基于光程分布方法校正植物叶绿素荧光的影响

基于全球植被的荧光分布,利用GOSAT数据,同步反演了光子光程概率分布密度函数因子和755 nm处的荧光强度,将反演结果与TCCON站点的结果进行了对比。结果表明:对于受植物叶绿素荧光影响较大的Park Falls(45.9°N,90.3°W)站点附近的GOSAT数据,考虑荧光影响前后的二氧化碳(CO_2)反演结果的最大偏差为1.6×10~(-6);对于受荧光影响稍小的Sodankyla(67.4°N,26.6°E)站点附近的GOSAT数据,最大偏差为0.8×10~(-6),散射校正荧光影响可以使平均误差缩小到0.1×10~(-6)左右。     

地表高程对大气CO2反演的影响

从大气辐射传输模型正演和反演两个角度,探究CO_2观测时地表高程的敏感性。SRTM地表高程数据表明,在北京附近的平原地区,卫星指向不准导致的地表高程均值的误差较小,在偏移量为0.1～10.0km的情况下,误差极大值约为10m;而在北京附近山区以及平原与山区交界区内,地表高程均值的误差较大,误差极大值分别为713.98,515.61m。CO_2反演结果表明:高程值每变化100m,CO_2柱浓度偏差为3.29×10~(-6);在大气CO_2高精度反演中,地表高程偏差是一个关键因素。     

基于高分辨率地基FTS光谱的大气CO2反演方法研究

大气CO2是重要的温室气体,对大气CO2的全球监测有助于增进人类对气候变化的理解。相比于天基平台,地基观测数据通常具有更高的光谱分辨率、信噪比及其他已知参数,更容易实现较高的反演精度。地基反演方法可以作为天基算法的基础,并为天基观测结果提供必要的验证。本文针对地基观测的特点,建立了使用地基FTS数据反演大气CO2柱浓度的方法。模拟计算显示该方法在一定的系统误差条件下,具有获得较高反演精度的能力。对地基FTS实测数据进行的反演实验表明,该方法能够获得较精确的大气CO2浓度信息。     

大气二氧化碳反演中系统误差的分析与校正

二氧化碳（CO2）高精度反演中易受多种因素的影响,其中一部分是系统误差,如温度廓线、压力廓线、水汽以及大气分层等精度不足所带来的影响,仅利用CO2吸收带的光谱信息很难克服由此带来的误差。这种系统误差的波长依赖性小,可以考虑其他波段进行校正。模拟研究表明,上述系统误差对CO2反演的影响经O2校正后有较大程度地减小。利用大兴安岭地区的温室气体观测卫星（GOSAT）观测数据进行CO2反演,采用氧气（O2）A吸收带校正上述系统误差,结果显示反演精度得到明显提高。     

CO_2反演中大气散射影响的光程校正方法

CO2作为影响气候变化最重要的温室气体,其反演精度达到1%是气候研究的基本要求。在反演中解决大气散射的影响,是提高CO2反演精度的关键问题之一。温室气体观测卫星为了实现高光谱分辨率,其光谱带宽通常较窄。高光谱分辨率对CO2浓度变化敏感,而窄带宽在采用传统差分吸收光谱(DOAS)法以快慢变分离的方式处理散射时难以保证反演精度。针对我国高光谱卫星CO2反演算法的开发需求,从光程的角度研究了散射对CO2反演的影响,并与传统DOAS方法在沙漠和草地两种区域进行了对比。结果显示相对于传统DOAS方法,该方法在沙漠和草地区域的应用均使CO2的反演精度得到提高,达到或接近1%的精度需求,反演结果的相关性和数据离散度也得到改善,这表明该方法能有效降低大气散射对CO2反演的影响。     

基于GOSAT卫星数据的大气甲烷反演误差分析及校正

大气甲烷(CH₄)高精度反演受到多种因素的影响,其中地表特征和大气状态的不确定性是重要的影响因素,如地表反射率、温度、湿度和压力廓线。地表反射率受到诸多因素的影响,难以获得精确的数据,会给反演结果带来较大误差。温度、湿度和压力廓线的不确定性亦是反演误差的重要来源,由此产生的系统误差难以避免,单独利用CH₄吸收带进行反演难以消除此种误差。针对各种参数不确定性的影响,本文提出比值光谱法和CO₂吸收带校正法进行校正。比值光谱法通过将绝对辐亮度谱转化为比值光谱,抑制地表反射率在反演过程中的作用。CO₂吸收带校正法利用CO₂ 1.61 μm吸收带,将CH₄柱含量转化为CH₄体积混合比,校正温度、湿度和压力廓线不确定性引起的系统误差。通过将两种校正方法结合,可同时抑制地表反射率和温度、湿度、压力廓线不确定性产生的影响,减小反演误差。利用温室气体观测卫星(GOSAT)的观测数据进行大气CH₄反演,采用比值光谱法和CO₂吸收带校正上述误差,结果显示校正后的CH₄体积混合比与GOSAT-Level2产品相当接近,反演精度可达-0.24%,反演结果较为稳健可靠。研究表明,比值光谱法和CO₂吸收带校正法可有效校正地表特征和大气状态参数不确定性引起的误差,提高大气CH₄反演精度。     

