地球信息科学学报 ›› 2015, Vol. 17 ›› Issue (11): 1278-1285.doi: 10.3724/SP.J.1047.2015.01278
• 全球卫星气候遥感数据 • 下一篇
收稿日期:
2015-04-23
修回日期:
2015-05-26
出版日期:
2015-11-10
发布日期:
2015-11-10
作者简介:
作者简介:唐世浩(1971-),男,研究员,博士,研究方向为定量遥感产品反演与应用。E-mail:
基金资助:
TANG Shihao1,*(), LIU Ronggao2
Received:
2015-04-23
Revised:
2015-05-26
Online:
2015-11-10
Published:
2015-11-10
Contact:
TANG Shihao
E-mail:tangsh@cma.gov.cn
About author:
*The author: CHEN Nan, E-mail:
摘要:
卫星气候数据集是卫星气候研究的基础。在规范卫星气候数据集基本概念的基础上,针对现有基本气候数据集(FCDR)和专题气候数据集(TCDR)的分类方式,无法反映卫星气候数据特点的问题,认为应将专题气候数据集进一步划分为单一遥感仪器专题气候数据集、多种遥感仪器融合专题气候数据集及卫星与多源资料融合专题气候数据集等几类。这种分类方法便于用户更好地了解和使用卫星气候数据。然后,重点围绕基本气候变量和基本卫星气候变量含义、卫星气候数据集生产规范、国内外主要卫星气候数据生产计划等方面,综述了卫星气候数据集建设及规范化生产已取得的最新研究进展。在此基础上,分析了卫星气候数据集建设和应用中存在的主要问题,展望了卫星气候数据集发展,同时对我国卫星气候数据集建设提出具体建议。
唐世浩, 刘荣高. 卫星气候数据集的应用研究与发展分析[J]. 地球信息科学学报, 2015, 17(11): 1278-1285.DOI:10.3724/SP.J.1047.2015.01278
TANG Shihao,LIU Ronggao. Research Progress of Satellite-based Climate Dataset[J]. Journal of Geo-information Science, 2015, 17(11): 1278-1285.DOI:10.3724/SP.J.1047.2015.01278
表1
可在全球范围测量并与“公约”高度相关的基本气候变量[14]"
界域 | 基本气候变量 |
---|---|
大气 | 表面:气温、风向风速、水汽、气压、降水、表面辐射平衡 高层大气:气温、风向风速、水汽、云特性、地球辐射平衡(包括太阳辐照度) 大气成分:二氧化碳、甲烷和其他长寿命温室气体、臭氧和气溶胶 |
海洋 | 表面:海表温度、海表盐度、海平面、海况、海冰、洋流、海色、二氧化碳分压、海洋酸度、浮游植物 亚表面:温度、盐度、洋流、营养物、二氧化碳分压、海洋酸度、氧气、示踪物 |
陆地 | 流量;用水、地下水、湖、雪盖、冰川和冰帽、冰盖、永久冻土、反照率、土地覆盖(包括植被类型)、光合有效辐射吸收系数(FAPAR)、叶面积指数、地上生物量、土壤碳、火点扰动、土壤湿度 |
表3
卫星气候数据集要求"
序号 | 要 求 |
---|---|
1 | 提供数据集和产品生产过程的完整描述,包括采用的算法,使用的基本气候数据集(FCDR),验证情况等 |
2 | 提供与数据集描述和数据集应用有关的出版物信息 |
3 | 提供产品精度、稳定性和时空分辨率的描述。最好能提供与GCOS中所提卫星产品需求的对比 |
4 | 提供数据集、产品及所有文档的获取途径 |
5 | 加强数据集和产品的版本管理,特别是与算法改进和资料再处理关联 |
6 | 保持产品的长期稳定性和均一性 |
7 | 采用一切有助于提高产品质量的校验方法 |
8 | 尽可能做到全球覆盖 |
9 | 将数据定期释放给用户使用,以便开展遥感监测 |
10 | 提供用户反馈机制 |
11 | 进行成熟度指数分析 |
12 | 发布一个总结文档(最好在线),逐项说明与本指南的复合程度 |
表4
CDR 4.0版成熟度矩阵模型[24]"
成熟度 | 软件成熟度 | 元数据 | 文档 | 产品检验 | 数据共享 | 数据应用 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 概念发展 | 很少或没有 | 算法文档草稿;算法论文提交 | 很少或没有 | 限于选定的少数人 | 很少或没有 |
2 | 还要进行较大的修改 | 研究级 | 第一版算法文档C-ATBD;复审的算法文章 | 最低程度 | 向专业人员提供有限的数据 | 有限或正在进行中 |
3 | 还要进行中等程度修改 | 研究级,符合国际标准 | 公开的算法文档;经同行评议发表的算法论文 | 在选定的区域/时间进行了不确定性评估 | 数据和源代码存档并可以获取;使用需要注意 | 应用评估为正效果 |
4 | 需要进行一些修改 | 有元数据;稳定;允许数据集来源追踪和重现;符合国际标准 | 公开的算法文档;业务算法描述草稿;同行评审的算法出版物;关于产品的论文提交 | 多个研究者在广泛分布的地区和时间进行了不确定估计;对差异有所了解 | 数据和源代码存档并可公开获取;提供不确定估计;存在的问题公开 | 可在实际应用中使用;应用评估为正效果 |
5 | 需要进行最小的修改;稳定、便携、可重复 | 元数据完整;稳定;允许数据集来源追踪和重现;符合国际标准 | 公开的算法文档;业务算法描述修改版;关于算法和产品的经同行评审的出版物 | 不同研究者在大多数环境条件下获得一致的不确定性评估结果 | 数据和不确定性估计存档并可公开获取;存在的问题公开;定期更新 | 可被其他研究者使用;应用评估为正效果 |
6 | 不需要代码修改;稳定、可重复;便携、高效 | 元数据完整、动态更新;稳定;允许数据集来源追踪和重现;符合国际标准 | 公开的算法文档和业务算法描述文档;多个关于算法和产品的经同行评审的出版物 | 设计观测策略,通过独立交叉检验、开放检查和连续调查揭示系统误差;误差定量化 | 可公开获取长期存档数据;常规更新 | 在公开发表的应用中使用;可被行业应用;应用评估为正效果 |
[1] | Chen J, Del Genio A D, Carlson B E, et al. The spatiotemporal structure of long term climate variations in the 20th century based on observed and reanalysis data. Part I: The global warming trend[J]. Journal of Climate, 2008,21:2611-2633. |
