除 多， 扎西頓珠， 次丹玉珍

（1.西藏高原大氣環(huán)境科學(xué)研究所，西藏拉薩 850000； 2.西藏高原大氣環(huán)境研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西藏拉薩 850000）

0 引言

積雪是冰凍圈的重要組成部分和主要存在形式［1-4］，主要分布在高緯度和高海拔環(huán)境中［5-8］。積雪通過其高反照率特性對(duì)輻射平衡的敏感性和積雪融化過程中的能量分配影響全球氣候變化［9-13］。此外，在世界許多地方，積雪融水提供了年內(nèi)絕大多數(shù)河流和地下水徑流［14-15］，這一季節(jié)性存儲(chǔ)的水資源是全球變暖影響下變化最快的水文特征之一，對(duì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)系統(tǒng)功能和洪水災(zāi)害產(chǎn)生廣泛的影響［15-20］。

青藏高原地處北半球中低緯度，是世界上海拔最高的高原，平均海拔在4 000 m 以上，位于亞洲高山區(qū)的核心區(qū)域。積雪是青藏高原季節(jié)性變化最大的下墊面，對(duì)區(qū)域乃至全球的氣候變化具有重要影響［21-25］，冰雪融水又是高原及其下游地區(qū)重要的水資源［1-2，23］。同時(shí)，降雪過多和積雪持續(xù)時(shí)間過長(zhǎng)會(huì)造成大范圍雪災(zāi)，影響農(nóng)業(yè)與畜牧業(yè)的發(fā)展以及人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全，是青藏高原面臨的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一。因此，對(duì)于積雪和雪災(zāi)監(jiān)測(cè)而言，能否快速、準(zhǔn)確地確定積雪范圍對(duì)于確定雪災(zāi)的影響范圍與劃分災(zāi)情等級(jí)具有重要意義。

目前，MODIS是大范圍積雪和雪災(zāi)監(jiān)測(cè)最為有效的手段，也是青藏高原積雪業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)的主要衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，但是作為光學(xué)遙感，云的干擾使得對(duì)于積雪的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)應(yīng)用存在很大的局限性，無法發(fā)揮其在積雪監(jiān)測(cè)中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)［26-29］。NOAA IMS（Interactive Multisensor Snow and Ice Mapping System）雪冰產(chǎn)品是多源數(shù)據(jù)的融合產(chǎn)品，提供逐日無云的北半球積雪覆蓋產(chǎn)品，隨著更多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的融合，產(chǎn)品精度和空間分辨率得到了提高，在全球雪冰監(jiān)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛［30-31］。Mazari 等［32］利用地面自動(dòng)積雪觀測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了IMS 雪冰產(chǎn)品在美國(guó)科羅拉多高原的精度，認(rèn)為在所有天氣條件下IMS產(chǎn)品的制圖精度要高于逐日Terra和Aqua合成的MODIS 產(chǎn)品精度。Chen 等［33］利用地面雪深觀測(cè)資料對(duì)北美地區(qū)IMS 4 km 產(chǎn)品進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明兩者具有很好的一致性。Brubaker等［34］發(fā)展了基于MODIS 數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)方法來確定IMS 和MODIS 積雪產(chǎn)品之間的一致性，結(jié)果表明IMS 和MODIS 積雪產(chǎn)品大約有80%～90% 的一致性。Frei等［35］研究表明，在季節(jié)尺度上IMS 和MODIS 在北美地區(qū)最明顯的差異出現(xiàn)在融雪季節(jié)。Chen 等［36］對(duì)2008 年中國(guó)南部雪災(zāi)期間IMS 與地面觀測(cè)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，IMS 積雪數(shù)據(jù)比被動(dòng)微波遙感數(shù)據(jù)和MODIS積雪產(chǎn)品更為精確。

青藏高原積雪遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)面臨的最大問題是如何在多云條件下能夠有效地監(jiān)測(cè)到地面積雪。MODIS逐日積雪產(chǎn)品雖比IMS空間分辨率高很多，但是受云的影響嚴(yán)重，圖像平均被云覆蓋1/2 以上，在積雪的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)中無法發(fā)揮其作用。IMS雪冰產(chǎn)品可以有效彌補(bǔ)多云天氣條件下MODIS 無法監(jiān)測(cè)地面積雪的問題，提升青藏高原積雪的近實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)精度，但是應(yīng)用前提是對(duì)其精度進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估和分析。劉洵等［37］、陳愛軍等［38］利用臺(tái)站雪深觀測(cè)資料分別對(duì)青藏高原IMS 4 km 和1 km 雪冰產(chǎn)品精度進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明兩者的總體準(zhǔn)確率在85% 以上，非積雪季超過了90%，夏季幾乎接近100%，利用IMS 雪冰產(chǎn)品監(jiān)測(cè)高原積雪范圍是可靠的。然而，這些精度評(píng)價(jià)采用的地面雪深觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間尺度較短，僅為2 年，且包括了總體精度幾乎接近100%的非積雪季節(jié)。此外，驗(yàn)證中利用了青藏高原絕大多數(shù)臺(tái)站的雪深資料，但是高原多數(shù)臺(tái)站位于東部和南部河谷地區(qū)，這些臺(tái)站積雪日數(shù)少，雪深有限?？傮w的積雪監(jiān)測(cè)精度因這些站點(diǎn)和研究時(shí)段包括高原上積雪很少的夏季，而使得最終精度“提高”了很多。青藏高原積雪監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)缺少積雪季IMS 4 km 和1 km 分辨率雪冰產(chǎn)品的定量化精度評(píng)價(jià)結(jié)果。

為此，本文在已有的研究基礎(chǔ)上，以積雪日數(shù)較多為主要原則，在青藏高原三大積雪日數(shù)最長(zhǎng)的區(qū)域中選取高原內(nèi)陸中東部和喜馬拉雅山脈南坡積雪觀測(cè)具有代表意義的17 個(gè)氣象站進(jìn)行研究。首先對(duì)這些站點(diǎn)的區(qū)域代表性和歷史地理坐標(biāo)精度進(jìn)行了評(píng)估，在此基礎(chǔ)上利用這些站點(diǎn)地面雪深觀測(cè)資料分別對(duì)IMS 4 km 和1 km 分辨率產(chǎn)品在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)中的精度進(jìn)行驗(yàn)證，提出在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)中的優(yōu)勢(shì)和不足，進(jìn)而更好地應(yīng)用于青藏高原近實(shí)時(shí)的大尺度積雪遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)邊界采用以自然地貌為主導(dǎo)因素，同時(shí)綜合考慮海拔、高原面和山地完整性原則確定的青藏高原范圍［39］，見圖1。高原主體部分在西藏自治區(qū)和青海省，面積為257.2×104km2，約占我國(guó)陸地總面積的26.8%。

