王子超， 王春磊， 馬俊俊

（1.華北理工大學(xué)人工智能學(xué)院，河北 唐山 063210；2.自然資源部咨詢研究中心，北京 100100）

作為地-氣系統(tǒng)能量交換的重要表征因子，近地表大氣長波輻射（Downward surface longwave radiation，DSLR）在能量收支和氣象氣候變化研究中不可或缺。DSLR 是整個垂直柱中大氣散射、吸收和發(fā)射的結(jié)果，可以通過復(fù)雜的輻射傳輸模型（如MODTRAN）利用大氣成分垂直分布狀態(tài)、溫濕度廓線、氣溶膠和云參數(shù)等進(jìn)行估算［1-3］。但在實際使用中，由于輻射傳輸模型的輸入?yún)?shù)較多且難以獲取，容易引起誤差傳遞。且由于DSLR 一半以上來源于地表100 m 內(nèi)的大氣發(fā)射輻射，受近地表大氣溫度梯度影響很大。受制于儀器測量精度和局地地理信息狀況，當(dāng)研究者通過地面觀測資料特別是大氣溫壓數(shù)據(jù)參數(shù)化大氣比輻射率來進(jìn)行DSLR 估算時［4-7］，模型穩(wěn)定性和普適性較差。近年，部分學(xué)者提出利用衛(wèi)星反演的時空連續(xù)性和多層次性的地表定量物理參數(shù)替代建模時需要的部分參數(shù)估算DSLR［8］。也有學(xué)者基于輻射傳輸模擬數(shù)據(jù)建立大氣層頂（Top of the atmosphere，TOA）輻亮度或亮溫數(shù)據(jù)與DSLR 數(shù)據(jù)集，利用透過率和氣壓的關(guān)系代數(shù)式作為通道權(quán)重函數(shù)描述各層大氣輻射對長波下行的貢獻(xiàn)，建立DSLR 和傳感器輻亮度數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計關(guān)系模型［9-10］。后者具有一定的物理基礎(chǔ)，且簡單快捷，算法具有較高的穩(wěn)定性，適合遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)化運行，但未考慮云和氣溶膠類型對模型的影響。

沙塵氣溶膠作為重要的輻射強迫因子，占對流層氣溶膠總量的半數(shù)之多［11］，沙塵氣溶膠影響下的長波輻射估算是一項具有挑戰(zhàn)性的工作，沙塵光學(xué)性質(zhì)和輻射傳輸機理的復(fù)雜性是主要誤差來源。近年已有大量學(xué)者就沙塵氣溶膠開展研究，茹建波等［12］嘗試從氣溶膠總的后向散射系數(shù)中提取沙塵氣溶膠消光系數(shù)，謝艷清［13］、賈臣［14］、王聯(lián)霞等［15］分別利用FY-4A、Landsat8、VIIRS 等開展星載傳感器反演氣溶膠光學(xué)厚度的研究，李丁等［16］利用S5P/TROPOM 數(shù)據(jù)對中國東部氣溶膠單次散射反照率進(jìn)行反演。相對成熟的氣溶膠光學(xué)參數(shù)反演方法為研究其輻射效應(yīng)奠定基礎(chǔ)，Xin 等［17］利用便攜式太陽光度計測量了中國西北4個沙漠半沙漠地區(qū)的沙塵氣溶膠光學(xué)厚度和不對稱參數(shù)，發(fā)現(xiàn)其光學(xué)特性和輻射特性有強烈的季節(jié)變化，氣溶膠的TOA 輻射強迫在3.9～12 W·m-2左右；田磊等［18］利用地基觀測資料計算分析了沙塵氣溶膠對大氣逆輻射的影響，當(dāng)大氣渾濁度小于0.3 時，大氣逆輻射隨大氣渾濁度的增加而增加，超過臨界值時大氣逆輻射呈現(xiàn)相反的趨勢；Sicard 等［19］基于輻射傳輸模型對沙塵氣溶膠的長波輻射強迫進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)沙塵粒子的半徑、折射率、分布狀態(tài)和表面溫度等對輻射強迫敏感性較高。前人的研究集中在對沙塵氣溶膠參數(shù)的定量提取及其引起的輻射效應(yīng)描述和分析上，對沙塵氣溶膠條件下的DSLR遙感估算研究較少。

