北极海冰反照率反映了北极海冰对太阳辐射的反射能力，是影响极地辐射与能量平衡的重要参量。在全球气候变化的影响下，近几十年来北极夏季海冰覆盖范围缩减、反照率降低及厚度变薄，显著影响了极地辐射与能量平衡过程，并进一步影响到局地和全球的气候。因此非常有必要基于卫星遥感观测数据对北极海冰反照率时空变化进行监测，目前已有一些基于卫星遥感数据生成的北极海冰反照率数据集，如APP-X，CLARA和MERIS数据集等。但是现有数据集通常忽略了海冰的反射各向异性和融池影响，使得现有北极海冰反照率数据集精度相对偏低。

本研究针对上述问题，发展了一种基于集合反向传播神经网络(Ensemble Back-Propagation Neural Network, EBPNN)的北极海冰反照率遥感估算方法，首先通过冰雪和融池辐射传输模型模拟不同场景下的北极海冰方向反射率与反照率数据集(主要影响因素如图1所示)，然后通过集合反向传播神经网络(EBPNN)建立方向反射率与反照率之间的非线性关系，最终基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器数据准确高效地估算北极海冰反照率。研究结果表明在海冰反照率遥感估算中，如果忽略海冰反射各向异性，在较大太阳天顶角情形下会产生明显低估现象，而忽略海冰融池的影响则会略微高估，因此增加对海冰反射各向异性和融池影响的考虑会显著提高北极海冰反照率的估算精度。本研究发展的基于EBPNN的北极海冰反照率遥感估算方法具有应用于生成长时间序列北极海冰反照率数据集的潜力，可以为全球气候变化和辐射能量平衡研究提供技术支撑。

以上研究成果以“Estimating surface albedo of Arctic sea ice using an ensemble back-propagation neural network: Toward a better consideration of reflectance anisotropy and melt ponds”为题发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 期刊上。我院硕士研究生丁颖慧为第一作者，我院教师瞿瑛教授为通讯作者，该研究得到国家自然科学基金的支持。

图1 北极海冰反照率主要影响因素示意图

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9868074