リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

複数の時間スケール指数降雨量調整技術を用いた高性能マイクロ波放射計 (AMSR-E) 土壌水分取得のダウンスケーリング

チェンミン・シュー、リン・E・ジョンソン*、ロバート・J・ザモラ、ティモシー・シュナイダー、ロバート・シフェリ

すべての解像度における水文学的応答は、物理的プロセスによって制御されます。高解像度で物理的プロセスを正確に捉えることは、粗い解像度での多くの衛星観測をダウンスケーリングするために不可欠です。この論文では、高性能マイクロ波走査放射計-EOS (AMSR-E) の 25 km 解像度土壌水分製品をダウンスケーリングするための 4 次元プロセス表現型土壌水分ダウンスケーリング モデルを開発しました。このモデルは、500 m 解像度で土壌水分の空間的および時間的変動を捉えるための先行降水蓄積 (APA) 指数の計算と、流域全体の土壌水分の変化を制御できる物理的プロセスをシミュレートするための地理情報システム (GIS) の適用で構成されています。土壌水分の暫定値を表す APA 指数は、浸透、土壌蒸発効率、および植生抵抗が降雨後の土壌水分含有量に与える影響を総合する指数定式化を採用して計算されます。ダウンスケーリングには、モンスーンの開始から嵐の継続期間にわたる 5 日間の AMSR-E 土壌水分導関数が選択されました。結果は、土壌水分の空間的変動は主に降水量の分布と土壌特性によって制御されることを示しています。その後、相対的な土壌水分、放射線、および植生が地表フラックスの制御に重要になり、時間の経過とともに土壌水分の変動に影響を与えます。ダウンスケールされた土壌水分データ (500 m 解像度) は、米国海洋大気庁 (NOAA) 水文気象試験場 (HMT) および米国農務省 (USDA) 南西流域研究センター (SWRC) ウォルナット ガルチ実験流域 (WGEW) 観測ネットワークからの現場土壌水分測定値を使用して評価されました。分解土壌水分と現場土壌水分の間の二乗平均平方根誤差 (RMSE) は 0.034 vol./vol. で、パーセント バイアス (PBIAS) は 0.85% です。全体の R2 値は 0.788 です。