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。     

基于SCIAMACHY反演数据的全球CO2浓度时空变化特征研究

通过卫星观测光谱反演计算是当前观测全球CO₂浓度水平,分析其变化趋势的重要手段,但是由于观测条件及反演方法的限制,基于卫星观测光谱反演计算只能得到离散的CO₂浓度数据,需要借助空间插值方法才能获得空间连续的CO₂浓度数据。本文以SCIAMACHY研究团队发布的XCO₂浓度数据为基础数据,首先对比分析了空间分析中常用的3种经典插值方法（反距离加权法,克里格法,样条函数法）在XCO₂空间内插中的精度,综合分析平均绝对值误差、绝对值误差最大值和均方根误差3个指标,结果表明反距离加权插值法为最优内插方法。基于该方法生成2003年1月-2012年4月共计112个月的全球大陆XCO₂浓度分布数据集,并对全球大陆范围内XCO₂浓度的时空变化特征进行分析,发现在此时段内全球各个大陆XCO₂均表现出增加的趋势;在全球大陆平均水平上,XCO₂浓度增加幅度为17.43×10^-6,XCO₂年平均值增加速率约为2×10^-6,总体上呈现北半球增加速率高于南半球的特点。     

不同陆地生态系统碳通量对GEOS-Chem模型模拟全球CO2浓度的影响

大气中CO₂含量的增加速率已经超过了自然界所能吸收的速度,并逐步影响到全球气候变暖。利用模型模拟分析已经成为一个重要的工具用以深入对碳循环的理解。本文使用2008～2010年的生物模型SiB3（Simple Biosphere version 3）与优化后的CT2016（Carbon Tracker 2016）陆地生态系统碳通量驱动GEOS-Chem大气化学传输模型模拟全球CO₂浓度。通过分析模拟CO₂浓度的空间分布与季节变化,加深对全球碳源汇分布特点的理解,探究陆地生态系统碳通量不确定性对模拟结果的影响,进而认识陆地生态系统碳通量反演精度提升的重要性。SiB3与优化后的CT2016陆地生态系统碳通量都具有明显的季节变化,但在欧洲地区碳源汇的表现相反,其全球总量与空间分布也存在极大的不确定性。模拟CO₂浓度结果表明:在人为活动较少地区,陆地生态系统碳通量对近地面CO₂浓度空间分布起主导作用,尤其在南半球和欧洲地区模拟浓度有明显差异,且两种模拟结果的季节差异依赖于陆地生态系统碳通量的季节变化。将模拟结果与9个观测站点资料进行对比,以期选用合适的陆地生态系统碳通量来提升GEOS-Chem模拟CO₂浓度的精度。实验结果表明:两种模拟结果均能较好的模拟CO₂浓度的季节变化及其峰谷值,但CT2016模拟的CO₂浓度在多数站点处更接近观测资料,模拟准确性更高。     

华北平原固城站NO2对流层柱浓度变化特征

基于2008年9月—2010年9月河北固城生态与农业气象试验站多轴差分吸收光谱仪 (multi-axis differential optical absorption spectroscopy, MAX-DOAS) 获得的太阳散射光谱观测,反演计算该地区NO₂对流层柱浓度,分析其季节、日变化特征以及不同来源输送的影响,并与同期NO₂地面观测资料和卫星产品进行对比分析。发现固城站NO₂对流层柱浓度冬高 (5.14×1016 cm-2) 夏低 (1.28×1016 cm-2);日变化形态在四季均呈现中午低、傍晚高的特征,且冬季最明显。与北京城市区域同期的观测相比,冬季固城站观测值略低,而在春、夏季则偏低较显著。地面风玫瑰图分析显示,来自SW, SSW, NE方向及ENE方向的污染输送对其贡献最大。与地面、卫星NO₂观测的对比表明,MAX-DOAS反演的NO₂柱浓度与地面观测浓度具有一致的季节和日变化特征,卫星反演的NO₂对流层柱浓度产品在华北平原农村地区存在系统性低估。     

