对中国境内13种卫星反演的地表太阳辐射产品的对比评估

《Science of Remote Sensing》：Comparative evaluation of thirteen satellite-derived surface solar radiation products over China

中国多区域卫星SSR产品验证显示，H8-ITP综合性能最优（MBE=3.9 W m?2，RMSE=27.8 W m?2），优于其他12种产品。地形复杂区（如西南山地、青藏高原）和污染多云区（如四川盆地、辽东半岛）普遍存在较大误差，DSCOVR/EPIC和MCD18系列误差显著。研究强调需针对中国区域特征优化算法，整合多源卫星数据以提高辐射估计精度，为碳中和背景下的能源评估和气候建模提供数据支撑。

　　表面太阳辐射（SSR）数据对于评估气候变化影响和量化太阳能资源潜力至关重要。由于中国地表气象站的稀疏分布以及观测数据在时间和空间上的代表性不足，卫星遥感技术已成为获取中国区域和全球范围内连续SSR估计的关键手段。本研究利用中国气象局（CMA）的地面观测数据，对十三种卫星衍生的SSR产品进行了系统验证，结果表明基于Himawari-8卫星的H8-ITP产品在整体性能上优于其他产品，而DSCOVR/EPIC、BESS以及四个MCD18变体则表现出相对较差的性能。这些结果为选择适合特定需求的SSR产品提供了有价值的参考，无论是用于太阳能评估、气候研究还是地表辐射过程分析。

卫星遥感技术通过不同的方法和输入数据，生成了多种SSR产品。例如，MCD18产品基于MODIS数据，采用查找表（LUT）方法进行估算，而GeoNEX则结合了GOES-16/17、Himawari-8和MODIS数据，使用物理参数化方法进行SSR估计。BESS则结合了辐射传输模型（RTM）和人工神经网络（ANN）技术，以每日分辨率提供SSR数据。H8-ITP和H8-AIR利用Himawari-8卫星数据和ERA5再分析数据，通过物理参数化方法和查找表方法生成SSR数据。GLASS则采用直接估算方法，结合MODIS的TOA反射率和大气辐射传输模拟。ISCCP-ITP基于ISCCP-HXG云产品和ERA5数据，使用改进的物理参数化方案。DSCOVR/EPIC使用了随机森林等机器学习算法，基于EPIC数据生成全球范围内的SSR数据，而CLARA-A3则结合了AVHRR数据和查找表方法，以0.25°×0.25°的分辨率提供每日SSR数据。

在这些产品中，H8-ITP表现最为优异，其在108个CMA辐射站的平均偏倚误差（MBE）为3.9 W m?2，均方根误差（RMSE）为27.8 W m?2，相关系数（R）达到0.95。这表明H8-ITP在准确性和稳定性方面均优于其他产品。相比之下，H8-AIR和GeoNEX虽然具有较高的分辨率，但仍然显示出明显的高估现象，其MBE分别为14.8 W m?2和12.3 W m?2。此外，DSCOVR/EPIC表现出最差的性能，其MBE为26.1 W m?2，RMSE为50.0 W m?2，这表明该产品在特定区域可能存在较大的系统性偏差。

研究还发现，所有产品在8月均表现出显著的准确性下降，其中DSCOVR/EPIC的夏季误差最为严重，而H8-ITP和GeoNEX则相对稳定。这一现象可能与夏季云层覆盖增加、太阳辐射变化以及大气条件的复杂性有关。在地形复杂和云层频繁变化的地区，如西南部高原和南方多云区域，所有产品均显示出较低的准确性。这说明在这些区域，卫星遥感技术的精度受到地形和云层变化的显著影响，需要更精细的云-气溶胶校正和区域特定的校准。

在不同空间分辨率下，SSR产品的性能也有所不同。例如，CERES-SYN产品在1°×1°（约100 km）分辨率下表现最佳，其RMSE为31.4 W m?2，但在更高或更低的分辨率下，误差会有所增加。而MCD18A1和MCD18C1等产品在5 km分辨率下表现优于1 km分辨率，这可能是因为在更高分辨率下，亚像素异质性增加，导致辐射传输模型的应用受限。因此，空间分辨率的调整对SSR产品的准确性具有重要影响。

此外，不同海拔高度对SSR产品的性能也产生显著影响。研究发现，随着海拔升高，所有产品的相关系数（R）下降，而均方根误差（RMSE）上升。例如，在海拔高于2000 m的地区，MCD18A1和DSCOVR/EPIC的R值下降了0.17，RMSE则增加了19.4 W m?2和20.8 W m?2。GLASS和MCD18A1在低海拔地区表现为轻微的高估，而在高海拔地区则转变为明显的低估。这表明，高海拔地区的云层和气溶胶相互作用可能对SSR估算产生更大的不确定性。

综合来看，H8-ITP在所有验证站点中表现出最佳的性能，其在高海拔地区的相关系数（R）和均方根误差（RMSE）均优于其他产品。这可能归因于H8-ITP采用的物理参数化方法和更高质量的输入数据，如Himawari-8的云产品和ERA5的再分析数据。相比之下，DSCOVR/EPIC、BESS以及四个MCD18变体在高海拔地区和多云区域表现出较差的性能，这提示在这些区域需要更多的校准和改进的云-气溶胶校正技术。

研究还指出，某些产品的性能在特定区域可能受到训练数据不足和传感器数据融合复杂性的影响。例如，DSCOVR/EPIC在某些站点表现出较大的系统性偏差，这可能与EPIC L2数据的不确定性有关。同样，BESS在高海拔地区表现出更强烈的低估现象，这可能与训练数据的局限性相关。因此，未来的卫星SSR产品开发需要更加关注区域特异性校准和云-气溶胶校正，以提高在复杂环境下的准确性。

通过对中国气象局（CMA）辐射站的验证，研究揭示了SSR产品在不同地理区域的表现差异。例如，西南部高原和云贵高原地区的误差较高，而东北地区和辽东半岛的误差则受到气溶胶污染和云层异质性的影响。此外，四川盆地及其周边地区由于气溶胶污染和频繁的云层覆盖，也显示出较大的误差。这些发现强调了在这些地区进行更精细的校准和误差修正的必要性。

综上所述，本研究系统评估了十三种卫星衍生的SSR产品在中国的性能，发现H8-ITP在大多数站点中表现最佳，而DSCOVR/EPIC、BESS以及四个MCD18变体则在高海拔地区和多云区域表现出较差的性能。研究结果表明，卫星遥感技术在获取中国区域和全球范围内的SSR数据方面具有重要价值，但其精度受到多种因素的影响，包括季节变化、空间分辨率和地形高度。因此，未来的SSR产品开发需要更加关注这些因素，以提高其在不同环境下的适用性和准确性。