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%。     

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。     

直射太阳光红外吸收光谱技术遥测大气中二氧化碳柱浓度

大气中二氧化碳浓度持续增高导致环境和气候变化等问题成为人们关注的焦点. 为了实时遥测二氧化碳气体柱浓度, 研究了一种地基低分辨遥测系统和实时光谱数据反演分析方法. 利用该系统在合肥地区进行了连续观测, 从太阳吸收光谱中实时获取了整层大气透过率. 采用逐线积分非线性最小二乘光谱反演算法, 从整层大气透过率中反演了二氧化碳柱浓度和氧气柱浓度, 并以氧气柱浓度为内标函数获得了二氧化碳干空气柱体积混合比, 精密度优于3%. 将2012年9月25日12时到15时本系统测量的二氧化碳干空气柱体积混合比均值与此时段过境本站点区域的日本温室气体卫星观测结果进行了比较, 两者偏差小于1%.可见, 该系统和方法具有很高的精密度和准确度, 是一种有效的温室气体观测手段. 关键词： 红外吸收光谱技术 遥测 二氧化碳 柱浓度     

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。     

采用加权函数修正的差分光学吸收光谱反演环境大气中的CO2垂直柱浓度

采用加权函数修正的差分光学吸收光谱技术(weighting function modified differential optical absorption spectroscopy, WFM-DOAS)测量环境大气中的CO₂垂直柱浓度. 以直射太阳光测量光谱为例, 演示了WFM-DOAS算法的实现过程. 将环境大气分为50层, 借助辐射传输模拟软件SCIATRAN对各个测量光谱进行了模拟计算, 获得了最小二乘法拟合所需的目标气体CO₂及干扰气体H₂O、CH₄ 的柱权重函数和太阳归一化光谱常量. 采用WFM-DOAS方法对一整天的直射太阳光测量光谱进行了反演, 得到的反演误差均小于3%. 最后比较了两种不同DOAS算法对同一条测量光谱的反演结果, 验证了WFM-DOAS算法在红外被动气体遥感的优越性. 关键词： 环境污染监测 光学测量技术 红外光谱 温室气体     

基于卫星平台的全球大气一氧化碳柱浓度反演方法及结果分析

温室效应是全球气候变化的主要原因之一, 除温室气体外, 有毒气体一氧化碳(CO)作为一种非直接温室气体加剧了这种变化. 由于地基观测台站数量有限, 而大气化学模型的模拟又很大程度上依赖于模型假定, 因此, 卫星观测成为实时获取大气CO浓度分布信息的有效途径. Sciamachy是第一台搭载在卫星上, 利用观测到的近红外波段太阳反射光谱反演大气一氧化碳的仪器. 由于在近红外波段, 大气散射效应可以忽略, 所以Sciamachy观测数据能够很好地反演与人类活动息息相关的大气底层一氧化碳的时空变化信息. 本文基于迭代最大后验概率算法, 对Sciamachy的观测数据进行反演分析, 同时应用云效应校正与仪器本身问题校正方法, 得到了全球一氧化碳柱浓度时空分布结果; 通过与Atsr全球火点数据的比较, 分析了全球CO排放源的种类与时空分布; 最后选取中国地区CO柱浓度分布图, 并结合人口密度与煤田/煤矿分布, 对其排放源进行了初步推断.     

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。     

多轴差分吸收光谱技术测量对流层SO2垂直廓线及柱浓度

针对被动多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)反演痕量气体SO_2中吸收强度弱以及易受反演波段和大气气溶胶状态影响的问题,研究了基于地基MAX-DOAS的对流层SO_2垂直廓线及垂直柱浓度的反演方法。通过反演误差对比确定了SO_2的最佳反演波段(307～330 nm),并精确获取了差分斜柱浓度。鉴于大气中气溶胶状态是影响SO_2等痕量气体反演的重要因素,反演中采用两步反演方法:第一步通过测量O_4气体的差分斜柱浓度来反演气溶胶廓线;第二步将气溶胶廓线输入到辐射传输模型中,利用痕量气体浓度垂直反演算法获取对流层(0～4 km)中SO_2的垂直分布廓线和垂直柱浓度。将SO_2廓线在0～100 m的反演结果和地面点式仪器数据进行对比,结果发现两者的一致性较高。研究表明,基于MAX-DOAS反演对流层中SO_2的垂直分布及垂直柱浓度是一种有效的手段。     