為此，本文通過分析不同地表參量和大氣廓線場景下沙塵氣溶膠變動對DSLR 和MODIS通道輻亮度的影響，利用輻射傳輸模擬數(shù)據(jù)建立TOA 輻亮度和DSLR 的統(tǒng)計關(guān)系模型，發(fā)展新的DSLR 遙感反演方法，最終利用黑河流域地面實測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗證和普適性評價，以提高沙塵氣溶膠條件下DSLR遙感反演精度，并為相關(guān)研究提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文選取黑河流域作為研究區(qū)，地理位置介于98°～102°E、38°～42°N 之間，面積約1.429×105km2。黑河流域上、中、下游區(qū)域涵蓋草地、農(nóng)田、濕地等多種地表類型，是我國陸地河流研究的重要基地。圍繞該區(qū)域已開展大量的科學(xué)研究實驗［20-21］，積累了大量水文氣象觀測網(wǎng)數(shù)據(jù)，既為流域生態(tài)水文研究奠定了很好的科學(xué)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，亦可為本文研究沙塵氣溶膠模型提供幫助。研究區(qū)范圍和站點分布如圖1所示。

圖1 研究區(qū)范圍和站點分布Fig.1 Distribution map of study area and sites

1.2 數(shù)據(jù)來源

1.2.1 模擬數(shù)據(jù)考慮到大氣溫濕度、風(fēng)以及氣溶膠參量等因素處于動態(tài)變化中，地面測量數(shù)據(jù)與衛(wèi)星同步觀測數(shù)據(jù)難以達(dá)到同步，本文利用輻射傳輸模型MODTRAN生產(chǎn)的數(shù)據(jù)集分析和評估沙塵氣溶膠對DSLR 遙感的影響。其中，大氣廓線來源于熱力學(xué)初始分析資料（Thermodynamic Initial Guess Retrieval，TIGR）數(shù)據(jù)庫，每條廓線含40 層溫度、濕度、壓力、高程等信息?？紤]到晴空和沙塵爆發(fā)的場景因素，以相對濕度和連續(xù)濕度作為篩選條件選出946 條晴空大氣廓線，大氣水汽含量（Water vapor content，WVC）范圍為0.05～6.15 g·cm-2，底層廓線溫度范圍為235～314 K，基本囊括了研究區(qū)內(nèi)四季常見的廓線類型；發(fā)射率來自ASTER 地表發(fā)射率庫，針對黑河流域地表覆蓋類型特點，選擇7 種主要地表覆蓋類型進(jìn)行模擬。氣溶膠對輻射的影響取決于其空間分布、自身的物理化學(xué)性質(zhì)（包括粒子尺度、譜分布、化學(xué)成分等）以及光學(xué)特性等（如光學(xué)厚度、單次散射反照率），沙塵氣溶膠相應(yīng)的信息取自云和氣溶膠粒子光學(xué)特性軟件（Optical properties of aerosols and clouds，OPAC）的參數(shù)庫［22］。為增強普適性，基于底層大氣溫度對地表溫度按一定區(qū)間變動，變動區(qū)間范圍為-5～15 K，步長為5 K。

1.2.2 遙感數(shù)據(jù)本文利用Aqua 衛(wèi)星上的MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品來驗證模型的可行性，采樣時間點為2018年1 月至2019 年12 月。主要使用6 種類型的MODIS 產(chǎn)品，分別為：星上輻亮度產(chǎn)品MYD021KM、幾何定位產(chǎn)品MYD03、水汽數(shù)據(jù)產(chǎn)品MYD05_L2、云掩膜產(chǎn)品MYD35_L2、地表溫度和發(fā)射率產(chǎn)品MYD11_L2以及氣溶膠產(chǎn)品MYD04(C6.1)。

MYD021KM 是1 級輻亮度產(chǎn)品，包含經(jīng)過輻射校正大氣頂部的反射率和輻射亮度數(shù)據(jù)。MYD03是地理定位的1 級產(chǎn)品，內(nèi)含每個1 km 分辨率像元的地理坐標(biāo)等信息，大地經(jīng)緯度以及太陽天頂角和觀測角、衛(wèi)星觀測天頂角（View zenith angle，VZA）和方位角、海陸掩膜等重要信息。

