卫星高光谱大气CO2探测精度验证研究进展

卫星高光谱大气CO₂遥感探测对全球气候变化研究意义重大,卫星CO₂反演产品的地基观测验证是获得产品精度评价、发现算法可适用范围和局限性的重要环节,因此地基高光谱CO₂的观测验证研究对提高卫星产品定量精度至关重要。本文综述了当前国际上大气CO₂探测卫星的研制进展,短波红外大气CO₂的反演方法进展,重点阐述了地基高光谱CO₂探测技术进展及其对卫星大气CO₂的定量探测精度验证方法和技术研究进展,并对该研究领域未来的发展提出展望。     

气溶胶对利用近红外波段反演CO_2浓度精度的影响研究

近红外波段CO_2浓度反演误差主要与气溶胶散射作用引起的吸收光程改变量难以精确估计有关。此外,不同的气溶胶模式及下垫面反射率条件下吸收光程改变量也不尽相同。针对不同气溶胶模式条件下,忽略气溶胶散射对CO_2浓度反演精度的影响进行分析。研究发现,对乡村型、对流层型和海洋型气溶胶来说,忽略气溶胶散射效应,在暗地表时(反射率0.1)会导致CO_2浓度反演结果低估;当地表反射率超过0.1后,CO_2浓度反演结果均为高估,且随地表反射率的增加,反演误差增加。对城市型气溶胶模式来说,忽略气溶胶影响均会导致CO_2浓度反演结果低估,随地表反射率增加,反演误差递减。在典型观测几何下,地表反射率(1.6μm)和气溶胶光学厚度(0.55μm)在0.1~0.3范围内时,忽略气溶胶影响,城市型、海洋型、乡村型以及对流层气溶胶分别会引入-0.1%~-0.5%、0.22%~1.92%、0.09%~1.46%及0.02%~0.45%的反演误差。在利用GOSAT观测光谱对XCO_2(干燥空气下CO_2平均混合比)进行反演时发现,相比GOSAT发布结果(389.814ppm,1ppm=10~(-6)),基于地基实测气溶胶特性数据的XCO_2反演结果(390.95ppm)与地基观测结果(390.737ppm)有更好的一致性。     

基于GOSAT反演的中国地区二氧化碳浓度时空分布研究

卫星遥感监测大气二氧化碳柱平均干空气体积混合比(XCO₂)是实现碳源汇全球监测的最有效手段,本文对国际上4种应用GOSAT卫星观测的短波红外反演算法进行了介绍和结果分析。首先对于4种反演产品的有效数据量的分析表明:现有单一反演产品还不足以支撑XCO₂时空分布研究。其次利用集合平均方法,综合使用4种反演产品研究了2010年中国地区XCO₂时空分布特征,结果表明:XCO₂呈现显著的地理分布和季节变化,不同地区季节变化趋势基本一致,均在春季达到最高值、夏季达到最低值,多数地区全年高于380 ppm (×10-6);在地理分布上,东部和西部地区存在较明显的差异,东部地区人口密集、工农业生产等人为活动旺盛,周边多被森林和草地覆盖,碳源汇强度大,因此XCO₂季节变化幅度较大,全年约8 ppm;中、西部地区受人类活动影响较少,植被覆盖稀疏,XCO₂全年变化仅5 ppm。     

