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申请/专利权人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所;河北地质大学

摘要：本发明提供了一种FY‑3D被动微波数据云下地表温度反演与验证方法，包括：获取FY‑3D被动微波数据，并进行数据预处理提取18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温；获取ERA5大气廓线数据，并进行数据处理提取大气水汽和液态水含量；基于18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温，结合对应的大气水汽和液态水含量数据，采用双通道物理算法估算有云情况下的地表温度；利用站点实测云下地表温度数据对估算的地表温度进行验证和校正。本发明将大气水汽和云中液态水含量对被动微波辐射的影响进行定量化，提高云下地表温度估算精度，并实现地面点数据和FY‑3D被动微波数据云下地表温度的精度对比验证。

主权项：1.一种FY-3D被动微波数据云下地表温度反演与验证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于搭载在FY-3D卫星上的MWRI传感器，获取FY-3D被动微波数据，并进行数据预处理提取18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温；S2，获取ERA5大气廓线数据，并进行数据处理提取大气水汽和云中液态水含量，具体包括：S201，下载空间分辨率为0.25°的ERA5大气廓线数据，提取ERA5大气廓线数据中多种大气压强下的大气相对湿度、位势高、空气温度和臭氧浓度参数；S202，根据地面实际的高程，对大气相对湿度、位势高和空气湿度进行高程插值计算，得到地面实际高程处的大气相对湿度、位势高和空气温度；S203，将地面实际高程处的大气相对湿度、位势高和空气温度输入到大气辐射传输模型MODTRAN中，进行运算计算得到每天每小时的大气总水汽和云中液态水含量；S204，将大气总水汽和云中液态水含量栅格化，得到每天每小时全球尺度经纬度投影0.25°空间分辨率的大气水汽影像和云中液态水含量分布影像；S205，根据FY-3D被动微波数据的获取时间，对每小时的大气总水汽和云中液态水含量进行时间插值，得到每日FY-3D卫星过境时的大气水汽和云中液态水含量；S3，利用18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的双通道亮温，结合对应的大气水汽和云中液态水含量数据，采用双通道物理算法估算有云情况下的地表温度，具体包括：双通道物理算法表达式： 式中，Ts为反演的FY-3D被动微波地表温度；TB18V和TB23V分别为18.7GHz和23.8GHz垂直极化通道的微波亮温；PWV为大气水汽；CLW为大气的云中液态水含量；c、a、γ23、γ18、η23和η18为拟合系数，基于模拟数据通过最小二乘法拟合得到，系数的值分别为：c＝1.2628，a＝0.1087，γ23＝0.6262，γ18＝1.2765，η23＝0.1683，η18＝0.2355；S4，利用站点实测云下地表温度数据对步骤S3估算的地表温度进行验证和校正，具体包括：S401，利用地面实测站点获取的地面上行和下行长波辐射，通过以下公式计算地表温度： 式中，Ts为站点测量的地表温度；F↑为站点传感器测量的地表上行长波辐射，F↓为站点传感器接收的下行长波辐射，εb为地表的宽波段比辐射率，σ为斯特潘-玻尔兹曼常数，取值为5.67×10-8W·m-2·K-4；S402，通过空间分辨率为1km的MODIS热红外地表温度和地面高程模型DEM数据对站点温度的空间均一性进行筛选；S403，将站点测量的每小时地表温度和FY-3D被动微波亮温数据进行时间匹配，通过线性插值获取FY-3D被动微波亮温时间一致的站点实测地表温度；S404，利用站点实测的短波上下行辐射云检测算法筛选有云情况，采用直接对比法，对估算的地表温度的精度进行评估。

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