全球41年高分辨率地表长波辐射数据集LessRad的构建与验证：填补时空分辨率空白的关键突破

本研究针对现有长波辐射(LWR)产品在时空覆盖、分辨率和精度上的不足，开发了全球长期地球系统时空无缝辐射数据集(LessRad)。研究人员通过整合MODIS观测、ERA5再分析数据和GLASS宽波段发射率数据，采用随机森林模型和斯蒂芬-玻尔兹曼定律，构建了0.05°空间分辨率和小时时间分辨率的全球长波辐射分量数据集(1982-2022)。验证显示LWDR和LWUR的相关系数分别达0.94和0.97，为全球地表辐射动态的精细尺度分析提供了宝贵资源。

　　

地表长波辐射(LWR)作为地球气候系统的关键组成部分，其精确测量对理解气候变化机制至关重要。然而，现有的遥感LWR产品在时空覆盖、分辨率和精度方面仍存在明显不足。再分析数据如ERA5虽然能提供长期记录，但其0.25°的空间分辨率难以捕捉区域细节；气候模型在模拟地表辐射收支时存在较大不确定性；而卫星观测要么受限于有限的观测区域(如地球静止卫星)，要么因过境频率限制难以捕捉日变化(如极轨卫星)。这种状况严重制约了气候建模、天气预报和环境监测等领域的研究需求。

针对这一挑战，Yihan Du等研究人员在《Scientific Data》发表了题为"A 41-Year Global All-Sky Surface Longwave Radiation Components Dataset at 5 km and hourly Resolution"的研究成果。该研究整合多源遥感与再分析数据，构建了全球覆盖、小时更新、全分量(包括长波下行辐射LWDR、长波上行辐射LWUR和长波净辐射LWNR)的LWR数据集LessRad，空间分辨率达0.05°(约5km)，时间跨度41年(1982-2022)。

研究采用了三项关键技术方法：1) 对2002-2022年期间，通过MODIS瞬时观测与ERA5再分析数据融合计算LWDR；2) 使用随机森林回归(RFR)模型基于ERA5变量(LWDR、ST和TCWV)预测1982-2001年的LWDR；3) 根据GLASS宽波段发射率(BBE)和ERA5地表温度(ST)，应用斯蒂芬-玻尔兹曼定律计算LWUR。验证数据来自全球565个地面观测站点，包括BSRN、AmeriFlux等网络。

研究结果部分展示了丰富的数据验证和分析：

整体精度评估显示，LessRad LWDR和LWUR与地面观测的相关系数分别达到0.94和0.97，表现出优异的准确性。LWDR的偏差为-4.39W/m²，均方根误差(RMSE)为24.74W/m²；LWUR的偏差仅-0.14W/m²，RMSE为20.42W/m²。

时空变化分析特别关注了青藏高原这一对全球气候变化高度敏感的区域。LessRad凭借其0.05°的高分辨率，能够清晰显示复杂地形下的辐射空间异质性，而1°分辨率的CERES-SYN产品则表现出明显的平滑效应。在极区和美洲等复杂地形区域，LessRad的RMSE显著低于其他产品。

值得注意的是，研究发现了1982-2001与2002-2022两个时期间的偏差不连续现象。这主要源于早期AVHRR卫星数据质量限制和MODIS数据缺失导致的建模方法差异。虽然这种不连续性可能影响长期趋势分析，但各时期内部数据保持高度一致性，仍适用于气候变率研究。

这项研究构建的LessRad数据集具有三大显著优势：1) 前所未有的高时空分辨率(0.05°，每小时)；2) 长达41年的连续覆盖；3) 包含完整的LWR分量。它不仅填补了现有产品的空白，更为精细尺度的地表辐射研究提供了可靠数据支持。数据集已存放于国家青藏高原数据中心(TPDC)，相关代码开源在GitHub平台，为全球气候变化研究提供了重要工具。

未来工作将着重解决时期间的偏差不连续问题，并进一步扩展数据集的时间覆盖范围和精度。这项研究标志着地表辐射观测向更高精度、更长时序迈出了重要一步，对理解全球能量平衡和气候变化机制具有深远意义。