圖1 青藏高原17個(gè)代表性積雪觀測(cè)氣象站的空間分布Fig.1 Spatial distribution of 17 typical meteorological stations for snow observation on the Tibetan Plateau

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 IMS雪冰產(chǎn)品

IMS雪冰產(chǎn)品是由美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）下屬的國(guó)家環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)信息服務(wù)中心（NESDIS，National Environmental Satellite，Data，and Information Service）制作，提供北半球逐日無云的積雪覆蓋范圍［40］。研發(fā)IMS 雪冰產(chǎn)品的最初目的是為NOAA 國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP，National Centers for Environmental Prediction）的數(shù)值預(yù)報(bào)模式提供更為可靠的雪冰初始場(chǎng)［30］。隨著更多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的融合和分辨率的提高，產(chǎn)品精度得到了不斷提高，在全球雪冰監(jiān)測(cè)和相關(guān)的應(yīng)急響應(yīng)及研究中得到越來越廣泛的應(yīng)用。

IMS 融合了靜止到極軌的不同衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，包括NOAA 極軌衛(wèi)星、地球靜止軌道環(huán)境衛(wèi)星（GOES）、日本GMS 同步氣象衛(wèi)星、日本MTSAT 多功能衛(wèi)星、歐洲同步氣象衛(wèi)星（METEOSAT）、美國(guó)國(guó)防部極地軌道衛(wèi)星（USDOD polar orbiters）和美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃衛(wèi)星（DMSP），以及雷達(dá)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)等。IMS 還融合了美國(guó)國(guó)家冰雪中心（NIC，U.S.National Ice Center）的每周海冰分析產(chǎn)品和美國(guó)空軍雪深與雪冰分析產(chǎn)品等［30-31］。2001年2 月起IMS 雪冰產(chǎn)品融合了AVHRR 的3A 波段數(shù)據(jù)，2004 年2 月起MODIS 第1 波段數(shù)據(jù)也融合到該產(chǎn)品，分辨率由原來的24 km 提高到4 km。從2014年12 月2 日起，IMS 北半球雪冰產(chǎn)品分辨率再次提高到1 km。

IMS 制圖是以前一天的圖作為初始狀態(tài)，在此基礎(chǔ)上分析人員根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的積雪覆蓋范圍繪制當(dāng)天的IMS 雪冰產(chǎn)品。算法采用了一系列決策樹對(duì)積雪和非積雪區(qū)進(jìn)行分類。IMS雪冰產(chǎn)品有別于其他積雪產(chǎn)品的關(guān)鍵特點(diǎn)是根據(jù)產(chǎn)品業(yè)務(wù)運(yùn)行目的在數(shù)據(jù)分析過程中引入了人工判識(shí)［40］。

美國(guó)國(guó)家冰雪數(shù)據(jù)中心（NSIDC，National Snow and Ice Data Center）提供了1997年至今24 km分辨率和2004 年2 月至今4 km 分辨率ASCII 格式IMS 雪冰產(chǎn)品。2004 年起還增加了在地理信息系統(tǒng)和圖像處理軟件中應(yīng)用更加廣泛的GeoTIFF 格式數(shù)據(jù)，使更多的用戶可以利用該產(chǎn)品開展相關(guān)的研究和雪冰監(jiān)測(cè)應(yīng)用。IMS雪冰產(chǎn)品采用以北極點(diǎn)為中心的極地方位投影（圖2），時(shí)間分辨率為1 天。產(chǎn)品中不同的像元值代表不同的地物：1 代表海洋，2代表陸地，3代表海冰與湖冰，4代表積雪。

圖2 2016年1月7日北半球IMS 4 km雪冰產(chǎn)品Fig.2 The IMS 4 km snow and ice product of the northern hemisphere on January 7，2016

本研究使用了2010年9月1日至2019年5月31日共計(jì)9 個(gè)積雪季的TIFF 格式IMS 雪冰產(chǎn)品，其中8 天的數(shù)據(jù)缺失，分別為2012 年9 月8 日、2014 年1月2 日、2014 年10 月20 日 和21 日、2015 年4 月18日、2017 年11 月3 日和4 日、2018 年1 月29 日。數(shù)據(jù)處理流程大致為：首先，從NSIDC 或NOAA NIC網(wǎng)站下載TIFF格式的北半球IMS雪冰圖像，將其轉(zhuǎn)成ArcGIS GRID 格式；其次，數(shù)據(jù)投影方式從極地方位投影轉(zhuǎn)換成Albers 投影，之后利用研究區(qū)邊界逐一裁剪青藏高原范圍內(nèi)的IMS 圖像；再次，根據(jù)氣象站點(diǎn)的坐標(biāo)采樣坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的IMS 積雪像元值；最后，氣象站的雪深數(shù)據(jù)與IMS 積雪像元值在Excel軟件中進(jìn)行對(duì)比分析。

2.2 氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)

雪深觀測(cè)數(shù)據(jù)是經(jīng)過質(zhì)量檢測(cè)和控制的逐日雪深資料，由中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心氣象資料室和西藏自治區(qū)氣象局氣象信息網(wǎng)絡(luò)中心提供。為了利用地面臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)青藏高原1 km 和4 km 分辨率IMS 雪冰產(chǎn)品進(jìn)行精度評(píng)價(jià)和適用性分析，根據(jù)積雪日數(shù)較多、觀測(cè)場(chǎng)相對(duì)開闊平坦、地表類型相對(duì)均一且具有氣候區(qū)域代表性和冰凍圈要素類型代表性的原則，在現(xiàn)有常規(guī)氣象站中選取17 個(gè)站用于IMS 雪冰產(chǎn)品的驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)，其中4 個(gè)站位于青藏高原強(qiáng)降雪中心喜馬拉雅山脈南坡，1個(gè)位于藏南中部，其余12個(gè)站位于藏北至青海南部的青藏高原中東部典型積雪觀測(cè)區(qū)（圖1）。17個(gè)氣象站中，瑪多站2019 年1 月至5 月是自動(dòng)雪深觀測(cè)數(shù)據(jù)，有1位小數(shù)點(diǎn)，通過四舍五入之后取整值用于衛(wèi)星遙感積雪產(chǎn)品的驗(yàn)證真值，其他站是每日北京時(shí)間08：00人工觀測(cè)的雪深數(shù)據(jù)。在氣象站雪深觀測(cè)數(shù)據(jù)中，32 766表示數(shù)據(jù)缺測(cè)或無觀測(cè)任務(wù)，文中賦值雪深為0；32 700 表示微量，文中雪深用0.5 cm來表示。