基于O2-O2吸收的非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法研究

针对传统非相干宽带腔增强吸收光谱浓度反演方法的定量结果易受镜片反射率标定误差的影响问题, 提出了一种基于测量大气O₂-O₂吸收的浓度反演方法. 该方法是将非相干宽带腔增强吸收光谱技术的光学增强腔等效成吸收光程不随波长变化的多次反射池, 首先根据测得的宽带腔增强大气吸收谱和参考谱计算出光学厚度, 并应用差分光学吸收光谱算法拟合修正后的气体吸收截面到光学厚度, 反演得到大气中O₂-O₂以及被测气体的柱浓度, 然后根据O₂-O₂在大气中的含量已知且相对稳定这一特性, 确定出等效多次反射池的吸收光程, 最后从被测气体的柱浓度中扣除吸收光程信息得到被测气体的浓度值. 以监测大气中NO₂实验为例, 应用该方法在454-487 nm波段反演得到了大气NO₂的浓度(1-30 ppbv范围内), 并将反演结果与传统浓度反演方法的结果进行了对比, 发现两者的不一致性在7%以内. 实验结果表明, 非相干宽带腔增强吸收光谱技术可以利用大气O₂-O₂的吸收来定量其他被测气体的浓度, 而且定量结果对镜片反射率的标定误差不敏感.     

对流层顶高对拉萨地区温室气体柱浓度反演的影响

对流层顶作为对流层和平流层之间的过渡层,对大气痕量气体浓度反演有非常重要的影响.理论分析对流层顶高对大气分子含量垂直分布的影响,并结合2018年8月(6—16日)拉萨观测数据,定量分析对流层顶高的变化对气体柱-平均摩尔分数Xgas反演的影响.结果表明:对流层顶高的变化改变气体分子的垂直分布,XCO_2, XCH_4与对流层顶高度变化呈正相关,相关系数分别为0.998和0.780; XCO与对流层顶高度变化呈负相关,相关系数为0.994;而XH_2O与对流层顶高度变化的相关性非常小.对流层顶高变化3 km, XCO_2,XCH_4及XCO误差范围在8.640%, 0.035%及0.049%以内.观测期间, XH_2O, XCO_2, XCH_4及XCO日平均值分别在3432—4287, 406.1～408.2, 1.673—1.720及0.082—0.095 ppmv之间变化.观测数据显示,该地区CO_2, CH_4气体柱-平均摩尔分数日变化趋势相似, XCO_2与XCH_4的相关系数大部分高于0.5.观测结果可为我国研究高原温带地区温室气体浓度的时空分布及其变化规律提供参考和第一手的直接观测数据.     

基于高分辨率激光外差光谱反演大气CO_2柱浓度及系统测量误差评估方法

利用实验室研制的近红外激光外差光谱仪,开展了基于最优估计算法的温室气体柱浓度反演和系统测量误差的近似评估等相关工作.首先,通过光谱数据库、参考正向模型计算结果与傅里叶变换红外光谱技术探测结果筛选出了探测窗口,并以此为依据选择了相应的激光器和探测器;其次,建立了基于参考正向模型最优估计浓度反演算法,采用Levenberg-Marquardt (LM)迭代方法,实现了整层大气CO_2柱浓度及垂直分布廓线的反演,并开展了长期观测对比实验,验证了反演算法的可行性;最后,通过模拟所选探测窗口波段在不同白噪声条件下的正向大气透过率谱,获得了系统SNR与柱浓度测量误差之间的近似对应关系.该研究是探测系统不可或缺的理论计算部分,将有助于完善激光外差技术在大气探测中的应用.     

利用MODIS近红外数据反演大气水汽含量研究

大气水汽含量(precipitable water vapor, PWV)对遥感定量化及生态环境方面研究具有重要意义。针对传统水汽探测方法存在的问题,提出一种基于多通道表观反射率的ICIBR(improved continuum interpolated band ratio)水汽遥感反演方法。该方法结合MODIS数据第17,18和19三个近红外通道的水汽吸收特点,利用MODTRAN模型模拟大气含水量与三个通道ICIBR之间的关系,构建了适用于MODIS数据的ICIBR大气水汽含量定量反演模型。基于提出的ICIBR水汽反演方法,选择北美洲南部典型干旱、半干旱区德克萨斯州、俄克拉荷马州等地区为研究区,使用不同时间的四期MODIS 1B数据进行水汽反演实验。同时,选择SuomiNet提供的GPS水汽地基观测数据对反演结果进行精度验证以及MODIS大气水汽产品(MOD05)进行对比评价。验证和对比结果表明：该算法水汽反演结果与GPS水汽实测数据具有较高的一致性(r=0.967),均方根误差为0.276 cm,有71.08%的观测点对满足水汽反演误差精度(EE~±0.05+0.15PWV_gps)要求,同时与MOD05大气水汽产品相比,该方法在反演精度和准确估计方面有了较大提高,能够有效降低61%的水汽反演高估现象。该方法较传统算法更为简易、实用,具有较高的整体水汽反演精度。     

