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。     

在轨超高分辨率傅里叶光谱仪仪器线型函数更新方法研究

仪器线型函数是傅里叶光谱仪重要的物理表征参数之一,影响仪器测量光谱的精度.随着空间测量和大气探测等遥感应用在高精度上的需求,如何实时在轨测量并更新星载光谱仪的仪器线型函数,成为当前提高在轨超高分辨率光谱仪测量精度的重要手段.以傅里叶型光谱仪为例,根据仪器线型函数的原理,利用在轨超高分辨率光谱仪实测太阳光谱定标数据不受大气气溶胶影响且具有独立太阳弗朗和费线的特征,来对在轨超高分辨率光谱仪的仪器线型函数进行监督和更新.实验以Kurucz太阳光谱模型作为参考光谱,在对应波段范围内分别选取多条实测太阳定标光谱和参考光谱的特征峰,通过调整光谱仪的狭缝模型,对特征峰残差进行迭代对比,演算出仪器ILS参数变化.最后,用更新的仪器线型函数与临边理论光谱卷积,与实测临边定标光谱比较验证,误差范围在-6%~8%.结果表明,该方法可为在轨超高分辨率光谱仪仪器线型函数的监督更新提供参考依据.     

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。     

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。     

大气二氧化碳贝叶斯反演中误差矩阵的构建方法研究

针对GOSAT（Greenhouse gases Observing Satellite）近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演,提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵S构建结果对CO2反演的影响,然后据此挑选出Sa和S的优劣两种构建结果组合分别对2009 年塔克拉玛干沙漠地区的部分GOSAT 观测数据进行反演验证。研究结果表明先验信息方差越大或测量误差越小,反演结果趋于一致,反之结果则较为离散,表现出明显的规律性。实际大气遥感研究中准确的误差矩阵难以获取,此研究有助于进一步选取准确值并提高反演精度。     

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。     

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。     

高分五号卫星GMI大气CO2反演方法

二氧化碳(CO2)是大气中重要的温室气体,准确掌握大气CO2的含量及变化可为气候变化预测及环境决策提供支持.为满足气候研究的需求,卫星观测大气CO2柱平均干空气混合比(XCO2)的反演精度需优于1％.搭载于高分五号卫星上的大气主要温室气体监测仪GMI(Greenhouse gases monitoring instru...     

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。