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1、在全球碳循环的研究中如何加强定量遥感的应用的浅见中国科学院寒区旱区环境与工程研究所于文凭200928007610034摘要：随着遥感技术的进步，遥感数据处理方法的发展，遥感越来越多的表现出其他学科所不能比拟的优点。但是现代人们的需要已经不再是定性化的简单的识别和分析，而是通过遥感的到定量化的内容，而这种定量不仅表现在其空间位置上的定量，更要对其通过遥感数据所表现出来的属性域上的定量。本文我将结合上课中所听到的内容并结合自己的方向和现有知识就定量遥感的几个方面来说说自己的对如何在全球碳循环研究中如何更好的是遥感更定量化。关键字：定量遥感试验；模糊数学应用；数据同化的应用；引言：现代遥感技术随着人
2、们应用的需求必将走上定量化的道路，定量遥感的研究已经是遥感的以后的更适于应用的关键。现在，定量遥感还面临这许多问题。定量遥感所面临的主要问题可以分为三个方面：第一方面遥感的尺度问题主要；第二方面病态反演问题；第三方面先验知识的积累如何应用于遥感中的问题。这使得许多候还不能满足具体的实际应用。针对这样的现状与实际应用中的问题，我觉得可以也开始从不同的方向开始谋求使得遥感技术能与具体的研究相适应的、更加精确定量的方法。结合我自己的研究的全球碳循环方向，我觉得可以做定量遥感试验，来验证遥感理论，探索遥感数据与实际的数据的内在关系；也可以应用在气象和海洋研究中已经成熟的应用的同化技术，将遥感数据同化入
3、各种过程模型，从而达到将不同数据融合，使用大范围的遥感数据对模型进行更新纠正，同时也更好利用过程模型加强了人们对遥感数据的理解。也有利用遥感和GIS的结合，使用模糊数学的方法，从软知识入手对由于曾经高度概化的属性数据所带来的不能定量的研究，从而使得研究的更加适应对于不同的研究的需要。、定量遥感试验陆地科学的发展必须具有区域和全球的连续空间分布信息, 必须克服人类长期以来观测地球的小尺度局限性。解决点测定的能力与区域和全球的连续空间分布信息需求的矛盾。定量遥感是解决人类长期以来观测地球的小尺度,点测定的能力与区域和全球的连续空间分布信息需求的矛盾的重要手段。.而定量遥感试验是定量遥感的关键步骤。
4、1.1、定量遥感试验的内容定量遥感试验是伴随这遥感数据的出现而出现。没有定量遥感试验人们不可能了解遥感数据所提供的数据与地面实际的情况的关系，更不可能在实际应用更好的利用遥感数据来解决问题。所以无论何时定量遥感试验都是遥感更好的应用和遥感创新的开始。遥感定量试验可以分为三种：（）星机地同步观测定标试验；（）定量遥感反演产品的验证试验；（）定量遥感模型的模拟试验.。这三种都要求遥感试验场具有空间代表性及资料的时间连续性，应具有一定的研究基础和具备必要的地理、环境条件。最重要的是的是试验场要具有与遥感平台相对应的尺度的开展同步观测的能力和条件，能与多种遥感平台（空间分辨率的区别）上的传感器开展同步
5、测量。1.2、定量遥感试验对全球碳循环研究的意义定量遥感试验遥感的应用的研究中起着重要的作用。首先定量遥感试验提供卫星像元同尺度的电磁波信息（数据）的地面相对真值，从而达到标定卫星数据、检验大气纠正的作用；其次定量遥感试验可以提供卫星像元同尺度的定量遥感产品的地面相对真值。从而达到检验定量遥感产品、提供反馈修正信息作用；再者定量遥感试验可以构建具有遥感信息、非遥感信息和地面待反演参数的相对真值的环境，开展模拟实验。从而在此基础上构建创新定量遥感模型。对于研究全球碳循环来说这些都是必不可少的。只有经过了定量遥感试验才能够将遥感这种可得到大范围的数据应用到研究全球尺度上的碳循环中。进行了定量遥感试
