基于太阳吸收光谱观测大气一氧化碳柱总量

基于地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区一氧化碳(CO)垂直柱总量的变化,连续采集近红外太阳吸收光谱,获得2015年9月至2016年7月整层大气CO的垂直柱总量的时间序列。观测结果显示合肥地区大气中柱平均干空气混合比(XCO)有着明显的季节变化,在2015年10月有着较小值,然后逐渐增加,到2016年3月达到最大值,之后逐渐下降,在2016年7月底达到最小值,并分析了季节变化的原因。为了对地基近红外波段观测进行验证,采用MOPITT卫星数据和站点同一光谱仪采集的中红外光谱反演的CO柱总量与同期测量的数据进行比对。结果表明,MOPITT卫星数据与地基观测值的季节变化一致,而MOPITT观测值整体高于地基FTS观测值;近红外和中红外波段反演的CO柱总量季节变化范围一致。将地基观测和卫星观测数据进行日平均计算, 并进行相关性分析,得到的地基近红外和卫星观测、地基中红外的CO日平均柱总量的线型回归相关系数分别为0.85和0.91,显示出高的相关性,证明了地基近红外波段反演CO垂直柱总量数据的准确性。首次采用地基高分辨率傅里叶变换红外光谱技术观测合肥地区CO的垂直柱总量,并将得到的观测结果与卫星数据比对,得到准确的CO的垂直柱总量,为解大气CO的时空分布状况及其演变规律、追踪合肥地区CO的源汇分布提供理论依据。     

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。     

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.     

合肥地区大气中CO_2和CH_4柱浓度季节变化遥测

针对全球变暖贡献最大的两种温室气体CO2和CH4,采用自行研制的地基傅里叶变换近红外光谱遥测系统连续观测了合肥地区2012年2月到2013年4月的直射太阳光光谱,进而获得整层大气透过率测量光谱。在前向模型中采用逐线积分、低阶多项式近似方法得到整层大气透过率模拟光谱。利用模拟透过率光谱在CO2的6 150~6 270cm-1波段、CH4的5 970~6 170cm-1波段对测量透过率光谱进行迭代拟合,获得气体柱浓度。以O2柱浓度为内标函数获得CO2和CH4的干柱体积混合比。CO2和CH4干柱体积混合比日均值都具有较大波动性和明显的季节周期性,它们的月均值整体上具有较强的一致性,但是变化特征不尽相同。与日本温室气体卫星瓦里关地区的报道结果相比,CO2含量峰谷值对应的时间相对滞后,并且峰值到谷值的转变时间较长;与利用SCIAMACHY资料分析的全国范围内CH4柱浓度平均值变化趋势相比,CH4含量表现出夏高冬低的单峰单谷型变化趋势。它们的变化特征与源和汇的平衡、气象和气候条件等复杂因素有关,还需长期观测和深入研究。     

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。     

合肥2013年8月-2014年7月NO2对流层柱浓度分析及与卫星对比

基于地基MAX-DOAS在2013年8月-2014年7月对合肥对流层NO2垂直柱浓度(VCD)进行了观测,研究了其季节均值和月均值变化特征,结果表明合肥地区对流层NO2 VCD季节均值变化较大,冬季最大,夏季最小,其中冬季季节均值高达2.09×1016 mol·c m-2,为夏季的2.2倍. 对不同季节的平均日变化的分析表明,NO2 VCD日变化季节差异显著并在下午达到差异最大值. 将地基MAX-DOAS观测结果和OMI观测结果进行了对比,两者具有较好的一致性,其中在无云天气下两者的相关系数为0.88. 通过卫星观测获取了合肥以及周边地区的NO2 VCD季节均值,分析表明合肥地区的NO2主要以本地积累为主,外来输送贡献较小.     

基于地基高分辨率太阳吸收光谱观测大气中硝酸的时空分布

利用高分辨率傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术探测合肥地区大气硝酸(HNO_3)的浓度,基于最优估算法由中红外太阳吸收光谱反演出HNO_3的垂直廓线和柱总量。获得了2017年大气HNO_3的垂直廓线和柱总量的时间序列,分析了HNO_3的季节变化、浓度探测敏感性高度、反演平均核和自由度等特征。不同季节大气HNO_3的垂直廓线表明,HNO_3在20～30km的大气平流层浓度较高,在对流层浓度较低。HNO_3的柱浓度显示出明显的季节变化,春季出现最大值,冬季出现最小值,季节变化幅值为9.82×10~(15) molecule/cm~2。为了对地基FTIR的观测进行比对,选取Aura MLS卫星数据产品与地基测量数据进行比对。比对结果表明,地基遥感观测与卫星数据显示出的季节变化一致;尽管卫星偏柱量整体小于地基遥感的柱总量,但两者的相关系数为0.83,表明两者具有较好的一致性。地基观测结果验证了地基FTIR技术观测大气中HNO_3时空分布的可靠性和准确性。     

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.     