2.3 精度評(píng)估方法

精度評(píng)估采用構(gòu)建誤差矩陣的方法，將實(shí)測(cè)雪深數(shù)據(jù)與IMS 雪冰產(chǎn)品分類結(jié)果進(jìn)行比較。如果兩者都有積雪或都無積雪，則表明IMS 雪冰產(chǎn)品監(jiān)測(cè)積雪結(jié)果正確。如果兩者出現(xiàn)不一致，則表明IMS雪冰產(chǎn)品分類積雪錯(cuò)誤。錯(cuò)誤分類分為漏判和誤判兩種情況：誤判是指地面觀測(cè)無積雪，但是IMS雪冰產(chǎn)品監(jiān)測(cè)到有積雪；而漏判則相反，地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有積雪，但是IMS 雪冰產(chǎn)品沒有監(jiān)測(cè)到積雪。構(gòu)建的誤差矩陣見表1。

表1 誤差矩陣Table 1 Error matrix

式中：a為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與IMS 雪冰產(chǎn)品均有積雪的像元數(shù)；b為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有積雪而IMS 雪冰產(chǎn)品識(shí)別為無積雪的像元數(shù)；c為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)無積雪而IMS 雪冰產(chǎn)品識(shí)別為有積雪的像元數(shù)；d為實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與IMS雪冰產(chǎn)品均無積雪的像元數(shù)。

漏判率（omission error rate）是指地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)有積雪而IMS 雪冰產(chǎn)品無積雪像元數(shù)與所有實(shí)測(cè)積雪像元數(shù)的比值；誤判率（commission error rate）是指地面觀測(cè)無積雪而IMS 雪冰產(chǎn)品監(jiān)測(cè)到有積雪像元數(shù)與所有實(shí)測(cè)無積雪像元數(shù)的比值；積雪分類精度（snow detection accuracy）是指正確分類出的積雪像元數(shù)與分類出的所有積雪像元的比值；無雪分類精度（no-snow detection accuracy）是指地面實(shí)測(cè)和IMS 雪冰產(chǎn)品均無積雪像元數(shù)與分類結(jié)果中所有無雪像元的比值；總體精度（overall accuracy）是指地面實(shí)測(cè)和IMS 雪冰產(chǎn)品均有積雪和均無積雪像元數(shù)與總像元數(shù)的比值。

3 結(jié)果與分析

3.1 氣象站點(diǎn)代表性評(píng)估

2012—2013 年在青藏高原開展野外積雪觀測(cè)和考察時(shí)利用Trimble Geo XT GPS（global positioning system）接收機(jī)采集了青藏高原17 個(gè)典型積雪觀測(cè)氣象站觀測(cè)場(chǎng)的經(jīng)緯度和高程信息。該GPS接收機(jī)精度達(dá)到實(shí)時(shí)亞米級(jí)。以此經(jīng)緯度和高程為參考數(shù)據(jù)，與氣象站歷史記錄的經(jīng)緯度和高程信息進(jìn)行了比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者之間存在一定的差異（表2）。在17個(gè)氣象站中，安多站的經(jīng)度差異最大，兩者相差-0.5797°，即歷史記錄的經(jīng)度值偏小0.5797°，實(shí)際地面距離達(dá)到54 588 m。其次，經(jīng)度差異較大的氣象站為普蘭站，歷史記錄的經(jīng)度偏大0.0735°，地面實(shí)際距離差異為7 092 m。之后是申扎站和帕里站，歷史記錄的經(jīng)度比GPS 接收機(jī)定位值偏小0.0714°和0.0705°，歷史定位的氣象站位置距參考值偏西6 827 m 和6 953 m。此外，嘉黎站歷史記錄的經(jīng)度較參考值偏大0.0534°，地面實(shí)際偏差為5.1 km，而聶拉木站偏小0.0146°，地面實(shí)際偏西1.4 km 左右。其余氣象站的經(jīng)度誤差較小，都不到1 km，均在650 m以下，其中浪卡子站和瑪多站的誤差不到100 m，分別是90 m 和63 m。在17個(gè)氣象站中，最大的緯度偏差同樣出現(xiàn)在安多氣象站，歷史記錄的緯度要大于參考值0.0804°，地面實(shí)際相距8 917 m，即氣象站的實(shí)際位置偏北8 917 m。其次是聶拉木站、嘉黎站和申扎站，歷史記錄的氣象站位置偏北2.9 km、2.7 km 和2.1 km，以弧度單位計(jì)算分別是0.0258°、0.0241°和0.0189°。之后是班戈站、帕里站和錯(cuò)那站，緯度偏差0.010° ～0.014°，其中班戈站和錯(cuò)那站位置偏南1.5 km 和1.2 km，而帕里站偏北1.3 km。其余臺(tái)站的緯度誤差不到1 km，都小于790 m，其中瑪多和托托河兩站的緯度誤差最小，在100 m 以下，僅與參考值偏小68 m 和偏大60 m，以弧度單位表示分別是0.0006°和0.0005°，其他8 個(gè)站的緯度誤差在200～790 m，以弧度單位計(jì)算在0.002°～0.007°范圍之內(nèi)。在17個(gè)氣象站中，經(jīng)度偏大的臺(tái)站共有10 個(gè)站，平均偏差為1.5 km，偏小的臺(tái)站共有7 個(gè)，平均達(dá)到10.2 km。同樣，緯度偏大的臺(tái)站共有10 個(gè)站，平均偏差2.0 km，而偏小的氣象站共計(jì)7 個(gè)站，平均偏差為0.7 km。

表2 青藏高原17個(gè)氣象站歷史記錄與當(dāng)前GPS定位信息對(duì)比Table 2 Location information of 17 meteorological stations on the Tibetan Plateau（TP）based on the historical record and current GPS

從17個(gè)氣象站記錄的歷史高程數(shù)據(jù)來看，多數(shù)臺(tái)站的高程誤差在±50 m 以內(nèi)，占全部臺(tái)站的76%，但是個(gè)別臺(tái)站的高程存在較大的差異，比如安多站歷史記錄的高程比當(dāng)前GPS 接收機(jī)定位海拔偏高102 m，而聶拉木氣象站偏高58 m。相比這些高程偏高的臺(tái)站，錯(cuò)那站歷史記錄的海拔比實(shí)際偏小86 m，浪卡子站偏小52 m，帕里站則偏小33 m，其余臺(tái)站的高程偏差在±25 m 以內(nèi)。在17 個(gè)氣象站中，歷史記錄的高程偏大的臺(tái)站共有6 個(gè)，其中安多站和聶拉木站分別偏大102 m 和58 m，其他都在25 m以下，而歷史記錄的高程偏小的臺(tái)站共有11 個(gè)，其中錯(cuò)那站偏小86 m，其次是浪卡子站和帕里站分別偏小52 m 和33 m，其余臺(tái)站的高程偏差不大，都在10 m以內(nèi)。上述17個(gè)典型氣象站中，西藏自治區(qū)境內(nèi)的12 個(gè)氣象站于2009 年安裝了閃電定位儀，同時(shí)記錄了GPS 位置數(shù)據(jù)，獲取的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)與2012—2013 年野外考察時(shí)定位數(shù)據(jù)基本一致，絕大多數(shù)氣象站的經(jīng)緯度誤差在25 m 以內(nèi)。此外，常規(guī)氣象站點(diǎn)的位置信息僅到分，沒有到秒，所以站點(diǎn)位置精度有限，所帶來的經(jīng)度平均誤差在1.6 km 以內(nèi)，緯度平均誤差在1.8 km以內(nèi)（表3）。