6、验就可以去除由于定标而带来的大气和传感器的影响，并且可以确定更重大尺度的遥感数据的NDVI、LAI、NPP等与碳循环有关的参数的确定性的到保证，从而能够保证将其作为参数的模型能够得到可信的结果。现在用于全球碳循环研究的模型很多，反演的到的量存在这很大的不同，而遥感定量试验的模型验证试验场可以给用于对模型的精度评价，从而确定模型的适用性和模拟的准确性，选择出合适的模型并可以根据试验的结果对模型进行必要的更改。从以上可以看出定量遥感试验使得遥感数据更加适用于全球碳循环的定量研究，这是其他的使遥感更加定量化的手段所不能做到的。所以要更定量的研究全球碳循环必须要进行定量遥感试验。、模糊数学的应用GIS
7、的出现使得地理数据的处理有了一个有力的平台，使得人们对地理知识的理解更容易具体化、推广和使用更加的快速和便捷。而现在人们的需求已经不仅是只有定量化。传统地理数据的定量化方法主要有机理模拟、统计和地统计，但是他们都存在着很大的缺点：人们现在对于过程机理的理解程度还很不够，这是的人们必然在机理模型的使用方面无法达到高的定量化的需要；而统计、地学统计所需要样本不仅要多而且要具有代表性，并且统计思想来解决定量化问题存在着区域性、具有不稳定性。这些使得传统的方法无法满足现代的地学研究的定量化的要求。所以可以将模糊数学的理念引入地学研究中，从而实现获得连续的定量的地理参数数据。2.1、应用的具体思想在研究
8、中对于所研究的环境的相似条件下可以产生相似的地学状况，所以可以利用环境的相似度来确认其研究的属性值的形似程度。表达的方式：S = f ( E )其中表示与所要研究的地理特性（）的相关的重要环境要素，表示所要研究的地理要素特征，表示的与环境向量对应的的隶属度函数。是这种方法应用的关键，其是由联系的软知识的转化而获得，是将软知识转化为定量的结构。在应用过程中先将研究区内的像元中所获得的更重环境数据定量化，在将其与典型的特征进行比从而获得像元的各个环境因子的与典型类型特征的相似度在根据环境因子的i向量的f所得S i从而得到一个连续变化的Si，而不是像原来一样只是间断的几个类型值，从而使得从遥感数据得
9、到的类型图不再只是提供几个类型值，使其能够提供更加定量化的数据。2.2、对于全球碳循环的研究的作用在全球碳循环的研究中有太多的参数是按照高度概化的类型多边行等作为土地类型和土壤水分单元来处理，这时就会带来因为高度的概化所引起的很大的误差，从而使整个模型的模拟结果的精度都大大降低，甚至因为这种误差会导致得到错误的结果。模糊数学通过地理学中的特征，在相似的地理环境会得到相似的地理特征值，所以通过环境因子所的到的隶属度可以表达这种连续的地理属性值的隶属度的变化，从而使得地理属性不再是几个类别的概化，而是类型之间的连续的分布，而转化的根据就是以前人们一直试图引入的软知识，并将其抽象成模糊里数度函数，据
10、此得到连续的属性值。模糊数学已经被应用于研究小流域内的地形因素为主导的土壤属性的空间分布变化的研究，根据野外的调查可以大大的提高原来对土壤类型的精度，从而增加了以此为参数的碳循环模型的模拟精度。3、数据同化的应用随着遥感技术，以及其他的观测数据的增加，如何利用这些遥感数据，达到将这些数据融合应用，从而对模型的模拟进行实施的纠正，使得模拟得到更精确的结果。并且可以给出了不确定性的定量化的检验。从20世纪90年代早期开始，气候学家和海洋学家倾向于认为数据同化是模型状态估计问题（Courtier等）1-2。在气象和海洋领域，人们在多年的研究中发现将数据同化方法引入数值预测系统中，可以利用现有的观测数
11、据，获得最佳的模式参数，减小观测值与计算值之间的误差，并且广泛的应用和发展这一方法，从而提高了气象数值预测的准确性。在分析大气和海洋环境场的精度3-10。随着观测数据特别是遥感数据与选择的动态模型预测值的结合，气象学和海洋学已经将数据同化系统充分的发展起来，并且成为了地球系统中的其它系统提供可靠地大气状态，这些都奠定了这全球碳循环的研究中引入同化方法的基础。3.1、数据同化的算法数据同化是主要应用于从异质、不规则分布、时间不一致，而且精度不同的数据中推测动态系统的状态的一个定量的、客观的方法。世界上一般把Charney在1969年发表的文章作为数据同化的开山之作11,Charney在这篇文章中