MYD05_L2 是大氣可降水量2 級產(chǎn)品，它是在表面反射率線性光譜變化的假設(shè)下，基于多個不同吸收通道反演水汽量的加權(quán)平均，其中每個通道的值通過查找表法得到。MYD35_L2 是大氣2 級標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，內(nèi)容為云掩膜，可以用于云檢測并進(jìn)行晴天選取。MYD11_L2 是陸地2 級標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，其中包含1 km地表溫度和發(fā)射率值。

MYD04(C6.1)是MODIS Collection 006 版氣溶膠產(chǎn)品，該產(chǎn)品融合深藍(lán)算法和暗目標(biāo)算法的合成結(jié)果，并在氣體吸收計算、瑞利散射計算、陸地/海洋判識、云檢測和產(chǎn)品質(zhì)控方面做了較多改進(jìn)［23］，空間分辨率為3 km。

為增強模型驗證的可信度，需要在時間和空間上將MODIS 觀測數(shù)據(jù)與地面站進(jìn)行匹配?？臻g上，為保障數(shù)據(jù)的有效性，匹配過程中站點對應(yīng)像元周邊至少需要有10 個有效像元。時間上，地面站點DSLR 數(shù)據(jù)為利用衛(wèi)星過境前后15 min 的測量值雙線性內(nèi)插得到衛(wèi)星過境時刻所對應(yīng)的值，由于DSLR 在短時間內(nèi)變化不大，該值近似代表觀測站點所在MODIS像元對應(yīng)的DSLR 值。為了消除云的影響，本文只選取晴空數(shù)據(jù)。為確保選擇的像元達(dá)到要求，僅選擇MODIS 溫度產(chǎn)品MYD11_L2 質(zhì)量控制集中標(biāo)記為晴空以及MYD35_L2云掩膜數(shù)據(jù)判斷為晴空的像元；另外對像元是否存在氣溶膠進(jìn)行判斷，選擇站點所在位置的中心像元及周邊存在氣溶膠的像元作為符合要求的目標(biāo)像元。

1.2.3 站點數(shù)據(jù)本研究選取黑河流域2018年1月至2019 年12 月的站點數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行檢驗。數(shù)據(jù)來源于國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的黑河流域生態(tài)-水文過程綜合遙感聯(lián)合試驗站點［24］。以花寨子荒漠站、混合林站、黑河遙感站、張掖濕地站4個不同下墊面氣象站（表1）數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。這些數(shù)據(jù)是由地面輻射計每隔10 min 觀測一次所得，利用衛(wèi)星過境前后15 min 的測量值雙線性內(nèi)插得到衛(wèi)星過境時刻所對應(yīng)的DSLR 測量值，該值近似代表觀測站點所在MODIS像元對應(yīng)的DSLR值。

表1 氣象站基本信息Tab.1 Basic information of meteorological stations

1.3 研究方法

1.3.1 近地表大氣長波輻射線性模型算法Wang等［10］基于透過率和氣壓的關(guān)系代數(shù)式作為通道權(quán)重函數(shù)描述各層大氣輻射對長波下行的貢獻(xiàn)，建立了大氣長波輻射估算的混合模型法。該算法機理明確，能彌補物理模型中由于輻射傳輸過程過于復(fù)雜或大氣輸入數(shù)據(jù)難以獲取所帶來的缺陷，且直接利用TOA 輻亮度估算DSLR，算法計算效率高，穩(wěn)定性和魯棒性較好，適合業(yè)務(wù)化運行［9-10］。該模型形式如下：

式中：DSLRC為晴空條件下大氣下行長波輻射估算值；a0～a7為依賴于VZA、WVC 以及地表高程的回歸系數(shù)；L27～L29和L31～L34為MODIS 熱紅外通道測得的TOA 輻亮度。此模型可以解釋大氣長波輻射數(shù)據(jù)92%以上的變化，在晴空MODIS 的數(shù)據(jù)應(yīng)用中，模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差約16 W·m-2，但其主要應(yīng)用于穩(wěn)定氣溶膠類型且氣溶膠含量較小的晴空大氣環(huán)境中，在沙塵氣溶膠天氣環(huán)境中的應(yīng)用能力還未得到檢驗。本研究擬以此模型為基礎(chǔ)，增加相應(yīng)的氣溶膠參數(shù)，拓展模型的應(yīng)用能力。

