刘凯露，王远弘，买买提艾力·买买提依明，杨 帆，刘永强

（1.新疆大学资源与环境科学学院，乌鲁木齐 830046；2.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所/塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地，乌鲁木齐 830002）

物体的发射率指物体的辐射能力与相同温度下黑体的辐射能力之比，是反映地表热辐射特性的重要参数［1］，其精度直接影响着地表向上发射的长波辐射量的精度，进而影响地表净辐射和地表温度的计算精度［2］。随着全球气候趋暖，特别是干旱、半干旱地区极其脆弱的生态系统使其对全球变化异常敏感，黄建平等［3］研究表明该地区对全球年平均陆地气温贡献率高达44.46%，研究全球干旱、半旱区的气候变化已成为目前探究全球环境变化机制的重要部分。

随着遥感技术的快速发展，利用遥感手段反演得到大面积的地表发射率与温度已成为全球的研究热点。利用热红外光谱和微波反演地表温度已成为进行区域或全球的陆面温度反演的常用方法［4］。遥感卫星反演地表温度必然要进行温度和发射率的分离（TES），然而由于地表比辐射率和温度未知，传感器N个通道获取的信息包括了N个未知比辐射率和1个地表温度，组成的N个方程有N+1个未知数的病态方程组在数学上没有惟一解，必须要依靠某种人为地先验知识作为约束条件使方程有解［5］，导致目前利用卫星遥感观测地表覆盖类型反演得到的地表发射率对地表覆盖类型的反演误差和不确定性。刘东琦等［6］与张仁华［7］的研究均表明认为在8～12 μm波段，典型陆地表面比辐射率每变化0.01，会带来遥感反演的地表温度2 K的差异。在干旱、半干旱地区，由于裸土比辐射率较低，利用遥感反演得到的数值往往会高于实际的地表比辐射率，大大降低对干旱半干旱地区净辐射的估算精度［7］。Jin等［8］指出MODISC5地表温度产品在中国西北干旱地区高估了裸露地表的发射率而导致地表温度被低估。特别是在利用气候模型模拟区域和全球气候变化时，以往的研究中模型会把不同土地覆盖类型的发射率往往被设置为一个固定的典型值，如在陆面模型Community Land Model Version 4.0&4.5中分别规定裸土和湿地地表发射率为0.96、冰川和雪为0.97［9］，这种对同一地表覆盖类型赋予一个固定值的方法使地表发射率不具有时空变化特性。Bavel等［10］及No⁃borio等［11］先后给出了裸土下垫面地表发射率公式；Swinback等［12］、Idso等［13］、Chung等［14］分别考虑到近地层温度及湿度对发射率的影响，得到大量的大气发射系数参数化方案。

评价这些参数化方案在中国西北干旱、半干旱地区的适用性需要大量准确可靠的地面验证数据，因此，为了能够更加准确地反演该地区地表温度，模拟地表能量平衡和气候特征，获取高精度的沙漠下垫面宽波段地表发射率是非常有必要的。本研究利用傅立叶变换热红外光谱仪（FTIR）观测波长在8～14μm的热红外大气窗口的地表辐射光谱，对地表发射率光谱进行高分辨率的野外实地测量。通过冷热黑体和漫反射金板校正后，计算该波长范围的地表发射率光谱，再利用宽波段的发射率光谱计算地表发射率，且无需经验回归方程的转换，获得高精度的塔克拉玛干沙漠地表发射率数据集。该数据集可以弥补国内外已有的波谱数据库，如USGS、ASTER、中国典型地物波谱库等波谱库中在沙漠地物类型下土壤波谱数据量的不足，为遥感光谱数据的光谱分析提供更多先验支持，为不同航空传感器的地面实况反演提供验证，优化或建立发展干旱地区的地表特征参数化方案，使陆面模型更加准确地描述该地区的陆表特征参数。

