2013年，由宫鹏教授、陈镜明教授和梁顺林教授等联合发表了一篇《Nature Climate Change》综述文章，其主题是卫星遥感在全球变化中的作用研究。（已被引510次，来源谷歌学术）。

卫星遥感方式对于气象问题、大气、陆地和海洋的时空变化具有重要意义。遥感，可以弥补气候模型，增加对气象的观测。遥感，也可以研究海平面升高的空间变化。遥感，具有宏观尺度和微观尺度共同的作用。然而，短期的气候变化和不确定性，仍然对于长期气候变量观测的稳定性提出了挑战。

卫星和遥感允许对大气状态和过程的观测。比如，它是监测土地覆盖及变化最有效的方法之一，卫星数据经常与气候模型一起模拟气候系统变化。卫星影像也经常用于处理水文预处理数据。比如，全球气候观测系统有26到50个关键气候变量。

尽管有前述的卫星遥感数据的贡献，卫星遥感如何应用于气候监测仍然不清晰。气候变化研研究要求观测量被定标且连续，且要求有时间和空间采样。然而，卫星数据由于传感器误差，数据恢复算法存在不确定性。在本文的研究中讨论遥感数据对于气候变化的理解的帮助。本文的目标在于发现遥感数据应用在气候研究中的独特作用和主要缺陷。

对于气候的观测

传统的基于陆地的观测一般采集与固定间隔有限空间覆盖，然而遥感数据允许全球尺度的连续观测。这一点大大增强了对于气候系统及其变化的观测。

全球变暖。自19世纪末以来，地球平均表面温度的变暖趋势为人类活动对全球气候的影响提供了证据。这一趋势首先是通过分析气象站记录的陆地近地表气温时间序列中的异常而确定的。然而，由于仪器选址不当和土地利用/土地覆盖变化的影响等因素造成的天气记录的偏差，这一趋势的存在一直受到质疑。海洋的海面温度与大气和海洋之间的热传递直接相关，是气候系统状态的重要指标。

图1 遥感数据和气候系统

遥感被用于不同的平台搭载的传感器，包括飞机、飞船。地基传感器也被使用，例如，太阳光谱辐射计测量太阳辐射。然而，与其他观测手段相比，卫星遥感能够在大面积上提供更频繁和重复的覆盖。

遥感方法能够观测气候变化，这与观测低空温度相似，因此提供了一种全球变暖的决定性联系，尽管观测的幅度仍有着相当的不确定性。大洋变暖不管在东半球还是西半球都出现在中纬度区域。海洋表面温度的区域变化与其他气候变量有密切联系，比如降水。所有这些观测协变量导致我们理解大海是如何影响全球环境的。

地表和对流层变暖被预测为温室气体的浓度提升的气候系统的主要响应。但是最初的研究发现在对流层温度记录中没有明显的趋势，并没有在对流层的温度记录中发现明显的趋势，对流层温度观测采取极轨卫星的微波传输芯片。这一发现挑战了表面温度观测可靠性和我们关于温室气体浓度上升的气候响应。然而，当去除已知的关于传感器的问题，考虑到平流层降温并减轻恢复方法的偏差，新版本的卫星时间序列表现出对流层变暖的趋势，南极区域除外。这一进展，加上改进的气候模型，得出的结论是，观测到的对流层温度变暖趋势和模拟的对流层温度升温趋势之间没有根本分歧（前提是考虑到两者的不确定性）。然而，仍然存在一些问题。观测到的标度比（即大气趋势与地表趋势的比值）仍明显低于模型预测

热带对流层中上部和下部的观测温度也明显低于气候模型模拟的温度。这些剩余的差异表明，先前研究中发现的模型缺陷或观测误差尚未完全解决。

雪和冰。冰雪覆盖的消退是全球变暖的一个重要指标。季节性冰雪覆盖的融化导致地球表面的反照率降低的正向反馈，而后者又会导致海平面上升。遥感卫星的数据在监测积雪范围和冰盖的动态方面发挥了至关重要的作用。