应用于高精度大气CO_2遥感的空间外差技术研究

针对大气二氧化碳高精度反演对卫星载荷测量技术的极高要求,通过与传统的色散型和干涉型光谱测量技术的比较,介绍了一种新型的超光谱测量技术即空间外差光谱技术。依据航天条件下的载荷技术需求,较详细地介绍了探测原理和仪器结构,展示了这种技术获取超光谱分辨率和高信噪比数据的能力,以及小体积、轻质量和低功率等在航天环境下的重要技术优势。在此基础上,利用本所自主研制的原理样机进行了大气二氧化碳探测实验,结果表明其观测数据精度能够良好地应用于二氧化碳反演,其探测结果与日本碳嗅卫星(GOSAT)观测结果相一致,说明空间外差技术具有应用于卫星对地探测大气二氧化碳的能力。     

大气CO2卫星遥感中植物叶绿素荧光影响的校正

大气CO₂卫星遥感监测的关键在于高精度,而植物叶绿素荧光存在与大气散射相似的光谱特征,干扰大气散射相关参数的反演结果,从而影响CO₂的反演精度。因植物叶绿素荧光强度微弱且影响特征与大气散射高度相关而难以准确校正。鉴于现有大气CO₂卫星遥感精度不足,以及植物叶绿素荧光对大气CO₂反演存在不可忽视的影响程度和复杂性,设计了O₂-A、1.6和2.06 μm CO₂三个光谱带协同的参数化校正方法。首先通过对大气散射采取基于光子路径长度概率密度函数（PPDF）的参数化建模,降低叶绿素荧光与大气散射参数的光谱相关性;其次,针对叶绿素荧光强度弱,难以准确反演的问题,基于轨道碳观测器（OCO-2）的叶绿素荧光产品构建了5km分辨率的全球叶绿素荧光先验信息库,增强CO₂与叶绿素荧光同步反演中对叶绿素荧光的先验约束,提高叶绿素荧光的反演精度。通过O₂-A、1.6和2.06 μm CO₂三个光谱带的协同同时反演大气散射、叶绿素荧光和大气CO₂,并结合叶绿素荧光丰富的先验信息,能够较准确剥离大气散射和叶绿素荧光而提高大气CO₂的反演精度。选择叶绿素荧光强度明显较高的柱总碳观测网络（TCCON）中的Park Falls（45.945°N,90.273°W）站点开展验证,对该站点近4年每年8月份的温室气体观测卫星（GOSAT）数据进行反演,发现植被叶绿素荧光导致GOSAT XCO₂反演结果系统偏低2×10-6(ppm)左右,通过本文的方法进行校正,反演结果的低估程度有明显改善,最大低估由2.58 ppm降低到1.49 ppm,且离散程度也有一定程度的改善,明显控制了CO₂反演中叶绿素荧光的影响,对于实现1%（~4 ppm）的CO₂反演精度来说,提供了有力支撑。     

圆形渐变滤光片光谱辐射计辐射定标

基于分区线性法对圆形渐变滤光片型光谱辐射计开展辐射定标研究,以解决温度范围大、工作波段宽的测量目标对该类型光谱辐射计造成的非线性问题。所提光谱辐射计的主要技术原理是将待测目标的温度区间分为多个子区间,采集目标温度区间内多个不同温度黑体对应的测量光谱,并计算各个温度下的响应度函数。在进行红外光谱测量时,将目标光谱与区间内记录的不同温度点光谱进行比对,从而确定待测目标所属温度子区间的上下限。根据子区间计算的响应度函数,通过线性插值求得待测目标的响应度函数并进行辐射定标。基于该方法的实验结果表明,待测目标理论辐亮度与使用分区线性法进行辐射定标得到的辐亮度在波长范围内的平均偏差小于1%。通过定标结果反演测量黑体的等效温度,等效温度误差小于2%。     

植物叶绿素荧光对CO2反演精度的影响

大气散射效应作为CO₂反演的主要误差源,严重影响了大气CO₂卫星测量的反演精度。氧气在大气中含量稳定,大气CO₂反演方法中常利用氧气的这一特性进行散射校正,其中典型的有光子概率密度函数(PPDF)方法。然而,O₂ A吸收带的光辐射中存在的植物叶绿素荧光会在不同程度上影响PPDF因子的反演,进而限制了CO₂反演精度。由于植被荧光信号较弱,在以往CO₂反演中没有引起足够重视。在调研全球植被荧光分布的基础上,模拟分析了荧光对大气CO₂柱含量(XCO₂)的影响。模拟计算无气溶胶条件下,以及气溶胶和地表反照率两者综合条件下荧光的影响,结果显示,当不考虑气溶胶的影响,荧光强度从0.1增加到1.8(mW·m-2·sr-1·nm-1),会给CO₂的反演结果造成0.1~2 (10-6)的偏差;考虑气溶胶与地表反射率的影响时,会给CO₂的反演结果造成(0.1~3)×10-6的偏差。此研究表明,对于具有高精度需求的CO₂反演,植物叶绿素荧光是一个不可忽略的影响因素。