宋少輝,吳學(xué)睿,趙樂文*
(1. 南京信息工程大學(xué)遙感與測繪工程學(xué)院,江蘇 南京 210044;2. 中國科學(xué)院上海天文臺天文地球動力學(xué)研究中心,上海 200030)
地表凍融循環(huán)分布廣泛且動態(tài)性強(qiáng),隨著季節(jié)變化會重復(fù)發(fā)生,與水循環(huán)、碳循環(huán)、植被凈初級生產(chǎn)量以及能量平衡過程關(guān)系緊密,是全球氣候變化的重要指示器[1-2]。凍融土壤分為凍土和融土,凍土和融土最直觀的判別因素是土壤溫度,傳統(tǒng)凍融監(jiān)測方法主要采用現(xiàn)場測點的方法,研究者主要是在研究區(qū)內(nèi)布設(shè)站點的方式來進(jìn)行地表凍融的監(jiān)測,這種方法的好處是測量的溫度指標(biāo)準(zhǔn)確,精度很高,然而凍土區(qū)域非常寬廣,且具有廣泛的異質(zhì)性,現(xiàn)場觀測站需要的人力成本高、耗時長且分布不均勻,時空分辨率差不能滿足實際需要。隨著全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(global navigation satellite system, GNSS)技術(shù)研究的不斷發(fā)展,多路徑效應(yīng)不再作為誤差源,經(jīng)地面反射的衛(wèi)星信號已經(jīng)發(fā)展為一種新興遙感信號源,利用接收到的反射信號可以反演出地球環(huán)境參數(shù),GPS-IR(global positioning system-interference reflectometry)技術(shù)作為GPS反射測量的一個分支,是利用地球測繪或地球物理中GPS接收機(jī)中的多路徑數(shù)據(jù)對地物參數(shù)進(jìn)行遙感監(jiān)測的新方法,該種遙感方式存在著體積小、重量輕、功耗低和時空分辨率高等顯著特點。其應(yīng)用領(lǐng)域目前主要涉及土壤水分[3-4]、植被含水量[5-6]、積雪深度[7-8]和海平面高度[9-10]等地表環(huán)境參數(shù)的研究。
基于GPS-IR 技術(shù)進(jìn)行地表凍融狀態(tài)監(jiān)測是一個相對嶄新的應(yīng)用領(lǐng)域,相關(guān)研究人員利用前向GPS多路徑模型和GPS雙站雷達(dá)積分信號模型,在地表凍融特性微波散射模型的基礎(chǔ)上,已經(jīng)在理論上驗證了GPS-IR技術(shù)進(jìn)行地表凍融特性監(jiān)測的有效性[11-13]。同時結(jié)合IGS(International GNSS Servics)臺站數(shù)據(jù)和CYGNSS (Cyclone Global Navigation Satellite System)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性分析[14-15]。但上述研究基本只考慮在地球物理參數(shù)變化平穩(wěn)狀態(tài)下相關(guān)性的好壞,對復(fù)雜寒區(qū)中積雪厚度和土壤濕度的影響研究相對較少。鑒于此,本文通過GPS 接收機(jī)獲取衛(wèi)星數(shù)據(jù),基于GPS-IR 技術(shù)在積雪、土壤濕度平穩(wěn)以及相對變化較大的時段下對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測,分析不同地球物理參數(shù)下對其監(jiān)測精度的影響。
針對凍融地表,凍結(jié)土壤可以看作是由空氣、固體顆粒、自由水、結(jié)合水和冰5 種物質(zhì)組成,其符合介電常數(shù)理論上受入射電磁波的頻率、溫度和土壤含水量等因素影響,土壤最終的介電常數(shù)是由各個成分之間相互作用的結(jié)果。介質(zhì)混合介電模型[16-21]是用來計算土壤和水的混合物的介電常數(shù),其公式為:
式中,ε 為介電常數(shù);V為土壤中不同成分的體積;上標(biāo)α為形狀常數(shù)因子;下標(biāo)S、a、fw、bw和i分別指固體土壤、空氣、自由水、結(jié)合水和冰。
土壤介質(zhì)混合介電模型求出介電常數(shù)后作為后續(xù)實驗分析時的參數(shù)輸入,圖1[14]所示的是實驗得出凍土和融土的介電常數(shù),二者差異明顯,凍融轉(zhuǎn)換會改變地表土壤的散射特性,進(jìn)而改變地表反射率的變化,這是GPS-IR技術(shù)監(jiān)測地表凍融狀態(tài)的理論依據(jù)。

