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申请/专利权人：北京师范大学

摘要：本发明涉及一种晴空地表净长波辐射一体化反演方法及系统，先对MODIS长时间序列数据集和多个实测站点中每一实测站点的地表长波辐射实测数据集进行处理，以构建总数据集。再根据数据集对初始反演模型进行训练，得到反演模型。最后以待反演位置的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度和柱水汽含量作为反演模型的输入，反演得到晴空地表净长波辐射，进而能够对晴空地表净长波辐射进行一体化反演，无需分别反演地表上行长波辐射和地表下行长波辐射后再计算晴空地表净长波辐射，能够显著提高晴空地表净长波辐射的反演精度。

主权项：1.一种晴空地表净长波辐射一体化反演方法，其特征在于，所述一体化反演方法包括：获取MODIS长时间序列数据集和多个实测站点中每一所述实测站点的地表长波辐射实测数据集；所述MODIS长时间序列数据集包括多个时刻的MODIS数据；所述地表长波辐射实测数据集包括多个时刻的地表净长波辐射实测值；所述MODIS数据和所述地表净长波辐射实测值时刻一一对应；所述MODIS数据包括多个地理位置以及每一所述地理位置对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量；对于每一所述实测站点，将所述实测站点的经纬度与所述地理位置进行匹配，得到所述实测站点在每一时刻对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量；根据所述晴空标识参量确定所述实测站点的晴空时刻；所述晴空时刻为所述实测站点所在位置为晴天的时刻；根据所有所述实测站点的晴空时刻的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度、柱水汽含量以及地表净长波辐射实测值构建总数据集；根据所述实测站点的纬度将所述总数据集划分为高纬度数据集、中纬度数据集和低纬度数据集；分别以所述高纬度数据集、所述中纬度数据集和所述低纬度数据集作为输入，对初始反演模型进行训练，得到高纬度反演模型、中纬度反演模型和低纬度反演模型；根据待反演位置的纬度选用所述高纬度反演模型、所述中纬度反演模型或所述低纬度反演模型作为实际反演模型，以所述待反演位置的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度和柱水汽含量作为所述实际反演模型的输入，反演得到晴空地表净长波辐射；所述获取MODIS长时间序列数据集具体包括：分别获取MOD02_L2MYD02_L2数据集、MOD05_L2MYD05_L2数据集、MOD03_L2MYD03_L2数据集和MOD11_L2MYD11_L2数据集；所述MOD02_L2MYD02_L2数据集包括多个时刻的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度矩阵；所述MOD05_L2MYD05_L2数据集包括多个时刻的柱水汽含量矩阵；所述MOD03_L2MYD03_L2数据集包括多个时刻的地理位置矩阵；所述MOD11_L2MYD11_L2数据集包括多个时刻的晴空标识参量矩阵；对于每一所述时刻，将所述MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度矩阵、所述柱水汽含量矩阵和所述晴空标识参量矩阵均重采样至与所述地理位置矩阵的大小相同，得到多个地理位置以及每一所述地理位置对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量，组成MODIS长时间序列数据集；所述获取多个实测站点中每一所述实测站点的地表长波辐射实测数据集具体包括：对于每一实测站点，获取所述实测站点的地表上行长波辐射实测数据集和地表下行长波辐射实测数据集；所述地表上行长波辐射实测数据集包括多个时刻的地表上行长波辐射实测值；所述地表下行长波辐射实测数据集包括多个时刻的地表下行长波辐射实测值；对于每一所述时刻，计算所述地表上行长波辐射实测值和所述地表下行长波辐射实测值的差值，得到地表净长波辐射实测值；所有所述时刻的地表净长波辐射实测值组成所述实测站点的地表长波辐射实测数据集；所述将所述实测站点的经纬度与所述地理位置进行匹配，得到所述实测站点在每一时刻对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量，具体包括：所述MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度矩阵、所述柱水汽含量矩阵、所述地理位置矩阵和所述晴空标识参量矩阵时刻一一对应；计算所述实测站点的经纬度与所述地理位置矩阵的距离，确定所述实测站点在所述地理位置矩阵上的行列号；根据所述行列号确定与所述实测站点的经纬度相匹配的地理位置，将与所述实测站点的经纬度相匹配的地理位置每一时刻对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量赋予所述实测站点，得到所述实测站点在每一时刻对应的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度，柱水汽含量以及晴空标识参量；所述根据所有所述实测站点的晴空时刻的MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度、柱水汽含量以及地表净长波辐射实测值构建总数据集具体包括：对于每一所述实测站点的每一所述晴空时刻，根据所述晴空时刻的柱水汽含量计算第一特征变量和第二特征变量；所述第一特征变量为log1+CWV，所述第二特征变量为log21+CWV，其中，CWV为柱水汽含量；以所述MODIS第29、31、32波段的大气顶幅亮度、所述第一特征变量、所述第二特征变量和所述地表净长波辐射实测值作为所述晴空时刻对应的数据，所有所述晴空时刻对应的数据组成总数据集；所述初始反演模型为多元线性回归模型、Lasso回归模型、弹性网络模型、梯度提升树模型、随机森林模型、极端梯度提升树模型或堆叠模型。

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