关键词：短波下行辐射，山地，卫星产品评价，地形效应
概要
短波下行辐射(downward shortwave radiation, DSR)对于许多地表过程都至关重要，目前许多基于卫星遥感估算的DSR产品发布并被广泛应用。然而，很少有研究验证山地区域的DSR产品，因为山地DSR异质性显著，地面站测量的短波辐射与公里级DSR产品不匹配。为克服这一困难，本研究使用2008–2015年西班牙内华达山脉的高空间分辨率(30 m)逐日DSR数据和山地辐射传输模型来探索地形效应如何影响DSR产品的性能。研究选择了四种广泛使用的卫星产品作为评估的代理：（1）MCD18A1 V6.1（空间分辨率为1公里）；（2）MSG DSR（约3.3公里分辨率）；（3）GLASS DSR V42 (0.05°)；（4）BESS DSR (0.05°)。在晴天条件下有三个主要发现：（1）产品精度与坡度相关，与坡度小于10°的区域相比，坡度≥25°的区域误差增加了59.8–134.6%；（2）产品精度与坡向有关，背向太阳一侧表现出较高估（平均27.6 W/m²），而面向太阳一侧则表现出较相对低估（平均-1.3 W/m²）；（3）产品精度与时间相关，表现出季节性变化，并且在夏季明显高估（高估8.8–18.2 W/m²）。此外，地形的影响随着云量的增加而减弱。由于地形影响DSR的机制相同，本研究发现适用于其他山地区域。本研究证实了当前山地DSR产品受地形影响明显以及发展耦合地形的DSR产品的必要性。
主要内容
以往的验证评估通常采用站点实测数据和卫星产品进行直接验证，但这一策略在地表异质性显著区域并不适用，即站点观测所能代表的空间氛围与卫星产品像元大小不匹配。这一问题在山地尤为突出，山地不仅地表覆盖类型更加异质，其接收到的短波辐射随地形条件变异明显，如在阴影区域接收到的短波辐射明显低于面向太阳的坡面。为解决这一难题，本研究采用新近发布的西班牙内华达山脉的高空间分辨率(30 m)逐日DSR数据(H-DSR)作为参考真值进行公里尺度DSR产品的间接验证，同时采用山地辐射传输模型证明相关发现的普适性（如图1）。
图1 地形引起的DSR空间异质性及公里级DSR产品地形效应评价策略。(a) 2018年11月2日中国承德“坡面平行”地面测量的晴天DSR变化和日均DSR。7个站点之间的距离均在5公里以内。(b)本研究中评估的总体策略。红色叉号表示由于空间不匹配，地面实测数据无法用于山区公里级DSR产品的评估。绿色对号表示H-DSR可以充当评估的“桥梁”。
图2显示了三个太阳日（夏至、秋分和冬至）的DSR分布，可以看到30 m分辨率的H-DSR表现出了明显的地形相关性，南坡DSR更高，北坡DSR更低。当H-DSR空间升尺度到1 km和0.05°时，地形效应逐渐降低，但其影响仍存在。而对于四种公里级DSR产品，均在山地数值分布十分均一，未表现出与地形相关的特征。
图2 晴空 H-DSR（30 m）、空间分辨率为1 km和0.05°的升尺度H-DSR、MCD18A1（1 km）、MSG DSR（约3.3 km）、GLASS DSR（0.05°）和BESS DSR（0.05°）在三个太阳日（即两至点和秋分点）的DSR分布显示。具体日期标注在该栏的顶部。
图3显示了四种DSR产品相较H-DSR的逐像元验证精度。可以看到，四种DSR产品表现出相似的验证精度空间格局，即在地形陡峭地区精度较差，且北坡有相对高估，南坡有相对低估。图4进一步定量说明了DSR产品在不同大气条件下随坡度改变的精度变化。总体而言，在晴天条件下，四种DSR产品随坡度增大精度明显下降；这一变化随着云量的增大而逐渐不明显。
图3 四种DSR产品相较H-DSR的逐像元RMSE和Bias分布。 (a)、(c)、(e)、(g)和(i)分别显示MCD18A1、MSG DSR、GLASS DSR、BESS DSR和空间升尺度MCD18A1的RMSE，它们共享相同的色带。(b)、(d)、(f)、(h)和(j)显示了这些产品的偏差，它们共享相同的色带。
图4 在不同坡度范围的的(a)晴天，（b）部分云和(c)全云条件下，DSR产品相对于H-DSR的RMSE。
图5显示了不同DSR产品晴天条件随时间变化及其偏差。四种DSR产品均在夏季表现出了明显的高估。同时采用山地辐射传输模型探究地形是否是导致该高估的原因，如图6所示。研究发现，在本研究区，忽略地形会为DSR估算带来高估，且这一高估在夏季最为显著。
图5 H-DSR以及四种DSR产品在晴天条件随DOY (day of year)的变化。(a)内华达山脉晴空DSR随DOY的变化；(b)四种DSR产品和H-DSR在内华达山脉复杂地形（即坡度≥10°）和相对平坦地形（即坡度<10°）之间的差异。线条是指(a)每年的平均DSR值,(b)使用移动10天窗口计算的平均DSR差异；阴影表示标准差。
图6 四个太阳点的山地辐射传输模拟DSR差异（即，未考虑地形的DSR减去耦合地形的DSR）。(a)、(b)、(c)和(d)显示四个太阳日的平均模拟DSR差异；(e)显示了四个太阳日处模拟DSR差异的箱线图。模拟包括AOD = 0.2和0.4以及反照率=0.2和0.6组合的四种条件。
研究结论
本研究系统探索了地形如何影响DSR产品性能。研究使用西班牙内华达山脉（典型中纬度山脉）高空间分辨率DSR数据作为参考真值，评估了公里级MCD18A1, MSG DSR, GLASS DSR和BESS DSR产品，同时应用山地辐射传输模拟来证明相关发现。总体而言，地形条件在很大程度上影响着DSR产品的精度。晴空DSR产品在山地的性能与坡度、坡向和时间相关：
（1）随着坡度的增加（从< 10°到≥25°），MCD18A1的RMSE增加了134.6%（从24.3至57.0 W/m²），MSG DSR增加了86.5%（从16.3至30.4 W/m²），GLASS DSR增加了59.8%（从18.4至29.4 W/m²），BESS DSR增加了62.4%（从25.0至40.6 W/m²）。
（2）与平地DSR产品偏差相比（即-5.4–12.6 W/m²），四种DSR产品均表现出背向太阳一侧的相对高估（即10.1–33.5 W/m²）和面向太阳一侧的相对低估（即-9.2–7.1 W/m²）。
（3）DSR产品在不同时间条件的并不相同，所选DSR产品均在夏季产生高估（即8.8–18.2 W/m²），并且差异从夏季到冬季逐渐减小。
云天DSR产品也受到地形影响，但地形影响随着云量的增加而减弱。由于地形影响DSR估算的机制相同，本研究发现可以扩展到其他山地区域。研究证实了将地形考虑因素纳入DSR估算的必要性。研究强调，当前的为耦合地形效应的DSR产品在开展山地应用分析之前应仔细考虑其地形影响。
DOI: 10.1109/TGRS.2024.3365865
https://ieeexplore.ieee.org/document/10436638