圖1 土壤介電常數(shù)與土壤溫度關(guān)系圖
凍融轉(zhuǎn)換時由圖1 可以看出在GPS L1 載波頻率下,土壤介電常數(shù)實部1a 和虛部1b 隨土壤溫度的變化情況,融化土壤的介電常數(shù)比凍結(jié)土壤的介電常數(shù)大得多。當(dāng)土壤溫度低于0℃時,介電常數(shù)的實部和虛部隨土壤溫度的增加而增大;當(dāng)土壤溫度大于0℃時,變化趨勢正好相反。當(dāng)土壤從凍結(jié)(融化)狀態(tài)變?yōu)槿诨▋鼋Y(jié))狀態(tài)時,土壤介電常數(shù)有很大差異。土壤介電常數(shù)實部反映的是電磁波的折射和反射現(xiàn)象,虛部與電磁波衰減(吸收和轉(zhuǎn)換)有關(guān)。因此,土壤介電常數(shù)在凍融轉(zhuǎn)換期間具有明顯的變化規(guī)律,介電常數(shù)的變化會導(dǎo)致地表反射率的變化,地表反射率變化會導(dǎo)致GPS多路徑觀測值改變。
GPS 接收機(jī)不僅接收來自衛(wèi)星發(fā)射的直射信號,也接收經(jīng)過地面反射的反射信號,如圖2所示。每個歷元下GPS接收機(jī)記錄導(dǎo)航電文、載波相位與偽距觀測值以及信噪比(signal-noise ratio,SNR)。

圖2 GPS-IR原理示意圖
GPS-IR 技術(shù)就是利用SNR 數(shù)據(jù)中的反射信號來估算地球物理參數(shù),SNR 觀測值是由具體的直射信號、反射信號和2種信號干涉而成,具體關(guān)系如下:
式中,SNR為合成信號的信噪比;Pd、Pr和φ分別為直接功率、反射功率和干擾相位;Pd和Pr項兩者為信噪比的趨勢項,由Nievinski 和Larson[22-23]開發(fā)的可以同時考慮GPS信號極化、天線和地表響應(yīng)的全極化前向GPS多路徑模型得到。
由于GPS接收機(jī)接收到的一階SNR是由直接信號功率決定的,需要將反射信號功率從GPS接收的多路徑信息中分離出來,SNR與相位φ之間存在一種正弦或余弦關(guān)系,且去除GPS直射信號后的反射信號與衛(wèi)星高度角正弦值存在一種線性關(guān)系故去除直接信號的信噪比表示為:
式中,SNRr為反射信號分量;A為反射信號相對幅度;h為天線高度;λ為波長;θ為衛(wèi)星高度角。基于以上條件,衛(wèi)星信號的好壞對地表凍融監(jiān)測精度非常重要,所以在數(shù)據(jù)處理前要篩選出較好的衛(wèi)星信號用以實驗分析。
針對本研究的復(fù)雜寒區(qū)凍融地表,要求研究區(qū)地表觀測量同時包含地表溫度,土壤濕度和積雪深度信息,進(jìn)而分析各種參數(shù)對最終GPS多路徑數(shù)據(jù)的影響。
因此,本研究選擇了一個PBO觀測網(wǎng)中的GPS站點用于接收GPS 多路徑觀測值用于監(jiān)測地表凍融狀態(tài),該站點為ColdFoot_AK2006,ID為AB33,站點位于阿拉斯加(經(jīng)度:67.25;緯度:-150.17;海拔334.76 m),站點屬于亞溫帶氣候,站點周圍常年積雪,氣候環(huán)境較為惡劣,接收機(jī)周圍無障礙物遮擋,信號良好,AB33 站點環(huán)境如圖3 所示。AB33 站點數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)格式為RINEX,以ASCⅡ格式像公眾提供。站點數(shù)據(jù)采樣率間隔15 s。

