在地形起伏劇烈、氣候條件復(fù)雜的山區(qū)，遙感土壤水分反演長期面臨地面觀測稀缺、地表異質(zhì)性強(qiáng)以及算法適應(yīng)性不足等挑戰(zhàn)，不同衛(wèi)星產(chǎn)品在山區(qū)的可靠性、適用性缺乏系統(tǒng)認(rèn)識(shí)，已成為全球山區(qū)水文—生態(tài)研究的重要瓶頸。

　　近期，中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所針對(duì)全球山區(qū)土壤水分遙感產(chǎn)品開展了誤差分析與系統(tǒng)評(píng)估。研究整合國際土壤水分共享網(wǎng)絡(luò)（ISMN）的地面觀測數(shù)據(jù)與擴(kuò)展三重協(xié)同法（ETC），對(duì)三種主流被動(dòng)微波土壤水分產(chǎn)品SMAP、SMOS、AMSR2，在全球山區(qū)的表現(xiàn)進(jìn)行了對(duì)比分析，從絕對(duì)誤差、相對(duì)一致性及環(huán)境敏感性等多個(gè)維度刻畫了不同產(chǎn)品的不確定性特征。

　　結(jié)果表明，在復(fù)雜山區(qū)環(huán)境中，SMAP和SMOS整體性能顯著優(yōu)于AMSR2。基于站點(diǎn)驗(yàn)證和ETC評(píng)估的綜合結(jié)果顯示，SMAP和SMOS在相關(guān)性和誤差水平上具有更高一致性，而AMSR2在高坡度、密集植被和復(fù)雜地形條件下誤差顯著放大，表現(xiàn)出較弱的環(huán)境適應(yīng)能力。進(jìn)一步的站點(diǎn)尺度時(shí)間序列分析發(fā)現(xiàn)，無論是在逐日變化還是年內(nèi)分配特征上，SMAP和SMOS均能更好地捕捉土壤水分的季節(jié)演變過程，尤其在北美山區(qū)表現(xiàn)出較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力。這些獨(dú)立證據(jù)共同驗(yàn)證了不同產(chǎn)品在山區(qū)應(yīng)用中的系統(tǒng)性差異。

　　研究指出，盡管山區(qū)環(huán)境下ETC方法的獨(dú)立誤差假設(shè)可能受到一定程度破壞，但其在刻畫產(chǎn)品相對(duì)性能和環(huán)境敏感性方面仍具有重要參考價(jià)值。通過將ETC與有限的地面觀測相結(jié)合，可為數(shù)據(jù)稀缺地區(qū)提供空間連續(xù)的不確定性信息，并為后續(xù)土壤水分多源數(shù)據(jù)融合和權(quán)重設(shè)定提供科學(xué)依據(jù)。

　　該研究成果不僅加深了對(duì)遙感土壤水分產(chǎn)品在山區(qū)適用性的理解，也為改進(jìn)反演算法、優(yōu)化產(chǎn)品選擇以及支撐山區(qū)水文與生態(tài)應(yīng)用提供了重要參考。

　　相關(guān)研究成果以Assessing global passive microwave soil moisture retrievals in mountainous terrain: insights from in situ validation and extended triple collocation為題，發(fā)表在Geoderma上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金等的支持。

基于ETC方法評(píng)估的全球山區(qū)被動(dòng)微波土壤水分產(chǎn)品的均方根誤差空間分布

全球山區(qū)SMAP土壤水分產(chǎn)品的均方根誤差空間分布