农业遥感与气候变化前沿技术研究展望

温度和土壤水分是表征地球各圈层（岩石圈、水圈、大气圈和生物圈）之间能量传输的两个重要的物理量，地面温度（包括地表和近地表）和土壤水分是研究地表和大气之间物质和能量交换、全球海洋环流、气候变化异常等方面不可或缺的重要参数，涉及众多基础学科和重大应用领域。运用卫星遥感技术快速准确地获取大面积、长时间序列的地表温度和土壤水分，是顺应当前科学技术发展趋势，是应对多种自然灾害等诸多问题迫切需要开展的研究课题，其研究成果既具有重大的科学意义，同时也具有重要的社会经济价值。

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所毛克彪研究团队面向国家对农业气象灾害和农情监测信息高效获取的迫切需求，创建了基于高-中-低分辨率遥感数据的地表温度、近地表空气温度、土壤水分、大气水汽含量和地表发射率等关键气象参数的反演技术，每个参数反演算法都具有原创性，均发表在国内外本领域最权威的刊物上，具有全球遥感监测业务应用能力。

地表热辐射在通过大气达到卫星传感器的过程中，主要受地表类型和土壤水分，近地表空气温度和大气水汽含量的影响。地表温度反演算法推导是基于地表热辐射传导及其通过大气到达传感器的传送过程，其反演方程通常表达为图1式1所示，式中左边为卫星接收的星上辐射，右边第一项为大气辐射影响，右边第二项为地表辐射。其中为卫星上接收到的星上辐射（已知数），为大气透过率（未知数），为地表温度（未知数），为近地表空气温度（未知数），为地表发射率（未知数），即一个方程4个未知数，其关系如图1所指。

图1 地表温度反演过程影响因素（土壤水分，地表温度，近地表空气温度和大气水汽含量影响整个辐射传输过程）

从图1中可以看出，氮磷钾溶解在土壤水分里面，土壤水分的变化影响介电常数变化，从而改变发射率，发射率变化影响地表的辐射效率，而地表温度变化决定土壤水分的蒸发速度，从而影响与近地表空气的能量交互，改变近地表空气温度；近地表空气温度的变化影响大气剖面，从而决定大气平均作用温度；在地表热辐射经过大气时，被大气水汽吸收，然后达到卫星传感器。因此，在利用单波段热红外传感器准确计算地表温度过程中，必须满足三个条件：获取大气水汽含量计算大气透过率；获取近地表空气温度估算大气平均作用温度；已知地表类型和土壤水分准确估算地表发射率。

潜心研究新方法

以往大部分研究人员只集中在辐射传输方程中某一个部分的改进提高反演精度，毛克彪研究团队为了系统性提高地表温度、近地表空气、大气水汽和土壤水分以及云等相关参数反演精度，在几个关键参数获取方面都做了大量创新研究工作。

一是提出新的微波极化指数构建土壤水分方法，提高了土壤水分估算精度和实用性：可见光、近红外和热红外由于受云的影响比较大，而且不能穿透地面，只能通过地表反射信号获取目标物信息，在土壤水分监测精度方面受到比较大的限制。我们针对被动微波数据AMSR-E/AMSR提出了利用同频率和不同极化建立微波指数阈值判断不同的地表类型，利用AIEM模型模拟不同频率和同极化（V）建立与土壤水分变化的关系，并推导建立土壤水分反演模型和算法。由于不同地面土壤质地和植被类型差异比较大，进一步提出利用地面观测站点数据进行修正。通过反演分析表明，我们提出的算法能很好反演土壤水分变化，为草地生态模型和土壤墒情监测提供准确的土壤水分数据。

图2 全国土壤水分反演结果图

二是发明了一套利用GPS地面反射信号估算土壤水分的仪器和方法，填补了国内陆地高空利用GPS地面反射信号大面积估算土壤水分仪器的空白。GPS 系统是20世纪90年代发展起来的卫星导航系统，在导航领域取得了巨大的社会和经济效益。欧空局（ESA）提出GPS L波段信号可以作为海洋散射计，Hall and Cordey 1988年在国际地理与遥感学会上第一次强调了这一点，后来人们把基于GPS反射信号的遥感技术简称为GNSS-R（global navigation satellite system-reflection）技术。现在GPS海面反射信号在海洋上的应用研究已经取得了很大的进展。GPS卫星广播频率中民用导航信号L1（1.58GHz）对土壤水分非常敏感，因此非常适合用来监测土壤水分的变化。目前，基于GNSS-R信号反演土壤水分反演仍然是当前的一个研究热点和难点，至今还没有一种实用的土壤水分监测方法发表，现今这个领域的大部分工作都是实验性的或研究性的，特别是植被覆盖地区需要进一步加强研究。我们利用GPS地面反射信号对土壤水分变化监测进行了研究，设计了一套装置和提出了新的监测方法，并获得了发明专利。通过GNSS-R信号监测土壤水分时空变化规律，将大大提高和完善草原水热参数反演精度，并为生态和气候变化模型提供准确的数据。

