地理資源所遙感參數時間序列重構研究獲進展

　　太陽輻射是各種陸地表層應用模型的重要輸入參數，由于云、氣溶膠、太陽高度角和地物雙向性反射等的影響，造成了遙感反演的太陽輻射數據在時間、空間上的缺失，會嚴重影響應用模型的精度。“時間序列重構”是利用多種統計和數值分析方法，模擬輻射的季節變化規律，從而插補缺失觀測值，優化時間序列數據。

　　中國科學院地理科學與資源研究所江東、莊大方研究團隊以基于靜止氣象衛星反演的每日太陽輻射數據為研究對象，提出了一種基于數據同化的太陽輻射時間序列重構思路：以卡爾曼濾波為同化算法，不斷引入局地的地面觀測值對反演輻射值進行修正，最終獲得一套完整的、全局最優的太陽輻射時間序列數據集。該方法經過計算機程序實現后，在中國北方農業區(暖溫帶的濕潤區、半濕潤區和半干旱區)進行了應用和校驗。

　　研究結果表明，重構后的太陽輻射數據系列的均值和標準差的精度有明顯提高，與地面觀測值比優化前表現出更高的一致性。

　　該研究結果在期刊Energies(Jingying Fu, Dong Jiang, Yaohuan Huang, Dafang Zhuang and Yong Wang. A Kalman Filter-Based Method for Reconstructing GMS-5 Global Solar Radiation by Introduction of In Situ Data. Energies 2013, 6, 2804-2818; doi:10.3390/en6062804)上發表。