Himawari-8气溶胶光学厚度产品的验证分析

Himawari-8是由日本气象局发射的新一代静止气象卫星，其搭载的传感器AHI（Advanced Himawari Imager）可实现10 min/次的高时间分辨率对地观测。本文将2015年9月至2017年12月Himawari-8卫星Level-2气溶胶光学厚度（AOD）产品与AERONET（AErosol RObotic NETwork）70个站点的地基观测数据进行对比验证分析，结果表明Himawari-8卫星反演的气溶胶光学厚度产品的精度存在很大的空间上的差异性，其中有48个站点Himawari-8 AOD与AERONET AOD之间存在较好的相关性（R>0.5），有22个站点Himawari-8卫星反演气溶胶光学厚度产品存在明显的低估现象。在American_Samoa、Bandung、Birdsville、Bukit_Kototabang、Canberra、Fowlers_Gap、Jabiru以及QOMS_CAS等站点出现地基观测值很小而卫星反演的气溶胶光学厚度较大的情况。对绝对误差（Himawari-8 AOD与AERONET AOD的差）进行分析发现Himawari-8 AOD存在低估现象时绝对误差与AERONET AOD之间存在较好的相关性；在地基观测值很小而Himawari-8卫星反演AOD较大的地区绝对误差与Himawari-8 AOD之间存在较好的线性关系，这为Himawari-8 AOD反演算法的改进与完善提供了有用的研究发现。     

AIRS晴空大气温度廓线反演试验

2002年5月发射的Aqua是美国地球观测系统中的第2颗卫星EOS-2(Earth Observing System),它携带的大气红外探测仪AIRS(Atmospheric Infrared Sounder)是目前国际上最先进的超高光谱分辨率红外大气垂直探测仪.1200的光谱分辨率和全球覆盖能力使其可以观测全球大气状态及其变化.对其超高光谱分辨率资料的处理和应用的研究既有科学意义,又有实用价值.利用AIRS实际观测资料反演大气温度,本文使用的是便于处理大数据量的统计反演方法中的特征向量法,计算回归系数使用的是AIRS观测辐射值和T213数值预报分析场.本文从通道个数、地形及地表发射率影响、增加预报因子、国外同类产品比较等4个方面进行了大气温度反演试验研究.研究结果表明:(1)在利用超高光谱分辨率仪器进行反演时,合理选择通道是非常必要的;(2)AIRS反演的大气温度在对流层顶和中上层具有较高的精度,在对流层低层,尤其是近地面反演精度不够理想;(3)增加地表温度,地表发射率和地形3个预报因子,可以提高近地面的反演精度;(4)文中反演的大气温度精度与国外同类产品精度基本一致.     

卫星遥感反演降水研究进展简述

高质量的降水数据是开展天气、气候、水文、生态等研究的重要基础。由于传统地面雨量计站观测和地基雷达观测受站点数量和地形条件的限制,很难实现大范围降水的均匀观测,而卫星反演降水能有效弥补传统观测站网的缺点。根据卫星反演降水的原理,简要概述了可见光、红外、微波、多种传感器组合的卫星降水反演算法、总结了5种不同卫星数据反演产品的优点和适用性。改进降水反演算法和加强多种传感器反演降水产品的融合,才能获得更高精度和更大覆盖范围的降水产品,这也是未来一段时间内卫星遥感反演降水的趋势。     

中国4个地点地基与卫星臭氧总量长期观测比较

对我国河北香河、云南昆明、青海瓦里关及黑龙江龙凤山地基观测臭氧总量与不同时期、不同卫星反演的产品差别特点进行比较,评估地基和卫星观测臭氧总量数据的质量信息以及近30年来我国不同区域臭氧总量的变化趋势特征。结果表明:4个站点的地基与卫星观测臭氧总量的绝对和相对差别分别为-5~10 DU和-5%~4%;日平均相对差别基本上呈现随机分布特征。TOMS算法反演的卫星臭氧总量与地基差别总体上要优于与DOAS算法反演的同期产品。地基与卫星臭氧总量差别呈明显的区域特点,可能反映了卫星反演计算中所需的臭氧、温度垂直分布等初始条件的纬度分布差异对卫星产品精度的影响。在过去30年,4个站点的臭氧总量在经历1993年前的显著降低后于1995—1996年逐渐回升,而瓦里关站在2001年前后的回升更为明显。     

