热带森林L波段零阶植被散射反照率的时空动态特征及其对土壤水分反演的影响

本研究针对当前τ-ω模型中散射反照率(ω)时间恒定假设的局限性，利用SMAP L波段辐射计数据(2018-2023)首次系统揭示了热带稠密森林ω的时空动态特征，发现其存在单峰(亚马逊)和双峰(刚果)季节模式，且与根区土壤水分(RZSM)存在区域特异性滞后关系，为改进SM(土壤水分)和VOD(植被光学厚度)反演算法提供了关键理论依据。

　　

微波遥感领域长期面临一个关键挑战：在τ-ω模型这一土壤水分(SM)和植被光学厚度(VOD)反演的基础理论框架中，植被散射反照率(ω)被简化为时间恒定参数。这一假设与植被散射效应受植物几何结构、含水量等动态因素影响的物理现实存在矛盾，尤其在信号主要来自冠层的热带森林地区，微小ω变化可能导致VOD反演显著偏差。

中国高校的研究团队在《Remote Sensing of Environment》发表的研究中，创新性地利用SMAP L波段辐射计数据(2018-2023)，通过严格筛选生物量>281 Mg ha^-1的稠密热带森林区域(假设植被透射率为零)，直接计算ω=1-TB_p/T_c，首次系统揭示了ω的时空动态规律。研究采用机器学习解析了环境驱动因子，为改进全球碳循环监测提供了新视角。

关键技术方法包括：1) 基于生物量阈值(281 Mg ha^-1)和MPDI指数确定零透射率研究区；2) 利用SMAP L3 SPL3SMP_E产品TB数据计算ω；3) 采用时间滞后互相关分析ω与RZSM关系；4) 应用随机森林模型解析ω空间变异驱动因素。

【空间分布特征】
研究发现ω在同种土地覆盖类型内存在显著空间异质性，最低值集中在亚马逊东北部。极化依赖性明显，水平极化(ω_H)始终高于垂直极化(ω_V)，但季节模式相似。

【时间动态规律】
ω呈现区域特异性季节模式：亚马逊为单峰型，刚果为双峰型。与RZSM的时滞关系显示，植被稠密的亚马逊东北部时滞最短(0-30天)，刚果东北部最长。

【驱动机制解析】
机器学习表明ω值与冠层高度呈强负相关，而时滞主要受降水和土壤含水量调控。这暗示高大冠层可能通过改变微波传播路径增强散射损失。

该研究突破了τ-ω模型中ω参数化的传统认知，证实其动态特性会显著影响VOD反演精度——而VOD正是监测热带森林生物量变化的关键指标。研究提出的时空动态框架为SMAP/SMOS算法改进提供了实证基础，对精准量化森林碳汇功能具有重要意义。特别是发现ω与水分可利用性的异步响应规律，为理解植被-气候反馈机制开辟了新思路。未来需进一步耦合更高阶散射模型，以全面解析植被微波辐射传输过程。