北半球的雪覆盖范围自从1967年使用可见光传感器和被动微波遥感被严格地监控起来。基于NOAA学表面范围数据重新构建的时间序列和现场观测基于NOAA雪表面范围（SCE）数据集和现场测量重建的时间序列表明，总体而言，从1970年到2010年，3月和4月，北半球的SCE每十年减少80万平方公里。将最近的SCE与1970年前的值进行比较表明，3月和4月分别下降了7%和11%30。这一趋势与观测到的全球地表变暖一致。卫星观测还显示出受区域气候变化影响的SCE的强烈区域模式。1970年至2010年3月，北美上空没有观察到显著下降30，俄罗斯境内SCE的下降在199031年后停止。

海冰的范围主要由被动微波辐射计监测，如专用传感器微波/成像仪（SSM/I）。根据卫星记录确定的最新模式显示，南极海冰范围每十年增加1.5±0.4%。1979年至2010年。研究人员假设，这种轻微的增加是由海洋中向上的热量输送减少和降雪增加引起的。北极的情况正好相反，卫星观测显示，在这一时期，每十年的总体负趋势为-4.1±0.3%，最大的负趋势发生在夏季。这与气候模型的预测一致，但其幅度更大。北极作为一个整体是否已经达到“临界点”（北极冰层减少的时间点无法逆转）仍然是一个有争议的问题，但一些研究人员认为，卫星观测表明，已经达到了“区域临界点”，因为多年冰的平均年龄正在下降，从1980年到2011年，最古老的冰的比例从多年冰包的50%下降到了10%36。

南极和格陵兰冰盖的质量损失是通过卫星测高数据（由ERS-1/-2、Envisat、ICESat和CryoSat-2等卫星收集）测量表面高程变化或使用重力恢复和气候实验卫星数据测量冰质量变化来估计的。这两项估计都表明南极和格陵兰的冰盖正在失去质量。最新研究发现，自1992年以来，这些极地冰盖对全球SLR的平均贡献率为0.59±0.2毫米yr-1。然而，质量损失率的估计值差异很大（补充表1）。基于GRACE和基于高度计的方法都有局限性，将两者的优势结合起来的努力只取得了部分成功。随着通过星载干涉合成孔径雷达记录揭示了南极和格陵兰的平均趋势，即冰排放加速。这一发现和随后的研究表明，冰与海洋的相互作用在很大程度上推动了南极和格陵兰冰盖最近质量损失的增加。

全球山地冰川和冰盖的消退被认为是全球变暖的明显迹象。然而，卫星观测显示，一些冰川系统的融化程度和大小低于预测。根据先进的星载热发射和反射辐射仪（ASTER）和卫星地球观测（SPOT）数据，2000-2008年喜马拉雅地区冰川的动力学变化很大。尽管65%受季风影响的冰川正在消退，但喜马拉雅山脉西北部喀喇昆仑地区50%的冰川正在前进或稳定。在2003-2010年期间，使用GRACE测量评估的全球GIC的质量损失（不包括格陵兰岛和南极外围GIC）比原位质量平衡结果少30%。在亚洲的高山地区，就海平面贡献而言，冰川损失率估计仅为0.01±0.06毫米/年，远低于其他研究计算的0.13–0.15毫米/年。在喀喇昆仑地区，冰川的质量平衡是正的，1999年至2008年间为0.11±0.22毫米/年的水当量。尽管其中一些评估仍然包含高不确定性，它们显示了不均匀的冰川退缩和区域变化，这些变化已被现场观测验证。他们还表明，冰川融化对SLR的估计贡献可能低于某些地区的预测。显然，在预测冰川未来的演变时，必须考虑表面温度以外的其他原因。

图2 基于遥感观测的1979-2012年地球上大气层温度变化趋势。

海平面变化。海平面是由受气候变化和可变性影响的气候条件驱动的。根据具有高质量潮汐计记录的监测点，自196146年以来，全球平均SLR估计为1.9±0.4 mm yr-1。利用美国国家航空航天局和国家空间研究中心发射的TOPEX/Poseidon卫星进行的卫星测高观测，绘制了1992年至2006年的海洋表面地形图，以及后续任务和其他任务，在1992年至2010年间观测到全球平均单反约为3.2±0.8毫米yr-1 47。卫星测高观测还与现场或潮汐计测量相结合，以重建具有全球覆盖范围的长期海平面时间序列。强烈的区域SLR变化被卫星观测发现（图3）。然而，这些空间模式可能是受厄尔尼诺/拉尼娜现象或更长周期信号影响的瞬态特征。卫星观测也探测到海洋中尺度涡旋（半径约100公里或更小）的普遍性，这深刻改变了我们对海平面和海洋环流之间关系的理解。

