主题词

被动微波遥感，积雪辐射模型，全局敏感性分析

雪水当量，积雪微结构参数

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雪水当量定义为积雪融化之后液态水的高度，是许多水文、生态和气候模型中重要的输入参数，在陆地水循环、地球能量平衡和气候变化等研究中的关键参数。分析积雪模型参数的敏感性是进行雪水当量反演的前提，有助于理解现有雪深和雪水当量算法以及产品可能的误差来源，同时为发展高精度的雪水当量算法具有重要的指导意义。

中国科学院空天信息创新研究院李震研究员团队在《IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing》发表文章“GlobalSensitivityAnalysisoftheMEMLSModelforRetrievingSnowWaterEquivalent”，论文基于全局敏感性分析方法EFAST,研究了积雪辐射模型MEMLS-IBA中积雪特性参数的敏感性及其雪季内时域变化的特征，强调了积雪粒径和积雪密度参数对陆表雪深和雪水当量反演的重要性。

研究背景

模型参数的敏感性分析对于模型的理解、改进和应用具有重要意义。影响积雪微波辐射特性的参数众多且时空异质性高，是被动微波遥感雪深和雪水当量高精度反演面临的巨大挑战。积雪特性的变化会对微波辐射特性产生很大的影响，然而目前，微波信号对于积雪特性参数的敏感性的研究都在局部敏感性的认识上，积雪参数的变化对被动微波反演雪深和雪水当量的影响以及积雪参数随时间演化的时域特征尚不明确。

研究方法

EFAST方法采用模型方差分析的思想，具有鲁棒性强、计算效率高，并且所需要采样的样本少的优点，认为模型的输出方差是由于模型各输入参数以及参数间的相互作用产生的，因此模型的输出方差可以反映输入参数的敏感性程度。所以，通过将模型输出的总方差进行分解就可以得到各个输入参数和输入参数之间的相互耦合作用对总模型方差的贡献占比，被定义为参数的敏感性指数，分为主敏感性指数MSI和总敏感性指数TSI。

基于方差的EFAST算法主要包括两个过程：第一步，通过转换函数执行高效采样，第二步，通过傅里叶方法定量计算TSI和MSI,TSI和MSI的差值（TSI-MSI）表示参数之间的耦合作用。

图1技术流程图

研究结果

如图2所示，对于陆表无盐积雪，积雪粒径、积雪深度和积雪密度是影响18.7和36.5GHz亮温梯度的3个主要的敏感参数。对于海冰上有微弱含盐量（Sppt:0‰-0.1‰）的积雪，积雪粒径、积雪深度、积雪温度和积雪密度是4个最敏感的参数。

图2积雪参数的敏感性结果(a)无盐积雪(b)弱含盐量积雪

如图3所示，通过变化雪深探究其余参数敏感性的变化情况，发现积雪粒径始终是敏感性最高的因子，并且远大于其他参数。随着雪深的增加，积雪粒径相对影响逐渐减弱，其余各参数的影响逐渐增加，尤其是积雪密度的影响逐渐增大超过10%。由于积雪盐度会影响积雪介电常数的计算，因此积雪温度的TSI值增大明显，这表明对于海冰上含盐积雪的积雪参数反演更加复杂和困难。

图3两种极化方式下无盐积雪和弱盐积雪参数敏感性随雪深的变化

如图4所示，无论是垂直极化还是水平极化条件下，积雪深度的敏感性都呈现出先增加后减小的趋势。当积雪粒径小于0.15mm时，雪深的敏感性指数TSI的值随着雪深的增大迅速增大，随着积雪粒径的继续增加开始趋于稳定，但是，当积雪粒径积雪粒径大于0.3mm时，雪深的敏感性指数TSI的值逐渐减小，尤其是水平极化条件下下降速度更快，与之对应的积雪密度的敏感性迅速增加。

图4两种极化方式下无盐积雪和弱盐积雪参数敏感性随积雪粒径的变化

如图5所示，雪深的敏感性指数TSI的值随着积雪密度的增加一直在减小，TSI的值大约从0.27降低到0.15左右，并且水平极化的结果略低于垂直极化的结果，说明积雪密度的变化对于微波辐射有重要的影响，尤其是积雪密度大的时候，导致雪深的敏感性降低，可反演性下降。

图5两种极化方式下无盐积雪和弱盐积雪参数敏感性随积雪粒径的变化

如图6所示，亮温梯度（18.7-36.5GHz）对积雪粒径、雪深和积雪密度3个参数在整个雪季都很敏感，土壤温度和积雪温度的敏感性TSI值很低。雪深的敏感性TSI的值基本上呈现持续下降的趋势，从大约0.45降低到0.15左右，整个雪季内部的值略有波动。积雪密度的影响在雪季前中期较为稳定，但到了积雪后期，影响显著。积雪粒径的敏感性结果随着时间的推移从大约0.45增加到0.68，在整个雪季始终保持最高。

图6单层积雪与多层积雪两种极化方式下积雪参数敏感性的时域变化特征

研究结论

对于陆表无盐积雪，积雪粒径、积雪深度和积雪密度是影响18.7和36.5GHz亮温梯度的三个主要的敏感参数。对于海冰上有微弱含盐量的积雪，积雪粒径、积雪深度、积雪温度和积雪密度是四个最敏感的参数。其次，雪参数变化对微波辐射影响很大。在积雪粒径整体小于0.25mm时，微波亮温对积雪深度的敏感性值随着雪粒径的增加而增加，而后，当积雪粒径大于0.25mm时，敏感性值随着雪粒径的增加略有降低。另外，由于积雪变质作用的影响，积雪参数在雪季内的时域敏感性是动态变化的，结果表明积雪粒径和积雪密度是影响雪水当量反演的不可忽略的两个主要影响因素。

论文标题

GlobalSensitivityAnalysisoftheMEMLSModelforRetrievingSnowWaterEquivalent

发表期刊

IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing

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