圖3 不同視角下的菲涅爾反射區(qū)
AB33 站中的接收機(jī)天線與地面垂直高度為2 m,2種視角下的菲涅爾反射區(qū)如圖3所示,圖3a表明在高度角5~30°下的AB33站點可以接收到附近60 m的反射信號。圖3b是AB33站點地圖視角下的菲涅爾反射區(qū),根據(jù)圖中彩色條帶分布范圍可以確定在0~360°方位角范圍內(nèi)都可以接收到來自地面的反射信號。
考慮到GPS-IR 分辨率[12]在1 km 內(nèi)選取了一個SNOTEL 氣象站(http://pbo.unavco.org)站點ColdFoot(Site Id 958)(緯度:67.25;經(jīng)度:-150.18;海拔:316.99 m)。本研究的時間范圍從2017—2022年之間。圖4顯示2017—2022年的積雪深度、近地表土壤濕度和土壤溫度的時間序列,圖4a顯示的是積雪深度的時間序列圖,每年大約5 月到10 月期間沒有降雪;圖4b 是土壤濕度的時間序列圖,土壤濕度的變化沒有固定規(guī)律;圖4c是土壤溫度的時間序列圖。圖4中紅色豎線區(qū)間是接下來實驗選用的數(shù)據(jù),在進(jìn)行近地表凍融狀態(tài)監(jiān)測時,為了突出問題方便研究,選擇在地表凍融轉(zhuǎn)換發(fā)生的時期進(jìn)行研究分析。

圖4 Coldfoot站點地球物理觀測參數(shù)
2.2.1 頻段選擇
GPS 衛(wèi)星星座的任何頻率都可以用于地球物理參數(shù)的研究,不存在微波散射差異,在進(jìn)行凍融轉(zhuǎn)換監(jiān)測時選用L載波頻率是因為水和冰的介電常數(shù)差異在L波段更為顯著,對地表凍融狀態(tài)轉(zhuǎn)換的監(jiān)測更為敏感;L載波頻率的波長范圍在15~30 cm,穿透深度更深,L載波波長遠(yuǎn)大于土壤、植被、積雪層中散射體尺寸,有機(jī)會獲取植被和干雪覆蓋之下的土壤凍融信息。
對于L波段載波頻率,土壤介電常數(shù)的實部和虛部變化從-1℃到1℃,如表1 所示。在凍融轉(zhuǎn)換發(fā)生時時,L波段載波頻率相對應(yīng)介電常數(shù)幾乎相同,具有非常相似的散射特性,故GPSL波段載波頻率在介電常數(shù)方面的影響可以忽略。因為L2和L5載波頻率接收的衛(wèi)星信號和SNR 數(shù)據(jù)不如L1載波,為保證監(jiān)測精度不受信號干擾,后續(xù)數(shù)據(jù)處理和實驗分析選擇L1載波頻率。

表1 GPS L1 和L2 載波頻率下凍(-1℃)融(1℃)土壤的介電常數(shù)
2.2.2 選星處理
為排除監(jiān)測精度受衛(wèi)星信號的干擾,數(shù)據(jù)處理前需要將信號較好的衛(wèi)星選擇出來,對衛(wèi)星信號LSP(LombScargle Periodogram)頻譜分析,得到去趨勢項后的SNR序列圖,分析信號振蕩幅度選出信號強(qiáng)度較好的衛(wèi)星。如圖5 所示,5a 為PRN12 衛(wèi)星的去趨勢SNR 干涉圖,衛(wèi)星信號振蕩幅度超過25°,認(rèn)為該P(yáng)RN12 是信號較好的衛(wèi)星,反觀5b,PRN6 衛(wèi)星信號的振蕩幅度比較小,不符合選星的要求。

