首次评估了在泰国热带环境下，不同气溶胶、可降水量和云层条件下，利用Himawari遥感观测获得的近实时光合有效辐射数据

《Agricultural and Forest Meteorology》：First evaluation of near-real-time photosynthetically active radiation from Himawari remote sensing observations under different aerosol, precipitable water, and cloud conditions in the tropical environment of Thailand

本研究首次全面评估Himawari卫星PAR数据在泰国热带环境中的表现，通过对比地面EKO传感器测量结果，发现存在显著系统偏差，特别是在高PAR值时，误差率达33.15%-64.32%，建议加强气溶胶和水汽校正以提升遥感PAR精度。

　　本研究旨在对泰国复杂热带环境中由Himawari卫星产品生成的近实时光合有效辐射（PAR）数据进行首次全面评估。PAR是指对植物光合作用有效的太阳辐射，其波长范围为400至700纳米，是植物进行光化学反应的关键能量来源。在光合作用过程中，植物叶片吸收的PAR光子数量直接影响其生长和生产力，因此准确测量PAR对于农业研究、温室监测以及植物生理学等领域具有重要意义。

为了确保PAR数据的准确性，本研究采用了经过质量认证的Level 2.0 Himawari PAR数据，并将其与地面安装的EKO量子传感器测量值（PAR_EKO）进行对比。评估地点包括泰国的三个不同区域：清迈、那空沙旺和宋干拉。研究时间跨度为2018年至2022年，以涵盖不同气候条件和季节变化的影响。通过比较这两种数据源，研究人员希望了解Himawari卫星产品在热带环境中生成PAR数据的可靠性，并识别可能存在的误差来源。

研究结果显示，Himawari卫星产品生成的PAR数据与地面EKO传感器测量值之间表现出较强的线性相关性，相关系数（R2）超过0.7。这一结果表明，卫星数据在整体趋势上能够较为准确地反映地面PAR水平。然而，误差分析表明，尽管相关性较高，但Himawari PAR数据的估计值在绝对量上仍存在不确定性。通过计算纳什-苏特cliffe效率（NSE）和相对均方根误差（rRMSE）等指标，研究人员发现不同区域的误差表现存在差异。在清迈地区，NSE为负值（-1.10），表明卫星数据在该地区的估算性能较差。而在那空沙旺和宋干拉地区，NSE分别为0.29和0.50，显示出一定的估算能力。rRMSE的范围在33.15%至64.32%之间，rMBE则在23.82%至55.09%之间，这些数据表明Himawari PAR数据在某些情况下可能系统性地高估了实际的PAR值。

进一步的分析揭示了误差与环境因素之间的关系。研究发现，PAR_Himawari的残差随气溶胶光学厚度（AOD）和可降水量（PWV）的增加而增大。这意味着在气溶胶浓度较高或水汽含量较多的条件下，卫星估算的PAR值与实际测量值之间的偏差会更加显著。此外，对于云光学厚度（COT），研究结果显示，在晴朗天空条件下，残差的中位数为正值，而在中间天空条件下接近零，而在多云条件下则变为负值。这一发现表明，卫星数据在不同云层条件下的表现存在差异，可能受到云层对太阳辐射的散射和吸收作用的影响。

这些误差表现对于农业和生态应用具有重要意义。在热带地区，由于气候条件的复杂性和多变性，准确的PAR数据对于评估作物生长状况、优化灌溉策略以及监测生态系统健康至关重要。然而，当前Himawari卫星产品在这些应用中的误差水平可能影响其可靠性。特别是在高PAR值的情况下，误差更加明显，这可能与卫星数据处理算法对高辐射强度的敏感性有关。因此，提高气溶胶和湿度校正的精度，对于增强Himawari卫星PAR数据在热带环境中的适用性具有关键作用。

为了更深入地理解这些误差来源，研究人员还探讨了不同环境条件对PAR估算的影响。例如，在气溶胶浓度较高的区域，如城市或工业区，卫星数据可能无法准确捕捉PAR的变化，因为气溶胶会显著影响太阳辐射的传输路径。同样，水汽含量较高的区域，如热带雨林或湿润的农业区，也可能导致PAR估算的偏差。这些环境因素的存在使得卫星数据在某些特定条件下难以提供准确的PAR值，特别是在需要高精度的农业和生态研究中。