东亚区域对流层臭氧及其前体物的季节性关联

利用2010—2012年对流层臭氧（O₃）及其多种前体物的卫星遥感资料和全球水汽再分析资料,研究东亚区域O₃及其前体物的时空分布,以及在中国东部（分为南、北两部分）相关性的季节变化。结果表明:东亚区域NO₂与CO的对流层柱含量均表现为冬季高、夏季低的时空变化形式。O₃对流层柱含量夏季达到峰值,冬季为谷值。中国东部的北部与南部地区O₃与NO₂均在夏秋季呈正相关,冬春季呈负相关。夏季大部分地区NO_x的光化学循环反应对O₃生成有积极的促进作用,冬季大部分地区O₃的光化学循环生成受到抑制。O₃与CO在北部地区夏秋季和南部地区夏季正相关性最大,无论是在北部还是南部地区,O₃与CO的相关性在轻污染情况下最大,而在重污染和背景情况下较小,表明重污染气团向下风方的输送更有利于O₃的光化学生成。O₃与水汽在北部和南部地区的多数时间均呈较显著的正相关性,而在南部地区夏季和北部地区冬季具有较大的负相关性,反映出不同的环流形式、气团来源及伴随的天气条件变化对O₃分布的影响。     

面向我国碳中和、碳达峰的大气甲烷观测卫星现状与发展趋势分析

甲烷（CH₄）是辐射强迫仅次于二氧化碳（CO₂）的重要温室气体,减少CH₄排放是控制全球增温,实现碳中和目标的必要手段。面对碳中和战略需求,快速定位排放源并定量监测CH₄排放量,准确估算全球和区域CH₄源汇分布,对减排措施的制定、实施和评价均具有重要的现实意义。此外,结合长期CH₄观测数据和气候系统模型探索大气CH₄浓度变化规律,是预测和积极应对气候变化的前提。IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版正式提出了利用“自上而下”方法计算通量、核验排放清单的方法,表明获取全球范围内的高精度高时空分辨率CH₄观测数据势在必行。为了实现碳中和目标,本文首先从大气CH₄研究需解决的几个关键科学问题入手,分析了CH₄的星载探测需求,总结了CH₄星载探测的现状和发展趋势,并简要介绍了中国第二代碳卫星的设计思路。同时,星载CH₄探测还依赖于高精度的反演算法提供可靠的数据产品,以实现监测和实际应用的目的。因此,本文进一步阐述了卫星遥感CH₄反演算法及相应数据产品在排放量监测和通量反演中的应用,论述了提升反演算法计算效率和精度,开发甲烷烟羽快速识别算法和建立通量反演算法的必要性。最后,本文从探测、数据获取和应用的角度进行总结,表明了CH₄卫星观测在碳中和目标实践中的科学应用潜能。     

利用GOME卫星资料分析北京大气NO2污染变化

利用GOME (Global Ozone Monitoring Experiment, 全球臭氧监测实验) 1996年1月—2002年12月NO₂对流层柱浓度月平均卫星遥感资料以及根据北京市2001年1月1日—2002年12月31日NO₂污染指数数据计算出的地面NO₂日均质量浓度值, 分析了北京市城市大气NO₂污染变化的季节变化特征以及年际变化, 并将2001年1月—2002年12月北京上空GOME NO₂对流层柱浓度月平均值变化与北京市地面NO₂日均质量浓度月平均值变化进行了比较, 结果表明两者随时间的变化趋势具有较好的一致性, 据此可以利用GOME NO₂对流层柱浓度月平均卫星遥感资料来分析特定区域大气NO₂的季节变化和年际变化。     