基于单个量子级联激光器的大气多组分测量方法

利用单个新型中红外量子级联激光器作为激光光源,结合长程光学吸收池技术开展了大气多组分同时测量方法的研究.通过结合基于自适应性Savitzky-Golay滤波的数据处理算法,有效地提高了系统检测灵敏度和光谱分辨率.研究结果表明,在1 s的时间分辨率和1 atm压力条件下,采用二次微分探测技术可实现CO,N_2O和H_2O测量精度分别为8.20 ppb,7.90 ppb和64.00 ppm(1 ppb=10~(-9),1 ppm=10~(-6));通过提高信号平均时间,在最佳的积分时间(85 s)时,系统可实现的最小检测限分别为1.25 ppb(CO),1.15 ppb(N_2O)和35.77 ppm(H_2O).整个系统具有结构紧凑,成本相对较低,通过选择其他波段的量子级联激光器的激光光源,即可实现对其他分子的实时分析.本系统可广泛应用于大气化学等领域的应用研究.     

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。     

高分辨率太阳吸收光谱二氧化碳反演中参数的敏感性分析

基于高分辨率傅里叶变换红外太阳吸收光谱可以准确测量大气中二氧化碳的柱总量。基于光谱反演算法中的前向模型,分析了改变前向模型中不同参数和不同天顶角情况下对反演结果的影响及其原因。选取具有代表性的两天的测量光谱,改变前向模型中连续体倾斜量值、内部视场角、零偏置和多普勒效应四个模型参数,观察不同先验模型参数的扰动对二氧化碳测量结果的影响。结果表明,不同模型参数的扰动引起反演的二氧化碳柱平均干空气混合比(XCO₂)相对偏差并不一样;不同的测量时间,相同参数扰动引起的二氧化碳含量相对偏差也不同。其中连续体倾斜量值的变化对反演结果的影响最大,其变化引起的相对偏差波动范围在0.1%～0.2%之间;内部视场角、零偏置和多普勒效应的变化对反演结果影响较小,引起的二氧化碳的相对偏差分别在-0.045%～0.02%,-0.045%～0.015%和-0.03%～0.04%之间。最后用二氧化碳反演平均核解释了反演误差来源。研究结果对光谱反演算法中模型参数的设定和提高测量的准确度提供了理论依据。     

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。     

Ground-based remote sensing of atmospheric total column CO_2 and CH_4 by direct sunlight in Hefei

Fourier transform spectrometry has played an important role in the three-dimensional greenhouse gas monitoring as the focus of attention on global warming in the past few years. In this paper, a ground-based low-resolution remote sensing system measuring the total columns of CO2 and CH4 is developed, which tracks the sun automatically and records the spectra in real-time and has the advantages of portability and low cost. A spectral inversion algorithm based on nonlinear least squares spectral fitting procedure for determining the column concentrations of these species is described. Atmospheric transmittance spectra are computed line-by-line in the forward model and observed on-line by direct solar radiation. Also, the wavelength shifts are introduced and the influence of spectral resolution is discussed. Based on this system and algorithm, the vertical columns of O2, CO2, and CH4 are calculated from total atmospheric observation transmittance spectra in Hefei, and the results show that the column averaged dry-air mole fractions of CO2 and CH4 are measured with accuracies of 3.7% and 5%, respectively. Finally, the H2O columns are compared with the results observed by solar radiometer at the same site and the calculated correlation coefficient is 0.92, which proves that this system is suitable for field campaigns and used to monitor the local greenhouse gas sources under the condition of higher accuracy, indirectly.     

拉曼激光雷达探测低对流层大气二氧化碳分布

介绍了中国科学院安徽光学精密机械研究所研制成功的我国第一台测量低对流层大气CO2时空分布的拉曼激光雷达系统,选用波长355nm的紫外激光作为光源,利用光子计数卡双通道采集大气中N2和CO2的拉曼后向散射信号。详细分析了拉曼激光雷达系统的定标方法,提出采用Li7500型H2O/CO2分析仪与拉曼激光雷达系统进行对比与标定,结果显示激光雷达与CO2分析仪数据变化趋势一致性较好,激光雷达具有很高的探测灵敏度与准确性,通过线性拟合水平方向标定误差小于0.2%,垂直方向小于1.4%。由标定关系反演出大气中CO2的时空分布,给出了合肥西郊低对流层大气CO2水平方向0～2.0km与垂直方向0～2.5km分布的典型测量结果。     

Satellite peaks in the high energy photoelectron spectra of some small first row molecules

The gas phase high energy photoelectron spectra of CH₄, NH₃, H₂O, N₂, O₂, CO and CO₂ have been recorded, and in all cases weak satellite peaks to high binding energy of the main ionization peak are observed. These peaks are assigned to transitions to ionic states in which valence electron excitation as well as core ionization has occurred. The intensity and position of these peaks, relative to the main ionization peak have been estimated from ab initio UHF calculations on the core hole states, which in general allow assignment of the satellite peaks in terms of orbital transitions of the core hole ion.