1 研究数据与处理方法

1.1 研究区与观测地表状况

塔克拉玛干沙漠位于新疆维吾尔自治区塔里木盆地中部，是中国面积最大的沙漠，同时也是世界第二大流动沙漠。沙漠总面积33.76×104km2，东西相距1 000 km，南北相距400 km［15］。沙漠全区除了呈南北走向的和田与克里雅河等两侧有走廊式林灌草甸带以及呈东西走向的麻扎山等低山残丘尚无流沙覆盖外，其余地面均被沙漠覆盖，大多为流动沙丘和沙丘链，其中流动沙丘占沙漠总面积的83%，固定、半固定沙丘仅分布在沙漠边缘与绿洲交接的地带［16］。根据位于沙漠腹地的塔中站（38°58′51″N，83°38′28″E，海拔1 099 m）1996—2013年观测数据表明，沙漠腹地的年平均温度为12.4℃，年降水量仅23.0 mm，而年平均潜在蒸发量高达3 800 mm。有记录以来的最高温度为45.6℃，最低温度为-22.2℃。平 均 风速 为2.5 m/s，瞬 时最 大风 速 为24.0 m/s［15］。观测数据日期为2013年10月16—18日，天气多为晴朗。沿塔克拉玛干沙漠公路从南到北的测量（南起民丰县，北至轮台县），平均50 km选择一个四周平坦、纯自然下垫面的观测点，共计10个点，观测点位置见图1。

图1 观测点分布

1.2 测量原理和测量方法

1.2.1 测量仪器 傅里叶变换红外光谱仪（FTIR）是通过利用干涉图与光谱图之间的对应关系，对测量得到的离散干涉图进行傅里叶变换后反演得到的光谱图，获取光谱信息的干涉型光谱仪［17］。与传统光栅色散型光谱仪相比，FTIR在采样过程中不需要光源的照射，可直接用物镜对准样品进行采样，以很高的效率采集来自光源的辐射能量并快速测量和记录样品较宽波段的光谱信息。FTIR光谱仪由于其自身的优越性，已经成为地球和大气红外探测的有力工具［18］。本研究数据采集所使用的光谱仪是由美国D&P公司生产的便携式傅里叶变换热红外光谱102 F，该仪器具有速度快、信噪比高、敏感性好等特点，仪器光通量为0.016 cm2·sr，杂散辐射少，工作温度范围为15～35℃，光谱范围为2～16μm，光谱分辨率为2～24 cm-1，测量结果可以达到标准差小于1%［19］。漫反射板是由Labsphere公司生产的在铝制的底板镀上漫反射金薄膜的板，在近红外、中红外和热红外波段具有95%～98%反射率，具有很好的朗伯性［20］。

1.2.2 测量原理 便携式傅立叶变换红外光谱仪采用的是低温制冷下的光伏型锑化铟（InSb）和碲偏汞（MCT）探测器利用自身的内光电效应将接收到的红光谱辐射出射度MS(λ)转换为光谱电压VS(λ)输出。转换函数如下：

其中，光谱电压VS（λ）与光谱辐射出射度MS（λ）都是与波长λ有关的函数，r（λ）为仪器的线性响应度，也是波长λ的函数，表征了仪器的光电转化效率，M0（λ，Tinst）是仪器自发辐射，FTIR光谱仪在探测样品的同时，也接收来自仪器本身的光谱辐射，考虑仪器自身热辐射的因素，采用黑体定标的双温法获得仪器响应度，在测量校准过程中仪器会自动从采集数据中剔除仪自发的辐射能，输出值为仪器测量的样品辐射MS（λ）值。在测量过程中，影响样品发射率计算的主要因素有样品和仪器之间的大气散射、吸收和发射。为了尽量避免在测量过程中样品辐射能受到大气环境的影响，仪器与样品之间的距离要尽量短，这是因为当仪器非常靠近被测样品时，样品与探测器之间的路径趋近同一路径，发射与散射的路径辐射可以忽略不计［21］。

由基尔霍夫（Kirchhoff）定律可知，物体的发射率ελ等于吸收本领aλ，而且对于土壤等不透明物体其吸收本领aλ与反射本领ρλ之和为1，即：

以εs(λ)表示样品的发射率，Rs表示样品的反射率，则两者之间的关系为：

假设地表是一个朗伯表面，则探测器所接受到的热辐射能可简化表示为：

式中，MS(λ)为传感器所接收的光谱辐射亮度；MB(TS,λ)在真实温度为TS时的黑体辐射亮度；ε(λ)为比辐射率值；MO↑(λ)和MDWR(λ)分别为大气上行和下行辐射；τO(λ)为透过率值。在使用光谱仪测量地物的时探测器与被测样品之间的距离足够小时（一般小于1 m），大气的上行辐射对探测器所接收到的总辐射能的影响可以忽略不计，且大气透过率可视为1，样品的表观辐射出射度可表示为：

变换该式可得目标地物的比辐射率计算公式：

在使用FTIR光谱仪测量过程中，MS(λ)是仪器直接测量目标物得到；大气下行辐射MDWR(λ)通过金板（低发射率）来测量。如果金板温度大于环境温度时，则测出大气下行辐射的值将超出实际的大气下行辐射值，这时需要从测量结果将金板自身辐射剔除，公式可表示为：