表3 青藏高原17個(gè)氣象站經(jīng)緯度信息僅到分可能產(chǎn)生的誤差Table 3 Possible location errors for 17 meteorological stations on the TP caused by latitude and longitude information that have no seconds

由此可見，個(gè)別氣象站歷史定位數(shù)據(jù)與目前高精度GPS 接收機(jī)觀測(cè)的數(shù)據(jù)之間存在較大的差距，如安多站經(jīng)度大約偏小0.6°，緯度則偏大0.08°。此外，目前常規(guī)氣象臺(tái)站經(jīng)緯度坐標(biāo)只到分，沒有到秒，所帶來的驗(yàn)證精度誤差也是不容忽視的。因此，利用氣象站點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，特別是高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)時(shí)，獲取高精度的氣象站位置信息是首要條件，才能讓兩者在位置上嚴(yán)格對(duì)應(yīng)，保證驗(yàn)證結(jié)果的準(zhǔn)確可靠。

3.2 IMS 4 km雪冰產(chǎn)品精度評(píng)估

以氣象站實(shí)測(cè)雪深數(shù)據(jù)為參考值，對(duì)IMS 4 km分辨率雪冰產(chǎn)品在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)精度進(jìn)行了評(píng)估。圖3 給出了2010 年9 月至2019 年5 月9 個(gè)積雪季青藏高原IMS 雪冰產(chǎn)品總體精度，范圍在76.4%～83.2%，平均總體精度為80.1%，最低精度76.4% 出現(xiàn)在2018/2019 年積雪季，最高值83.2%出現(xiàn)在2015/2016 年積雪季。從精度分析結(jié)果表4中可以看出，2018/2019 年積雪季平均積雪日數(shù)最多，達(dá)到72 d，平均最大雪深和平均雪深也最大，分別是21 cm 和8.1 cm，但其總精度最低；2015/2016年積雪季年積雪天數(shù)不到積雪日數(shù)最大時(shí)期的一半，為33 d，平均最大雪深和平均雪深最低，分別是8 cm和2.1 cm，但其總體精度在9個(gè)積雪季中最大，達(dá)83.2%。IMS雪冰產(chǎn)品總體上呈現(xiàn)地面觀測(cè)的積雪日數(shù)越多，平均雪深越大，其總體監(jiān)測(cè)精度越低的現(xiàn)象。反之亦然。從表4 可以看出，IMS 的積雪分類精度要明顯小于無雪分類精度和總體精度，在35.8%～60.7%，平均為47.2%，且與積雪日數(shù)、平均和最大雪深呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)（表5），即積雪日數(shù)越多、平均和最大雪深越大，積雪分類精度就越高。IMS 4 km 雪冰產(chǎn)品的無雪分類精度要高于總體精度，均在85% 以上，平均為90.9%，且與積雪日數(shù)和雪深之間存在顯著的負(fù)相關(guān)（表5）。精度評(píng)價(jià)分析還表明，IMS 雪冰產(chǎn)品的誤判率在13.2%～19.8%，平均為17.1%，漏判率明顯比誤判率要大（表4），最小為35.0%，最大為56.5%，平均為45.5%，兩者存在明顯的反相關(guān)，即有此消彼長(zhǎng)的現(xiàn)象。

表4 2015年9月至2019年5月青藏高原IMS 4 km產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)結(jié)果Table 4 Assessment results of IMS 4 km product on the TP from September 2015 to May 2019

表5 IMS精度評(píng)價(jià)要素與雪深及相互之間的線性相關(guān)系數(shù)Table 5 Linear correlation between assessment indicators and snow depth

圖3 2010年9月至2019年5月青藏高原IMS 4 km產(chǎn)品的總體精度Fig.3 Overall accuracy of IMS 4 km product on the TP from September 2010 to May 2019

圖4 給出了青藏高原積雪觀測(cè)典型氣象站IMS 4 km 雪冰產(chǎn)品總體精度評(píng)價(jià)結(jié)果，浪卡子氣象站的總體精度和無雪分類精度在17個(gè)臺(tái)站中最高，分別是95.7% 和96.8%，其次是申扎站、托托河站和班戈站，均在90% 以上，而嘉黎站的總體精度最低，只有36.2%，其次是石渠站，但其總體精度也在70%以上，達(dá)70.9%，其后依次是位于喜馬拉雅山脈南坡的錯(cuò)那、聶拉木、普蘭和帕里站，在72%～79%。這里也是青藏高原強(qiáng)降雪和三大積雪日數(shù)最多的區(qū)域之一，錯(cuò)那、聶拉木、普蘭和帕里站是青藏高原境內(nèi)位于喜馬拉雅山脈南坡僅有的四個(gè)常規(guī)氣象站?？梢姡琁MS 4 km 總體精度基本上表現(xiàn)為青藏高原西南喜馬拉雅山脈南坡地形復(fù)雜且雪深和積雪日數(shù)較多的臺(tái)站精度較低，而位于高原內(nèi)陸地形相對(duì)平坦、雪深和積雪日數(shù)較少的氣象站總體精度較高的特點(diǎn)。應(yīng)指出的是，嘉黎站2010—2019年每個(gè)積雪季的總體精度均低于55%，范圍在23.8%～53.5%，平均僅36.2%，與其余站點(diǎn)形成了鮮明差異。相比總體精度，17 個(gè)站的無雪分類精度沒有明顯差異，均在81% 以上，其中嘉黎站判識(shí)精度最高，達(dá)98.1%，而清水河站最小，為81.8%，平均為90.8%。嘉黎站的積雪分類精度最小，為30.3%，其次是申扎站和丁青站，分別為31.3% 和36.4%，其余均大于40%，而清水河站的積雪分類精度最高，為72.7%，其次是瑪多站70.2%，之后是班戈站和錯(cuò)那站，分別是54.2% 和51.4%?？傮w上表現(xiàn)為積雪日數(shù)越多，其分類精度越高的特點(diǎn)。

