土壤水分是储存于土壤中的水分，作为土壤的重大组成部分以及植物吸水的最主要来源，影响全球水、碳、能量循环，在作物估产、干旱监测、洪涝预警、天气预报等领域发挥重大作用。
现有微波土壤水分产品及评估方法
微波遥感具备全天时全天候观测能力以及对土壤介电特性敏感的独特优势，是目前大尺度监测土壤水分最有效的手段。图1展示了涵盖中美欧日等现有国际主流的八种微波土壤水分产品的标准差。可以看到这些产品在全球尺度上存在巨大的差异。因此，进行卫星土壤水分产品全面的可靠性检验与误差溯源，对产品的使用及改善尤为重大。
以往的土壤水分评估方法主要包括：基于空间无缝的模型产品的交叉验证、能够有效缓解空间尺度不匹配的密集观测网地面实测数据的直接验证，以及数学误差度量方法如扩展的三重配置（ETC ）方法的“真值”验证。
图1 现有主流八种微波土壤水分产品在2016-2019年的标准差STD(m3m-3)全球分布图
不过，尚未有研究从全球尺度全面对比现有三种土壤水分产品评估方法的差异和适用性；同时，以往评估工作大多仅聚焦于产品的精度指标，缺乏产品系统性的误差溯源，尤其鲜有揭示不同地表异质性条件对土壤水分产品精度影响。
三种评估方法在全球尺度进行综合验证
中国科学院空天信息创新研究院（空天院）副研究员、中国科学院青促会优秀会员曾江源研究团队首次利用三种评估方法：ERA5产品（一种基于模型/再分析的交叉验证方法）、全球密集观测网、ETC方法，在全球尺度上对八种主流微波土壤水分产品进行了综合评估，总结了三种方法的优缺点和适用性，并给出了三种方法的使用提议（如表1所示）：
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基于模型/再分析的交叉验证，可以获得全球的评估结果，但因模型产品本身存在误差，需要在使用前进行筛选；
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利用密集观测网的实测数据可以获得较高可靠度的验证结果，但地面观测站点分布稀疏且不均匀，只能满足小区域尺度评估需求；
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ETC方法在满足数据假设的前提下可以获得大尺度范围产品相对于“真值”的随机误差标准差（ESD）和相关系数（R），如图2所示，展示了基于ETC方法的八种产品最优相关系数R和ESD全球分布图。但该类方法计算需要符合相关假设条件（如用于ETC组合的数据间误差不相关等），这些假设条件在某些情况下难以满足，会导致部分区域计算结果存在空间缺失。
表1 三种评估方法的优缺点及使用提议总结
图2基于ETC方法的八种产品最优R和ESD全球分布图
(a) R, (b) ESD (m3m-3)
地表异质性对微波土壤水分产品精度影响
研究团队重点分析了不同地表异质性条件下，包括：植被覆盖度异质性（SD-LAI）、地表类型异质性（GSI-LC）、地形异质性（SD-Elevation）和土壤质地异质性（GSI-ST），微波土壤水分产品的误差表现（图3）：
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土壤水分产品的精度受到不同地表异质性的影响，其中植被覆盖度异质性和地表类型异质性对精度的影响最大；
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随着地形异质性的增加，微波土壤水分产品的误差也会相应增大。相比之下，土壤质地异质性对土壤水分产品精度影响并不显著；
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相比于低频的L波段土壤水分产品，高频的C/X波段产品受地表异质性影响更加显著。
目前，在国际主流的微波土壤水分反演算法中，均未思考地表异质性的影响，但通过空天院研究团队的研究表明，地表异质性尤其是植被覆盖度及地表类型异质性对土壤水分产品精度有不可忽略的影响。因此，后续的算法改善中，应该思考对地表异质性影响的校正，从而进一步提高土壤水分算法的反演精度。
图3 微波土壤水分产品在不同地表异质性条件下的ESD结果图
(a) SD-LAI, (b) GSI-LC, (c) SD-Elevation, (d) GSI-ST
研究成果“Global-Scale Assessment of Multiple Recently Developed/Reprocessed Remotely Sensed Soil Moisture Datasets”近期发表于《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中国科学院一区）。空天院在读硕士生王攀山为第一作者，空天院副研究员曾江源为通讯作者。研究工作得到国家自然科学基金、中国科学院青年创新促进会优秀会员等项目资助。
论文链接：
Global-Scale Assessment of Multiple Recently Developed/Reprocessed Remotely Sensed Soil Moisture Datasets
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以上内容由遥感科学国家重点实验室曾江源提供。
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