图3 GPS土壤水分反演仪器草原实验与应用

三是在晴空条件下，通过利用近红外波段估算大气水汽含量，克服了以往算法需要从气象站点获得水汽的困难，提出了地表温度和发射率分步反演的新劈窗算法，简化了反演过程，提高了反演精度；针对多热红外波段数据，通过建立邻近波段发射率之间的关系，克服方程不足的困难，提出了同时反演地表温度和发射率的多波段反演算法，并利用神经网络进行优化计算，大大提高了反演精度和算法适用性。针对两个波段的热红外数据，从热辐射传输方程出发，通过理论推导，提出了地表温度和发射率分步反演的新方法。第一步：在对不同热红外波段建立辐射传输方程组的基础上，对Planck函数进行线性简化，简化辐射方程组；第二步：利用可见光波段PV指数计算不同热红外地表发射率；第三步：利用近红外波段估算大气水汽含量，并计算热红外波段大气透过率；第四步：估算地表温度。针对多个波段的热红外数据，继续提出了同时反演地表温度和发射率的多波段方法。利用不同热红外波段发射率之间的关系建立邻近波段发射率之间的函数关系，从而得到与未知数相同的方程组数，解决了热红外地表温度和发射率同时反演方程不足的病态问题。该方法进一步利用大气辐射传输模型模拟保证了地球物理参数之间的物理关系，和动态学习神经网络内含分类信息和优化计算的能力，从而提高了地表温度和发射率同时反演精度。大气辐射传输模型与神经网络复合来反演地球物理参数是当前反演技术一个很大进步。

四是提出利用卡曼滤波迭代优化方法提高大气水汽含量估算精度，首次提出利用先验知识和人工智能方法使得直接大面积地从遥感数据反演近地表空气温度成为可能，提高了算法普适性，在晴天条件下针对中高分辨率热红外遥感数据分别提出了新的地表温度反演方法，提高了反演精度与实用性，简化了反演过程。为了克服热红外遥感的地表温度反演的缺陷，2007年还提出了利用人工智能方法动态学习神经网络从全天候的被动微波数据中反演地表温度反演方法，并获得了国家发明专利授权，本方法克服热红外遥感受云影响的缺陷。2008年春节前夕，一场突如其来的雨雪冰冻灾害席卷温暖如春的我国南方，一时间，城乡交通、电力、通信等设施遭受重创，百姓生活受到严重影响，经济损失巨大。监测灾情发展迫在眉睫。由于南方雪情复杂，常规监测算法失效，使得国内各个国家自然灾害监测中心无法获得地面雪灾信息。毛克彪应中国遥感地理学家李小文院士的邀请参加冰雪灾害监测。毛克彪综合利用自己提出的算法用两天两夜的时间将雪灾情况分布图制作出来，经过李小文修正后提交到了国务院和农业部等相关部门，得到了国家遥感中心领导和李小文的高度赞扬。为遥感界争得了荣誉，为救灾提供了有力的支撑信息，凸显了遥感在大尺度灾害监测中的作用。近年来，毛克彪等对近10年的全球温度等相关参数分析指出，在北美洲西部，特别是西北部，温度等多项指标变化异常，这个地区未来几年将会有大地震等相关灾害相继发生，在澳大利亚东部也存在类似的问题，但北美洲西部和西北部更加严重。研究成果为全球灾害监测和预测提供技术和理论支持（如图4所示）。

