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积雪模型

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, 北半球1 月份平均雪盖面积大约有4650万平方公里,而在8 月份也有380 万平方公里。

在中高纬度地区,它是河流与地下水的主要补给来源之一。同时,积雪是气象学和水文学中的一个非常重要的参数, 积雪在全球气候和全球水能循环中扮演着极其重要的角色。

由于微波信号对地面积雪层的穿透能力,使得微波遥感可以用于积雪深度信息的监测。此外,微波传感器在大气中得高透过率,克服了可见光近红外遥感的大气效应以及云对积雪的混淆作用。被动微波遥感中,当地表出现积雪时,土壤表面和积雪内部的微波发射能量会被散射和衰减,因此被动微波传感器接收到的亮度温度包含积雪信息,如积雪密度、温度、深度、粒径以及粒径分布等(Armstrong 等,1993)。被动微波遥感用于积雪监测始于1978年搭载多通道扫描微波辐射计(SMMR)的雨云-7卫星发射,此后经历了SSM/I和AMSR-E等传感器。被动微波积雪遥感模型能模拟在一定积雪、土壤和传感器参数条件下微波辐射计观测的积雪覆盖地表微波亮度温度。

主动微波积雪参数反演算法中,积雪散射的极化特性、频率特性等是反演算法依赖的重要特征,积雪本身性质(粒径、粒子形状、密度、厚度等)决定了这些散射特性。利用雷达或散射计获得积雪覆盖地表的多频率多极化向散射系数能进行积雪参数反演。主动微波遥感积雪模型能模拟在一定积雪和土壤参数条件下的积雪覆盖地表极化雷达后向散射系数。

利用可见光卫星传感器进行积雪监测已有40 多年的历史。早在1987 年, Kidder 和Wu在圣路易斯地区利用AVHRR 数据, 进行了不同通道在不同土地覆盖上的反照率的研究。由于光线在积雪中的散射效应,积雪表面的光学反射率会随着积雪参数变化。光学遥感观测的积雪表面反射率能用于积雪粒径等参数的有效反演。积雪光学反射率模型能利用积雪参数模拟积雪表面的albedo和二向性反射率等。

被动微波积雪模型 - 典型模型
  1. Matrix Doubling
  2. 多层QCA-DMRT
主动微波积雪模型 - 典型模型
  1. 多层QCA-DMRT
  2. 主动二阶模型
光学积雪模型 - 典型模型
  1. DISORT-MIE
  2. 2-Stream
  3. Ray-tracing-bicontinuous
  4. GO-RT-Bicontinuous