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论遥感参数的耦合

已有 3263 次阅读 2011-2-18 13:43 |系统分类:观点评述

真实世界的高度复杂是认识的最大障碍。
不得不承认科学论文是阶段性认识的梳理和总结,不要期望你可以将一个问题完美解决。
真实世界的复杂性决定完美的认知是近乎不存在的。
大大的幌子。。哈哈
做基于遥感的蒸散反演
读了很多文献,也思考了很多,推导。
越来越发现遥感参数不是互相独立的,而是高度耦合在一起的。
地表反照率,比辐射率,地表温度三者似乎不可剥离开来理解。
例如:能量平衡方程
RN-G=H+lE
是遥感反演蒸散的基础。
但是遥感的瞬时性,0.7秒的获取成像时间(老师给我说的,不知道确定否)。在这个时间内考虑能量平衡,
计算蒸散。大部分的蒸散研究都是基于这瞬间的成像数据的,这0.7秒内的能量平衡么?通常这一瞬间的
图像信息要结合卫星过境时刻的气象观测数据来联合计算,但是通常都是半小时的气温、湿度等数据。
不同来源的数据的存在的时间差异会对结果造成影响么?0.7秒的Rn的输入,产生的这一时间段的H和LE如何验证?
通常是用涡度结果半小时平均来验证,明显的时间差异。如果忽略这些时间差异,那么这基于瞬间的遥感模型的假设也
太多了把。
也许遥感大多都表现的有点无奈而为止的感觉。怀疑基于瞬间的可靠性,思考能否利用一个较长的时间段来考虑蒸散,
比较一个短的瞬间似乎对陆面过程而言有点微不足道,也不能体现能量的分配等各种信息。我想到利用高时间分辨率,
气象卫星无疑是最佳选择了,分辨率当然是极为粗糙的。瞬间性模型对参数的敏感及结果的验证是有很大问题的,拉上时间段来考虑,早晨8:00-12:00之间,这一个时间段内发生了什么?地表温度的变化?反照率的变化?还有比辐射率?
遥感模型最终需要计算蒸发比或者波文比从而达到反演蒸散的目的。通常用的有几种空间,地表温度-植被覆盖度空间,还有地表温度-地表反照率的空间。后来终于明白,这两个空间其实本质是统一在一起的。关键在于干、湿极限点的获得上的不同。思考与思辨的过程中,越来越发现遥感参数的耦合,似乎不能把他们分开来理解。尤其在这两个空间的统一性的理解。
定量遥感似乎被很多人认为已经完善,好多人都是把遥感融入到陆面过程模型,或者水文模型当中。数据同化变成了研究的热点。问题在那里呢?
在于遥感多年来都似乎困惑在数据本身的瞬间性,而缺乏对加入时间后遥感参数耦合的思考。
目前的地表参数产品,地表温度产品甚至被认为是完善了的。地表反照率、地表温度和地表比辐射率的反演计算的产品
都是依靠于遥感数据的瞬间产品。地表温度的白天、黑夜算法是目前精度最好的。但其假定地表比辐射率白天黑夜一致。
我们都知道表层土壤水分的变异将会对地表比辐射产生巨大影响,那么高原地区的冻融地区,这种地表温度结果是否可靠?
遥感蒸散的时间外推方法几乎都是经验的或者半经验的,更极大凸显了定量遥感对时间的考虑。
如果时间融入,问题是居多的。但我觉得对于更真实的理解过程是极为需要的。
例如一天之内,地表蒸散,土壤水分不断散失,地表干湿状况发生变化。
这一个时间过程中,地表反照率如何变化?地表温度如何变化?地表比辐射率如何变化?他们变化的机制是什么?
似乎还没有见到类似于天气预报模式般的地表面信息的预报模式。定量遥感似乎都集中于观测数据的瞬间。
但是热红外本身就具有时间差异的问题,不同地表的反应时间滞后是不同的。这个时间过程中,这些参数是如何变化和作用的?
起初,问老师,地表温度变化信息反应的是什么信息,能用这种变化来反演蒸散么,因为我觉得地面点观测的融入造成不确定性很大?老先生给我讲,地表温度是把双刃剑。RN-G=H+LE.H通常使用一个KB-1使得和地表温度联系起来。而RN有时和反照率、天空温度联系在一起的,G和土壤特性,含水量也有关系。LE也土壤水分的联系在一起。里面包含了几乎所有的定量遥感参数。
这些参数都是耦合在一起的。如果在加一个时间变量t,能量平衡方程中包含的定量遥感参数是如何变化的呢??不知道~~~
干湿点的确定,给定一个RN-G能模拟计算出一个最大的地表温度么?
大多研究都是研究地表温度的研究地表温度,研究反照率的研究反照率。。。
如何来更深刻的理解这种随时间变化的耦合呢?
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写的乱糟糟的。。。。。其实大问题就一个,随着一天内时间的变化,这些遥感参数是如何相互耦合作用的?
小问题似乎就更多了。。也有好多自己不甚理解的地方。
定量遥感那天也有类似的预报类模型就好了。机理的。





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1 郭利萍

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