農(nóng)業(yè)災(zāi)害遙感及空間氣候變化前沿研究

劉巖松 馬玲 舒鵬

毛克彪，1977年出生，博士，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所研究員（優(yōu)秀青年一級(jí)人才），湖南科技大學(xué)兼職教授，安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)客座教授。主要從事農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、氣候變化、農(nóng)業(yè)遙感、微波、熱紅外遙感、空間數(shù)據(jù)挖掘及GIS應(yīng)用等方面的研究，主持或作為核心成員參與各類國家重大、重點(diǎn)等科研項(xiàng)目近20項(xiàng)。在國內(nèi)外期刊和國際會(huì)議發(fā)表論文100余篇，專著1部，獲得國家發(fā)明專利6項(xiàng)，國際發(fā)明專利3項(xiàng)。為國家重大自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)做出突出貢獻(xiàn)，2016年5月被授予“全國優(yōu)秀科技工作者”稱號(hào)。毛克彪是一位在學(xué)術(shù)界研究思維非常活躍的學(xué)者，在遙感和計(jì)算機(jī)等七個(gè)專業(yè)學(xué)習(xí)過，研究思路開闊，不拘一格。

水熱參數(shù)是表征地球各圈層（巖石圈、水圈、大氣圈和生物圈）之間能量傳輸?shù)膬蓚€(gè)重要的物理量，地面溫度（包括地表和近地表）是研究地表和大氣之間物質(zhì)和能量交換、全球海洋環(huán)流、氣候變化異常等方面不可或缺的重要參數(shù)，涉及眾多基礎(chǔ)學(xué)科和重大應(yīng)用領(lǐng)域。運(yùn)用衛(wèi)星遙感技術(shù)快速準(zhǔn)確地獲取大面積、長時(shí)間序列的地表溫度和土壤水分，是順應(yīng)當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，是應(yīng)對(duì)多種自然災(zāi)害等諸多問題迫切需要開展的研究課題，其研究成果既具有重大的科學(xué)意義，同時(shí)也具有重要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

地表熱輻射在通過大氣達(dá)到衛(wèi)星傳感器的過程中，主要受地表類型和土壤水分，近地表空氣溫度和大氣水汽含量的影響。氮磷鉀溶解在土壤水分里面，土壤水分的變化影響介電常數(shù)變化，從而改變發(fā)射率，發(fā)射率變化影響地表的輻射效率，而地表溫度變化決定土壤水分的蒸發(fā)速度，從而影響與近地表空氣的能量交互，改變近地表空氣溫度；近地表空氣溫度的變化影響大氣剖面，從而決定大氣平均作用溫度；在地表熱輻射經(jīng)過大氣時(shí)，被大氣水汽吸收，然后達(dá)到衛(wèi)星傳感器。因此，在利用單波段熱紅外傳感器準(zhǔn)確計(jì)算地表溫度過程中，必須滿足三個(gè)條件：獲取大氣水汽含量計(jì)算大氣透過率；獲取近地表空氣溫度估算大氣平均作用溫度；已知地表類型和土壤水分準(zhǔn)確估算地表發(fā)射率。

以往大部分研究人員只集中在輻射傳輸方程中某一個(gè)部分的改進(jìn)提高反演精度。毛克彪博士為了系統(tǒng)性提高地表溫度反演精度，在三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)研究以及空間氣候變化研究都做了大量創(chuàng)新研究工作，并取得了一系列創(chuàng)新成果。今天，就讓我們走近毛克彪教授，領(lǐng)略科技改變世界的神奇！

問：據(jù)了解，為了系統(tǒng)性提高地表溫度反演精度，您通過潛心研究，對(duì)三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了深入探討，那么主要取得了哪些可喜的成績？