自二十世纪最后十年以来，根据卫星数据估计的全球平均海平面变化（SLR）远高于根据二十世纪潮汐计数据计算的SLR。然而，由于卫星测高的数据跨度较短（约20年），SLR的较高估计速率可能受到年际或较长海洋变化的影响，而不一定会加速SLR。了解SLR速率变化的原因对其稳健的未来项目很重要。根据潮汐计数据对测高观测结果的验证已经排除了这种趋势变化是虚假的，或者是由卫星数据中的偏差引起的可能性。在18年的卫星测高综合数据中，潮汐计校准没有显示任何趋势漂移。1993-2009年期间，仅潮汐计记录的全球平均SLR为2.8±0.8 mm yr-1，与卫星测高估计的值没有显著差异。SLR的值包含空间变化（来自总热含量和盐度的变化）和质量变化成分。因此，在海平面预算研究中，卫星高度计测得的总SLR应等于GRACE观测到的质量变化的SLR当量与Argo系统（一个由3000个自由漂移剖面浮标组成的全球阵列，用于测量2000米以上海洋的温度和盐度）收集的水文数据原位网络测得的空间海平面变化的总和。初步结果显示，在所有三个观测系统都在运行的地区，总体一致。然而，海平面预算不能完全用现有的数据集来完成。必须解决每个观测系统中的系统误差，以及冰川均衡调整（GIA）建模中的误差（解释地球表面的冰川后反弹），并且需要更长的观测周期。准确估计全球平均单反的趋势仍然是一项具有挑战性的任务。需要更长的观测期来区分海平面记录中的年际和十年变化与长期趋势。66°N–66°S区域以外区域的平均海平面的卫星测高测量不易获得。最近，一项利用覆盖无冰海洋的多卫星测高数据生成66°N至82°N区域的每周网格海平面数据的努力提供了部分解决方案

太阳辐射。重要的是要跟踪太阳光度的变化（以太阳总辐照度测量；TSI），以确定太阳辐射的自然变化是否对最近的气候变化有重大贡献。TSI的卫星观测始于1978年，使用有源腔电替代辐射计。气候模拟表明，自1880年以来，TSI的变化对全球变暖的影响很小。一项研究根据两种替代卫星TSI组合确定，太阳可能对1980-2000年全球变暖贡献了25-35%。在后来使用相同数据的研究中发现，几乎可以忽略不计的影响，之前使用的检索方法的局限性被认为是高估的原因。

最近的研究已经确定了太阳光谱辐照度变化影响气候的可能方式。太阳辐射和气候实验（SORCE）卫星上的光谱辐照度监测器（SIM）的测量结果表明，紫外线辐射在太阳磁能周期内的减少是模型计算预期的四到六倍。这种减少通过可见波长处辐射的增加而得到部分补偿。这些光谱变化与平流层臭氧在海拔以下的显著下降有关2004年至2007年的45公里，这在整个大气中引起了连锁反应，并导致了全球地表变暖。通过使用SIM测量值作为运行气候模型的输入，太阳紫外线辐照度的变化也与北欧和加拿大的寒冷冬季有关。然而，其他人认为，观测到的变化是仪器对早期在轨测量过程中的变化反应校正不足或仪器灵敏度未被检测到的漂移的结果。只有当更长周期的SIM测量可用，并且在气候模型模拟中考虑更多因素时，才能确认太阳光谱的真正变化及其影响。

