积雪被动微波遥感研究摘要：全球积雪覆盖范围广，在气象、水文、生产、生活、自然灾害等方面均有重大的影响作用,因此，对积雪的研究均受到科学界多领域的广泛重视。

传统观测消耗大量的人力、物力，所得数据具有不确定性，并且在一些地区很难实施，光学遥感主要用于积雪覆盖范围的观测，并受天气影响显著，因此，微波在积雪研究中拥有显著的优越性。

本文对微波遥感在积雪研究中的意义、发展历史、原理、存在的问题和前景展望进行了阐述，并利用实例予以说明。

关键词：积雪深度，微波遥感，传感器，算法。

一、研究意义积雪是地表最活跃的自然因素之一，地球上陆地有四分之三的淡水资源以冰雪形式存在。

欧亚大陆和北美洲地区在冬季至少有80%的范围是被积雪所覆盖。

积雪是气象学和水文学中的一个非常重要的参数。

积雪的多寡不仅是影响气候变化的重要因子，季节性雪盖和冰川是全球水循环中的重要成分，监测季节性雪覆盖的范围以及冰川的堆积和消融地带对于理解全球水循环是十分必要的。

在中高纬度地区，它是河流与地下水的主要补给来源之一，是干旱、半干旱地区生态系统的重要水源，被用于灌溉、生活和发电。

积雪覆盖面积的动态变化对水体和能量循环以及社会经济和生态环境均具有重大的影响。

雪也会造成许多自然灾害，如牧区雪灾和不期而遇的雪崩等都会给生命财产带来重大损失。

积雪不仅会掩埋牧草，造成畜牧草料供应不足，而且在没有饲草储备或储备不足的牧区，造成大批家畜因冻饿而死亡的情况，从而发生“雪灾”。

如青海草原辽阔，草原面积3647x104he，其中可利用草地面积3161x104ha，是我国六大牧区之一。

雪灾是青海牧区冬春季节的主要自然灾害，每年10月至次年4月这一时段，青海牧区玉树、果洛、黄南南部、海南南部、祁连山等地区极易出现局地或区域的强降雪天气过程，加之气温较低，积雪难以融化，时常造成大雪封山、冻死、饿死牲畜，使牧区人民生命财产遭受巨大损失。

另外，雪的反照率在地表各种自然物质中,几乎是最高的,新雪的反照率高达0·9以上,陈雪的反照率也在0·4以上,因此积雪会反射大量到达地表的太阳短波入射辐射,深刻影响着地球表面的能量平衡.雪是热的不良导体,它显著减小了地表和大气之间的热量交换,可保护雪盖下植物的生长,并影响冻土的发育等地表自然过程。

因此，多年来对积雪的研究一直引起地理学、气象气候学及水文学等学科科技工作者的广泛关注与重视。

二、微波遥感观测的必要性地面常规观测是积雪监测的一种最直接有效的途径,遍布世界各地的气象、水文观测站进行常规积雪观测。

但地面观测站点的分布密度十分不均匀, 大部分积雪位于气候恶劣、人迹罕至的两极和高山地区，传统观测难以企及，如在格林兰岛、南极洲以及欧亚、北美高纬度的北极地区缺乏观测数据。

我国多积雪地区大都是广袤的高原、山脉、荒漠、戈壁或原始森林覆盖，多为无人区，地面观测站点稀少。

传统的点观测的气象台站获得的数据，有一个明显的问题是离散点的气象观测和数据的空间分布与模型的尺度性具有很大的不确定性，而理论上的经验值往往来自一个很小的尺度范围（NMP）或只有很低的空间尺度（GCM），而且这种方法繁琐、耗资大。

因此，传统的方法很难大范围、高效率和全过程地对气候及水文模型中的重要参数进行常规测量。

随着空间科学技术的进步与发展，卫星遥感监测手段逐渐成为一种有效的积雪监测手段。

与传统观测手段不同，遥感把传统的“点”测量方法获取得有限代表性的信息扩展为更加符合客观世界的“面”信息（区域信息），这使我们真正地对地表参数进行定量分析成为可能。