地基GPS用于阿勒泰积雪深度反演研究

积雪作为主要的淡水资源,准确地监测积雪覆盖与雪深具有十分重要的意义。随着全球卫星导航系统的不断建设和新技术新应用的不断发展,地基GPS遥感积雪参数技术越来越受国内外学者的重视。本文基于阿勒泰市气象局的GPS地表环境监测站观测数据,采用GPS-MR技术开展了积雪深度反演研究。首先给出了GPS-MR技术用于积雪深度反演的基本原理,其次利用阿勒泰GPS监测站2017年1—3月的数据进行了积雪深度反演分析,最后针对不同GPS卫星高度角区间影响进行精度分析。研究结果表明地基GPS可用于阿勒泰气象站积雪深度反演,与实测雪深较差优于3 cm,且较优卫星高度角区间为5°～20°。地基GPS用于积雪深度反演具有全天候、高精度、高时间分辨率、高自动化、低成本等优点,可充分发挥现有地基GNSS气象监测站在积雪探测领域潜在的应用价值,以期地基GNSS监测站成为积雪遥感探测手段的有效补充。     

中国区域MODIS陆上气溶胶光学厚度产品检验

以我国MODIS共享网站积累的MODIS L1B数据和美国威斯康辛大学提供的IMAPP软件包气溶胶产品软件为基础, 经过产品运行本地化改进处理, 在国家卫星气象中心建立了气溶胶产品业务化生成和发布机制。为支持气溶胶遥感产品算法改进以及潜在用户对产品的合理应用, 给出对国家卫星气象中心运行的MODIS气溶胶遥感产品质量检验分析结果。利用2005年1月— 2007年5月AERONET地基气溶胶监测网的L2.0级气溶胶光学厚度产品作为真值, 用它匹配MODIS陆上气溶胶光学厚度产品开展检验。检验结果表明:以卫星过境前后30min地基观测时间平均值匹配地基站点位置10 km半径范围内的卫星反演结果空间平均值开展检验, 总体样本的气溶胶光学厚度均方根误差约为0.25;满足产品误差要求 (±0.05±0.20τ) 的样本占总样本数的44%; 气溶胶光学厚度反演结果精度具有季节和地域差异, 干季(秋、冬、春)的气溶胶光学厚度误差较小, 而雨季气溶胶光学厚度误差较大, 云是雨季气溶胶光学厚度反演结果误差较大的主要影响因素。     

江苏地区二氧化碳浓度时空分布特征分析

利用瓦里关和上甸子大气本底站观测的月平均CO₂浓度数据对GOSAT卫星反演的CO₂浓度数据进行验证,结果表明GOSAT产品与台站观测数据有较好的一致性.利用2009年6月—2011年5月GOSAT反演的CO₂浓度数据,分析了江苏地区CO₂浓度的时空变化特征,结果表明:1)975 hPa高度层CO₂浓度高于850 hPa高度层,CO₂浓度的水平变化要小于垂直变化;2)在季节变化上,CO₂浓度冬季最高,夏季最低,这可能与植被光合作用的强弱变化有关;比较前后两年的CO₂浓度数据,夏季和秋季的增速较快,冬季和春季的增速较慢;3)在日变化上,发现徐州和南京站02时CO₂浓度最高,14时CO₂浓度最低,这可能也与植被光合作用的强弱有关.     

利用MODIS多通道数据反演近海海表温度

以EOS卫星的中分辨率成像光谱仪MODIS遥感资料为数据源,以福建近岸海域为示范区,利用多通道数据算法模型进行近海海表温度卫星遥感反演试验,并根据2003-2004年福建近岸海域10个观测站点的实测海洋表面温度对反演结果进行精度检验与分析.遥感反演的海洋表面温度与现场观测的海洋表面温度绝对误差的平均值为0.75℃,标准差为0.52℃,绝对误差在1.0℃以内的样本占总样本的68%.结果表明利用MODIS多通道数据算法模型遥感反演近海海表温度能够满足海洋应用的精度要求.     