圖4 2010年9月至2019年5月青藏高原17個(gè)典型氣象站IMS 4 km雪冰產(chǎn)品總體精度Fig.4 Overall accuracy of IMS 4 km product for 17 typical meteorological stations on the TP from September 2010 to May 2019

相比分類精度，IMS 雪冰產(chǎn)品的誤判率和漏判率存在一定的區(qū)域性差異，其中嘉黎站的誤判率異常偏大，達(dá)到88.0%，而且2010—2019 年所有積雪季誤判率均大于60%，最高為98.9%，出現(xiàn)在2015/2016 年積雪季，其余臺(tái)站的誤判率為1%～26%。嘉黎是青藏高原降雪中心之一，其平均年降雪日數(shù)在青藏高原最多，達(dá)154 d［41-42］。這里山脈縱橫交錯(cuò)，嘉黎正好位于向東開口的喇叭口山谷中，南來氣流攜帶充沛水汽到達(dá)此地后，由于地形輻合，強(qiáng)迫抬升，加強(qiáng)了上升運(yùn)動(dòng)及延續(xù)性，導(dǎo)致降雪異常偏多，積雪季節(jié)多云天氣多［43］。嘉黎氣象站又位于河谷縣城中心區(qū)域，降雪之后氣溫上升較快，易于積雪消融。積雪季節(jié)持續(xù)多日的多云天氣，導(dǎo)致IMS 無法有效地監(jiān)測(cè)到地面積雪，進(jìn)而出現(xiàn)了地面積雪過高估計(jì)和嚴(yán)重誤判現(xiàn)象。漏判率正好與誤判率相反，嘉黎站的漏判率在所有臺(tái)站中最低，僅1.0%，而積雪日數(shù)最少的浪卡子站漏判率最高，達(dá)88.2%。在17 個(gè)臺(tái)站中，浪卡子站08：00 觀測(cè)到的平均年積雪日數(shù)最少，僅為9 d，2010—2019 年積雪季積雪日數(shù)在4～16 d，而對(duì)應(yīng)的漏判率在60%～100%，其中2010—2013 年3 個(gè)積雪季漏判率為100%，出現(xiàn)了所有積雪樣本均被漏判的現(xiàn)象?？傮w上，高原內(nèi)陸積雪日數(shù)較少的臺(tái)站IMS 產(chǎn)品的誤判率少，漏判率高，而喜馬拉雅山脈南坡和嘉黎—清水河—石渠一帶高原中東部降雪和積雪日數(shù)較多的臺(tái)站誤判率高，漏判率較低。對(duì)于積雪日數(shù)很少的臺(tái)站來說，受積雪覆蓋范圍和云等因素的影響，衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)地面積雪偶然性強(qiáng)，極易出現(xiàn)所有樣本可能被漏判的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致總體精度很高，但是漏判率異常高的現(xiàn)象。所以，選取積雪日數(shù)較多的臺(tái)站資料對(duì)衛(wèi)星產(chǎn)品進(jìn)行精度驗(yàn)證，才能較好地評(píng)估衛(wèi)星遙感積雪產(chǎn)品在高原積雪監(jiān)測(cè)中的適用性和應(yīng)用潛力。

3.3 IMS 1 km雪冰產(chǎn)品評(píng)估

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感對(duì)地觀測(cè)的時(shí)空分辨率得到了空前的提高，更多衛(wèi)星數(shù)據(jù)融合到IMS 雪冰制圖產(chǎn)品，其精度得到了不斷改進(jìn)。為了更好地滿足北半球冰雪監(jiān)測(cè)和研究需求，從2014年底開始，NOAA IMS 雪冰產(chǎn)品分辨率從原來的4 km 提高到了1 km，提高了16 倍。本節(jié)利用17 個(gè)代表性積雪觀測(cè)氣象站逐日雪深觀測(cè)資料對(duì)青藏高原2015 年9 月至2019 年5 月共計(jì)4 個(gè)積雪季的IMS 1 km 雪冰產(chǎn)品進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，并與IMS 4 km產(chǎn)品評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比。

IMS 1 km 分辨率雪冰產(chǎn)品總體精度較高，在79.6%～85.2%，平均為83.3%。相比IMS 4 km 產(chǎn)品80.4% 的精度，總體精度平均提高了2.9%，積雪分類精度提升了0.9%，平均誤判率減少了5.1%，漏判率反而有所增加，增加了4.1%（圖5 和表6）。由于產(chǎn)品空間分辨率的提高，2015—2019 年IMS 雪冰產(chǎn)品在青藏高原上監(jiān)測(cè)的平均積雪日數(shù)從4 km 分辨率的63 d 減少至1 km 分辨率的50 d，平均減少了13 d，與43 d的地面觀測(cè)積雪日數(shù)更加接近，進(jìn)而積雪誤判率減少明顯。從青藏高原17 個(gè)氣象站的積雪監(jiān)測(cè)情況來看（圖6），嘉黎站的總體精度提升最大，2015 年9 月至2019 年9 月期間，從4 km 分辨率的32.5% 提升到了1 km 分辨率里的71.1%，平均提升了38.6%，主要是通過IMS 1 km 雪冰產(chǎn)品減少積雪監(jiān)測(cè)的誤判率后實(shí)現(xiàn)的，平均誤判率減少了71.7%，但是平均漏判率相應(yīng)提高了59.0%。2015—2019 年在IMS 4 km 圖像上嘉黎站監(jiān)測(cè)到的平均積雪次數(shù)就有255 次，實(shí)際觀測(cè)的平均積雪日數(shù)只有70 次，嚴(yán)重高估了積雪監(jiān)測(cè)次數(shù)，使得出現(xiàn)了平均漏判率為0、誤判率為91.2% 和無雪分類精度為100% 的監(jiān)測(cè)結(jié)果，但是在1 km 分辨率的圖像上積雪監(jiān)測(cè)次數(shù)平均只有69 次，與70 次的地面觀測(cè)次數(shù)極為接近。該站的積雪分類精度提升也最大，從IMS 4 km 分辨率的27.5% 提高到了1 km 分辨率的42.7%，平均提高了15.2%（圖7）。除了嘉黎站之外，積雪監(jiān)測(cè)總體精度提升較大的臺(tái)站是錯(cuò)那站和索縣站，也均在10% 以下，分別是7.3% 和3.7%，對(duì)于其余臺(tái)站而言，IMS 空間分辨率的提高對(duì)其積雪監(jiān)測(cè)總體精度的提升和改進(jìn)程度很小。但從積雪分類精度而言，錯(cuò)那站的積雪分類精度改進(jìn)僅次于嘉黎站，精度平均提高了13.0%。2015 年9 月至2019 年5 月錯(cuò)那站IMS 4 km 監(jiān)測(cè)到的積雪日數(shù)是89 次，對(duì)應(yīng)的1 km 監(jiān)測(cè)的積雪日數(shù)是65 次，后者與63次的地面觀測(cè)次數(shù)更為接近，此外IMS 1 km產(chǎn)品的平均誤判率減少了10.1%，而相應(yīng)的平均漏判率變化不大。在17個(gè)代表性站點(diǎn)中，半數(shù)氣象站的積雪分類精度得到了提高，除了嘉黎和錯(cuò)那兩個(gè)站之外，那曲、申扎和班戈站的積雪分類精度提升了2.0%～4.1%，而個(gè)別站點(diǎn)出現(xiàn)了積雪分類精度減少情況，如帕里站的積雪監(jiān)測(cè)精度減少了2.4%。