12、展示了用模拟方法研究数据同化的结果，所以说现代数据同化的研究室从模拟研究开始的。现在在地球表面科学中和水文学中所普遍使用的数据同化是四维数据同化（4DDA, Four Dimension Data Assimilation）,即在考虑数据时空分布以及观测场和背景长误差的基础上，在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法12-15。碳数据同化系统是近几年来将数据同化方法应用到地表层科学和生态系统中的研究中而进行的探索研究，是研究全球变化成为热点而迅速发展起来的研究全球碳状况的创新性的方法，独立的进行实时的在线碳数据同化系统是2004年以后16。组成的碳数据同化系统的成分主要是：驱动数据、模
13、型参数集、观测系统、陆地碳循环模型、数据同化方法、输出数据等构成。其中现在常用的同化算法包括：最优插值法、四维变分、变法伴随法、Kalman滤波法、集合Kalman滤波、直接最小化法等。驱动数据集主要通过大气数据同化系统来获得；参数集包括模型所需要的动态和静态参数；观测数据包括各种地面观测数据以及通过卫星、雷达所获得各种遥感数据等；输出数据则是根据不同的陆地碳循环模型有关，主要是NPP、NEE和碳通量等反应碳循环的量。基本框架如图：3.2、数据同化在碳循环研究中的意义在全球碳循环的研究中，应用数据同化在生态系统动态碳循环模型和大气传输模型的基础上，采用不同的同化方法同化地表观测资料（历史存档资
14、料和同步估测结果）、卫星和雷达等具有时空异质性的数据，优化模型的参数，达到实时在线的全球碳循环，碳状况的结果和对未来的预测。也可以为陆面数据同化系统增加有关碳循环的参数，而不是想原来一样仅仅用经验模型或是参数来研究陆表过程，这样就可以解决由于不含有交互的植被陆面模型，一直限制着遥感数据在陆面同化系统中的使用的问题17。在肯尼亚的萨赫勒地区（Sahelian）的草场的监测研究中所建立的碳数据同化系统，在该地区使用同化方法，将NDVI数据同化入对陆地表面的草本植被的模拟,与13个观测站点1999-2004年的观测数据的相关系数是r=0.8,而没有经过同化的模拟所得的数据与其的相关系数r=0.6。两
15、者的差别可以看出，经过同化方法引入观测数据能够使得模型模拟的数据更加接近于真实值，预测和估算的准确性更高。这些都说明数据同化用于全球的碳循环的研究的潜力是很大的，它可以大大的提高遥感的对于具体的研究的使用性，并且这种同化系统的建立使得遥感所得到的数据同过程模型模拟相互验证，能够提高遥感的可理解性，对遥感数据进行订正，并且在一定程度上解决了尺度问题。结语定量遥感是遥感的进步，是应对人们现在的需求所必须进行的，对于遥感的所有过程都需努力，从平台、传感器、大气订正、电磁波的地面作用过程，以及应用方面，都需要继续努力，这样才能是遥感得到越来越广阔的应用前景，使得其他各学科更加信任遥感手段所获得的数据，
16、将其应用于不同的学科，从而推动其他各学科的发展。遥感只有走向更定量化这个方向才能得到生存和发展的空间，才能日益取代其他的测量手段，称为科学研究不可缺少的部分，所以必须探索将各种在其他领域中成熟应用的方法借鉴入定量遥感的研究中，才能不断的提高遥感的定量化。参考文献1 Courtier, P. , (1997) ,Daul formulation of four-dimensional variational assimilation, Quart. J. Royal Meteool. Soc. 123:2449-24612 Courtier P, Derber J C, Ron Errico, et al. Important literature on the use of adjonit variational m