式中，TG,为金板的温度，εG(λ)为金板的发射率。1.2.3 辐射出射度校正 为了提高整个仪器系统的测量精度需要进行辐射出射度校正。FTIR采用的是双探测器，在不同的光谱波段其响应度也不同，在液氮制冷下，锑化铟（InSb）的响应波段在3～5μm之间，而碲镉汞（HgCdTe）的响应波段在8～14μm之间。由于探测率并非线性关系，仪器对辐射的响应会随着波长的变化而变化。在进行辐射出射度校正时，假设黑体的发射率是1，则仪器对黑体辐射的响应在一定温度变化区间为线性，校准函数即式（1）测量得到的电压输出VS（λ）与辐射出射度MS（λ），在任何波长上是由斜率和截距确定的，斜率即为仪器响应度r（λ），需要通过对冷热黑体的测量计算出仪器的响应度r（λ）和仪器自身辐射M0（λ，Tinst）。同时，经测量得出未校准的冷热黑体的输出电压值VA（λ）与VH（λ）和在此温度下冷热黑体的普朗克函数M（TH，λ）与M（TA，λ），仪器的响应度r（λ）可以由下式表征：

M（TH，λ）与M（TA，λ）可以由普朗克函数计算得出：

其中，M（T，λ）为黑体辐射出射度［W/（m2·μm）］，λ为波长，T为黑体的温度（K），c1,c2普朗克函数常量，c1=3.074×108［W/（m2·μm-4）］c2=1.438 775 2×104（K·μm）。通过仪器响应度r(λ)与冷黑体M（TH，λ）或热黑体M（TA，λ）的测量值可以进一步求得仪器自发辐射M0(λ,Tinst)为

在计算出仪器响应度r(λ)和仪器自身辐射M0(λ,Tinst)后，则可推导出校准后的样品表观辐射出射度公式：

1.2.4 沉降流辐射校正 金板的发射率较小，在满足数据精度要求的情况下，通常选用金板作为沉降辐射的参考辐射源，但事实上金板并不是一个完全理想的反射体（发射率约为0.04），它具有较小的热辐射贡献，因此在精确计算天空背景辐射亮度时需要减去金板的热辐射贡献量，需要通过沉降流辐射校正来消除金板的发射率的影响。利用金板具有良好的导热性，在野外测量中，将金板在阳光下充分暴露时，此时金板温度近似于环境温度，仪器所测量的沉降流辐射MDWR，meas（λ），等于金板反射的实际沉降流辐射MDWR（λ）与金板的自发辐射εG(λ)M(TG,λ)之和：

其中，εG是金板的比辐射率，再由上式推导出实际的沉降流辐射MDWR(λ)：

在套用校准后的样品表观辐射出射度公式可得：

1.3 地表发射率光谱测量方法

在计算地物目标的光谱发射率时必须知道目标的表面温度，部分地物目标（比如金属、人造目标地物）的温度可以直接利用热电进行直接接触测量。但是在野外测量时，绝大多数自然目标地物表面较粗糙，热惯性较低，热传导能力也较差。因此，利用点温计直接测量地表温度很难准确地反映地表真实的辐射温度，为了避免由于温度而导致的发射率计算值的误差，利用温度和发射率分离的方法由温度反演算法获取发射率测量同步地表温度。

102F光谱仪采用普朗克函数拟合法在软件中用Planck函数计算黑体辐射光谱拟合地表辐射光谱，获得地表辐射温度，该方法主要通过寻找与黑体辐射亮度曲线相类似的物体辐射曲线波段区间［λ1，λ2］，并使被测样品在这个区间内，达到预先了解的发射率最大值εmax先假设一个温度区间［T1，T2］，取中间值T3=(T1+T2)/2作为估算的物体表面温度，计算样品在区间［λ1，λ2］的发射率曲线，并取其中的最大值ε′max与εmax对比。如果ε′max>εmax则由T1降至原先的T3，再重复上述过程。如果ε′max<εmax则由T2升至原来的T3，并重复上述运算直到温度区间［T1，T2］长度小于预先设定的范围，通常为0.000 1［22］。Korb等［19］研究表明，在沙漠地区拟合波段在7.45～7.65μm时的最大发射率为0.995。黑体拟合法在该波段获得的地表辐射温度非常准确，该方法计算的地表发射率误差小于0.008［23］。

采用该方法获取地表辐射温度计算波长8～14 μm热红外窗口的塔克拉玛干沙漠地表发射率光谱。地表发射率光谱到地表发射率的转换方法需要地表发射率值，而不是波段的光谱曲线值，所以要将宽波段地表发射率光谱转换为地表发射率ε公式如下［24，25］：