此外，研究还指出，尽管Himawari卫星产品在时间分辨率上有所提升，其空间分辨率仍相对较低，为5公里。这意味着每个像素代表的地理范围较大，可能无法满足某些高精度需求的应用。相比之下，MODIS卫星的PAR产品虽然空间分辨率更高，但其时间分辨率有限，通常只能提供每日一次的观测数据，这对于需要实时监测的农业和生态研究来说可能不够理想。因此，如何在保证时间分辨率的同时提高空间分辨率，成为未来卫星PAR数据产品开发的一个重要方向。

在研究方法上，本研究采用了多种统计指标来评估Himawari PAR数据的准确性。这些指标包括相关系数（R2）、纳什-苏特cliffe效率（NSE）、相对均方根误差（rRMSE）和相对均值偏差误差（rMBE）。通过这些指标，研究人员能够全面地了解卫星数据与地面测量值之间的匹配程度，并识别出数据估算中的系统性偏差。例如，rRMSE和rMBE的高值表明，Himawari PAR数据在某些情况下可能高估了实际的PAR值，这可能与卫星数据处理算法中的某些假设或模型参数设置有关。

研究还强调了不同区域的气候条件对PAR估算的影响。例如，清迈地区由于其地理位置和气候特征，可能具有较高的气溶胶浓度和水汽含量，这可能导致Himawari PAR数据的误差更大。相比之下，那空沙旺和宋干拉地区的误差相对较小，这可能与当地较少的气溶胶和水汽影响有关。因此，未来的PAR数据产品需要针对不同地区的气候条件进行定制化校正，以提高其在各种环境下的适用性。

此外，研究还提到了一些早期的PAR估算方法，这些方法在特定区域和条件下取得了一定的成功。例如，Janjai和Wattan（2011）利用MTSAT-1R卫星数据开发了一个物理模型，用于估算泰国地区的月平均小时PAR值。该模型在清迈地区表现出较高的准确性，rRMSE为9.8%，rMBE为0.6%。而Janjai等人（2013）则提出了一种简化半经验方法，通过区分晴朗天空和多云天空的条件，提高了PAR估算的灵活性和适用性。这些早期方法为后续的卫星PAR估算提供了重要的参考，但它们通常依赖于月平均的云属性数据，这可能无法满足实时监测的需求。

随着卫星技术的不断进步，新一代的Himawari卫星系列（Himawari-8/9）提供了更高时空分辨率的PAR数据，能够每10分钟提供一次观测，并且覆盖范围更广。这一发展使得卫星PAR数据在农业和生态应用中的价值得到了显著提升。然而，由于这些数据相对较新，尚未在许多地区，包括泰国，得到充分验证。因此，本研究的评估工作具有重要的现实意义，为未来在热带环境中使用Himawari卫星PAR数据提供了科学依据。

在实际应用中，PAR数据的准确性直接影响到农业管理和生态保护策略的有效性。例如，在温室种植中，精确的PAR数据可以帮助农民优化光照条件，提高作物产量和质量。而在自然生态系统中，PAR数据的准确测量对于评估植被健康、监测气候变化以及预测生态系统的响应具有重要意义。因此，提高卫星PAR数据的准确性，对于支持这些应用具有不可忽视的价值。

综上所述，本研究通过对Himawari卫星PAR数据与地面EKO传感器测量值的对比分析，揭示了该数据在热带环境中存在的误差问题，并指出了改进的方向。研究结果表明，尽管Himawari PAR数据在整体趋势上与地面测量值具有较高的相关性，但在具体应用中仍需进一步优化，特别是在气溶胶和湿度校正方面。此外，研究还强调了不同区域和气候条件对PAR估算的影响，以及未来卫星PAR数据产品在时空分辨率上的改进潜力。这些发现为农业、生态和环境科学领域提供了重要的数据支持和理论依据，有助于推动相关研究和应用的发展。