1.3.2 算法修正思路沙塵天氣下DSLR 的反演難點在于難以量化氣溶膠對大氣的長波輻射強迫和由于氣溶膠變化造成的通道TOA 輻亮度的變動。為研究沙塵氣溶膠的長波輻射效應(yīng)，本研究首先分析了4 種不同氣溶膠類型引起的輻射強迫效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上利用氣溶膠光學(xué)厚度（Aerosol optical depth，AOD）對MODIS 第29、31、32 通道進(jìn)行星上輻亮度校正、優(yōu)化系數(shù)，構(gòu)建沙塵氣溶膠天氣下近地表大氣長波輻射遙感模型。

圖2 為沙塵、鄉(xiāng)村、城市和海洋4 種氣溶膠存在時的氣溶膠長波輻射強迫（Aerosol longwave radiative forcing，ALRF）均值偏差（Bias）和標(biāo)準(zhǔn)差（Standard deviation，STD）隨AOD 變動的關(guān)系圖。從圖中可以看出，4 種氣溶膠的ALRF 及其標(biāo)準(zhǔn)差隨AOD的增大而增大，ALRF與AOD 之間近似呈線性關(guān)系。其中，海洋氣溶膠的ALRF 最小，在AOD=1.0時平均為3.85 W·m-2，其STD 為1.1 W·m-2；沙塵氣溶膠造成的ALRF 最大，隨AOD 變化全部為正強迫，ALRF均值從2.09 W·m-2到29.8 W·m-2，其STD 變化為0.7～8.3 W·m-2。

圖2 在不同AOD情況下4種氣溶膠類型的ALRF均值及STDFig.2 Average ALRF and STD of four different aerosol types varies with the AOD

沙塵氣溶膠條件下的MODIS 熱紅外TOA 通道輻亮度變化情況如圖3 所示，TOA 通道輻亮度變化率的Bias、STD和AOD同樣呈線性關(guān)系。整體來說，TOA輻亮度變化率Bias較小，但通道29、31和32這3個地表溫度通道的STD 相對較大，分別達(dá)到3.51%、3.14%和3.32%，說明在改進(jìn)DSLRC模型，使之能適用于沙塵氣溶膠條件下的DSLR 估算時，利用AOD進(jìn)行輻亮度校正并進(jìn)行系數(shù)率定的思路是可行的。

圖3 沙塵氣溶膠條件下不同AOD情況下TOA通道輻亮度變化率及STDFig.3 TOA channel radiance change rate and STD of different AOD conditions under dust aerosol conditions

在此基礎(chǔ)上，本文利用AOD 對MODIS 第29、31、32 通道進(jìn)行星上輻亮度校正，并優(yōu)化系數(shù)，沙塵氣溶膠天氣下近地表大氣長波輻射遙感模型（DSLRA）形式為：

式中：a0～a7與b0～b2為由VZA、AOD 和WVC 的回歸系數(shù)。為使算法更具代表性和減少輸入?yún)?shù)本身帶有的誤差，采用在WVC 和AOD 相鄰區(qū)間設(shè)置部分重疊區(qū)間并分組細(xì)化的方法來優(yōu)化系數(shù)。其中，VZA分為6種情況：0、33.56°、44.42°、51.32°、56.25°、60.00°；WVC（g·cm-2）分12 組：［0.0,1.0］、［0.5,1.5］、［1.0, 2.0］、［1.5, 2.5］、［2.0, 3.0］、［2.5, 3.5］、［3.0,4.0］、［3.5, 4.5］、［4.0, 5.0］、［4.5, 5.5］、［5.0, 6.0］、［5.5, 6.5］；AOD 分3 組：［0.0, 0.4］、［0.3, 0.7］、［0.6,1.0］，依上分組，采用最小二乘法共計回歸216 組系數(shù)，算法構(gòu)建的總體流程如圖4。

圖4 修正算法反演DSLR的總體流程圖Fig.4 Flow chart of DSLR inversion by using the improved model

2 結(jié)果與分析

2.1 敏感性分析

為評估輸入變量的不確定性所導(dǎo)致的DSLR 反演誤差，需要對模型進(jìn)行敏感性分析。模型誤差主要由MODIS儀器噪聲和校準(zhǔn)誤差、AOD 的不確定性和模型固有誤差所決定。模型總體誤差e(ΔDSLR)可表示為：

根據(jù)MODIS 的等效噪聲誤差在通道27、28、33和34 為0.25 K，在通道29、31 和32 為0.05 K；對于WVC，由于MODIS 產(chǎn)品中其精度為0.5 g·cm-2［26］，在VZA=60°觀測情況下本文得到模型的總體誤差（圖5）。

