遙感科學國家重點實驗室水循環(huán)遙感研究室姚盼盼博士、趙天杰副研與中科院空間中心施建成研究員、清華大學盧麾副教授及MIT、USDA合作者在 Scientific Data 期刊發(fā)表全球長時序土壤水分數(shù)據(jù)論文，該數(shù)據(jù)已在國家青藏高原科學數(shù)據(jù)中心發(fā)布，歡迎下載使用。

　　近日，清華大學地球系統(tǒng)科學系盧麾副教授（通訊作者）和姚盼盼博士（第一作者）聯(lián)合中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院、麻省理工學院的科研人員在《Scientific Data》（IF=7.67）上發(fā)表了題為“A long term global daily soil moisture dataset derived from AMSR-E and AMSR2 (2002-2019)”的數(shù)據(jù)論文。該論文的數(shù)據(jù)集分辨率為日尺度的36 km，數(shù)據(jù)單位為m3/m3。數(shù)據(jù)集采用土壤水分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演算法，將SMAP的優(yōu)勢傳遞到AMSR-E和AMSR2，得到與SMAP土壤水分擁有類似精度的長時序土壤水分數(shù)據(jù)。國家青藏高原科學數(shù)據(jù)中心（https://data.tpdc.ac.cn）作為該論文的數(shù)據(jù)倉儲，目前已在線發(fā)布相應的數(shù)據(jù)集，用戶可開放獲取。

　　地表土壤水分是地球環(huán)境和氣候系統(tǒng)中的重要變量之一，被認定為基本氣候變量。穩(wěn)定且連續(xù)一致的長時間序列土壤水分數(shù)據(jù)對全球環(huán)境和氣候變化監(jiān)測十分關(guān)鍵。微波遙感具有獨特的土壤水分觀測能力，能全天時全天候提供較高精度的全球土壤水分數(shù)據(jù)產(chǎn)品。目前的多種土壤水分衛(wèi)星產(chǎn)品存在精度和空間分辨率不一致、產(chǎn)品時間跨度范圍不連續(xù)等問題，不能滿足應用需求。

　　近來發(fā)射的SMAP衛(wèi)星（Soil Moisture Active Passive）搭載的L波段輻射計能提供目前最高精度的土壤水分觀測，而AMSR-E（Advanced Microwave Scanning Radiometer）和AMSR2系列傳感器能提供長時序的多頻段輻射計觀測（C、X和K波段）。結(jié)合兩種衛(wèi)星數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，以SMAP的標準土壤水分產(chǎn)品為訓練目標，以AMSR-E和AMSR2的亮溫TB為輸入，將SMAP的優(yōu)勢傳遞到AMSR-E/2，得到與SMAP土壤水分產(chǎn)品有近似精度的2002-2019年的長時序土壤水分數(shù)據(jù)集（NNsm），并利用全球14個密集觀測站網(wǎng)對產(chǎn)品進行了精度驗證，和AMSR-E/AMSR2的來自JAXA和LPRM的兩種產(chǎn)品進行了比較，和SMOS、CCI的土壤水分產(chǎn)品進行了比較。

　　研究結(jié)果表明：（1）在訓練階段和模擬階段，NNsm都能很好的重現(xiàn)SMAP的土壤水分產(chǎn)品精度。（2）NNsm和地面站網(wǎng)土壤水分觀測數(shù)據(jù)相比，能很好的代表年際變化，精度優(yōu)于來自JAXA和LPRM的兩種AMSR-E/2土壤水分產(chǎn)品。（3）NNsm可以在日尺度上很好的和SMAP產(chǎn)品無縫融合，提供更寬的空間覆蓋和日內(nèi)更多頻次的觀測（見下圖）；同時在SMAP數(shù)據(jù)暫時缺失時，是SMAP土壤水分產(chǎn)品的補足空缺的產(chǎn)品。（4）結(jié)合AMSR2的連續(xù)觀測和進行中的AMSR3衛(wèi)星任務(wù)，該連續(xù)一致的高精度土壤水分產(chǎn)品數(shù)據(jù)集可長達20多年，能為氣候變化研究提供有價值的信息，尤其是在趨勢分析和極端事件研究中。　　該數(shù)據(jù)集的完成得到了國家重點研究發(fā)展計劃項目（2017YFA0603703）、第二次青藏高原綜合科學考察研究（2019QZKK0206）、中國科學院戰(zhàn)略性科技先導專項（XDA20100103）和中國博士后科學基金面上項目（2019M660606）的資助。

　　文章信息：Yao, P.P., Lu, H., Shi, J.C., Zhao, T.J., Yang K., Cosh, M.H., Gianotti, D.J.S., & Entekhabi, D. (2021). A long term global daily soilmoisture dataset derived from AMSR-E and AMSR2 (2002-2019). Scientific Data. (Accepted)

　　數(shù)據(jù)鏈接：https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/c26201fc-526c-465d-bae7-5f02fa49d738/ 

　　文章來源于國家青藏高原科學數(shù)據(jù)中心