答：我們通過利用同極化不同頻率微波指數(shù)克服粗糙度的影響，建立了標(biāo)準(zhǔn)極化微波指數(shù)模型，提高了土壤水分反演精度；發(fā)明了一套利用GPS地面反射信號(hào)估算土壤水分的儀器和方法，填補(bǔ)了國內(nèi)地面高空估算大面積土壤水分微波儀器的空白；提出利用卡曼濾波迭代優(yōu)化方法估算窄波段、寬波段發(fā)射率及大氣水汽含量，提高了反演精度。

土壤水分不但是干旱監(jiān)測(cè)中非常重要的參數(shù)，而且其變化影響熱輻射和發(fā)射率變化，從而影響地表溫度的反演精度。以往人們通過同一個(gè)頻率不同極化建立微波指數(shù)與土壤水分建立統(tǒng)計(jì)關(guān)系計(jì)算土壤水分，同頻率不同極化的微波指數(shù)受土壤粗糙度的影響很大。我們通過研究發(fā)現(xiàn)，不同頻率V極化的微波指數(shù)能較好的消除粗糙度的影響，從而提出并建立了新的不同頻率同極化標(biāo)準(zhǔn)化微波指數(shù)模型，在此基礎(chǔ)上建立了被動(dòng)微波土壤水分反演方法。該方法通過比值法克服了以往需要同步獲得大尺度地表溫度的困難，且分析表明通過標(biāo)準(zhǔn)化發(fā)射率指數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化微波指數(shù)建立土壤水分反演方法精度較高，反演誤差降低了10%，得到國際同行認(rèn)可。為了進(jìn)一步驗(yàn)證和提高土壤水分反演算法精度和實(shí)用性，我們還發(fā)明了一套利用GPS地面反射信號(hào)反演土壤水分的裝置和方法，估算誤差為0.02m/3m3，該裝置和方法通過在地面一定高度架設(shè)信號(hào)接收器接受GPS地面反射信號(hào)，通過建立模型獲得土壤水分與反射信號(hào)的關(guān)系，全天候獲得土壤水分參數(shù)，填補(bǔ)了國內(nèi)在地面一定高度獲得大面積土壤水分參數(shù)儀器的空白，解決了星上土壤水分驗(yàn)證時(shí)地面點(diǎn)觀測(cè)難以匹配且缺乏代表性的難題，獲得了國家發(fā)明專利授權(quán)，被“草原植被及其水熱生態(tài)條件遙感監(jiān)測(cè)理論方法與應(yīng)用”項(xiàng)目采納，并在國家呼倫貝爾草原生態(tài)站得到了應(yīng)用，為草原生態(tài)監(jiān)測(cè)提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。

發(fā)射率地表溫度反演過程非常重要的關(guān)鍵參數(shù)，以往主要通過兩種方式計(jì)算發(fā)射率：一是通過地表類型分類賦予固定的發(fā)射率值，不隨時(shí)間變化，從而限制了氣候變化等模型的估算精度；二是通過局部線性關(guān)系和比值法來計(jì)算發(fā)射率。我們針對(duì)以往算法的缺點(diǎn)，提出了利用卡曼濾波迭代優(yōu)化方法提高了窄波段和寬波段估算發(fā)射率的方法。針對(duì)ASTER數(shù)據(jù)誤差在0.009以內(nèi)，MODIS數(shù)據(jù)估算誤差在0.010以內(nèi)（國際相關(guān)研究精度為0.02）。為蒸散發(fā)和農(nóng)情監(jiān)測(cè)模型等提供了有效手段和技術(shù)支撐。

