卫星观测研究中国陆地表微波比辐射率对云和降水的动态响应

The microwave land surface emissivity is the key information source of satellite remote sensing soil moisture, snow and vegetation properties, it is also the key input of satellite retrieving rainfall overland using passive microwave observations. The clouds and precipitation can lead to dramatic variations of MLSE through multiple processes including modifying the income net solar radiation at the surface, changing the soil moisture and vegetation water content etc. The MLSE under clear sky condition retrieved by most existing satellite algorithms can’t represent the situation under cloudy and rainy condition. There is no systematic studies heading to address the dynamic response of MLSE to clouds and precipitation. In this proposed study, 1) we will enhance the MLSE retrieving algorithm using advanced microwave radiation transfer model and its calculations on the microwave radiative properties of nonspherical ice particles, and taking.into account the horizontal and vertical structure of both liquid and ice cloud..The performance of the updated MLSE algorithm will be validated using observations from ground-based microwave radiometer. 2) We will conduct MLSE retrieval in China under both clear sky and cloudy conditions through 2002 to 2011. And the MLSE product will be combined with multiple satellite products and in-situ ground precipitation measurements to produce synergetic MLSE-Land-Atmosphere-Cloud-Precipitation products. 3) We will use the mentioned products to investigate the dynamic response of MLSE to cloud and precipitation and establish associated model to describe the evolution of MLSE from clear sky to cloud sky and, finally, to rainy condition. The results will be vital to develop physical-based passive microwave retrieving algorithm for soil moisture, snow, vegetation and precipitation.

地表微波比辐射率（MLSE）是卫星遥感土壤湿度、雪盖、植被的主要信息源，是被动微波遥感陆面降水至关重要的参量。然而MLSE深受云和降水的影响，造成云雨天气与晴空状况下同一地点的MLSE变化显著。目前国际公布的MLSE产品多限于晴空，对MLSE-云-降水的关系缺乏系统性研究。本项目1）考虑非球形粒子的微波特性及云三维结构对微波辐射传输的影响、改进完善有云条件的MLSE卫星反演算法；2）建立全天候高分辨率的中国陆地表MLSE数据集，并与多源卫星产品和地基降水观测产品相融合；3）利用该数据集，开展我国典型下垫面MLSE对不同天气下云和降水的动态响应。项目研究成果将填补我国全天候MLSE数据的空白，为陆面地表参数和陆面上的云参数及降水的被动微波物理反演提供基础。

地表微波比辐射率（MLSE）是卫星遥感土壤湿度、雪盖、植被的主要信息源，是被动微波遥感陆面降水至关重要的参量。然而MLSE深受云和降水的影响，造成云雨天气与晴空状况下同一地点的MLSE变化显著。目前国际公布的MLSE产品多限于晴空，对MLSE-云-降水的关系缺乏系统性研究。本项目1）考虑非球形粒子的微波特性及云三维结构对微波辐射传输的影响、改进完善有云条件的MLSE卫星反演算法；2）建立全天候高分辨率的中国陆地表MLSE数据集，并与多源卫星产品和地基降水观测产品相融合；3）利用该数据集，开展我国典型下垫面MLSE对不同天气下云和降水的动态响应。项目研究成果可为陆面地表参数和陆面上的云参数及降水的被动微波物理反演提供基础。.经过4年的努力，本项目较为圆满的完成了预定目标，获得了如下成果： 1）我们构建了适应中国的地表微波比辐射率反演算法，该算法的突出优势是可以在晴天和非降水的云天成功反演地表微波比辐射率。2）我们利用该算法建立了基于Aqua AMSR-E的MLSE反演数据集、基于全球降水测量卫星的微波辐射计GPM GMI和中国风云卫星的微波辐射计 Fengyun-3B的 MWRI反演数据集，并和降水、NDVI等参数实现了融合；3）研究了不同代表性下垫面区域的MLSE与降水、NDVI等要素的关系，特别深入研究了热带森林、中高纬草地等代表性下垫面MLSE在降水个例中的响应特点、对降水间隔时间、累计降水量等的响应特点等。.我们基于Auqa卫星AMSR-E、全球降水测量卫星的微波辐射计GPM GMI、和中国风云卫星的微波辐射计 Fengyun-3B MWRI分别建立了三套中国及周边地区的卫星遥感微波比辐射率数据集。.以上研究成果和数据集对深入理解中国土壤湿度、植被含水量、降水对地表微波辐射特征的影响、发展陆地表降水反演方法、研究陆气之间的碳水交换、能量交换等过程，具有深远的科学意义。项目研究成果填补了我国全天候MLSE数据的空白，为陆面地表参数和陆面上的云参数及降水的被动微波物理反演提供了基础。

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