基于自2010年起SMOS观测的十年无缝连续日常L波段土壤含水量产品

为什么追踪潮湿与干燥的土地很重要

地表下方浅层土壤的湿润程度影响洪涝与干旱、作物产量、野火危险，甚至日常天气。然而，尽管有大量地球观测卫星，我们的近地表土壤湿度全球图仍在时空上存在许多空洞。本文提出了一种方法，将这些零散的快照拼接成一幅平滑的、按日更新的全球土壤含水量图像，生成自2010年以来最完整的土壤湿润与干燥变化记录之一。

从零零散散的快照到每日演变的故事

像欧洲的土壤水分与海面盐度（SMOS）任务这样的卫星，利用地表自然发射的微波信号来推断土壤表层几厘米的含水量。在低频“L波段”，这些信号能够穿透轻中度植被，对土壤湿度特别敏感，因此在水文和气候研究中被视为金标准。不过，实际问题——例如卫星的轨道覆盖、偶发的仪器故障、人类发射源引起的无线电干扰以及难以分离土壤与植被影响——都会在每日地图上留下许多空白像素。对于单一年份来说，任一天的陆地像素中可能不到一半有有效观测，从而打断了气候与水文模型所需的连续影像。

一种智能的填补空白方法

为了解决这些空白，作者采用了一种称为DCT-PLS的重建方法，结合了两种理念：将模式表示为平滑的波形，以及学习时空相邻点之间的关系。该方法并不依赖降雨数据或植被图等额外输入（这些输入自身会带来误差），而仅利用土壤含水量数据本身。它利用了土壤湿度通常随时间缓慢变化且在空间上相近位置相似的事实。通过把数据表示为简单波形的组合，然后在尊重这些时空关系的前提下对其进行平滑处理，该方法能够以与局部地形和更广泛季节节律一致的方式推断缺失值。

对方法进行检验

在信任重建地图之前，团队进行了系列真实性检验。首先，他们在来自五大洲22个土壤水分观测网络的实际地面测量中制造人为缺口，检验该方法能否恢复被隐藏的数值。结果非常出色：对于大多数站点，重建的时间序列与实际测量值紧密一致，能准确捕捉干冷季与湿热季之间的波动，典型误差非常小。接着，他们在已有的卫星地图中“打洞”——在全球多个大型测试区移除数据——然后重建这些缺失区域。填补后的场景与原始地图高度一致，不仅保持了平均值，还保留了湿润山谷与干燥高地的空间纹理，并避免了原始与重建数据交界处出现不自然的边缘。

一幅新的全球土壤湿润图景

在这些检验的基础上，研究人员将DCT-PLS应用于用多时相、多角度处理方法生成的整个SMOS土壤含水量档案。结果是一个“无缝连续”的产品：一份从2010年中期到2020年底的十年记录，具有约25公里网格间距的日覆盖，覆盖几乎所有可观测土壤湿度的陆地区域。现在每个陆地像素每天都有数值，把拼凑的图块变成了关于土壤湿度演变的完整影像。与地面站对比时，这个无缺口产品的表现与原始卫星反演大致相当，典型差异约为每立方米土壤含水量几百分之一立方米水（m3/m3的几乘以10^-2）。重要的是，重建保持了真实的季节周期和区域差异——例如季风区明显的干湿交替以及热带森林较小的波动。

这对气候与水资源研究的意义

对非专业人士来说，关键结论很直接：科学家们现在拥有一份可靠的、全球覆盖且按日连续的近地表土壤湿度记录，来自一个特别信息丰富的微波波段。该数据集便于研究长期变干或变湿的趋势、追踪干旱与恢复过程，并检验气候与陆面模型在景观水分运动方面的表现。该方法并非完美——它可能会平滑掉暴雨或灌溉引起的突变——但它大大减少了曾经阻碍全球土壤含水量研究的盲点，从而为理解变暖气候如何重塑全球水循环奠定了更坚实的观测基础。

引用: Bai, Y., Jia, L., Zhao, T. et al. A decade-long seamless-continuity daily L-band soil moisture product derived from SMOS observations since 2010. Sci Data 13, 425 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06756-9

关键词: 土壤含水量, 卫星遥感, 缺口填补, 气候数据, 水文学