研究揭示全球土壤水分站点空间代表性及影响因素

2月6日，记者从中国科学院空天信息创新研究院获悉，空天院研究员曾江源团队在全球土壤水分站点的空间代表性及其影响因素方面取得进展，提出评估站点下垫面空间异质性的新方法，可以更好地了解现有全球土壤水分站点在卫星数据产品验证中的可用性，并为卫星土壤水分产品的有效验证及未来土壤水分站点的合理布设与应用提供方法与依据。相关论文于2月5日发表在《国际电气与电子工程师协会-地球科学与遥感学报》。

卫星微波遥感，尤其是被动微波遥感，是获取大尺度土壤水分信息最有效的手段之一，但同时也受卫星传感器天线尺寸的限制，存在空间分辨率低的问题。地面站点观测可以提供真实的土壤水分信息，常用于微波遥感土壤水分产品的精度验证。然而，由于“像元尺度”卫星观测与“点尺度”地面观测存在巨大的空间尺度不匹配问题，导致验证结果存在较大的不确定性。

“这种不确定性主要由于地表覆盖类型具有多样性和复杂性特点，缺乏卫星像元尺度的土壤水分真值，使得有效量化全球土壤水分站点的空间代表性及其影响因素成为了巨大挑战。”论文通讯作者曾江源说。

因此，该研究团队就如何度量全球尺度土壤水分站点空间代表性、如何表述地面的复杂性、这种复杂性又如何影响站点的代表性三个方面展开了研究。他们利用扩展三重匹配技术实现对站点的空间代表性评估，利用空间异质性指标和空间标准偏差在全球尺度上量化了土壤质地、地表类型、海拔和植被覆盖度等四种地表下垫面影响因素的空间异质性。

此外，他们提出了新指标“站点相似面积比”，该新指标的优势在于不仅考虑了卫星像素内环境因素的空间异质性，还考虑了站点的下垫面情况。

该研究团队还分析了全球322个站点的空间代表性与环境异质性之间的关系，结果表明，地表类型是影响土壤水分站点空间代表性的主要因素。研究提出的站点空间代表性及其影响因素的评估框架具有普适性，不仅可用于土壤水分观测，也可以用于地表温度、植被参数、积雪深度等其他地表参数，可以更好地服务于卫星产品的可靠性验证与应用。

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