[2] |
Knapp K R, Ansari S, Bain C L, et al.Globally gridded satellite observations for climate studies[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2011,92(7):893-907.
doi: 10.1175/2011BAMS3039.1 |
[3] | GCOS. Guideline for the generation of datasets and products meeting GCOS requirements[R].GCOS-143, 2010. |
[4] | GCOS. Systematic observation requirements for satellite-based products for climate[R]. GCOS-107 (WMO/TD-No.1338), GCOS, 2006. |
[5] | GCOS. Systematic observation requirements for satellite-based products for climate (2011 Update)[R]. GCOS-154, GCOS, 2011. |
[6] | NRC. Climate data records from environmental satellites: Interim report[R]. Washington, D C: The National Academies Press, 2004:136. |
[7] |
Fensholt R, Proud S R.Evaluation of Earth observation based global long term vegetation trends——comparing GIMMS and MODIS global NDVI time series[J]. Remote Sensing of Environment, 2012,119:131-147.
doi: 10.1016/j.rse.2011.12.015 |
[8] |
Mears C A, Wentz F J.Construction of the Remote Sensing Systems V3.2 atmospheric temperature records from the MSU and AMSU microwave sounders[J]. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2009,26:1040-1056.
doi: 10.1175/2008JTECHA1176.1 |
[9] |
Justice C O, Townshend J R G, Vermote E F, et al. An overview of MODIS land data processing and product status[J]. Remote Sensing of Environment, 2002,83:3-15.
doi: 10.1016/S0034-4257(02)00084-6 |
[10] |
Dee D P, Uppala S M, Simmons A J, et al.The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2011,137:553-597.
doi: 10.1002/qj.828 |
[11] | Kalnay E E, Kanamitsu M, Kistl R.The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J]. Bulletin of American Meteorological Society, 1996,77:437-471. |
[12] |
Rienecker M M, Suarez M J, Gelaro R, et al.MERRA: NASA's modern-era retrospective analysis for research and applications MERRA[J]. Journal of Climate, 2011,24(14):3624-3648.
doi: 10.1175/JCLI-D-11-00015.1 |
[13] | Dee D, Berrisford P, Bosilovich M G, et al.The use of reanalysis data for monitoring the state of the climate[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2011,92(6):S34-S35. |
[14] | GCOS. The Second Report on the adequacy of the global observing systems for climate in support of the UNFCCC[R]. GCOS-82, GCOS, 2003:74. |
[15] | GCOS. Implementation plan for the global observing system for climate in support of the UNFCCC (2010 Update)[R]. GCOS-138 (WMO-TD/No.1523), GCOS, 2010. |
[16] | GCOS. Guidelines for the generation of satellite-based datasets and products meeting GCOS Requirements[R]. GCOS-128 (WMO/TD No. 1488), GCOS Secretariat, 2009. |
[17] |
Hollmann R, Merchant C J, Saunders R, et al.The ESA climate change initiative: satellite data records for essential climate variables[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2013,94(10):1541-1552.