图3 1993年至2012年的海平面趋势图

气溶胶。大气中被称为气溶胶的颗粒物可以对气候系统产生冷却作用，通过影响大气辐射和云降水过程来抵消人为温室气体的变暖效应。最近大气气溶胶浓度的变化是通过气溶胶光学深度（AOD）确定的，AOD来自各种卫星上的可见光和红外光学传感器记录的观测结果。自1982年以来，这些数据显示，北美和欧洲大部分地区的对流层呈负趋势，南亚和东亚呈正趋势。这些区域变化的总体综合效应可能相当于一个小的负面趋势，这归因于北美和欧洲控制空气污染的努力以及亚洲国家的快速工业化。这些发现很重要，因为对流层中的气溶胶产生直接和间接的辐射强迫，可以显著改变气候变化的区域模式。自2000年以来，平流层中的气溶胶浓度增加了10%，这与气候模型中使用平流层气溶胶恒定值作为背景的假设截然相反。价值上升可能导致负面反射作用-0.1W/m2，暗示着全球降温-0.07℃和接下来的自从2000年的LSR减少10%。价值上升被归结为小尺度的龙卷风排放。

直接或简介的气候强制作用的气溶胶引起的卫星观测提供了气候模型的独立观测。人类气溶胶导致的直接辐射作用被算作结合卫星观测和辐照度库存和AOD。估计的值在-0.65W/m2至-1.0W/m2，大于-0.5+-0.4W/m2评议的值从政府间关于气候第四次评价报告。对这种不同的解释包含卫星数据的偏差和数据的不足用于模拟气溶胶的物理、化学和光学特征。气溶胶的间接作用使用卫星数据段在-0.2至0.5W/m2来进行评价，三至六倍数据小于模型估计。解释这个不同的原因之一在于基于卫星的方法使用当下和某一天的关系在观测到的气体水含量和AOD来决定前工业的值用于水滴浓度，但这主要原因主要是模型的高估，因为他们还不能精确的模拟云过程。

云、气溶胶和降雨之间的联系更多地使用遥感数据观测被理解。云和气溶胶LiDAR数据表明微尘颗粒上升至冷云端有助于理解微冰在超冷云端的形成过程，并且降低了云的二项反射率—因此，相反的，导致了太阳辐射发射的减少和冷却效应的减少。这种同步的的多传感器观测能力通过A-train发射计划（六个地球同步卫星装置）允许了对于气溶胶在冰云端的降雨的压力的抑制作用。

云。气候强制和云反馈适应地球系统的能量流入。净云反馈被估计为-21W/m2，通过结合模型模拟与地球辐射通量实验(ERBE)和云和地球辐射能量系统(CERES)观测。云对中短期气候预报的反馈是正值0.54+-0.74W/m2*K，基于天顶角辐射通量计算的卫星观测结果。这些估计提供了气候模型的有效约束。短期输出的天气预报短期（十年尺度）云反馈的模型输出与卫星观测结果在相同的范围内，表明气候模型可以模拟云对短期气候变化的响应。然而，云反馈被认为是最复杂和最不为人所知的气候现象。例如，Terra卫星上的多角度成像光谱仪（MISR）测量显示，2000年至2010年间，全球有效云高有所下降。这样的云顶  降低可能会导致先前没有考虑到的负云反馈。然而，卫星云产品仍然缺乏检测云特性趋势所需的准确性和持续时间，这对理解气候变化的长期（百年尺度）反馈至关重要。为了更好地了解云反馈，需要对云类型及其物理特性以及辐射效应进行长期稳定的卫星观测。

水蒸气和降水。水蒸气是一种重要的温室气体，约占当今全球温室效应的50%73。模型预测，气候变暖将增加大气比湿度（产生正反馈），进而大大加剧变暖。从1988年到2003年，使用SSM/I数据观测到海洋上空对流层的可降水量每十年增加0.4±0.09毫米。1988年至2008年期间，还使用SSM/I和无线电探空仪（气象气球上的仪器）数据检测到海洋-陆地组合上空对流层水蒸气含量和表面温度之间的强年际相关性。1979年至2009年的高分辨率红外辐射测深仪记录显示，赤道热带上空对流层上部的水蒸气含量平均增加。尽管已经观测到对厄尔尼诺南方涛动（ENSO）等十年期气候事件做出反应的区域、季节、年际甚至更长周期的变化，但卫星观测始终支持在长时间尺度上的正对流层水蒸气反馈。在平流层水蒸气含量的观测中发现了不同的趋势。来自HALogen发生实验（HALOE）、平流层气溶胶和气体实验II（SAGEII）和微波边缘探测器（MLS）的卫星数据集表明，平流层水蒸气含量从1980年到2000年持续增加，然后在2000年到2009年间减少了10%，这有助于全球变暖趋势趋于平缓。卫星观测也支持平流层水蒸气含量受热带对流层顶温度严格调节的理论80，尽管脱钩可能在短时间内发生。这些结果有力地验证了气候模型模拟水蒸气反馈的能力。