圖5 2015年9月至2019年5月青藏高原IMS 1 km和4 km產(chǎn)品平均積雪監(jiān)測(cè)精度對(duì)比Fig.5 Comparison of average snow monitoring accuracy between IMS 1 km and 4 km products on the TP from September 2015 to May 2019

表6 2015年9月至2019年5月青藏高原IMS 1 km和4 km產(chǎn)品平均積雪監(jiān)測(cè)精度Table 6 Average snow monitoring accuracy of IMS 1 km and 4 km products on the TP from September 2015 to May 2019

3.4 站點(diǎn)坐標(biāo)對(duì)IMS積雪分類精度的影響

從前面的氣象站坐標(biāo)位置評(píng)估分析得知，17 個(gè)站歷史定位的坐標(biāo)信息與當(dāng)前高精度GPS 接收機(jī)定位信息之間存在一定的偏差。為了定量分析這些差異對(duì)IMS 雪冰產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)可能產(chǎn)生的影響，分別利用歷史定位的氣象站坐標(biāo)信息和GPS 定位信息對(duì)2010—2019 年積雪季IMS 4 km 分辨率產(chǎn)品的積雪監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。圖8給出的結(jié)果表明，由于坐標(biāo)位置的誤差，導(dǎo)致部分臺(tái)站的精度評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定差異，其中普蘭站的總體精度偏差最大，歷史定位坐標(biāo)的總體精度為49.2%，而基于GPS 定位坐標(biāo)采集的總體精度可以達(dá)到75.8%，兩者相差26.6%，相應(yīng)的積雪分類精度也從27.1%提高到41.6%，提高了14.5%。從圖8 同樣可以看出，如果利用該站歷史定位坐標(biāo)對(duì)IMS 4 km 進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，2010—2019 年每年產(chǎn)生較大的總體精度誤差。除了2018 年9 月至2019 年5 月之外，利用GPS定位數(shù)據(jù)可以明顯提高普蘭站IMS 4 km 產(chǎn)品的精度評(píng)價(jià)效果，其主要原因是歷史定位的普蘭站實(shí)際上位于GPS 定位點(diǎn)東面偏南距7 113 m 的海拔4 804 m 山坡上，而GPS 定位的普蘭站位于海拔3 878 m的河谷地區(qū)，兩地的積雪覆蓋分布存在明顯的差異，進(jìn)而產(chǎn)生顯著的總體精度誤差。此外，安多站采用GPS 定位坐標(biāo)之后，總體精度提高0.9%，積雪分類精度提高了6.0%，聶拉木站的總體精度提高了0.6%。嘉黎站的精度反而有所下降，下降了7.3%，其主要原因可能是積雪季這里多云天氣為主，氣象站又位于河谷縣城，南北是近東西向的高山，地形復(fù)雜，加上該站的積雪日數(shù)在青藏高原所有臺(tái)站中最多［44］，導(dǎo)致積雪誤判率顯著高于其他臺(tái)站，使得出現(xiàn)總體精度有所下降的情況。另外，歷史定位的嘉黎氣象站位置實(shí)際位于GPS 定位點(diǎn)東北面5 771 m處海拔高度5 332 m山頂上。無論用歷史定位坐標(biāo)還是GPS 定位坐標(biāo)，采集的IMS 4 km分辨率數(shù)據(jù)由于極高的誤判率和偶然因素使得出現(xiàn)總體精度有所下降的情況。此外，申扎站和帕里站也略有下降，下降幅度僅為0.6%。由于IMS 4 km空間分辨率較低，IMS 分類精度因一些偶然因素發(fā)生變化。對(duì)剩余11個(gè)站而言，歷史定位和GPS定位坐標(biāo)之間的差異對(duì)IMS 4 km 總體和積雪精度評(píng)價(jià)結(jié)果沒有影響，見圖9。

圖8 2010—2019年積雪季普蘭站歷史記錄與當(dāng)前GPS定位坐標(biāo)采集的IMS 4 km產(chǎn)品總體精度Fig.8 Overall accuracy of IMS 4 km product of Burang（Pulan）Station during snow seasons from 2010 to 2019 based on the historical station record and current GPS positioning

圖9 2010—2019年青藏高原17個(gè)站當(dāng)前GPS定位與歷史記錄坐標(biāo)采集的IMS 4 km產(chǎn)品總體精度差Fig.9 Overall accuracy bias of IMS 4 km product for 17 stations based on current GPS positioning and the historical station record

根據(jù)對(duì)17個(gè)氣象站的定位坐標(biāo)評(píng)估表明，個(gè)別氣象站歷史定位數(shù)據(jù)與目前高精度GPS 接收機(jī)觀測(cè)的數(shù)據(jù)之間存在較大的差距，如安多站的經(jīng)度差異最大，達(dá)54 588 m，其次是普蘭站，歷史記錄的經(jīng)度偏大7 092 m，之后是帕里和申扎兩個(gè)氣象站，距參考值偏西6 953 m和6 827 m。此外，嘉黎站歷史記錄的經(jīng)度較GPS 接收機(jī)定位的參考值偏大5.1 km，而聶拉木站偏小1.4 km，其余氣象站的經(jīng)度誤差不到1 km。在17個(gè)氣象站中，最大的緯度偏差同樣出現(xiàn)在安多氣象站，歷史記錄的緯度偏大8 917 m，其次是聶拉木、嘉黎和申扎氣象站，偏差分別是2.9 km、2.7 km 和2.1 km?？梢?，IMS 4 km 精度評(píng)價(jià)結(jié)果偏差較大的幾個(gè)站都存在氣象站歷史定位數(shù)據(jù)與GPS 接收機(jī)觀測(cè)的數(shù)據(jù)之間存在較大差距，而經(jīng)度誤差不足1 km 的臺(tái)站，新舊坐標(biāo)對(duì)IMS 4 km 精度評(píng)價(jià)結(jié)果沒有影響。很顯然，目前個(gè)別臺(tái)站的歷史坐標(biāo)與GPS 定位坐標(biāo)之間存在較大的差異，對(duì)衛(wèi)星遙感積雪產(chǎn)品的精度驗(yàn)證和評(píng)估產(chǎn)生一定的影響，而絕大多數(shù)氣象站點(diǎn)的歷史坐標(biāo)精度和其經(jīng)緯度坐標(biāo)僅到分沒有到秒帶來的誤差，對(duì)于當(dāng)前公里級(jí)別空間分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的精度評(píng)價(jià)影響不大。然而，今后隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)的時(shí)空分辨率將會(huì)大大提高，更高分辨率的積雪遙感產(chǎn)品將用于積雪監(jiān)測(cè)和研究，尤其是當(dāng)空間分辨率提高到幾百米乃至幾十米時(shí)，對(duì)于這些遙感數(shù)據(jù)的驗(yàn)證與實(shí)際應(yīng)用，地面氣象站點(diǎn)的坐標(biāo)精度必須予以考慮。