图4 近10年全球温度空间分布变化率图

提出新理论

近年来，毛克彪等研究当前气候变化预测模型存在的问题，提出突破以二氧化碳研究为中心的研究范畴，将气候变化研究分为两个层次的系统：一个是以地球系统为核心的系统，比如现在的碳循环和水循环以及低碳经济等发展模式研究；另外一个系统是考虑了其他行星轨道变化导致与地球之间的引力场、磁场变化以及太阳辐射变化，从而引起地球系统气候（天气）和生态系统（包括水循环[大气水汽、降水和洋流等]和地球内部岩浆运动异常导致地震等）的系统外研究。首次提出了建立基于大数据和万有引力空间（星体轨道变化）气候变化和大生态系统模型的理论。他通过对太阳系星体运行轨道（如图5所示）和全球遥感等数据证明：地球温度变化主要是由地球在太阳系和银河系中的轨道位置所处能级决定，地球内部能够自我调节温度，人类对地球温度变化影响不大，特别是人类二氧化碳的排放对地球温度的影响只是起到扰动或微调作用。他举了一个简单证明就是地球一天二十四小时温度变化是由地球自转决定的，每年春夏秋冬温度和植被四季变化是地球绕太阳公转决定的，更长周期的温度和植被时空变化是由太阳和其它星体公转决定，二氧化碳对地球温度变化影响非常小。

图5 天体周期运动引起地球气候变化

大气中的二氧化碳浓度增加，按照常理大气温度升高，大气水汽饱和度增加，温度继续升高，反复叠加，温度会持续增加；然而数据分析表明大气中的水汽含量下降，从而部分抵消了二氧化碳的影响，温度不是线性上升（如图6所示）。

图6 全球二氧化碳、全球平均水汽和全球平均温度变化图

毛克彪提出地球温度和生态系统时空变化是由地球在太阳系和银河系中的轨道位置所处的能级决定，当人类释放大量的二氧化碳导致温度升高时，地球为了维持自身的稳定，就会通过调节大气水汽和其它气体成分变化或者火山喷发释放气溶胶到大气中或者调节海洋地下火山喷发的大小改变海水温度或者通过地震释放能量等，从而调节温度变化。当然通过海水温度变化释放或吸收二氧化碳等温室气体也是调节温度变化的重要途径。另外，毛克彪通过分析全球植被遥感数据研究发现全球的植被也随“星体轨道变化-气候变化-温度变化-二氧化碳变化-水汽变化”而变化，赤道地区的植被每年以0.11%速度在减少（水汽在此也减少），北高纬植被每年以0.17%的速度在增加（水汽在此相应增加）。植被大规模时空变化人为因素影响很小，不同地区增加或减少主要是由于星体周期变化，磁场引力变化等引起的。他同时提出地球上的每个物种的出现、迁移和消失在某种程度也是由星体引力和磁场变化及周期等因素决定，引力场和磁场的变化直接影响到各物种在自然界的生存能力，主要原因是各种物种都是由分子原子构成，都受到引力和磁场的作用。通过对天体运行轨道分析，首次提出地球温度变化主要由地球在太阳系中的轨道能级位置决定，气象（天气）和生态系统的时空变化是地球内部系统为适应天体运行（太阳系和银河系）轨道位置变化的主要内在调节形式的理论。

通过建立太阳系围绕银河系的运行简单模型图，提出地球磁场逆转或者大的变化主要是由于太阳和其它星体运行轨道位置临界点转换而形成（类似地球的春分、夏至、秋分和冬至），地球等星体运行轨道呈椭圆形主要是由于太阳同时也在运动造成。地球各板块运动、地球上不同时期各种生物的出现、迁移和消失是由天体运行轨道位置决定。在此基础上，毛克彪继续提出建立以大数据思维建立综合气候变化和大生态系统模型理论：以开普勒三定律和万有引力定律以及广义相对论为基础，建立一个以太阳或者银河系为中心的引力和磁场变化模型，模拟在行星运动过程中，磁场和引力方向变化以及太阳辐射变化怎样驱动地球大气水汽（云）、洋流运动和岩浆运动以及冰雪融化等、从而引起每天不同的天气和生态系统变化，特别是模拟引力场和磁场方向突变引起地震和火山喷发，从而更加准确地预报重大自然灾害。由于星体运行周期长，人类缺乏观测数据和观测技术，可以利用地球极端气候周期变化反推天体运动规律和发现新的天体，用大数据思维建立复杂气候变化模型和生态物种演化模型是未来地学等领域研究的趋势。此理论的提出为空间气候变化和生态系统模型研究开辟了新的研究途径和新的学科研究方向，对空间气候变化变化和灾害预测以及生态物种演化等研究具有突破性的重大意义。对推动天文学（物理学）和地理学的相结合，追寻地理学的本源具有非常重大的意义。

图7 相关成果专著封面