大氣水汽含量是地表溫度反演過程中計(jì)算透過率的關(guān)鍵參數(shù)，也是農(nóng)業(yè)旱情監(jiān)測(cè)的主要參數(shù)。為此，我們提出了一種用卡曼濾波迭代優(yōu)化方法從遙感數(shù)據(jù)反演大氣水汽含量的新方法。該方法克服了NASA傳統(tǒng)比值法在水汽比較低和比較高時(shí)反演不敏感的缺陷，通過利用迭代優(yōu)化提高了不同地表類型條件下反演方法的適用性。用MODIS數(shù)據(jù)反演分析表明，該方法還很好地簡化了傳統(tǒng)方法復(fù)雜的反演過程，和減少了反演結(jié)果的不確定性，平均誤差0.12g/cm2。與美國宇航局（NASA）提供的產(chǎn)品比較表明，在大氣水汽含量低于1.0g/cm2和高于3.5g/cm2時(shí)，反演精度提高15%以上。該反演方法被應(yīng)用到了相關(guān)監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，提高了農(nóng)情和草原長勢(shì)監(jiān)測(cè)精度。

問：多年的科研生涯中，您創(chuàng)造了多個(gè)“首次”的記錄，成為農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)、氣候變化、農(nóng)業(yè)遙感等領(lǐng)域的佼佼者，您簡單介紹一下這些“首次”的創(chuàng)造都經(jīng)歷了哪些創(chuàng)新開拓？

答：首先，我們首次提出利用先驗(yàn)知識(shí)和人工智能方法直接從遙感數(shù)據(jù)大面積估算近地表空氣溫度反演方法，提高了空氣溫度反演的精度和時(shí)效性。

近地表空氣溫度不但是影響大氣平均作用溫度的關(guān)鍵參數(shù)，也是能量平衡和氣候變化研究里一個(gè)非常重要的參數(shù)。由于近地表空氣溫度受時(shí)間和空間，以及地表情況的影響，至今還沒有一種方法能夠很好地估計(jì)近地表空氣溫度的空間分布。目前，在氣候變化研究里公知的三種獲得近地表空氣溫度的方法，一是基于能量平衡的物理方法。物理方法需要空氣動(dòng)力學(xué)阻抗，以及地表狀態(tài)（包括水、土壤和植被的狀態(tài)等），這幾個(gè)參數(shù)難以獲取；另外一個(gè)是經(jīng)驗(yàn)方法，利用GIS對(duì)氣象站點(diǎn)獲得的近地表空氣溫度進(jìn)行插值得到近地表空氣溫度的分布圖。當(dāng)氣象站點(diǎn)不是很多而且不是均勻分布（特別是在山區(qū)）時(shí)，插值得到的結(jié)果不是很好；第三個(gè)是利用熱紅外波段與地面站點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸的經(jīng)驗(yàn)算法，這種經(jīng)驗(yàn)算法在時(shí)間和空間上不具備平移性，即需要在不同空間和時(shí)間重新采集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)修正系數(shù)。我們首次提出利用地表溫度和發(fā)射率作為先驗(yàn)知識(shí)，建立迭代優(yōu)化的人工智能方法，從而使得直接從遙感數(shù)據(jù)大面積反演近地表空氣溫度的反演方法變得通用，誤差大約1℃（同類國際刊物發(fā)表精度是2～3℃）。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用大氣水汽含量作為先驗(yàn)知識(shí)提高近地表空氣溫度反演精度，獲得國家發(fā)明專利1項(xiàng)。

其次，在晴空條件下，通過利用近紅外波段估算大氣水汽含量，克服了以往算法需要從氣象站點(diǎn)獲得水汽的困難。我們?cè)趪鴥?nèi)外首次提出了針對(duì)MODIS和ASTER數(shù)據(jù)地表溫度和發(fā)射率分步反演的新劈窗算法，簡化了反演過程，提高了反演精度；針對(duì)多熱紅外波段數(shù)據(jù)，通過建立鄰近波段發(fā)射率之間的關(guān)系，克服方程不足的困難，首次提出了用同一景MODIS數(shù)據(jù)同時(shí)反演地表溫度和發(fā)射率的多波段反演算法（美國NASA是用的白天和晚上兩景數(shù)據(jù)），并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，大大提高了反演精度和算法適用性。

