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基于微波遥感反演的2002-2018年中国土壤水分降尺度数据集在国家生态科学数据中心发布

2021-07-19阅读 198 锐共享 我要关注

近日,中国2002-2018年间逐月0.05°分辨率土壤水分数据集产品在国家生态科学数据中心生态网络云平台(http://www.nesdc.org.cn)发布,可在线获取。


地表土壤水分是地球环境和气候系统中的重要变量之一,在水文过程、生物生态过程、生物地球化学过程中都起着非常关键的作用。被动微波遥感技术可以快速获取大面积地表土壤水分,但其粗糙的空间分辨率有很大的局限性。获得高空间分辨率土壤水分数据对作物估产、干旱探测、天气预报和水文模拟具有重要意义。

研究团队基于MODIS/TVDI数据的空间权重降尺度技术,利用不同被动微波产品的土壤湿度数据,包括AMSR-E和AMSR2 JAXA 3级产品和SMOS-IC数据产品,多源产品通过一致的模型结合地面观测数据进行校准。该数据集相较于原始数据具有较高的空间分辨率,克服了光学和微波数据源之间的多源数据时间匹配问题,消除了不同传感器观测误差。验证分析表明,新数据集与地面站点观测数据具有较高一致性,月、季、年三个时间尺度的偏差分别为0.057、0.063和0.027 m3/m3;无偏均方根误差(ubRMSE)分别为: 0.056, 0.036和0.048;相关系数(R)分别为0.84、0.85、0.89。基于空间权重的土壤水分降尺度方法能够有效地提高被动微波土壤水分的空间分辨率,在进一步丰富土壤水分分布细节变化信息的同时,还能够保留原始微波土壤水分的空间变化特征并与其保持值域一致。利用该土壤水分数据分析了2002~2018年中国土壤水分的时空变化趋势,结果表明中国土壤湿度呈周期性波动和轻微下降趋势,可概括为“南湿北干,西增东减”。数据集可广泛应用于水文和干旱监测,并可作为生态和其他地球物理模型的重要输入。图 1显示了2002~2018年中国土壤水分变化图。

图1 基于降尺度数据的2002 - 2018年土壤水分空间变化分布图;(a) 土壤水分空间变化分布图; (b) 90%置信度下的土壤水分空间变化分布图。


该项研究工作和数据制备得到了第二次青藏高原科学考察计划 (STEP) “亚洲水塔地区水循环动态监测与模拟”(2019QZKK020),国家自然科学基金 (41921001),国家重点研发计划项目(2018YFC1506502, 2018YFC1506602),遥感科学国家重点实验室开放基金资助项目(1610132020014,ofSLRSS201910)的资助。

数据链接:
http://www.nesdc.org.cn/sdo/detail?id=60e7b9487e28173cf0d94a95
农业遥感团队数据发布主页:
http://www.nesdc.org.cn/otherProject/index?menuId=team&projectId=1301

(来源:中国科技资源共享网)

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