doi: 10.1175/BAMS-D-11-00254.1 |
[18] |
Schulz J, Albert P, Behr H D, et al.Operational climate monitoring from space: The EUMETSAT satellite application facility on climate monitoring (CM-SAF)[J]. Atmospheric Science Letters , 2009,9(5):1687-1709.
doi: 10.5194/acp-9-1687-2009 |
[19] | Liang S L, Zhao X, Liu S, et al.A long-term Global Land Surface Stellite (GLASS) dataset for environmental studies[J]. International Journal of Digital Earth, 2013,6:5-33. |
[20] | Beck H E, McVicar T R, Van Dijk A I, et al. Global evaluation of four AVHRRNDVI data sets: Intercomparison and assessment against Landsat imagery[J]. Remote Sensing of Environment, 2011,115(10):2547-2563. |
[21] |
Mears C A, Wentz F J.The effect of diurnal correction on satellite-derived lower tropospheric temperature[J]. Science, 2005,309:1548-1551.
doi: 10.1126/science.1114772 pmid: 16141071 |
[22] |
Dee D P, Uppala S.Variational bias correction of satellite radiance data in the ERA-Interim reanalysis[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2009,135:1830-1841.
doi: 10.1002/qj.493 |
[23] |
Robertson F R, Bosilovich M G, Chen J, et al.The effect of satellite observing system changes on MERRA water and energy fluxes[J]. Journal of Climate, 2011,24:5197-5217.
doi: 10.1175/2011JCLI4227.1 |
[24] |
Bates J J, Privette J L.A maturity model for assessing the completeness of climate data records[J]. Eos Transactions, AGU, 2012,93(44):441-441.
doi: 10.1029/2012EO440006 |
[1] | 帅艳民, 马现伟, 曲歌, 邵聪颖, 刘涛, 刘守民, 黄华兵, 谷玲霄, 拉提帕·吐尔汗江, 梁继, 李玲. 协同多时相波谱特征的不透水面信息级联提取[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 171-186. |
[2] | 王志华, 杨晓梅, 周成虎. 面向遥感大数据的地学知识图谱构想[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(1): 16-28. |
[3] | 王艳杰, 王卷乐, 魏海硕, Altansukh Ochir, Davaadorj Davaasuren, Sonomdagva Chonokhuu. 基于稀疏样点的蒙古国产草量估算方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1814-1822. |
[4] | 陈辉, 厉青, 王中挺, 马鹏飞, 李营, 赵爱梅. 一种基于FY3D/MERSI2的AOD遥感反演方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(9): 1887-1896. |
[5] | 蒲东川, 王桂周, 张兆明, 牛雪峰, 何国金, 龙腾飞, 尹然宇, 江威, 孙嘉悦. 基于独立成分分析和随机森林算法的城镇用地提取研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1597-1606. |
[6] | 李婉, 牛陆, 陈虹, 吴骅. 基于随机森林算法的地表温度鲁棒降尺度方法[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1666-1678. |
[7] | 阿依尼格尔·亚力坤, 买买提艾力·买买提依明, 刘素红, 杨帆, 何清, 刘永强. 新疆沙漠地区地表宽波段比辐射率遥感估算[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(8): 1743-1751. |
[8] | 邬明权, 王标才, 牛铮, 黄文江. 工程项目地球大数据监测与分析理论框架及研究进展[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1408-1423. |
[9] | 赵青松, 兰安军, 范泽孟, 杨青. 贵州省不同地貌形态类型土壤侵蚀强度变化的定量分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1555-1566. |
[10] | 龚围, 李丽, 柳钦火, 辛晓洲, 彭志晴, 邬明权, 牛铮, 田海峰. “一带一路”区域水电站工程生态环境影响遥感监测[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1424-1436. |
[11] | 朱惠, 张清凌, 张珊. 1992—2017年基于夜光遥感的中亚社会经济发展时空特征分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1449-1462. |
[12] | 叶虎平, 廖小罕, 何贤强, 岳焕印. 斯里兰卡近海海洋生态环境变化遥感监测分析[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1463-1475. |
[13] | 罗竹, 刘凯, 张春亢, 邓心远, 马荣华, 宋春桥. DEM在湖泊水文变化研究中的应用进展[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1510-1521. |
[14] | 高旺旺, 冯建中, 白林燕, 杨建华, 郭雷风, 李华林, 崔梦瑞. 海南岛气溶胶时空变化及来源追溯[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1532-1543. |
[15] | 王维佳, 王汶, 杨熙, 赵彦云. 基于MODIS GPP产品的冬小麦保险费率厘定方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(7): 1578-1587. |
|