針對(duì)兩個(gè)波段的熱紅外數(shù)據(jù)，從熱輻射傳輸方程出發(fā)，通過理論推導(dǎo)，提出了地表溫度和發(fā)射率分步反演的新方法。第一步：在對(duì)不同熱紅外波段建立輻射傳輸方程組的基礎(chǔ)上，對(duì)Planck函數(shù)進(jìn)行線性簡化，簡化輻射方程組；第二步：利用可見光波段PV指數(shù)計(jì)算不同熱紅外地表發(fā)射率；第三步：利用近紅外波段估算大氣水汽含量，并計(jì)算熱紅外波段大氣透過率；第四步：估算地表溫度。該算法被國內(nèi)外許多科研人員采用，理論精度為0.32℃（美國NASA發(fā)表的產(chǎn)品算法理論精度為1℃），提高了農(nóng)情和草原長勢(shì)氣象參數(shù)監(jiān)測(cè)精度。

針對(duì)多個(gè)波段的熱紅外數(shù)據(jù)，我們繼續(xù)提出了同時(shí)反演地表溫度和發(fā)射率的多波段方法。利用不同熱紅外波段發(fā)射率之間的關(guān)系建立鄰近波段發(fā)射率之間的函數(shù)關(guān)系，從而得到與未知數(shù)相同的方程組數(shù)，解決了熱紅外地表溫度和發(fā)射率同時(shí)反演方程不足的病態(tài)問題。該方法進(jìn)一步利用大氣輻射傳輸模型模擬保證了地球物理參數(shù)之間的物理關(guān)系，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)含分類信息和優(yōu)化計(jì)算的能力，從而提高了地表溫度和發(fā)射率同時(shí)反演精度。大氣輻射傳輸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合來反演地球物理參數(shù)是當(dāng)前反演技術(shù)的一個(gè)很大進(jìn)步。具體針對(duì)高分辨率ASTER數(shù)據(jù)5個(gè)熱紅外波段的特征，提出了針對(duì)ASTER數(shù)據(jù)同時(shí)反演地表溫度和發(fā)射率的反演算法，分析表明平均理論誤差在0.25℃以下，波段11/12/13/14發(fā)射率的平均誤差在0.001以下。日本產(chǎn)品算法精度是1.5℃，發(fā)射率誤差是0.015，而且算法中運(yùn)用發(fā)射率比值關(guān)系使得算法普適性性下降。

另外，針對(duì)中分辨率MODIS數(shù)據(jù)，我們利用地表溫度、近地表空氣溫度、大氣平均作用溫度、星上亮度溫度之間的關(guān)系，以及透過率與大氣水汽含量之間的關(guān)系，提出了針對(duì)MODIS數(shù)據(jù)同時(shí)反演地表溫度和發(fā)射率的多波段算法，克服了美國NASA同時(shí)反演地表溫度和發(fā)射率產(chǎn)品反演算法需要大量參數(shù)做復(fù)雜運(yùn)算的缺陷，分析表明我們的算法理論精度平均誤差在0.4℃以內(nèi)，發(fā)射率的平均誤差在0.008以內(nèi)。NASA 發(fā)表的理論精度為0.4～0.5℃，發(fā)射率誤差為0.009，而且NASA該產(chǎn)品算法需要同時(shí)運(yùn)用白天和晚上的熱紅外數(shù)據(jù)，假定地表發(fā)射率不變，使得算法不夠穩(wěn)定（兩次數(shù)據(jù)之間可能突然下雨或者降雪）。我們提出的算法只用同一景數(shù)據(jù)，減少了算法的復(fù)雜性，通過優(yōu)化迭代運(yùn)算使算法比較穩(wěn)定。這兩個(gè)反演算法都被農(nóng)業(yè)旱澇災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)項(xiàng)目和草原植被及其水熱生態(tài)條件遙感監(jiān)測(cè)理論方法與應(yīng)用項(xiàng)目采納，提高了農(nóng)情和草原長勢(shì)氣象參數(shù)監(jiān)測(cè)精度。