從圖5 可以看出，VZA=60°觀測情況下，由通道輻亮度L和AOD 不確定性及其造成的δ(LDSLR)和δ( AOD )隨著AOD 的增大而增加，但δ(alg)隨著AOD的增大而減小。由于算法本身誤差在整個誤差中占比大，e( ΔDSLR )隨著AOD 增大出現(xiàn)先減小后增大的趨勢，最小值出現(xiàn)在AOD=0.4 處。當(dāng)AOD=1.0，e( ΔDSLR )達(dá)到10.7 W·m-2。在沙塵氣溶膠條件下，精確的AOD 值對DSLR 反演非常重要。由于不同輸入?yún)?shù)的誤差可能相互抵消，實際誤差可能小于圖5中的理論估計值。從其他角度進(jìn)行的研究也得出了類似的結(jié)論，且e( ΔDSLR )隨著觀測天頂角的增大而增加。當(dāng)VZA=0，DSLR 均方誤差最大為9.6 W·m-2。

圖5 VZA=60°時不同AOD情況下的誤差Fig.5 Errors under different AOD cases when VZA=60°

2.2 檢驗結(jié)果分析

最終篩選出在花寨子荒漠站、混合林站、黑河遙感站、張掖濕地站的匹配數(shù)據(jù)為28、33、28、29組?；ㄕ踊哪続OD 的變化范圍為0.06～0.83，WVC變化范圍為0.12～2.84 g·cm-2；混合林站AOD 的變化范 圍 為0.09～0.86，WVC 變 化 范 圍 為0.29～3.09 g·cm-2；黑河遙感站AOD 的變化范圍為0.09～0.89，WVC 變 化 范 圍 為0.33～3.02 g·cm-2；張 掖 濕 地 站AOD 的 變 化 范 圍 為0.09～0.87，WVC 變 化 范 圍 為0.44～3.43 g·cm-2。圖6 為 衛(wèi) 星 過 境 時 兩 種 模 型DSLR反演值與實測值散點圖。

圖6 沙塵氣溶膠條件下兩種模型的DSLR反演值與實測值散點圖Fig.6 Scatter plots of DSLR inversion values and measured values of the two models under the condition of dust aerosol

在花寨子荒漠站，沙塵氣溶膠天氣多發(fā)生在春季，DSLRA模型估算的均方誤差（RMSE）為20.3 W·m-2，偏差（Bias）為-5.8 W·m-2，誤差范圍為-47.5～31.9 W·m-2；在混合林站，沙塵氣溶膠天氣多發(fā)生在春季，DSLRA模型估算的RMSE 為19.5 W·m-2，Bias為-7.8 W·m-2，誤差范圍為-45.3～32.9 W·m-2；在黑河遙感站，沙塵氣溶膠天氣多發(fā)生在春季，DSLRA模型估算的RMSE 為17.1 W·m-2，Bias 為-1.8 W·m-2，誤差范圍為-36.5～29.3 W·m-2；在張掖濕地站，沙塵氣溶膠天氣多發(fā)生在春季，DSLRA模型估算的RMSE 為20.4 W·m-2，Bias 為-12.3 W·m-2，誤差范圍為-46.9～18.6 W·m-2。為了更好地評價兩種模型在沙塵氣溶膠天氣下的應(yīng)用能力，模型估算誤差關(guān)于AOD和WVC的散點圖如圖7和圖8所示。

圖7 沙塵氣溶膠條件下兩種模型的DSLR反演誤差與AOD散點圖Fig.7 Scatter plots of DSLR inversion error and AOD for two models under dust aerosol conditions

圖8 沙塵氣溶膠條件下兩種模型的DSLR反演誤差與WVC散點圖Fig.8 Scatter plots of DSLR inversion error and WVC for two models under dust aerosol conditions

DSLRC模型實際數(shù)據(jù)驗證結(jié)果比模擬數(shù)據(jù)驗證結(jié)果誤差大，主要因為模型未考慮到ALRF 以及沒有對沙塵氣溶膠情況下受影響的星上輻亮度值進(jìn)行必要的系數(shù)調(diào)整。沙塵氣溶膠不只產(chǎn)生較強的ALRF，其對星上輻亮度影響也較大，特別是對通道29、31 和32，最大變動幅度達(dá)到3.51%。從圖6 中可以得出改進(jìn)的算法在輕度和重度沙塵氣溶膠條件下表現(xiàn)效果都比較理想，由于氣溶膠對星上輻亮度有影響并對其進(jìn)行了誤差修正，使得模型在一些高水汽的廓線中也能表現(xiàn)良好。