降水在全球水和能源循环中发挥着主要作用，其变化与气候变化密切相关。全球范围内降水的空间和时间变化可以从地球静止卫星上的红外传感器、极轨卫星上的无源微波传感器以及TRMM卫星及其后续卫星上最近的有源雷达的观测结果中获取。1987年至2006年的卫星记录表明，降水对全球变暖的响应是地表变暖的7%K–1，远高于气候模型预测的1-3%K–1 82。这一观测结果引发了一场激烈的争论，即观测到的降水趋势与模拟的降水趋势之间是否存在很大差异。尽管研究使用较长的卫星时间序列确实产生了较小的增长率，由于序列的简短性，这些结果仍然被认为是不确定的。如果消除包括ENSO和火山爆发在内的大规模强迫，1988-2008年期间，卫星观测到的降水量与全球地表温度年际异常之间的相关性也很弱。对现有卫星长期降水产品的调查显示，全球降水量大多没有趋势。这些不同的发现说明了检测稳健的全球平均降水量趋势的问题，这是降水量高度可变性、与仪器相关的系统偏差以及检索算法中对地表和大气特性解释不足的结果。尽管总体趋势仍存在不确定性，但卫星观测大大增强了我们对控制降水变化的气候过程的理解。例如，使用卫星降水产品87检测到SST在多年和几十年时间尺度上对区域降水模式的影响，以及由夏季季风增强引起的热带地区“湿变湿”和“干变干”趋势的普遍性。

限制和解决方案

从这些研究中可以确定三个反复出现的局限性：卫星记录的数据跨度短、与仪器相关的偏差以及检索算法的不确定性。

短跨度的卫星数据集。使用短时间序列卫星数据的研究人员可能难以可靠地将长期趋势与年际和十年变化率区分开来。直观地说，为了最准确地检测气候变化趋势，卫星观测应该具有长期连续性、一致性和同质性（这意味着仪器和观测方法等非气候因素对所有观测数据的影响都是同质的）。然而，对观测长度没有统一的要求。一些研究规定了气候变量的最低要求，从跟踪海洋颜色变化的40年到确定SLR的60年不等。全球气候观测系统建议用30年的时间对气候系统进行卫星观测。需要更多的研究来确定探测其他气候变量的可靠趋势所需的卫星时间序列的长度。对根据卫星观测构建的ECV长度的检查表明，一些时间序列已经超过30年（表1）。是否有更多足够长度的时间序列将取决于我们维持现有卫星任务连续性的能力。

与仪器相关的偏见。许多气候变量的观测是由最初设计用于气象观测的卫星传感器进行的。粗略的分辨率一些卫星携带的传感器无法捕捉到在更精细的空间尺度上发生的气候过程。例如，卫星传感器无法以足够高的分辨率提供观测结果，以表征与大气温度和水蒸气变化相关的小规模“湍流”。此外，卫星传感器不具有检测云特性趋势所需的精度。这需要具有足够高的空间分辨率和精度的新传感器来观测感兴趣的气候现象。现有系统提供的时间覆盖范围不足，无法研究快速演变的气候过程。必须解决这一短缺问题。一个可能的解决方案是在给定的时间间隔内观测相同位置的小型卫星星座。用于趋势检测和检索气候变量绝对水平的卫星记录的发现在很大程度上受到与传感器相关的不确定性解决情况的影响。关于太阳辐射趋势的辩论强调了这一重要步骤。传感器灵敏度中未检测到的漂移被认为是表观变化频谱的主要原因。卫星传感器在运行过程中逐渐失去辐射敏感性和稳定性，因此良好的校准至关重要。由于缺乏准确的机载或在轨校准，一些卫星传感器在发射后无法重新校准。已经制定了校准这些类型的传感器的程序，但仍可能包含不确定性。由仪器漂移引起的偏差在卫星数据中也很常见。卫星在当地赤道的穿越时间缓慢变化，轨道高度衰减，给探测到的趋势增加了虚假影响。这种偏差必须通过对数应用日校正程序或通过确定卫星的精确轨道位置来解决。