4 討論

IMS作為第一個(gè)多源數(shù)據(jù)融合的代表性積雪監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，除了用于數(shù)值預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng)之外，隨著更多衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的融合和分辨率的進(jìn)一步提高，在北半球雪冰監(jiān)測(cè)、氣候變化以及相關(guān)的應(yīng)急響應(yīng)及研究中得到越來越廣泛的應(yīng)用。青藏高原是北半球中低緯度積雪覆蓋最大的地區(qū)和歐亞大陸積雪的重要組成部分。劉洵等［37］基于氣象站實(shí)測(cè)雪深數(shù)據(jù)為真值的北疆、東北和青藏高原三個(gè)中國(guó)三大穩(wěn)定積雪地區(qū)驗(yàn)證表明，IMS 4 km 雪冰產(chǎn)品的年總體準(zhǔn)確率在三大積雪區(qū)均超過了92%，非積雪季的總體準(zhǔn)確率比積雪季要高，在積雪季的各個(gè)月份中，三個(gè)地區(qū)的總體準(zhǔn)確率也均超過80%，5—9 月非積雪季青藏高原地區(qū)也超過了90%。陳愛軍等［38］利用地面雪深觀測(cè)資料對(duì)青藏高原IMS 1 km產(chǎn)品進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明IMS 1 km 冰雪產(chǎn)品的總體判識(shí)準(zhǔn)確率在青藏高原大部分地區(qū)全年均在85% 以上，夏季幾乎接近100%，僅在冬季出現(xiàn)少數(shù)低值，最低約80%。Yang 等［45］以Landsat-5 TM 積雪圖像為真值對(duì)IMS 雪冰產(chǎn)品進(jìn)行了精度評(píng)價(jià)，結(jié)果表明總體精度大于79%。更多的IMS 雪冰產(chǎn)品精度驗(yàn)證工作集中在北美地區(qū)。Brubaker等［34］利用逐日地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)美國(guó)大陸IMS 雪冰產(chǎn)品進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明在積雪累積期早起的10月IMS積雪判識(shí)率較低，小于20%，11 月超過60%，12 月高達(dá)到95%，3月積雪判識(shí)率大約是70%。IMS的無雪像素的判識(shí)精度在3 月至10 月是95%～100%，而12 月無雪判識(shí)率下降至約80%。整個(gè)季節(jié)隨著積雪覆蓋范圍的增加，IMS 的積雪覆蓋面積判識(shí)能力有提高（較少的漏判誤差），但是非積雪面積識(shí)別能力有所下降（誤判誤差增多）。破碎積雪面積的判識(shí)能力總體上在積雪消融階段要好于累計(jì)階段。Chen等［33］利用地面雪深資料對(duì)北美地區(qū)IMS 4 km 產(chǎn)品進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果表明兩者具有很好的一致性，當(dāng)冬季美國(guó)大陸1/4～1/3 被積雪覆蓋時(shí)兩者的逐日一致率絕大部分為80%～90%，并且雪深越大一致性越高。兩者最高的一致率出現(xiàn)在夏季，大約為100%，夏季很少站點(diǎn)被積雪覆蓋，導(dǎo)致很高的一致率。其他在土耳其境內(nèi)進(jìn)行的驗(yàn)證結(jié)果表明［46］，IMS 積雪產(chǎn)品的總體正確率POD 和空?qǐng)?bào)率FAR 分別是73.55%和25.11%。

本研究中，IMS 4 km 雪冰產(chǎn)品在青藏高原的平均總體精度為80.1%，且呈現(xiàn)地面觀測(cè)積雪日數(shù)越多，平均雪深越大，積雪識(shí)別精度越高的特點(diǎn)。IMS 4 km 的無雪分類精度高于總體精度，均在85%以上，平均達(dá)90.9%。然而，IMS的平均積雪分類精度較低，在35.8%～60.7%，平均47.8%，存在觀測(cè)的積雪日數(shù)和平均雪深越大，IMS 積雪分類精度越高的特點(diǎn)。IMS雪冰產(chǎn)品在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)中的漏判明顯，最小為35.0%，最大為56.5%，平均45.5%，而誤判率相對(duì)較小，范圍在13.2%～19.8%，平均17.1%。這些研究結(jié)論與已有的研究結(jié)果基本上是一致的。此外，青藏高原上氣象臺(tái)站的空間分布極不均勻，多數(shù)位于東部和南部，西部和西北部分布極為稀疏，而且氣象觀測(cè)站大多位于海拔較低的河谷［41］。劉洵等［37］利用了青藏高原地區(qū)108個(gè)氣象站的資料，而陳愛軍等［38］利用了77個(gè)地面觀測(cè)站點(diǎn)的逐日雪深。這些站點(diǎn)大部分位于青藏高原東部和南部，多數(shù)臺(tái)站平均年積雪日數(shù)不足10 d?？傮w積雪監(jiān)測(cè)精度因這些站點(diǎn)和研究時(shí)段包括了高原上積雪很少的夏季，使得最終精度會(huì)提高很多。在本研究中，以積雪日數(shù)較多為主要原則，在青藏高原三大積雪日數(shù)最長(zhǎng)的區(qū)域中選取高原內(nèi)陸中東部和喜馬拉雅山脈南麓積雪觀測(cè)具有代表意義的17個(gè)臺(tái)站，且研究時(shí)段僅涵蓋了2010—2019 年9 月至次年5 月整個(gè)高原積雪季節(jié)，對(duì)于積雪日數(shù)很少而總體精度可能接近100% 的夏季并未考慮，所以無論從站點(diǎn)代表性的選擇、時(shí)間尺度的把握還是精度評(píng)價(jià)指標(biāo)要素的選取上相比以往的研究更具代表性和普遍意義，得出的研究結(jié)論更加符合高原積雪監(jiān)測(cè)的實(shí)際，在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)中更具現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。本研究得出的IMS 雪冰產(chǎn)品在青藏高原積雪監(jiān)測(cè)中漏判明顯，相比誤判率相對(duì)較小的結(jié)論也與上述的研究結(jié)果一致。實(shí)際上IMS 雪冰產(chǎn)品相對(duì)高估了積雪面積，在青藏高原漏判率高的原因是IMS對(duì)零碎積雪的識(shí)別能力有限［37］。由于研發(fā)IMS雪冰制圖產(chǎn)品的主要目的之一是能夠有效地監(jiān)測(cè)北半球的陸地積雪，所以產(chǎn)品關(guān)注重點(diǎn)是積雪季的監(jiān)測(cè)精度，對(duì)于非積雪季接近100% 的積雪監(jiān)測(cè)精度對(duì)于產(chǎn)品的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不大。通過本研究揭示了青藏高原IMS 雪冰產(chǎn)品精度的空間分布特點(diǎn)，主要表現(xiàn)在IMS 4 km 總體精度基本上表現(xiàn)為青藏高原西南喜馬拉雅山脈南坡地形復(fù)雜且雪深和積雪日數(shù)較多的臺(tái)站總體精度較低，而位于高原內(nèi)陸地形相對(duì)平坦、雪深和積雪日數(shù)較少的氣象站總體精度較高的特點(diǎn)。高原內(nèi)陸積雪日數(shù)較少的臺(tái)站IMS產(chǎn)品的誤判率少，漏判率高，而喜馬拉雅山脈南坡和嘉黎—清水河—石渠一帶高原中東部降雪和積雪日數(shù)較多的典型積雪觀測(cè)臺(tái)站誤判率高，漏判率較低。

