气候模式中关键陆面植被参量遥感估算的研究进展

卫星遥感资料对于改善气候模式的强迫场,改进相关物理参数,提高数值模式模拟的准确性具有重要作用。目前,全球已经积累了多年的卫星遥感资料,并且已有多种陆面参量遥感产品。然而,卫星遥感资料在气候模式中的应用还非常有限。充分利用卫星遥感资料,对于提高气候模式模拟能力具有重要作用。选择植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)、叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和地表反照率(Albedo)3个关键陆面参量的遥感估算方法进行评述,并分析了陆面参量真实性检验的尺度转换问题,还以WRF(Weather Research and Forecasting model)为例,阐述了遥感估算的陆面参量应用于模式的表达方式。最后讨论了关键陆面参量遥感估算的不确定性和遥感参量应用于气候模式的尺度匹配等亟待解决的问题,并对这些问题的未来改进方向进行了展望。