了其奇异性，使得其逆矩阵(K′nE-1Kn)-1可能存在且稳定。
①初始值(X0)
对于非线性不适定反演问题，初始值的质量对反演精度至关重要。在模拟研究中，采用NCEPGFS所提供的0.5°分辨率的6小时预报场作为温度和湿度廓线的初始值。每种廓线都进行了时间和空间插值以与卫星数据在时间和位置上匹配。
②初始值误差协方差矩阵
初始值的误差协方差矩阵必须与初始场一致。没有对所有初始值都适合的通用的协方差矩阵。理想情况下，初始值误差协方差矩阵的逆矩阵通过转换初始场误差协方差矩阵得到。由于LST及LSE的初始场相关误差较小，可以忽略，也就是误差协方差矩阵的逆矩阵非对角线上的元素可以设为0。对角线元素通过设LST的误差为10K，三通道LSE的误差分别为10％，2％和2％以及
Figure BDA0003822343460000151
的误差为1K计算得到。因此，H定义为：
Figure BDA0003822343460000152
其中0.01通过1/10*10得到，100通过1/0.1/0.1得到。
③观测误差协方差矩阵
通常情况下，矩阵E包括两部分：观测噪声与辐射传输模型的非确定性。观测噪声基于仪器特征估计，对于三个窗区通道，典型地小于0.15K。前向模型的不确定性通过不同辐射传输模型的交叉对比估计，三个窗区通道的不确定性设为0.2K。类似背景场误差协方差矩阵的逆，矩阵E是对角矩阵。等价于假设观测辐射与前向模型不确定性之间没有相关误差。矩阵E的形式为：
Figure BDA0003822343460000153
其中ei，j是第i通道第j时间步长观测噪声与前向模型不确定性之间的混合误差。
④雅可比(Jacobian)矩阵
Jacobian矩阵或k矩阵Kn(下标n表示物理反演过程的第n次迭代)代表大气顶层辐射随反演参数的变化，可以通过差分法或解析法得到(Li etal.，2000)，考虑到计算效率，采用了解析法。
⑤收敛条件
每步迭代，收敛通过最后一次迭代的增量得到，定义平均增量为：
Figure BDA0003822343460000161
其中
Figure BDA0003822343460000162
是第i未知量在第n次迭代的增量，m是未知数的个数。如果
Figure BDA0003822343460000163
大于一给定的阈值，迭代继续直到达到最大迭代次数。
本发明基于FY-4AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI的3个热红外通道观测参数，基于PFAAST数值模式，模拟覆盖全球的2018年3月28日世界时0时、3时、6时的亮度温度，如图2所示。可以看出，模拟结果空间分布较好显示不同下垫面的亮温差异，而且具有较好的空间连续性。
图3显示了基于图2的模拟亮温同步反演所得的对应通道的陆表比辐射，可以看出，对于单通道不同下垫面陆表比辐射率表现较好的合理性，如10.8μm通道中，撒哈拉沙漠、澳大利亚的沙漠和稀疏植被区均表现出比辐射率较低的特征；不同通道之间比对，则可以看出，总体上陆表比辐射率表现出随着热红外波长的增大数值增大的特征，也是非常合理的。
图4显示了基于图2的模拟亮温同步反演所得的不同时刻的陆表温度，可以看出，对于单个时刻不同区域、不同下垫面陆表温度表现较好的合理性，如世界时03:00时，澳大利亚、印度以及中国南方等地区均表现出陆表温度较高的特征；不同时刻之间比对，则可以看出，总体上表现出从世界时00:00时到06:00时，陆表温度逐渐升高的过程，也是非常合理的。
图5显示了FY-4A AGRI和GOES-R ABI对于不同地区(亚洲和大洋洲区域、欧洲和非洲区域、北美和南美区域，分别对应FY-4A AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI的全圆盘观测区域)陆表比辐射率和陆表温度的模拟反演结果的精度。从图5.a可以看出，对于陆表比辐射率的模拟反演精度，在亚洲和大洋洲区域以及北美和南美区域，FY-4A AGRI和GOES-R ABI三通道的陆表比辐射率模拟反演精度基本相同，只是在欧洲和非洲区域，可能由于受撒哈拉沙漠特殊下垫面的影响，两者的反演精度略有差别，8.5μm、10.8μm和12.0μm通道FY-4AAGRI和GOES-R ABI的反演精度差别分别为0.0044，-0.0034和-0.0018。从图5.b可以看出，对于相同时刻(世界时03:00时)陆表温度的模拟反演精度，在三个区域均表现出FY-4AAGRI的结果低于GOES-R ABI的，尤其在北美和南美区域，两者相差-0.0022K，其次是欧洲和非洲区域，两者相差-0.0017K，而在亚洲和大洋洲区域的差别最小，两者相差-0.0004K，