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。     

利用便携式FTIR光谱仪研究环境大气中CO2浓度变化

高准确和高精度测量环境大气CO₂浓度,对于监测区域和城市温室气体的排放至关重要。基于傅里叶变换红外（FTIR）光谱技术,利用便携式FTIR光谱仪采集近红外太阳吸收光谱,基于非线性最小二乘算法,反演获得了2016年9月至2020年5月期间合肥地区环境大气的CO₂柱浓度。观测结果表明,CO₂气体的柱浓度有着明显的季节变化,在春季出现最大值,夏季下降速度快,秋季达到最小值。柱平均干空气混合比浓度XCO₂的日均值位于(401.23±0.60)和(418.41±0.31) ppm之间,而2017年观测的月均值有着6.96 ppm的季节幅值。并且,观测期间XCO₂呈现逐年增长的趋势,年平均增长率为(2.71±0.66) ppm·yr-1。为了验证便携式FTIR光谱仪观测的准确性和可靠性,我们将其观测结果与高分辨率FTIR仪器同步测量结果进行比较,发现观测的XCO₂的偏差均值为1.32 ppm,二者的相关系数r为0.97,两个数据显示高度一致性。同时将观测结果与GOSAT卫星数据作了横向比较,两个数据的平均偏差为(0.63±1.76) ppm,二者的相关系数r为0.86,显示出地基数据与卫星数据有高相关性。最后,将合肥站点2020年秋季观测数据与上海站点同期观测数据进行了比较,发现上海站点与合肥站点的CO₂柱浓度变化基本一致,合肥观测点的XCO₂日均值位于(415.09±0.84)和(417.80±0.67) ppm之间,上海观测点的XCO₂日均值位于(411.87±1.07)和(416.63±1.70) ppm之间,表明同步观测期间合肥的CO₂柱浓度略高于上海市。地基FTIR光谱仪的观测结果可为追踪合肥地区温室气体的碳源与碳汇提供基础数据。     

基于地对空观测光谱的大气CO_2柱浓度反演分析（英文）

基于地对空高光谱观测获取大气CO2柱浓度(大气中CO2的垂直总含量)数据是验证和改进卫星高光谱观测反演CO2浓度的重要数据源之一,而目前在中国还没有基于地面光谱观测进行大气CO2柱浓度反演研究的报告。利用光谱分析仪与太阳跟踪仪等构成的地面观测系统在中国内蒙古锡林郭勒草原进行了地对空高光谱观测,基于高光谱观测数据反演了大气CO2柱浓度。在基于1.6μm大气CO2的光谱吸收特征进行CO2浓度反演过程中,评价分析了观测光谱的波长漂移和气象参数对大气CO2柱浓度反演精度的影响。结果显示观测期间平均大气CO2柱浓度为390.9μg·mL-1。波长的漂移将会导致反演浓度值整体偏低;波长漂移从-0.012~0.042nm范围时,将会导致1μg·mL-1以上的偏差。同时,研究发现光谱透过率在6 357~6 358,6 360~6 361和6 363~6 364cm-1谱段敏感于气象参数的变化。对比利用与光谱观测同时和非同时观测的气象参数进行的浓度反演结果发现,非同时观测气象参数的利用引起的浓度偏差最小在0.11μg·mL-1,最大可达4μg·mL-1;本论文的分析结果对基于光谱反演CO2柱浓度算法的改进有着一定的参考价值。     

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。     

高分辨率傅里叶变换红外光谱反演环境大气中CO_2浓度的质量优化方法

高质量的CO_2反演结果有助于准确认知其源汇信息、预测未来气候变化趋势及提升全球碳循环的理解。基于非线性最小二乘光谱拟合技术,研究地基高分辨率傅里叶变换红外光谱反演环境大气中CO_2浓度的反演产品质量优化方法。借助O_2窗口的反演结果,将CO_2柱浓度转化为柱平均干空气摩尔分数(column-averaged dry air mole fraction,XCO_2),能有效修正系统共有误差;采用一种经验修正模型,能有效修正与大气质量因子相关的虚假日变化;通过建立一定的红外光谱筛选法则,能有效控制XCO_2反演产品质量。以一天的典型观测结果为例,对产品质量优化前后的反演结果进行了对比,优化后反演误差减小了60%,以正午为中心两边各取一小时计算了XCO_2的反演精度,为0.071%(相当于0.28ppm),符合TCCON(total carbon column observing network)规定的0.1%精度范围。     