圖5 衛(wèi)星信號對比
2.2.3 判別指標(biāo)的計算及精度評定
將用于結(jié)果分析的衛(wèi)星數(shù)據(jù)文件中所有的信號較好的衛(wèi)星篩選出來進(jìn)行預(yù)處理,預(yù)處理是將所有信號良好、衛(wèi)星高度角等于25°時的SNR 反射信號分量計算得出,再求其均值,便得到凍融監(jiān)測的判別指標(biāo)。
結(jié)果分析判定凍結(jié)或判定融化狀態(tài)是通過以下地表凍融狀態(tài)判別公式[24]所得:
式中,AvgDetrSNR為判別指標(biāo),判別指標(biāo)大于0即判定為融化,反之小于0 則判定為凍結(jié),類似平均地表土壤溫度大于0℃土壤處于融化狀態(tài),小于0℃處于凍結(jié)狀態(tài),處于0℃定義為凍融臨界點;ΓmdB為反射區(qū)域內(nèi)的月平均反射信號;ΓdB為日平均反射信號分量,二者的絕對值即得出判別指標(biāo)。
對于使用GPS-IR 監(jiān)測地表凍融狀態(tài)的評價,使用8 cm淺層土壤溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗證并通過一下方式判別:
式中,F(xiàn)F為實測土壤狀態(tài)為凍結(jié)土壤且判別指標(biāo)判定為凍結(jié)的情況;TT為實測土壤狀態(tài)為融化土壤且判別指標(biāo)判定為融化的情況;FT為誤判為融土;TF為誤判為凍土,通過以上來計算結(jié)果分析時的判別精度。
為了進(jìn)一步實驗分析,在凍融發(fā)生的時間段內(nèi),對不同地球物理參數(shù)情況下分析GPS-IR 監(jiān)測復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)精度變化原因。
圖6a為136 d(2020年)至167 d(2020年)的氣候?qū)崪y數(shù)據(jù),土壤濕度為18%~37%,變化平穩(wěn),且期間無降雪,積雪深度一直維持在0 cm;圖6b 利用GPS-IR 技術(shù)對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的判別精度為90.63%。在積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)的監(jiān)測環(huán)境下,GPS-IR 技術(shù)監(jiān)測復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)精度較好,影響監(jiān)測精度的原因有GPS接收機(jī)的溫度、土壤濕度和積雪深度等因素,積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)狀態(tài)下對GPS信號影響較小,對監(jiān)測精度的影響會降低;考慮到一般GPS 接收機(jī)的組成,當(dāng)設(shè)備溫度在0℃上下浮動時,它的介電性能變化并不是很大,水的介電常數(shù)為85,其他固體材料的介電常數(shù)通常在1~6 之間,有小節(jié)2.1 實驗得出土壤具有顯著的介電特性變化,故在土壤凍融轉(zhuǎn)換過程中,考慮到電磁波在設(shè)備本體中的傳播,GPS設(shè)備溫度的影響可以忽略不計。故在復(fù)雜寒區(qū)積雪深度和土壤濕度平穩(wěn)的條件下,完全是可以通過GPS-IR 監(jiān)測淺層地表凍融狀態(tài)。為了對比分析積雪深度和土壤水分對GPS-IR 技術(shù)對地表凍融狀態(tài)監(jiān)測的影響,選取積雪深度或土壤水分變化較大和無降雪與土壤水平穩(wěn)的2個時間段進(jìn)行對比分析。

圖6 環(huán)境參數(shù)平穩(wěn)條件下的判別時間序列
圖7a為40 d(2019年)至99 d(2019年)的氣候?qū)崪y,期間土壤濕度含量為7%~8%,幾乎沒任何變化,有降雪,積雪在40 cm范圍波動,圖7c計算得出地表凍融狀態(tài)判別精度為86.67%;圖7b 為15 d(2020年)至75 d(2020年)氣候?qū)崪y數(shù)據(jù),期間土壤水分含量為6%~8%,降雪平穩(wěn),積雪深度在25~35 cm,圖7d 地表凍融狀態(tài)判別精度為85.24%。從監(jiān)測結(jié)果可知,在土壤濕度含量小范圍波動、有降雪的時間段期間,因為地球物理參數(shù)的改變影響了GPS信號,導(dǎo)致GPS-IR 對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測精度會有所降低;雖然利用GPS-IR 技術(shù)能夠監(jiān)測淺層地表土壤(10 cm 以內(nèi))的凍融狀態(tài),并且在地球物理參數(shù)相對平穩(wěn)的情況下判別精度達(dá)到82%以上,但是仍存在地表凍融判別誤差,無法準(zhǔn)確獲得淺層地表土壤過渡期的凍融狀態(tài)。在凍融過渡期較長的階段,凍融土壤長期處在凍結(jié)(融化)向融化(凍結(jié))的階段,無法僅用凍結(jié)或者融化描述凍融狀態(tài)。另外,在氣溫日變化較大的地區(qū),GPS-IR 技術(shù)監(jiān)測淺層地表凍融狀態(tài)時可能會因為淺層地表土壤反復(fù)凍融導(dǎo)致判別失誤,影響監(jiān)測精度。