同时，由于积雪的分布和动态特性，只有用遥感方法才能达到有效监测，才能获取不同尺度、大范围、高精度的地表积雪参数，并为全球或区域尺度气候模式与水循环提供有效积雪参数。

因此,卫星遥感从诞生之日起,就和积雪研究结下了不解之缘，从可见光到微波的一系列传感器都在观测各种积雪参数中发挥了不可替代的作用，各种日趋成熟的积雪参数遥感方法被发展了起来。

国际冰川学会先后组织过4次冰冻圈遥感国际研讨会，并出版冰冻圈遥感的专辑，其中积雪遥感的文章最为集中。

在先后问世的3部冰雪遥感专著中，积雪遥感被重点介绍。

在地球观测系统(EOS)及气候与冰冻圈(CliC)等一系列国际研究计划中，积雪遥感都被赋予重要的位置。

欧空局近期更是将发射专门用于积雪遥感的Ku波段雷达卫星提上了日程。

积雪遥感中最为常用的波段是可见光、近红外和微波，其中，可见光和近红外主要用于提取积雪覆盖范围，它们最大的弱点是不能用于反演雪深和雪水当量。

可见光和近红外遥感受天气、云层影响明显，不利于光学遥感观测。

如我国2008年南方雪灾，由于南方持续阴雨，云层持续不散，光学产品在冰雪灾害即将结束的2月初，当地出现晴空后,才逐渐捕捉到了部分地面积雪分布信息。

微在积雪遥感中处于不可缺少的位置，它不仅能够全天全天候地观测积雪，也能够穿透大部分积雪层从而探测到雪深和雪水当量的信息。

由于被动微波遥感具有很高的时间分辨率，能够迅速覆盖全球，因此，它在监测全球和大陆尺度的积雪时空变化中，作用尤为突出。

自20世纪70年代以来，几代微波辐射计已经获取了全球积雪深度的较为可信的资料，各种成熟的积雪遥感数据产品也已经被应用于气候和水文研究以及灾害评估等领域。

被动微波获取的积雪产品可用于（Rott等，1994）：1）大尺度气候模型（模型输入和验证）；2）数值天气预报（NWP）；3）天气预报尺度与中尺度模型；3）水文应用：监测与模型融雪径流等；4）农业：霜冻灾害；5）气候监控与变化监测；6）冰盖（Melt/Dry）：融化地区判据；7）地球物理：地球震荡（Wobble）研究；8）湖面冰盖冻结与融化，作为气候变化的判据。

三、发展历史1978年携载多通道扫描微波辐射计SMMR的雨云-7卫星发射升空,揭开了积雪微波遥感监测的新纪元。

1987年，美国国防气象卫星(DMSP:Defense Meteorological Satellites Program)携载专用微波辐射计成像仪SSM/I上天，进一步促进了被动微波遥感积雪的研究和应用。

随着积雪反演算法的进一步改进以及更高空间分辨率的AMSR-E和我国FY3的MWRI数据的应用，被动微波遥感必将成为积雪遥感业务监测的重要手段，为气象气候模型与水文模型提供关键的输入参数。

微波辐射理论的研究从1901年Max Planck提出普朗克辐射定律到现在已有100多年历史了，其应用领域也日益广泛。

在积雪监测中最早利用微波数据的是Chang等在辐射传输理论和米氏散射理论的基础上，在假设雪密度为0. 3 g/cm3且雪粒径为0.35 mm的前提下，结合地面观测雪深资料，通过回归分析，得出利用SMMR被动微波亮温数据反演雪深的算法，成为利用SMMR和SSM/ I数据反演雪深的基本算法，如（1）。