其中，λ1和λ2是积分方程的波长范围，ελ和Bλ(T)都是连续函数。

为便于计算与提高计算精度，对波长范围为的区间离散化，将其划分为375个Δλ子区间，再分别在对每个小子区间进行积分。

为了提高观测结果的准确性，野外测量选择在晴朗干燥的天气下进行采集，试验前需在102F杜瓦瓶中注满液氮，使探测器充分制冷。在将仪器装在三脚架上，使镜头离地面1 m以内，开机后根据环境温度和样品温度分别设置冷、热黑体温度，冷黑体温度需比环境温度低、热黑体比样品温度稍高，先定标冷黑体后再对热黑体进行定标。由于外部风力和太阳照射等外部条件都能够引起仪器内部温度的变化使仪器就会出现漂移现象，从而影响测量的精度，所以每次开机测量前都需黑体定标。一般每10～20 min定标一次，定标后可先采集大气下行长波辐射数据，漫反射金板摆放方位与被测目标地物所一致，并且避免太阳直接反射，将镜头对准金板快速测量其反射的辐射波谱后便可得大气下行辐射向仪器软件中输入金板温度和反射率，随后将镜头垂直对准研究地表快速获取地表辐射波谱。在已知地表温度的情况下便可计算目标地物的发射率。

2 结果与分析

2.1 塔克拉玛干沙漠地表平均发射率

数据采集日期为2013年10月16—18日，沿塔克拉玛干沙漠公路从南至北穿沙漠，每隔50～100 km选择一个四周平坦且均为自然下垫面类型的野外采样点，共10个观测点。对于每个观测点保留5组以上的有效观测数据。数据经过冷热黑体辐射校正后，根据地表辐射数据MS（λ）利用黑体拟合法得到地表辐射温度TS，利用热电耦合温度计测量的金板温度TG得到校正后的沉降流辐射MDWR（λ），通过式（13）计算，获得地表发射率光谱εS（λ），将地表发射率光谱曲线值离散化，用式（18）计算出每组测量值的地发射率，最后对每个观测点的多组观测值求平均得到每个测点的地表平均发射率（表1）。

表1 观测点位置、下垫面土类型与平均发射率

2.2 不同地物类型的地表发射率

野外测量的测点分布均匀且横穿沙漠，其中有些测点的下垫面类型略有不同，因此特选取观测点1、4、9、10的地表发射率光谱曲线图（图2）进行对比分析。

图2 不同下垫面类型发射率光谱曲线图

如图2所示，通过对比4个测点的发射率光谱曲线可知，观测点1、4、9、10的波谱谱型和各波长发射率的值差异较小，趋势也基本一致，在8.0～9.5μm区间内有明显波谷，在9.5～10.5μm区间内呈上升趋势，大于11.0μm后逐渐趋于稳定。但三者的波谷形状及谷深却不同，其中沙漠中心区域的观测点4在此波段内的发射率明显低于其他观测点，而位于沙漠南缘、北缘的观测点1、9分别位于芦苇过渡带和稀疏的胡杨林和柽柳区域。其土壤湿度应该高于沙漠中心区域的观测点4，使这两个观测点发射率比观测点4值偏大。

结合表2和图2可知，塔克拉玛干沙漠地表发射率受下垫面类型影响较大，由于观测点10位于塔里木河胡杨林观测站，植被丰富，土壤湿度较大，且土壤特征也不同于其他测点，地表发射率最高，可达到0.930。观测点1、9位于绿洲与沙漠过渡带地区，植被稀疏，土壤水份含量较低，地表发射率为0.910～0.930。观测点4位于沙漠中心区域，周围无植被生长，地表发射率低至0.895。但由于该地区极端干燥的气候条件，即使在降水量较为集中的春夏季地表水也会快速蒸发，地表浅层土壤湿度常年不变，从而使塔克拉玛干沙漠腹地以及非沙漠边缘区域地表发射率值保持长期稳定。

3 结论

塔克拉玛干沙漠气候极端干旱且土壤类型单一，使得该地区地表发射率常年稳定，数据集的地表发射率与地表温度数据对于干旱地区典型裸土下垫面尤其是沙漠地区具有很好的适用性。该数据集的地表发射率作为良好的地面实测数据源，很好地弥补以往由于缺少地面现场观测数据而仅使用光谱库数据进行验证的不足，为多源遥感数据反演地表发射率与地表温度提供更多地先验知识，同时为建立优化与发展具有干旱区区域特色的参数化方案提供更为可靠的数据支撑。