当将不同卫星系统的观测结果结合起来形成长期记录时，不确定性也会增加。如果合并来自不同系统的数据的程序没有得到很好的开发和校准，那么合并数据集中的不确定性可能很高。南极海冰面积突然增加的报告被发现是由SSM/I系统向地球观测系统高级微波扫描辐射计的转变引起的错误检测。这种类型的问题可以通过允许仪器之间的操作时间重叠来减少，因此可以进行仪器间校准以找出相对偏差。例如，Topex/Poseidon卫星及其后续卫星的发射时间允许进行串联测量和卫星间校准。许多新的卫星任务都采用这种方法。

检索算法中的不确定性。检索算法是将卫星传感器的电磁信号转换为气候变量测量的关键。因此，不确定性可能影响探测趋势的大小，甚至改变其方向——例如，通过使用不同的检索算法从相同的卫星数据中得出的对流层温度的正趋势和负趋势。应继续开展并扩大一些做法，如独立制作多个气候变量卫星数据集和进行相互比较研究，以帮助确定潜在问题。

最近的研究表明，检索算法中使用的常见输入是不确定性的重要来源。前面讨论的对冰盖质量损失率的不同估计的一个主要因素是不同研究小组采用的不同GIA值。在对大气中气溶胶浓度、表面发射率和反照率的研究中，云信息和气溶胶特性是经常被引用的输入，它们严重影响了检索到的AOD的准确性。对于这些常见的输入，研究人员面临着许多选择。例如，从卫星数据得出的七种全球土地覆盖数据可用于地表建模。需要进行研究，以评估检索算法中使用的公共输入的质量，并量化其对最终产品中不确定性的影响。

除了改进仪器和检索算法外，高质量的验证数据还将帮助研究人员校准仪器、调整算法并衡量卫星数据集中的不确定性水平。迫切需要更多的全球参考网络来校准卫星数据和验证数据产品。然而，在这一过程中，必须注意并解释卫星观测和验证数据集之间的空间和时间不匹配。在更好地了解仪器和算法误差的指导下，应定期进行严格的再分析，以消除长期遥感数据中的误差。这种方法为从现有卫星及其前身收集的数据中产生高质量的气候记录提供了最大的希望。例如，已经使用校准良好的算法开发了叶面积指数的时间一致的全局乘积。

结论

在这篇综述中，我们已经证明SRS对我们理解气候系统及其变化做出了至关重要的贡献。它提供了一个独立的观测来源来验证气候模型和气候理论。尽管到目前为止，卫星时间序列的短暂性和相关的不确定性限制了对一些气候变量的稳健长期趋势的检测，但仪器和检索算法方面取得的进展，加上卫星记录的积累，可以弥补这一点。通过结合被动和主动遥感的力量——例如，形成A-train——可以更好地了解复杂的气候系统。创新利用现有卫星数据也是制作长期气候记录的途径。一个很好的例子是美国国家海洋和大气管理局使用存档的地球静止卫星数据（在产生气候记录时，这些数据不像极轨卫星数据那样频繁使用100）来产生30年的亮度-温度数据——也就是说，在与被观测体相同的波长下，每单位面积辐射相同能量的黑体的有效温度。随着SRS科学技术的进步，需要强有力的国际合作和政府支持，以加强其在气候变化研究中的作用。已经实施了一些国际举措，特别是全球观测系统信息中心、全球大地观测系统和全球对地观测系统，以协调制作和传播高质量卫星气候记录的工作。美国、欧盟和其他几个国家已经计划了新的气候观测卫星任务：总共有17个卫星任务可以提供改进的气候测量计划于2012年2月2日前发射。然而，最近取消的气候绝对辐射和折射率观测站（CLARREO）和冰的变形、生态系统结构和动力学（DESDynI）任务表明，这些举措取决于政府的高度承诺。显然，如果上述活动得到充分实施，我们的“太空之眼”将有助于捕捉气候变化的真实趋势。

原文链接 ↓

https://doi.org/10.1038/nclimate1908