卫星高光谱大气CO2遥感反演精度地基验证研究

利用TCCON网站提供的北半球7个地面观测站CO₂干空气混合比（XCO₂）数据,对3种卫星反演的XCO₂产品进行了验证,包括SCIAMACHY产品、NIES-GOSAT产品和ACOS-GOSAT产品。结果表明：卫星CO₂遥感反演产品与地基遥感资料具有较一致的季节性周期变化,一年中月平均浓度最高值均出现在4月和5月,最低值均出现在8月和9月;相对于地面观测,3种卫星产品均低估了XCO₂;ACOS-GOSAT产品与NIES-GOSAT产品的精度大体相当,误差标准差分别为2.26×10^-6和2.27×10^-6;SCIAMACHY产品的精度略差,误差标准差为2.91×10^-6。     

地基与星载仪器观测大气臭氧总量分析

本文选取多个臭氧总量观测站点,采用"三重制约法"分别对下列3组仪器观测臭氧总量数据进行统计分析,解算出不同观测资料的误差标准差,进而对比研究各种仪器的精度特征:1)1996~2003年期间地基WOUDC(World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Centre)观测网络仪器(包括Brewer、Dobson和Filter臭氧测量仪)与星载TOMS(Total Ozone Mapping Spectrometer)和GOME(The Global Ozone Monitoring Experiment)仪器;2)2004~2013年期间WOUDC与星载OMI(ozone monitoring instrument)和SCIAMACHY(scanning imaging absorption spectrometer for atmospheric chartography)仪器;3)2004~2013年期间地基SAOZ(Système D’Analyse par Observations Zénithales)与星载OMI和SCIAMACHY仪器。结果表明,1996~2003年期间TOMS V8和GOME观测精度相当,分别为7.6±2.8 DU/46(其中,7.6±2.8 DU为所分析站点观测资料的平均精度及其标准差,46为站点数目)和7.6±1.5 DU/46。TOMS V8观测精度优于TOMS V7(8.5±3.0 DU/46),验证了前者对后者有所改进。2004~2013年期间OMI和SCIAMACHY在WOUDC地基站点观测精度接近,分别为6.6±1.4 DU/21和6.0±1.6 DU/21。SAOZ地基仪器精度为8.4±3.6 DU/8。对于3类WOUDC地基仪器,Brewer站点观测资料的平均精度最优(7.9±3.3 DU/12),Dobson次之(8.7±2.3 DU/19),Filter最差(14.7±4.0 DU/15)。相比于卫星,3种地面仪器观测平均精度较差(10.5±4.3 DU/46),这主要是由于Filter精度较差引起。中国境内的瓦里关(Brewer)、香河(Dobson)和昆明(Dobson)3个地基站点仪器观测精度均较优,分别为7.8 DU、6.7 DU和6.6 DU。尽管不同站点之间存在一定差异,但整体来说,地基与卫星仪器在中国境内3个站点观测臭氧总量吻合较好。     

基于最优插值方法分析的中国区域地面观测与卫星反演逐时降水融合试验

为了发展一套适用于中国区域的高分辨率(0.1°×0.1°)逐时降水产品,以CMORPH卫星反演降水为背景场,以基于3万个自动气象站观测的逐时降水量分析的中国降水格点分析产品(Chinese Precipitation Analyses,CPA)作为地面观测场,采用最优插值方法对二者进行了融合试验.用2009年6-8月的样本统计分析了卫星反演与地面观测降水的误差及其协相关形式,按照误差结构来分配权重.融合试验的个例检验表明,该方案在有站点的地区能较好地引入地面观测信息,在没有站点观测的地区则保留CMORPH的原始信息,最终形成一套覆盖中国区域的高时空分辨率的降水场.2009年6-8月独立样本检验的统计结果也表明,该融合产品的平均偏差、均方根误差、相对误差分别为-0.004 mm/h、1.271 mm/h和15.964％,平均空间相关系数达到0.778,与融合前CMORPH的各统计值相比,改进幅度基本都超过了50％,且与风云系列卫星的同类型产品相比精度也有一定程度的提高.     