（1）之后Foster等人对该算法进行了修正,认为亮温梯度算法与积雪深度之间的线性关系在不同的地区应有不同的表达式。

Tait也利用SSM/I亮度温度数据对此进行了地形差异的探讨。

Josberger和Mognard是最早利用积雪的热辐射梯度来描述积雪随时空变化的质变过程。

近年来,国外利用被动微波遥感数据对雪水当量(SWE: Snow Water Equivalent)的算法进行了大量的研究。

Kelly和Chang等认为植被覆盖对微波散射的影响及积雪特性随时间变化对微波辐射的影响对雪当量反演精度有很大影响。

Kelly等把颗粒大小和积雪密度变化融入到致密介质模型(DMRT:Dense Media RadiativeTransfer Model)中,利用每日积雪测量值与被动微波SSM/I数据,发展了雪水当量反演经验模型。

如下：所以，目前应用的积雪深度被动微波遥感算法主要有两类，一类是以England 1975年发展的理论为基础的理论算法，另一类是以NASA的Chang在1986年发展的算法基础上的半理论、半经验算法。

四、常用传感器介绍近年来应用于积雪研究的被动微波遥感数据有SMMR、SSM/I、AMSR-E。

这3种传感器的参数特征比较见表2。

表2 常见被动微波传感器特征参数比较其中吗，SMMR搭载于1978年10月发射的雨云Nimbus-7太阳同步极轨卫星上，是一台可以测量地表辐射的5个频率10通道的双极化微波辐射计，在正午12:00(升轨)与午夜24:00(降轨)通过赤道。

SMMR时间分辨率为每日，但是每隔5~6 d才重访同一地表1次。

SSM/I首次由美国国防气象卫星计划(DMSP)中的卫星于1987年载入空间执行探测使命。

它由设置在4个频率处的7个通道组成,可以同时测量来自地球和大气系统的微波辐射。

除22.24 GHz频率外，其它频率均同时具有水平和垂直2种极化方式。

地球观测系统的改进型微波辐射扫描仪AMSR-E是2002年5月升空，搭载在Aqua卫星上,用于观察陆地、海洋和大气的水和能量循环变化的仪器,它有12个通道，分别测量6个不同频率的水平和垂直极化的地面亮温。

FY-3MWRI其主要技术指标如表1所示。

SSM/ I的优点在于具有较强的穿透能力,且对物体散射有很高的灵敏度,使其在获取雪深及雪层内部信息方面具有可见光、近红外波段无可比拟的优势,但太低的空间分辨率限制了其应用范围,特别是在山区积雪监测中的应用。

而AMSR-E和MWRI具有相近的频率、通道和幅宽,与以往的SMMR、SSM/I等被动微波辐射计相比,提供了更高空间分辨率和更多微波波段的信息,可以提供对雨强、水汽含量、海面风速、冰雪、土壤湿度等的全球微波测量,其缺点是提取的积雪边界线较粗。

最先被大量使用的被动微波遥感数据是1978年发射的Nimbus-7卫星携带的扫描式多通道微波辐射计(SMMR)提供的微波亮度温度数据。

现在，大都使用美国科罗拉多大学冰雪数据中心提供的被动微波遥感数据(SSM/I)，它有7个通道,4个频率，以及两种极化方式,表1列出了该传感器的参数信息。

五、被动微波遥感监测积雪的原理微波遥感的波长一般从1 cm~1m,可以穿透有云、雾、沙尘等的大气层。

这些优点使得被动微波遥感可以在几乎所有天气条件下监测地表的微波发射特征，并通过不同类型地表对微波信号的散射和吸收特征分析，来确定地表类型和相关定量化参数反演，例如，积雪、地表温度、土壤水分和植被等。

被动微波遥感的另一个特点是具有较长时间序列的数据积累且重访周期短，能够动态监测积雪深度及其空间分布状，对准确地评价不同地区的受灾程度，快速提供救灾对策，减少灾区经济损失，具有重要的意义。

雪盖的微波辐射包括2个部分，一是雪盖本身的辐射，另一个是其下地表的辐射。

雪的电磁辐射特性随雪盖厚度、结构以及液态水含量的变化而变化,这是被动微波遥感探测积雪信息的物理基础。