另外，首次提出了利用人工智能方法從全天候的被動(dòng)微波和熱紅外數(shù)據(jù)的反演地表溫度方法，解決了有云情況下熱紅外無法準(zhǔn)確反演地表溫度的難題。

全球平均每天有60%～70%的地表受云影響，熱紅外在云覆蓋地區(qū)很難獲得地面信息，為了克服這一缺點(diǎn)。在分析Aqua衛(wèi)星多傳感器特征的基礎(chǔ)上，提出利用MODIS溫度產(chǎn)品和AMSR-E不同通道之間的亮度溫度建立反演地表溫度的反演模型。從而克服了以往需要同步測(cè)量地面溫度數(shù)據(jù)的困難，并為不同傳感器之間的參數(shù)反演的相互校正和綜合利用多傳感器的數(shù)據(jù)提供實(shí)際應(yīng)用和理論依據(jù)，解決了有云情況下熱紅外無法準(zhǔn)確反演地表溫度的難題。通過分析發(fā)現(xiàn)不同的地表覆蓋類型的輻射差異比較大。精確反演地表溫度至少把地表分成三種覆蓋類型（雪覆蓋的地表、非雪覆蓋地表和水覆蓋地表），建立的統(tǒng)計(jì)方法的平均誤差在2℃左右，國際相關(guān)研究精度為2～3℃。在此基礎(chǔ)上，利用多傳感器的優(yōu)勢(shì)和人工智能方法，進(jìn)一步提高精度和使得算法通用化，獲得國家發(fā)明專利1項(xiàng)。

問：近年來，您提出建立以開普勒三定律和萬有引力為基礎(chǔ)空間氣候變化模型，原因是什么？您取得的研究成果是否得到了權(quán)威部門的肯定？

答：近幾年，我們通過研究當(dāng)前氣候變化預(yù)測(cè)模型存在的問題，提出了建立基于大數(shù)據(jù)和萬有引力空間氣候變化模型思想。原因是，我們認(rèn)為地球每天的天氣變化是由于各個(gè)星體軌道變化導(dǎo)致地球的引力場(chǎng)和磁場(chǎng)每時(shí)每刻都在變化，高速自轉(zhuǎn)和公轉(zhuǎn)的地球每時(shí)每刻都在做自我調(diào)整從而達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡，從而引起地球系統(tǒng)每天水循環(huán)（包括大氣水汽、降雨和洋流）和地球內(nèi)部（巖漿）等變化，形成了每天不一樣的天氣，氣候周期變化是由于各個(gè)星體都在做周期運(yùn)動(dòng)。太陽和其它星體也是在運(yùn)動(dòng)的過程中由于各星體引力和磁場(chǎng)大小及方向變化做即時(shí)自我調(diào)整，比如太陽每天的輻射變化和黑子周期的變化與地球的每天天氣和氣候變化是相似的，引力大小和方向變化控制太陽的輻射變化。地球每天的天氣（氣象）和長時(shí)間的氣候變化都是一種天文現(xiàn)象，極端天氣是由對(duì)地球作用的天體引力方向突然改變引起的。人類在地球系統(tǒng)內(nèi)部的作用是非常小的，特別是人類排放產(chǎn)生的二氧化碳對(duì)氣候變化影響非常小，只是一個(gè)微調(diào)或者擾動(dòng)作用。他提出以大數(shù)據(jù)思維建立終極氣候變化模型：以開普勒三定律和萬有引力定律為基礎(chǔ)，建立一個(gè)以太陽或者銀河系為中心的引力和磁場(chǎng)變化模型，模擬在行星運(yùn)動(dòng)過程中，磁場(chǎng)和引力方向變化以及太陽輻射變化怎樣驅(qū)動(dòng)地球大氣水汽（云）、洋流運(yùn)動(dòng)和巖漿運(yùn)動(dòng)等，從而引起每天不同的天氣變化，特別是模擬引力場(chǎng)和磁場(chǎng)方向突變引起地震和火山噴發(fā)，從而更加準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)重大自然災(zāi)害。我認(rèn)為地球上的每個(gè)物種的出現(xiàn)和消失在某種程度也是由星體引力和磁場(chǎng)變化及周期等因素決定，引力場(chǎng)和磁場(chǎng)的變化直接影響到各物種在自然界的生存能力，主要原因是各種物種都是由分子原子構(gòu)成，都受到引力和磁場(chǎng)的作用。由于星體運(yùn)行周期長，人類缺乏觀測(cè)數(shù)據(jù)和觀測(cè)技術(shù)，可以利用地球極端氣候周期變化反推天體運(yùn)動(dòng)規(guī)律和發(fā)現(xiàn)新的天體，用大數(shù)據(jù)思維建立復(fù)雜氣候變化模型是未來氣候變化研究的趨勢(shì)。

