????地表土壤水分是水文循環(huán)、生態(tài)系統(tǒng)演變和氣候變化研究的核心變量，其精確監(jiān)測對于氣象預(yù)報、生態(tài)評估及自然災(zāi)害預(yù)警具有重要意義。然而，由于山區(qū)地形復(fù)雜、空間破碎化嚴重，現(xiàn)有遙感產(chǎn)品的空間分辨率不足，難以準確刻畫山地土壤水分的空間分布格局，從而限制了其在山地生態(tài)水文研究中的應(yīng)用。針對這一挑戰(zhàn)，成都山地所趙偉研究員團隊提出了一種基于多源遙感數(shù)據(jù)融合的高分辨率土壤水分估算方法，并成功用于生產(chǎn)典型山地高空間分辨率時序地表土壤水分數(shù)據(jù)，為山區(qū)水文、生態(tài)和氣候等研究提供了重要技術(shù)支撐。

????該研究基于地表溫度—植被指數(shù)三角特征空間理論，從物理機制上構(gòu)建了地表土壤水分與地表溫度、植被指數(shù)之間的定量關(guān)系，并引入局部自適應(yīng)建模策略以優(yōu)化估算精度。傳統(tǒng)經(jīng)驗性模型受地形效應(yīng)影響較大，難以適應(yīng)山區(qū)復(fù)雜地形，而本研究通過地形歸一化校正，對地表溫度進行地形效應(yīng)調(diào)整，使不同海拔區(qū)域的溫度數(shù)據(jù)在同一參考基準上進行對比，從而有效降低地形對土壤水分估算的干擾?；诖?，通過在25km尺度建立的模型外推至1km分辨率，生成高時空分辨率的土壤水分數(shù)據(jù)，實現(xiàn)山區(qū)地表土壤水分的高精度遙感監(jiān)測。最后利用SNOTEL觀測數(shù)據(jù)和SMAP-Hydroblock土壤水分產(chǎn)品進行驗證。結(jié)果表明，該方法能夠準確刻畫山區(qū)土壤水分的空間分布特征，并且在不同季節(jié)和氣候條件下均保持較高的估算精度。進一步對比分析表明，與傳統(tǒng)遙感土壤水分產(chǎn)品相比，該方法在山區(qū)的估算誤差明顯降低，與模式同化數(shù)據(jù)SMAP-HB SSM具有較強的相關(guān)性，顯示出在山區(qū)環(huán)境中的廣泛適用性。

????該研究不僅為山地土壤水分監(jiān)測提供了一種創(chuàng)新性的遙感估算方法，也為生態(tài)水文研究、氣候變化分析及山區(qū)災(zāi)害預(yù)警提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。新方法有效提升了山地土壤水分遙感產(chǎn)品的空間精度，為全球山地生態(tài)監(jiān)測提供了可借鑒的技術(shù)方案。

????相關(guān)研究成果以“Generation of High-Resolution Surface Soil Moisture over Mountain Areas by Spatially Downscaling Remote Sensing Products Based on Land Surface Temperature–Vegetation Index Feature Space”為題，發(fā)表在1區(qū)TOP期刊Journal of Remote Sensing上。上述工作得到了國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金（42222109）、國家重點研發(fā)計劃（2020YFA0608702）以及成都山地所自主部署科研項目（IMHE-CXTD-02）等的支持。

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降尺度土壤水分結(jié)果與其他產(chǎn)品數(shù)據(jù)對比