概念： 地表下行短波辐射 ：直接辐射、散射辐射、反射的直接辐射和散射辐射以及多次反射辐射
方法四种
经验法（统计法）
- 原理
经验法其原理为基于到达地表的短波辐射已知值,如地面站观测数据,建立其与大气层顶反射辐射亮度之间的统计关系,从而利用卫星观测的反射辐射亮度值估算DSSR. - 论文
——————————————GOES卫星时代————————————————
1）Tarpley,1979;Klink和Dollhopf,1986;Li等,1993;Pinker等,1995.
经验法基于统计关系,仅将大气层顶辐射亮度和地面已知观测辐射值作为变量建立线性回归方程。
没有考虑到的影响因素：没有考虑云和气溶胶对DSSR的削减影响，导致晴空条件下DSSR的低估和有云条件下DSSR的高估.
2）Klink和Dollhopf(1986)
三类云信息,地面观测站的水汽量与地面压强建立不同云下的DSSR的线性回归方程.
结果中存在问题的部分：太阳辐射较低的区域估算结果高于观测值,而在太阳辐射较强的地区估值偏低.
经验法的不足：没有考虑地面反射率，是线性回归数学方程式的物理机制不明确，对于已建立好的经验关系无法推广到其他不同地表类型地区的DSSR估算
参数化法
- 原理
入射到地面的短波辐射也可以看作是大气层顶的入射太阳辐射值和大气透过率的乘积在地表法向量上的分量.
由于大气透过率的计算比较复杂,因此一些学者寻求一些简单的参数化方案,基于一些核心影响因素如太阳天顶角、水汽等估算DSSR. - 论文
1）1989
Interpretation of Surface and Planetary Directional Albedos for Vegetated Regions
通过不同天顶角(15个角度)、大气、云和地表条件组合下的辐射拟合试验,发现地表和大气层顶的太阳辐射具有近似的线性回归关系。
没有考虑到的因素：没有将太阳天顶角作为输入变量。
- 1993
Surface Net Solar Radiation Estimated from Satellite Measurements: Comparisons with Tower Observations
将太阳天顶角引入到参数化方程中作为估算的参数之一.
——————————————MODIS时代————————————————— - 2006
在Li等(1993b)参数化方案的基础上,重新计算了其参数化方案中的公式系数,利用MODIS产品获得大气层顶辐射亮度、地表反照率、总水汽含量和云物理参数,并采用MODTRAN 4模式建立参数化方案估算DSSR. - 2019
A 16-year dataset (2000–2015) of high-resolution (3 h, 10 km) global surface solar radiation
改进的参数化方案生产了16年(2000～2015年)的高分辨率(3h,10km)全球DSSR数据集.,与地面辐射数据观测网进行验证,10km尺度的验证结果表明MBE、RMSE和相关系数分别为-11.5W m-2、113.5W m-2和0.92.
查找表法
- 原理
查找表法是基于辐射传输模型的正向模拟结果来构建查找表,并进一步获取DSSR的方法.查找表法的基本思路为建立大气层顶辐射亮度与到达地表的太阳辐射之间的条件-结果对应关系,,通过实际观测的大气层顶辐射亮度或表观反照率,从条件-结果数据表中查找出与该条件值最接近的模拟值所对应的结果。
用辐射传输模型计算一定间隔的不同观测几何(太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角)和大气状况(云参数、气溶胶、水汽、臭氧等)等条件下的DSSR值,建立与卫星观测信息对应的查找表,通过利用插值方法从查找表和卫星观测数据反演任意给定条件下DSSR。
.LOW-TRAN(Kneizys,1988)、MODTRAN(Berk等,1998)、STREAMER(Key和Schweiger,1998)以及R-STAR(Nakajima和Tanaka,1986)等模式都曾用于生成反演查找表。 - 论文
————————————————H-8——————————————————
2019
基于葵花-8卫星大气产品的地表下行短波辐射计算
产生得结果与日本的二级产品DSSR相当，利用了气溶胶、云等产品
不足：为了提升精度更多的数据被输入，会导致查找表的数据大幅度增加，（过程中还会需要复杂的差值算法）进而会降低计算效率。
机器学习法
- 原理
why（为了精度不降低，并且效率提高）
找到一个输入到输出之间的模型
精度依赖于 ： 模型的选取、数据的选取与预处理
- 论文
人工神经网络
2006
MODIS卫星数据的窄波段大气层顶反射率转为宽波段辐射通量，再进行建模
2010
Kim和Liang(2010)基于机器学习算法直接利用MODIS的窄波段大气层顶反射率数据估算了地表短波辐射.
.Takenaka等(2011)利用辐射传输模式的输出结果作为神经网络的训练数据,训练了一个具有3层的简单且紧凑的神经网络.
如太阳天顶角、大气水汽含量、水/冰云光学厚度、水冰云粒子有效半径、云顶压强、地表反照率等,并实现多参数的输出
2012
优势：可以同时反演 DSSR、净辐射、太阳直射辐
2018
决策树
JAXA的H-8地表短波辐射产品的算法是在Frouin和Murakam(2007)原理的基础上,结合机器学习方法实现产品的快速化生产。
