气候变化研究如何获得真实数据?地物光谱仪带来第一手地表信息

在全球变暖、碳中和、生态系统退化等话题不断被提及的今天，我们越来越需要“真实、长期、可比对”的地表数据来支撑气候变化研究。地物光谱仪，作为获取地面真实光谱数据的关键工具，正悄然承担起“地面真值”的角色，为气候模型和遥感数据提供支撑。

下面，我们从三个方面来拆解这个问题：

一、气候变化研究为何需要地面“真值”数据？

气候变化研究的核心问题：

检测地表温度、水分、碳循环的长期变化;

判断陆地生态系统对气候变化的响应;

验证卫星数据的精度，修正模型误差。

关键挑战：

遥感卫星提供的是间接估算数据（遥感反演），而地物光谱仪可以提供地面原始光谱信息，是“从源头把控数据质量”的手段。

二、地物光谱仪提供哪些“第一手”信息？

1. 地表植被变化的直接反映

气候变化对植被的影响首先表现为“颜色”变化;

地物光谱仪记录植被在不同波段(如红边、近红外)反射率的细微变化，能精准捕捉：

生长季变化;

干旱胁迫;

叶绿素衰退;

碳汇能力变化;

举例：青藏高原生态监测中，通过光谱仪长期记录高寒草甸NDVI和红边位移，量化了多年冻土退化对植被的影响。

2. 高光谱数据支持碳通量监测

光谱仪采集的叶片和冠层光谱可以反演光合速率和叶面积指数(LAI);

这类参数可作为地面碳通量观测(如涡度协方差塔)的输入数据;

与卫星影像结合后，可建立区域尺度碳吸收估算模型。

案例：在内蒙古典型草原，地面光谱数据+通量塔数据+卫星遥感形成了碳汇监测系统，为草原碳中和政策提供依据。

3. 反演地表参数模型的训练样本库

地表温度、反照率(Albedo)、土壤湿度等参数对气候模型至关重要;

地物光谱仪通过实测反射率+实地测量这些参数，建立反演模型;

然后推广到卫星遥感大范围数据上，实现区域尺度的气候参数获取。

示例：在干旱区建立土壤反照率与波段反射率的回归模型，用于提升气候模式中的能量交换精度。

4. 长期序列观测，构建地表变化的“时光隧道”

通过固定点、定期(如每月一次)采集某地生态地表的光谱数据;

构建多年的变化序列;

检测变化趋势和气候驱动机制。

实例：在东北黑土区建立农田—林地—湿地不同地貌的光谱长期序列，用于分析极端气候对生态演替的影响。

三、与遥感系统的联动作用

地物光谱仪在气候研究中最重要的角色之一就是：

“地面验证 + 模型训练 + 数据校正”

它可用于：

校正卫星遥感影像(如MODIS、Landsat、Sentinel);

训练反演算法(深度学习模型输入);

比较不同时间尺度、空间尺度下的遥感产品差异;

对比不同遥感传感器间的观测一致性(跨平台融合);

四、气候变化监测中的典型部署方式

总结一句话：

地物光谱仪，是气候变化研究中

它提供了从叶片到地貌，从小时到十年的高维数据支持，让气候变化研究有据可依、有迹可循。

审核编辑 黄宇