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。     

CaMoO4：Eu3+,Bi3+,Li+红色荧光粉的共沉淀制备与表征

采用共沉淀法合成了红色荧光粉Ca_0.75MoO₄：Eu_0.25³⁺、Ca_0.75MoO₄：Eu_0.25-x³⁺,Bi_x³⁺及Ca_0.5MoO₄：Eu_0.25-2x³⁺, Bi_x³⁺,Li_0.25+x⁺,并采用X射线衍射(XRD)、拉曼光谱,扫描电镜(SEM)和荧光光谱(PL)测定分析了其结构形貌特征及发光性能。结果表明：制备的CaMoO₄：Eu³⁺,Bi³⁺,Li⁺红色荧光粉为白钨矿结构,颗粒尺寸约为0.5~1 μm。掺杂Bi³⁺的Ca_0.75MoO₄：Eu_0.25-x³⁺,Bi_x³⁺的相对发光强度明显高于未掺Bi³⁺的Ca_0.75MoO₄：Eu_0.25³⁺荧光粉。Bi³⁺离子的掺杂将吸收来的能量传递给激活离子Eu³⁺,起到了能量传递的作用。当Bi³⁺掺杂量为x=0.005时,在395 nm激发下,主发射峰在616 nm处的相对发光强度最大,但掺杂浓度过高时会出现浓度猝灭现象。另外,电荷补偿剂的掺入能够解决材料中因同晶取代引起的电荷不平衡的问题,以Li⁺作电荷补偿剂、Eu³⁺和 Bi³⁺共掺合成的Ca_0.5MoO₄：Eu³⁺_0.23,Bi_0.01³⁺,Li⁺_0.26红色荧光粉的发光性能强于Ca_0.75MoO₄：Eu_0.25³⁺、Ca_0.5MoO₄：Eu_0.25³⁺, Li_0.25⁺及Ca_0.75MoO₄：Eu_0.24³⁺,Bi_0.01³⁺。     

白光LED用红色荧光粉SrMoO4: Eu3+,Gd3+的制备与表征

采用共沉淀法合成了红色荧光粉Sr1-x-yMoO4∶ Eu3+x,Gd3+y,分别对样品进行了X射线衍射(XRD)分析、扫面电镜(SEM)和荧光光谱(PL)的测定.结果表明:所合成的样品均为单一纯相四方晶系结构,添加Gd3+(为0.35mol时)使主衍射峰的位置右移了0.35°;SEM照片显示:SrMoO4∶ Eu3+和SrMoO4∶Eu3+,Gd3+颗粒尺寸分布相对均匀,为类方块状,颗粒大小约为1～3μm;Gd3+和Eu3+的共掺得到的SrMoO4∶ Eu3+,Gd3+在616 nm处主发射峰的发光强度约是SrMoO4∶Eu3+的2.09倍;当掺杂x=0.25 mol和y=0.35 mol时,在近紫外光(395 nm)激发下,SrMoO4Eu3+,Gd3+得到616 nm处红光发射极峰.     

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。     

用于温室气体反演的云检测算法

高分五号卫星同时搭载了温室气体探测仪(GMI)和大气多角度偏振探测仪,两者在云检测方面各有优势,但是均存在局限。提出了一种基于两者数据的协同云筛选新算法以提高温室气体反演中的云筛选效率。利用该算法检测了全球16d在轨实测数据中的77581个GMI观测点,筛选出晴空观测点9508个,占比为12.26%。利用融合后的中分辨率成像光谱仪云掩模和卷云反射率数据集,验证了该算法进行云检测的正确率,得到陆地上和海洋上的云检测正确率分别为92.93%和81.91%。