被动微波雪深反演算法在东北地区的时空分析与验证

武黎黎^１,２,李晓峰^１,３,赵 凯^１,３,郑兴明^１,３,丁艳玲^１,２,李洋洋^１,２,任建华^１,２
（ １．中国科学院东北地理与农业生态研究所， 吉林 长春 130102；
２． 中国科学院大学， 北京 100049；
３． 中国科学院长春净月潭遥感试验站， 吉林 长春 130102）

摘要：Chang算法及改进算法是被动微波遥感雪深反演算法中较简单的经验算法。为了评价改进的Chang算法在东北地区的适用性，对改进的Chang算法进行分析与验证。从空间上，选取了84个野外数据采样点和48个气象站点对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明：森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深3.6cm， 而农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深1.5cn。从时间序列上，选取五营、呼中、庆安和巴彦４个气象站点2012年11月15日～2013年２月28日的时间序列雪深数据，对改进的Chang算法进行分析与验证。结果表明：森林下垫面改进的Chang算法会低估雪深，五营站点低估雪深13.7cm，呼中站点低估雪深8.3cm，农田下垫面改进的Chang算法会高估雪深，庆安站点高估雪深3.4cm，巴彦站点高估雪深0.8cm。无论从空间上还是时间序列上，验证结果都表明，农田下垫面时改进的Chang算法的精度比森林下垫面时要高。此外，站点雪深不变而改进的Chang算法反演的雪深却在增大，这可能是由于期间雪粒径不断增大的缘故。
关 键 词：雪深；遥感；被动微波；微波成像仪；东北地区