5 結(jié)論

在系統(tǒng)評(píng)估青藏高原積雪觀測(cè)典型氣象站歷史定位坐標(biāo)精度基礎(chǔ)上，對(duì)IMS 4 km 和1 km 分辨率雪冰產(chǎn)品在青藏高原的精度進(jìn)行了驗(yàn)證和評(píng)價(jià)，定量分析了IMS 空間分辨率從4 km 到1 km 的提高對(duì)青藏高原積雪監(jiān)測(cè)精度產(chǎn)生的影響，最后，氣象站歷史定位和GPS 定位坐標(biāo)之間的差異對(duì)IMS 精度評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析。得出了如下主要結(jié)論：

（1）青藏高原個(gè)別氣象站歷史定位坐標(biāo)與當(dāng)前GPS 接收機(jī)觀測(cè)位置之間存在較大的差距，如安多氣象站經(jīng)度偏小0.6°，緯度偏大0.08°，地面實(shí)際相距55 km 和9 km。另外，常規(guī)氣象臺(tái)站經(jīng)緯度坐標(biāo)只到分沒有到秒對(duì)目前主要衛(wèi)星遙感產(chǎn)品的精度影響有限，但是隨著衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)分辨率的不斷提高，所引起的誤差是不容忽視的。精確的氣象站點(diǎn)坐標(biāo)信息是驗(yàn)證高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的前提和定量分析站點(diǎn)要素變化所必須的。

（2）IMS 4 km 分辨率雪冰產(chǎn)品在青藏高原的總精度在76.4%～83.2%，平均80.1%，總體上呈現(xiàn)地面觀測(cè)的積雪日數(shù)越多，平均雪深越大，其監(jiān)測(cè)精度越低的現(xiàn)象。IMS 4 km 積雪分類精度在35.8%～60.7%，平均47.2%，平均誤判率17.1%，平均漏判率45.5%，積雪日數(shù)和平均雪深越大，積雪分類精度就越高。IMS 4 km 總體精度基本上表現(xiàn)為青藏高原西南喜馬拉雅山脈南坡地形復(fù)雜且雪深和積雪日數(shù)較多的臺(tái)站精度較低，而位于高原內(nèi)陸地形相對(duì)平坦、雪深和積雪日數(shù)較少的氣象站總體精度較高的特點(diǎn)。高原內(nèi)陸積雪日數(shù)較少的臺(tái)站IMS產(chǎn)品的誤判率少，漏判率高，而喜馬拉雅山脈南坡和嘉黎—清水河—石渠一帶高原中東部降雪和積雪日數(shù)較多的典型積雪觀測(cè)臺(tái)站誤判率高，漏判率較低。

（3）IMS 1 km 分辨率雪冰產(chǎn)品相比IMS 4 km產(chǎn)品總體精度平均提高了2.9%，積雪分類精度平均提升0.9%，平均誤判率減少5.1%，漏判率反而有所增加，平均增加了4.1%，主要是通過嘉黎站等個(gè)別臺(tái)站的精度提升較大引起的，對(duì)于絕大多數(shù)青藏高原典型臺(tái)站而言，IMS空間分辨率從4 km到1 km對(duì)其積雪監(jiān)測(cè)總體精度的提升和改進(jìn)程度很小。

（4）定量分析了青藏高原典型氣象站歷史坐標(biāo)信息與當(dāng)前高精度GPS 接收機(jī)定位信息之間的差異對(duì)IMS 雪冰產(chǎn)品精度評(píng)價(jià)可能產(chǎn)生的影響。由于坐標(biāo)位置的誤差，導(dǎo)致部分臺(tái)站的精度評(píng)價(jià)結(jié)果存在一定差異，其中普蘭站從歷史定位坐標(biāo)的總體精度49.2% 提高到GPS 定位的75.8%，積雪分類精度提高了14.5%。IMS 4 km 精度評(píng)估結(jié)果較大的誤差均發(fā)生在氣象站歷史定位數(shù)據(jù)與GPS 接收機(jī)觀測(cè)數(shù)據(jù)之間差距較大的幾個(gè)站，而經(jīng)度誤差不足1 km 的臺(tái)站，新舊坐標(biāo)對(duì)IMS 4 km 精度評(píng)價(jià)結(jié)果沒有影響。今后隨著航空航天技術(shù)的發(fā)展，更高時(shí)空分辨率的遙感積雪產(chǎn)品將用于積雪監(jiān)測(cè)和研究，精確的地面觀測(cè)站坐標(biāo)信息是開展遙感數(shù)據(jù)驗(yàn)證與實(shí)際應(yīng)用的前提。

此外，除了利用地面站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)作為真值對(duì)遙感積雪產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證之外，目前更多的中低分辨率遙感積雪產(chǎn)品的驗(yàn)證采用高分辨率的衛(wèi)星遙感影像作為真值進(jìn)行的。下一步將利用Landsat 和Sentinel-2 等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)驗(yàn)證IMS 雪冰產(chǎn)品在青藏高原的精度，進(jìn)一步分析區(qū)域差異和產(chǎn)生的原因，進(jìn)而使之更好地應(yīng)用于青藏高原積雪監(jiān)測(cè)和時(shí)空變化研究。