【摘 要】
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青藏高原是我国三大稳定积雪区之一,其积雪的异常变化会对我国北方地区和南方地区,以及南亚的气候产生显著影响。另外,青藏高原也分布着我国重要的牧区,积雪研究对于牧区雪灾监测与预警至关重要。青藏高原也被称为“世界屋脊”、“亚洲水塔”和“第三极”,我国众多河流发源于此,是长江、黄河、澜沧江、雅鲁藏布江等河流的发源地,三江源就位于青藏高原腹地。青藏高原同时也是世界上重要的中纬度高海拔山区积雪区,近来诸多研究
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青藏高原是我国三大稳定积雪区之一,其积雪的异常变化会对我国北方地区和南方地区,以及南亚的气候产生显著影响。另外,青藏高原也分布着我国重要的牧区,积雪研究对于牧区雪灾监测与预警至关重要。青藏高原也被称为“世界屋脊”、“亚洲水塔”和“第三极”,我国众多河流发源于此,是长江、黄河、澜沧江、雅鲁藏布江等河流的发源地,三江源就位于青藏高原腹地。青藏高原同时也是世界上重要的中纬度高海拔山区积雪区,近来诸多研究者越来越关注山区积雪的变化。被动微波遥感数据被广泛应用于雪深反演和雪水当量估算,也是行之有效的雪深反演方式,但诸多雪深产品对青藏高原雪深反演效果不佳。因此,利用被动微波遥感数据对青藏高原重新进行雪深反演,以期为将来对地形地势复杂地区雪深反演提供参考,为青藏高原积雪监测和雪灾预警提供可靠支持。本研究利用气象站实测雪深和野外实测雪深对青藏高原地区的AMSR2雪深产品进行了评估。基于新一代AMSR2被动微波遥感数据,利用多参数模型、机器学习模型（随机森林、支持向量机和BP神经网络）实现对青藏高原的雪深反演。在多参数模型中引入亮温参数（Tb）、亮温差参数（TBD）、倒数亮温参数（reTB）、自然对数亮温参数（lnTB）、地形参数（海拔,Elevation,Ele）和地理参数（经度,Longitude,Lon;纬度,Latitude,La）;利用遗传算法和模拟退火算法筛选的反演因子构建了机器学习雪深反演模型。研究结果表明:（1）青藏高原AMSR2雪深产品的精度较差,升降轨产品的均方根误差（RMSE）均超过10 cm,升轨产品为11.82 cm,降轨为13.34 cm。升轨产品对青藏高原浅雪（<10 cm）的反演结果更为准确,降轨产品的平均雪深更接近实测平均雪深。青藏高原土地覆盖以低矮植被覆盖的草地为主,升降轨产品在草地下垫面均呈现较大误差,均方根误差超过10 cm。高原平均海拔超过4000 m,在3800 m以上区域升轨产品精度表现优于降轨产品。（2）新构建的多参数雪深反演模型的精度相比AMSR2产品有所提升。将多个参数引入到青藏高原多参数雪深反演模型中,结果显示新模型的均方根误差约为5 cm;当对30 cm以下积雪进行反演时,其均方根误差和平均绝对误差分别低于7 cm和6 cm,偏差（BIAS）约为1 cm。但此模型对青藏高原西部高海拔的地形地势复杂地区反演效果不佳。总之,该多参数模型相比于AMSR2雪深产品对雪深反演更加精确且可靠。（3）机器学习模型（SARF）在多参数模型的基础上,精度进一步提升。最优机器学习模型SARF的均方根误差为5.25 cm,模型的决定系数为0.67。在机器学习模型中引入多个参数会一定程度提高地形底数复杂区域的雪深反演精度,如地形参数（海拔）和地理参数（纬度）等。相对于遗传算法,模拟退火算法筛选的因子训练的随机森林模型精度更高。针对青藏高原等地形地势复杂的地区,低频通道与中高频通道的亮温差组合可能更适合于随机森林算法的雪深反演。（4）机器学习模型对青藏高原雪深反演的稳定性优于多参数模型。机器学习模型对40 cm以上雪深反演的RMSE仅为10 cm左右,而多参数模型超过了20 cm;并且机器学习模型对10 cm以下雪深反演更为准确。多参数模型对深雪（>30 cm）的反演仍然存在限制,尤其是喜马拉雅山脉一线的区域;而机器学习模型对喜马拉雅山脉一线的气象站雪深反演误差较小,反演更精确。
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