Estimación de la radiación terrestre de onda larga en cielo claro a partir de productos de datos MODIS mediante la fusión de múltiples modelos

El presupuesto de radiación de onda larga en la superficie desempeña un papel importante en el sistema climático de la Tierra. La teledetección proporciona la forma más práctica de mapear la radiación de onda larga en la superficie a gran escala y con alta resolución espacial. En este artículo, evaluamos tanto la radiación de onda larga descendente en la superficie (DLR) como los modelos de radiación de onda larga ascendente (ULR) en condiciones de cielo claro a partir de productos de datos MODIS. Hay múltiples modelos de DLR disponibles con incertidumbres variables, y el método de Promedio de Modelos Bayesianos (BMA) se incorpora en este estudio para combinar la distribución predictiva de estos modelos para una mejor precisión. Las estimaciones integradas para DLR basadas en el método BMA tienen menores errores cuadráticos medios (RMSE) y mayores coeficientes de determinación (R²) que el mejor modelo individual. Los RMSE disminuyeron en aproximadamente 10 W/m² en dos sitios forestales y en aproximadamente 4 W/m² en otros sitios. El valor de R² aumentó en cada sitio en más de 0.05. También se evalúan dos modelos para calcular la radiación de onda larga ascendente (ULR) en 16 sitios. Los resultados muestran que tanto el método de temperatura de la superficie terrestre (LST)–emisividad como el método directo, el modelo Wang-U subestiman la ULR en cielo claro. Los resultados de validación muestran que la radiación neta de onda larga en la superficie (NLR) estimada utilizando estimaciones de DLR basadas en el método BMA y estimaciones de ULR basadas en el método de LST-emisividad es la más precisa.