对模拟所得的2018年3月28日FY-4A AGRI和GOES-R ABI三个热红外通道的亮温分别加入三种不同的高斯噪声，所加噪声标准差分别为0.5*NeDT+0.1(NeDT为仪器观测噪声，0.1为模式平均噪声)、1.0*NeDT+0.2和2*NeDT+0.4。
图6显示了基于添加不同噪声的模拟亮温反演所得陆表比辐射率和陆表温度的精度，可以看出，FY-4A AGRI和GOES-R ABI陆表比辐射率和陆表温度的模拟反演精度均随着所加噪声的增大而降低，但影响的数值不大。对于陆表比辐射率的最大影响是当噪声为2*NeDT+0.4，8.7um的精度最低，FY-4A AGRI和GOES-R ABI均不到0.0006，分别为0.00053和0.00038；对于陆表温度的最大影响同样是当噪声为2*NeDT+0.4，陆表温度的反演精度最低，FY-4A AGRI和GOES-R ABI分别为0.9904K和1.5533K。FY-4A AGRI精度略高于GOES-RABI的，可能由于FY-4A AGRI热红外通道波段范围较GOES-R ABI稍宽的原因。
最后，基于模拟所得的2018年3月28日每3小时的FY-4A AGRI和GOES-R ABI三个热红外通道的亮温分别进行陆表比辐射率/陆表温度的同步反演，图7显示了不同观测时间两者陆表比辐射率、陆表温度的反演精度，可以看出，FY-4A AGRI和GOES-R ABI各通道陆表比辐射率的反演精度基本不随观测时间的变化而变化，而陆表温度的反演精度显示明显的随观测时间的变化，这主要是陆表温度有明显的日变化特征。0-6时，FY-4A AGRI和GOES-RABI反演精度逐渐升高，而6-15时逐渐降低，15-21时比较平稳，21-24时降低，但两者一天之内反演结果标准差均小于0.082K，且一天内不同时刻，均表现出FY-4A AGRI的精度略高于GOES-R ABI的。
本发明实施例还提供了一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演系统，所述系统用于实现陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，包括：
亮温模拟模块，用于基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
反演模块，用于对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
请参阅图8为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图8所示，本发明实施例提了一种电子设备，包括存储器1310、处理器1320及存储在存储器1310上并可在处理器1320上运行的计算机程序1311，处理器1320执行计算机程序1311时实现以下步骤：S1，基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
S2，对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
请参阅图9为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图9所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质1400，其上存储有计算机程序1411，该计算机程序1411被处理器执行时实现如下步骤：S1，基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
S2，对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
有益效果：
1.本发明所用方法可以应用于全球陆表比辐射率/陆表温度的同步模拟反演，结果具有较好的合理性；
2.本发明基于模拟亮温进行全球陆表比辐射率/陆表温度反演的敏感性实验表明，FY-4A AGRI的热红外遥感具有与GOES-R ABI相当的探测水平，在陆表温度反演精度方面略优于GOES-R ABI。可以为FY-4A AGRI热红外遥感的推广应用提供理论支持。
3.本发明陆表温度模拟反演精度随时间变化的特征，显示出可以从卫星观测的角度证实沙漠等日温差变化大的下垫面更有利于陆表温度和发射率的分离。
需要说明的是，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
S2，对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