圖7 環(huán)境參數(shù)小范圍變化下的判別時間序列
圖8a為第105 d(2017年)至152 d(2017年)的氣候?qū)崪y數(shù)據(jù),期間土壤濕度含量為0~60%,變化較大,期間有降雪,積雪深度從2 cm 變化至25 cm,由圖8c 得出地表凍融狀態(tài)監(jiān)測精度為78.72%。圖8b為第301 d(2021年)至339 d(2021年)的氣候?qū)崪y數(shù)據(jù),期間土壤濕度含量為5%~17%,期間有降雪,積雪深度在1~10 cm波動,由圖8d得出地表凍融狀態(tài)判別精度為79.49%。從結(jié)果中分析得出土壤溫度從0℃以下變化到0℃以上,土壤濕度和積雪深度這2 個地球物理參數(shù)變化較大對GPS-IR 對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測精度影響較大。

圖8 環(huán)境參數(shù)大范圍變化下的判別時間序列
在提升GPS-IR 監(jiān)測復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)的精度時,首先可以從衛(wèi)星信號方面入手,在處理數(shù)據(jù)時,篩選出信號較強(qiáng)的衛(wèi)星,接收機(jī)接收到的SNR信號質(zhì)量受地面環(huán)境影響相對較少;在不同地區(qū)選擇不同的極化方式,結(jié)合當(dāng)?shù)丨h(huán)境調(diào)試出一個適合的極化方式,但對于土壤凍融監(jiān)測過程中最靈敏的極化組合還需要進(jìn)一步研究探討;在凍融監(jiān)測過程中尋找最敏感的仰角,由于目標(biāo)物體的散射特性是各向異性,敏感的仰角有利于信噪比觀測的提取和土壤凍融過程的監(jiān)測。
本文提出利用GPS-IR 技術(shù)對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測,通過實驗證實了該技術(shù)對復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)響應(yīng)敏感,擴(kuò)充了該技術(shù)的監(jiān)測對象,拓寬了其應(yīng)用范圍。對實驗分析得出以下結(jié)論:
1)地表凍融轉(zhuǎn)換時,土壤介電常數(shù)發(fā)生顯著變化,進(jìn)而導(dǎo)致直射信號與反射信號在凍融前后變化差異明顯,實驗分析表明淺層土壤溫度的改變會使多路徑信息發(fā)生改變。
2)GPS-IR 進(jìn)行復(fù)雜寒區(qū)地表凍融狀態(tài)監(jiān)測時,實驗結(jié)果表明L波段載波的實部和虛部的介電常數(shù)變化差異非常小,任意L波段載波對監(jiān)測精度的影響可以忽略;土壤狀態(tài)從凍結(jié)(融化)轉(zhuǎn)化到融化(凍結(jié))時,積雪深度和土壤濕度都會導(dǎo)致多路徑信息在幅度和相移方面改變。
3)2020年1-3 月積雪深度和土壤濕度變化平穩(wěn)的時間序列內(nèi),GPS-IR 監(jiān)測地表凍融狀態(tài)精度90.63%;2019年和2020年5-6 月積雪深度波動和土壤濕度平穩(wěn)的時間序列內(nèi),GPS-IR 對地表凍融狀態(tài)的監(jiān)測精度分別為86.67%和85.24%;2017年和2021年積雪深度和土壤濕度都在波動的時間序列內(nèi),GPS-IR 對地表凍融狀態(tài)監(jiān)測精度為78.72%和79.49%;積雪深度和土壤濕度波動較大會改變多路徑信息,導(dǎo)致監(jiān)測精度變差,反之越平穩(wěn)監(jiān)測精度越高。
為了科研和應(yīng)用的需要,GPS-IR 技術(shù)在地表土壤凍融監(jiān)測方面的普適性,特別是不同凍融地區(qū)的適用性需要進(jìn)一步研究和確認(rèn),如何發(fā)展自適應(yīng)的GPS-IR監(jiān)測方法是未來重要的研究工作。