青藏高原MODIS地表反照率和GLASS地表反照率的对比分析

对比分析了青藏高原MODIS地表反照率产品和GLASS地表反照率产品的空间分布连续性、高质量反演结果的比例,应用青藏高原CAMP/Tibet试验期间的高精度观测数据评估了两种产品的精度,通过人工目视解译MODIS地表反射率图像并结合MODIS积雪产品分析了影响两种产品精度的原因,结果表明：1）GLASS地表反照率产品具有比MODIS地表反照率产品更好的空间分布连续性和更高的反演质量;2）绝大多数时段内两种产品都能与地面观测结果保持较好的一致性,能准确地反映地表反照率的异常变化过程;3）局地积雪是影响两种产品精度的重要因素之一;4）积雪条件下,GLASS地表反照率反演算法比MODIS地表反照率反演算法更具优势。研究结果有助于促进人们对地表反照率卫星遥感反演产品的认识,改进青藏高原地表反照率卫星遥感反演算法,提高青藏高原地表反照率卫星遥感反演结果的精度、反演质量和空间分布连续性。     

资料通讯 国家自然科学基金委员会地球科学部南京信息工程大学大气资料服务中心

AIRS卫星数据集简介 1资料概况 2011年4月,南京大气资料服务中心从NASA戈达德地球科学数据和信息服务中心（Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center,简称GES DISC）引进了AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）卫星资料,包括AIRS标准反演产品全球1°×1°格点日值数据集、AIRS标准反演产品全球1°×1°格点月值数据集。     

国外部分卫星产品质量评价和质量控制方法

卫星遥感信息产品是由星载遥感仪器观测的数据经科学方法处理得到的,由于观测数据受地球大气和地表、太阳位置以及星上仪器工作状态、定标和定位精度等多种因素的影响,卫星遥感信息产品必须经过质量控制、误差分析之后才可以使用.因此,开展卫星产品质量控制和质量评价研究对于卫星反演产品的应用和在国民经济中发挥作用是非常必要的.该文调研了国外部分卫星产品(主要针对MODIS反演产品)的质量评价和质量控制的技术以及组织管理方法.     

陆面研究中卫星资料反演方法的评述

卫星观测对于地球大气和下垫面之间相互作用的全球监测是非常必需的。本文评述了卫星遥感资料反演方法的现状,并对未来的发展提出了若干建议。     

利用静止卫星MTSAT反演大气气溶胶光学厚度

卫星遥感是获取气溶胶光学特性的重要手段,利用静止卫星可见光通道资料反演气溶胶光学厚度(AOD)的算法使用日本静止气象卫星MTSAT可见光通道资料反演了2008年5月中国地区陆地上的气溶胶光学厚度,将得到的结果分别与AERONET站点的地面观测值进行比较,得到了较好的线性相关关系,再将其与相应的MODIS气溶胶光学厚度产品进行比较,也得到了较为一致的分布,表明MTSAT反演的气溶胶光学厚度产品可以反映大气气溶胶光学厚度的日变化信息。最后对这种反演算法的误差来源进行了分析。     

基于GOSAT卫星遥感的我国中部地区大气CH4时空分布

利用2013—2016年GOSAT上被动红外探测器(TANSO)官方反演的大气CH_4柱浓度,采用普通克里金插值(Ordinary Kriging)方法对GOSAT卫星数据产品进行插值预处理,并利用ArcGIS地理信息系统空间分析软件提取各省份CH_4平均浓度,分析中部地区CH_4浓度的时空分布。结果表明,由GOSAT反演的中部地区大气CH_4年均浓度由2013年的1 827.0×10~(-9)增长到2016年的1 857.9×10~(-9),其平均绝对增长率为10.3×10~(-9)/a。中部地区大气CH_4年均浓度略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区。中部地区大气CH_4呈现较强的季节变化特征,江西、湖南、湖北峰值出现在9月,安徽、河南、山西峰值则出现在8月,中部六省去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区。我国中部地区CH_4浓度高值区主要分布在江西、湖南及周边区域,低值区则集中在河南以北及山西地区。