2.根据权利要求1所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，所述S1具体包括：分别以FY-4A AGRI、MSG SEVIRI和GOES-R ABI的光谱响应函数和相关观测参数为输入，模拟全球热红外通道的亮度温度；
其中，所述相关观测参数包括卫星遥感圆盘图对应的经度、纬度、局地天顶角、遥感器噪声(NeDR)矩阵。
3.根据权利要求1所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，所述S1中模拟过程采用精确透过率模型PFAAST，将大气从1100-0.05hPa分成101层，按红外光谱顺序依次、逐条地计算大气气体吸收谱线的贡献。
4.根据权利要求1所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，所述S1具体包括：
预设在3小时时间范围内，陆表温度随时间变化，而陆表比辐射率不随时间变化；
忽略大气的散射，来自地球-大气系统的红外窗区波段的辐射通过辐射传输方程(radiative transfer equation，RTE)近似表示为：
Figure FDA0003822343450000011
其中R为大气顶层光谱辐射量或多通道扫描成像辐射计的红外辐射，ε是陆表比辐射率，B(T)为普朗克(Planck)函数，τ(0，p)为大气层顶到大气层P的大气透过率，s代表地表，
Figure FDA0003822343450000021
为大气下行透过率，e代表前向模型的不确定性，R′代表所反射的太阳辐射。
5.根据权利要求4所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，所述S2还包括：
将RTE线性化，忽略臭氧及其它痕量气体的影响，式(1)的一阶线性化为：
Figure FDA0003822343450000022
其中δR是辐射扰动，是观测辐射与辐射传输方程基于初始值所计算的辐射之间的差值；K是权重函数，定义为
Figure FDA0003822343450000023
其中x是要反演的变量，TS代表陆表温度，ε为陆表比辐射率，T为气温，Q为水汽，显示了大气顶层辐射对变量x的变化敏感性；∑是不同大气层的总和；使用的是混合比的对数形式而不是直接的混合比，因为这样与辐射之间有更好的线性关系；式(2)中的e既包含前向模型的不确定性，还包含观测噪声。
6.根据权利要求5所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，所述S2具体包括：
在多通道扫描成像辐射计LST/LSE同步模拟反演算法中，大气贡献通过一个变量进行表示：
Figure FDA0003822343450000024
其中
Figure FDA0003822343450000025
是温度和湿度廓线的综合，对于每个通道，由大气廓线误差引起的辐射误差可表述为：
Figure FDA0003822343450000026
使
Figure FDA0003822343450000031
新的线性化方程为：
Figure FDA0003822343450000032
结合当前时间步长T0、三小时之前T0-3、6小时之前T0-6的三个辐射值以及公式(5)一起用于求解LST、LSE及
Figure FDA0003822343450000033
7.根据权利要求6所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，其特征在于，采用NCEPGFS所提供的0.5°分辨率的6小时预报场作为温度和湿度廓线的初始值，每种温度和湿度廓线都进行时间和空间插值以与卫星数据在时间和位置上匹配。
8.一种陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演系统，其特征在于，所述系统用于实现如权利要求1-7任一项所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法，包括：
亮温模拟模块，用于基于不同静止气象卫星的热红外通道观测参数，采用热红外辐射传输方程，模拟生成覆盖全球区域的热红外通道的亮度温度数据；
反演模块，用于对所述亮度温度数据添加随机高斯噪声，以此作为观测亮度温度，进行陆表温度、陆表比辐射率的同步反演。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的陆表温度、陆表比辐射率同步模拟反演方法的步骤。
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