但也明顯看到，模型誤差在實測數(shù)據(jù)中比在模擬數(shù)據(jù)中大的多。原因是多方面的：在驗證過程中衛(wèi)星數(shù)據(jù)是整個區(qū)域成像時刻的觀測結(jié)果，而地面站點僅僅是一個點上的觀測數(shù)據(jù)，這個站點的測量存在系統(tǒng)誤差以及隨機誤差；本文估算的沙塵天氣下DSLR 是瞬時值，且研究是在假定DSLR 短時間不變化的前提下進(jìn)行的，在采樣點時間前后有風(fēng)或云也會使DSLR 產(chǎn)生較大偏差。另外，有研究表明，土地覆蓋類型特別是作物生長階段的發(fā)射率變動對DSLR 反演精度也有顯著影響［27］，但在實際模擬中無法考慮這種因素也是誤差較大的一個因素。沙塵氣溶膠顆粒表面不均勻性和角度效應(yīng)也不容忽視，而在模擬過程中我們假定氣溶膠為球形，但實際氣溶膠散射特性為非球面，也會影響驗證結(jié)果。

除了以上因素外，AOD、WVC 和TOA 輻亮度的不確定性也需要著重考慮。AOD 具有空間異質(zhì)性，受地形、濕度、溫度等的影響。在垂直分布上，AOD和WVC各層面上的散射和吸收均不同，其垂直廓線上的變動是造成許多氣候模型預(yù)測不準(zhǔn)確的重要因素。利用激光雷達(dá)探測大氣參數(shù)的時空分布和描述氣溶膠特性是提高模型精度可行的方法。但這幾個站點沒有測得對應(yīng)時刻的垂直廓線數(shù)據(jù)，這對模型的驗證及結(jié)果分析有一定影響。盡管OPAC提供了沙塵氣溶膠的光學(xué)特性，但這與站點中實際的氣溶膠光學(xué)特性還是有差異的，比如源地、氣溶膠成分、粒徑分布及其時空變化規(guī)律不同［28］，也會對模型檢驗的結(jié)果產(chǎn)生影響。另外，云天像素被誤認(rèn)為晴空像素會使TOA 輻射亮度大幅度降低也是本文不可忽略的問題。站點符合要求的數(shù)據(jù)不多，模型實地驗證的精度可能受個別樣本點的干擾。

3 結(jié)論

（1）該算法建立在以AOD校正部分敏感通道并進(jìn)行系數(shù)率定的基礎(chǔ)上，綜合考慮了AOD、WVC 和VZA等因素，在模擬數(shù)據(jù)垂直觀測中可將e( ΔDSLR)控制在9.6 W·m-2。敏感性分析結(jié)果表明，e( ΔDSLR)隨著AOD 增大出現(xiàn)先減小后增大的趨勢，最小值出現(xiàn)在AOD=0.4處。

（2）在黑河流域4 個站點的驗證中，改進(jìn)的模型RMSE 在17.1～20.4 W·m-2，Bias 介于-12.3～-1.8 W·m-2，基本滿足實際應(yīng)用需求，但站點檢驗整體誤差比模擬數(shù)據(jù)中偏大。

總體來說，相比DSLRC模型，在WVC 和AOD 及觀測條件已知的情況下，由于考慮到了ALRF，本文提出的模型能顯著提高沙塵氣溶膠條件下的DSLR估算精度。然而，限于目前的研究條件和數(shù)據(jù)，一些方面有待改進(jìn)，尤其是氣溶膠垂直分布剖面對DSLR 反演的影響有待進(jìn)一步研究。未來的研究將考慮氣溶膠廓線變化對DSLR 的影響，并利用激光雷達(dá)和太陽光度計數(shù)據(jù)對氣溶膠進(jìn)行分析研究，研究氣溶膠的垂直分布廓線，定量分析廓線變化引起的氣溶膠消光后向散射比變化及其帶來的消光系數(shù)誤差對DSLR 反演的影響；增加站點數(shù)據(jù)并開展有關(guān)氣溶膠影響下DSLR 反演模型的普適性研究；深入開展土地覆蓋類型變化對DSLR 反演精度影響的研究。