红外高光谱资料AIRS反演晴空条件下大气氧化亚氮廓线

N₂O是一种非常重要的温室气体和臭氧损耗物。由于观测资料有限,对于N₂O在这两方面所发挥的作用定量描述还存在很多的不确定性。利用热红外卫星数据AIRS可以反演监测甲烷和二氧化碳气体,但对氧化亚氮的反演还很少见到。因此该工作首次在国内针对高光谱红外卫星资料AIRS,开展利用最优估计法反演大气N₂O廓线的模拟研究。讨论了先验廓线的获取方法及反演通道的选取方法,并将反演结果和HIPPO飞机观测数据进行比较,发现AIRS观测数据可以很好的捕获N₂O的垂直分布,在300～900 hPa,与HIPPO数据趋势一致,且反演精度较高,相对误差仅为0.1%,与所选取反演通道的jacobian峰值区间一致。反演结果相比于特征向量统计法也有显著提高。     

温度对CrIS热红外卫星资料反演臭氧廓线的影响分析

臭氧是地球大气中一种重要的痕量气体,在光化学反应和气候变化中都扮演着非常重要的角色。高光谱红外卫星可以观测到较高垂直分辨率的大气臭氧信息,但是由于热红外受大气温度影响较大,臭氧反演精度会有所下降。为此详细讨论和分析了温度对臭氧吸收光谱和权重函数的敏感性,以及对臭氧反演精度的影响。首先利用逐线积分辐射传输模型LBLRTM,分别模拟计算了六种不同标准大气模式下,1K的随机温度误差对大气透过率和辐射值的影响,发现1 K温度随机误差和臭氧浓度5%～6%的变化引起的辐射值变化量一致。接着利用CRTM辐射传输模型,针对搭载于美国对地观测卫星Suomi NPP(National Polar-orbiting Partnership)平台上的CrIS(Cross-track Infrared Sounder)红外高光谱观测数据,计算了1K的随机温度误差对大气臭氧权重函数的影响,并计算了由1K温度误差所导致的热红外高光谱资料大气臭氧廓线反演误差,结果显示CrIS对于臭氧的敏感区位于10～100 hPa之间,且1 K的温度误差和6%的臭氧浓度变化引起的权重函数变化量相当。最后以CrIS作为实验数据,在最优估计法框架下,通过特征向量统计法获取臭氧廓线的先验知识,并将大气温度廓线和大气臭氧廓线都作为未知量,进行同步迭代反演。将反演结果和配对的世界臭氧紫外数据中心WOUDC的站点数据进行比较,发现在反演中加入大气温度廓线进行同步迭代后,反演结果有显著提高,尤其在平流层与真值几乎一致,最大相对误差不超过20%,在对流层反演结果相对较差,最大相对误差不超过50%,优于欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasting)臭氧模式数据集ERA-Interim。     

中国地区氧化亚氮浓度时空变化特征分析

氧化亚氮是一种重要的温室气体和臭氧损耗物。利用热红外反演大气温湿廓线,由于大气氧化亚氮含量较少且变化幅度不大,一般都当作常量处理。但是在反演氧化亚氮时,由于大气温湿廓线和地表温度等参数相对氧化亚氮变化较大,可能很小的扰动就会覆盖掉氧化亚氮的吸收信号。因此有必要在上千个通道中,选取信噪比最高的通道,反演分析氧化亚氮浓度的时空变化特征,进而掌握我国氧化亚氮浓度的变化规律,为研究我国氧化亚氮排放对气候变化的贡献,制定合理的氧化亚氮减排政策等,提供可靠数据支撑。采取一种优化后的最优敏感廓线通道选取法,利用AIRS数据,基于最优估计法反演氧化亚氮浓度,与TCOON观测网中加拿大站点进行比对,结果显示卫星遥感与地面观测结果一致性较好,相关系数r为0.73,该算法可以推广到IASI和CrIS等热红外高光谱数据,使对氧化亚氮的观测数据增加到20多年,这种长时间序列的产品是对目前地面观测的有效补充。在氧化亚氮反演验证的基础上分析了我国氧化亚氮的年均值变化和月均值变化情况,以及它的空间分布特征。时空变化结果显示,我国氧化亚氮浓度在低纬度地区浓度相对较高,每年在华南地区的夏季达到峰值,月度间变化幅度较大,相比于月度变化,年度之间的变化幅度相对较小。监测结果同时显示,印度、巴基斯坦等国在紧邻我国地区,夏季氧化亚氮浓度较高,因此我国氧化亚氮浓度的时空变化特征除本地排放贡献外,也有一定的外部区域传输影响。     

利用红外高光谱资料CrIS反演大气温湿廓线的模拟研究

大气温湿廓线是数值预报中最基本的气象参数,高光谱红外卫星可以观测到较高垂直分辨率的大气信息,为了准确获取廓线信息,利用搭载于美国对地观测卫星Suomi NPP(national polar-orbiting partnership)平台上的CrIS(cross-track infrared sounder)红外高光谱观测资料,讨论了通道选取方法,采用特征向量统计法反演法得到初始大气廓线,利用非线性牛顿迭代法进一步提高反演精度。将反演结果和全球数据同化系统GDAS(global data assimilation system)模式分析数据以及配对的无线探空值进行比较,发现反演结果与真值趋势一致,较之初始廓线有显著提高,在100～700 hPa之间,温度廓线反演精度最高,均方差小于1 K,在300～900 hPa之间,湿度廓线反演精度最高,均方差小于20%,与所选取通道的雅各比峰值区间一致。