基于傅里叶变换红外光谱技术测量大气中CO_2的稳定同位素比值

长期监测大气中CO_2及其稳定同位素不仅可以获得CO_2源和汇信息,还可以确定不同排放源对大气中CO_2的贡献.傅里叶变换红外光谱技术是目前大气中痕量气体柱浓度高精度遥测的一种重要方法.本研究基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱仪采集的近红外太阳吸收光谱反演出大气中CO_2的稳定同位素~(13)CO_2和~(12)CO_2.在选择的~(13)CO_2的三个光谱窗口和~(12)CO_2的两个光谱窗口光谱拟合残差都很小,光谱拟合质量高.实验观测期间CO_2同位素~(13)CO_2和~(12)CO_2的反演误差平均值分别为(1.18±0.27)%和(0.89±0.25)%;利用Allan方差计算出观测系统的碳同位素比值δ~(13)C的测量精度为0.041‰.获得了2015年9月18日至2016年9月24日一年内大气中碳同位素比值δ~(13)C的长时间序列.结果表明,在整个测量期间δ~(13)C在-7.58‰--11.66‰范围内变化,平均值为(-9.5±0.57)‰;δ~(13)C有着明显的季节变化,冬季最小,夏季最大.分析了取暖导致的化石燃料燃烧排放增多是冬季大气中CO_2重同位素~(13)CO_2贫化的原因.观测结果显示了高分辨率傅里叶变换红外光谱仪具有准确和高精度观测大气中CO_2的稳定同位素和同位素比值δ~(13)C的能力.     

HJ-1A/1B卫星CCD影像水环境遥感大气校正方法评价研究——以鄱阳湖为例

HJ-1A/1B卫星CCD传感器具有较高的空间、时间分辨率,在内陆湖泊水质遥感定量监测方面有很大潜力,大气校正是制约其应用的关键问题之一。以我国第一大淡水湖——鄱阳湖为研究区域,结合2009年、2011年两次现场实测数据对FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正结果进行对比分析,并探讨各种大气校正算法对悬浮泥沙浓度反演精度的影响。结果表明:(1)HJ-1A/1B卫星CCD的第1波段在水环境遥感应用时,建议进行重新定标;第2和3波段四种大气校正结果精度相对较高,其中,FLAASH,6S和COST三种大气校正算法精度都较高,QUAC精度偏低,建议在可能的情况下对该算法进行有针对性的改进;(2)FLAASH,6S,COST和QUAC四种大气校正算法第2和3波段比值结果与实测数据吻合度最好,平均相对误差分别为8.2%,9.5%,7.6%和11.6%,因此建议在鄱阳湖水域尽量采用第2和3波段比值作为反演因子;(3)以四种大气校正结果为基础,与悬浮泥沙浓度直接建模,结果发现,四种模型反演精度均比用实测遥感反射率与实测悬浮泥沙浓度建立的模型反演结果要高,FLAASH,6S和COST三种算法反演所得悬浮泥沙浓度精度都较高,平均相对误差分别为:10.0%,10.2%和8.0%;QUAC略差,平均相对误差为18.6%。建议在泥沙浓度反演时采用大气校正结果与悬浮泥沙浓度直接建模,可以有效降低利用实测光谱数据建模引起的大气校正误差的累积效应;(4)在精度要求不是特别高的前提下,四种大气校正算法都可以采用,但综合算法复杂程度、精度、稳定性等多种因素,在辅助信息不全的情况下,COST大气校正算法更值得推荐。     

利用O4测量去除NO2柱浓度直射太阳光差分吸收光谱探测中云的影响

直射太阳光差分吸收光谱(DS-DOAS)技术用于NO2等气体的垂直柱浓度长期监测,当仪器视场中有云时,云内颗粒对光的多次散射会导致此技术的测量结果存在较大误差。针对此问题,采用DS-DOAS技术中同步测量O4垂直柱浓度的方法,判断视场内是否有云,对NO2垂直柱浓度的监测结果进行修正。统计得到了晴朗天气下由反演误差、大气扰动等因素引起的O4垂直柱浓度测量值的变化幅度为6%。O4变化幅度大于6%时,认为视场内有云。采用此方法修正了4天NO2垂直柱浓度监测结果,证实了此方法可以有效地提高DS-DOAS技术的测量精度。