《表2 基于3种方法研究DSSR精度验证对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于卫星数据的地表下行短波辐射估算:方法、进展及问题》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

从2000年开始Terra和Aqua极轨卫星搭载的MODIS广泛用于大气云、水汽参数反演和DSSR的估算.MODIS数据的空间和波谱分辨率较高，可以获取较高精度的云、水汽参数和DSSR.然而，相较静止轨道卫星MODIS的观测频率低，白天只能获取2次观测资料.2010年以后GOES-R、H-8和FY-4新一代静止卫星相继发射成功，在数据获取方式、数据质量、时空和波谱分辨率方面有了巨大的改进，为准确获取高时空分辨率的DSSR提供了重要数据源.在计算方法方面，DSSR的估算主要使用经验法、参数化法、查找表法和机器学习法.查找表法和机器学习法的精度较高，但当输入参数较多时，查找表法的运算速度会降低.有机结合查找表法和机器学习法是保障DSSR计算精度和速度的重要途径.表2为基于参数法、查找表、机器学习方法的研究实验的精度情况，表中的定量验证结果是以地基数据验证为标准完成的.从表2中可以看出，机器学习法的RMSE略小于查找表法；当研究区域较小时，如覆盖一个地面站时，参数化法的RMSE低于机器学习法和查找表法（Masuda等，1995；Tang等，2006）；当研究区域扩大至覆盖91个中国CMA辐射地面站时，机器学习方法的RMSE小于参数化法.