目前，我們?nèi)〉玫难芯砍晒呀?jīng)發(fā)表在國內(nèi)外刊物上，并分別獲得國家和國際發(fā)明專利，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)界產(chǎn)生了較大影響。特別是在2008年中國南方大雪冰凍災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，由于雪情復(fù)雜導(dǎo)致常規(guī)監(jiān)測(cè)算法失效。在國內(nèi)各個(gè)國家自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)中心無法獲得地面雪災(zāi)信息情況下，應(yīng)李小文院士的邀請(qǐng)參加冰雪災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作。我們綜合利用自己提出的算法作出的災(zāi)情圖件提交到了國務(wù)院和農(nóng)業(yè)部等相關(guān)部門，得到了國家遙感中心領(lǐng)導(dǎo)和李小文院士的高度贊揚(yáng)，為遙感界爭(zhēng)得了榮譽(yù)，為救災(zāi)提供了有力的支撐信息，凸顯了遙感在大尺度災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的作用。在出版一部專著后，李小文院士再次推薦我為研究生寫一本參考教材，并再次肯定我們的研究成果在國家重大自然災(zāi)害中的應(yīng)用貢獻(xiàn)。上述主要研究成果還被中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和呼倫貝爾草原生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測(cè)研究站采納并作為業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)算法，在國家重大自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)中發(fā)揮了重大作用。這些研究成果被相關(guān)部門采納，參與成功申報(bào)兩項(xiàng)國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、兩項(xiàng)北京市科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)。

在2015年10月召開的十八大五中全會(huì)上，習(xí)近平總書記提出堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展，必須把創(chuàng)新擺在國家發(fā)展全局的核心位置，不斷推進(jìn)理論創(chuàng)新、制度創(chuàng)新、科技創(chuàng)新、文化創(chuàng)新等各方面創(chuàng)新，讓創(chuàng)新貫穿黨和國家一切工作，讓創(chuàng)新在全社會(huì)蔚然成風(fēng)。必須把發(fā)展基點(diǎn)放在創(chuàng)新上，形成促進(jìn)創(chuàng)新的體制架構(gòu)，塑造更多依靠創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、更多發(fā)揮先發(fā)優(yōu)勢(shì)的引領(lǐng)型發(fā)展。培育發(fā)展新動(dòng)力，優(yōu)化勞動(dòng)力、資本、土地、技術(shù)、管理等要素配置，激發(fā)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)活力，推動(dòng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新，釋放新需求，創(chuàng)造新供給，推動(dòng)新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)蓬勃發(fā)展。毛克彪做到了，他用矢志不渝的創(chuàng)新精神和行堅(jiān)意篤的科研態(tài)度，在提高地表溫度反演精度道路上一路耕耘，一路收獲，為國家的“創(chuàng)新強(qiáng)國夢(mèng)”貢獻(xiàn)了巨大力量！