FY-3A/MERSI、MODIS C5.1和C6气溶胶光学厚度产品在中国区域与地面观测站点的对比分析

准确获取气溶胶光学厚度对于气候变化研究和大气环境监测具有重要意义。通过波长插值和时空匹配方法,利用气溶胶自动观测站网（AERONET）观测的气溶胶光学厚度（AOD）对风云3A/中分辨率光谱成像仪（FY-3A/MERSI）、Terra（Aqua）/MODIS的C5.1（Collections 5.1）和C6（Collections 6）气溶胶光学厚度产品在中国区域的反演精度进行验证分析。结合一次发生在中国境内的沙尘天气与一次严重雾霾天气个例,分析上述卫星气溶胶光学厚度的分布特征。研究结果表明,（1）FY-3A/MERSI AOD的反演精度较高（R=0.887,RMSE=0.234）,其值低于AERONET的观测值（Bias=-0.293）。（2）在不同的下垫面下,各种卫星暗像元算法AOD产品反演精度有差异,植被覆盖情况越好,反演精度越高,而植被很少的地区,即亮地表甚至没有反演值。（3）MODIS C5.1深蓝算法产品能在亮地表地区反演AOD,但效果不佳。MODIS C6中的深蓝算法产品在不同下垫面的反演精度都很高（RMSE为0.096-0.127）。（4）在不同季节的对比中,各种卫星AOD产品在夏季的反演精度最差,而反演最好的季节各有不同。（5）在一次沙尘天气污染与一次严重雾霾天气个例中,中国西部与北部区域,MODIS C6深蓝算法AOD的监测效果优于其他算法AOD;MERSI AOD产品在此区域的分布不连续。总体而言,MODIS C6 AOD分布比MODIS C5.1产品连续,MODIS 3 km产品在相同区域的AOD值高于其他产品。以上结论可为卫星AOD产品在中国区域的使用提供参考。      

基于风云三号气象卫星微波亮温资料反演东北地区土壤湿度及其对比分析

土壤湿度在陆面过程中发挥着重要作用,是联系陆地水循环和能量循环的纽带和关键环节。遥感技术可以实时地对土壤湿度进行长期、大区域动态监测,已成为监测土壤湿度的有效手段。本文基于风云三号气象卫星（FY3B）微波亮温资料,利用基于微波能量辐射传输方程的陆面参数反演模型（LPRM）反演了中国东北地区的土壤湿度（FY3B_LPRM）。把反演获得的FY3BLRPM土壤湿度与中国气象局农业气象站土壤湿度观测资料、NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料、欧洲空间局多卫星融合ECV（Essential Climate Variable）土壤湿度产品和国家卫星气象中心FY3B官方土壤湿度产品（FY3B_offical）进行了对比分析。结果表明:（1）本文反演的FY3B土壤湿度与农业气象站观测资料有较高的一致性;卫星土壤湿度整体上呈现自西向东逐渐增加的空间变化,与农业气象站观测资料较为一致;在季节变化上,两者高度相关,在大部分地区的相关系数都达到0.7以上。（2）在大兴安岭和东北三省东部等地表相对湿润的地区,FY3B_LPRM土壤湿度与NCEP、ERA-Interim和FY3B_offical土壤湿度呈现较强的负相关;再分析资料和FY3B_offical土壤湿度均无法反映该地区土壤干湿状况的季节性变化,甚至与观测资料呈反位相变化特征。FY3B_LPRM土壤湿度与欧洲空间局研发的多卫星融合ECV土壤湿度产品在绝大多数地区有较好的一致性。本文基于风云三号极轨气象卫星微波亮温反演的土壤湿度资料,可用于干旱监测、数值同化与天气预报、水文水资源等领域。     

基于卫星遥感AOD的华北地区2003—2014年PM2.5浓度时空分布特征

华北及周边地区PM_2.5造成的污染, 近十年来引起了社会的广泛关注, 也是科学研究的重要领域。利用2003—2014年的卫星遥感MODIS AOD数据和2014—2015年的地面观测PM_2.5浓度数据, 采用聚类分析、混合效应模型、EOF分解等统计分析方法, 反演了2003—2014年华北及周边地区PM_2.5浓度, 分析其时空分布特征。主要结论如下:(1)卫星遥感MODIS AOD与地面观测PM_2.5值有较高的相关系数, 可利用MODIS卫星遥感AOD对地面观测的PM_2.5浓度进行反演; (2)华北地区PM_2.5浓度呈现出明显的空间分布特征:太行山脉是污染强弱明确的分界线, 山脉东南部的污染显著高于西部, 且在地势变化的地方出现明显的突变; 河北南部、河南北部和山东西北部分区域是污染最严重的地区; (3)2004年、2009年以及2013年后都是污染浓度比较低的年份。      

上海中心城区二氧化碳通量特征分析

利用位于上海中心城区徐家汇站的涡动相关湍流通量资料,对该区域2012年12月至2013年11月二氧化碳（CO₂）通量的时间变化、空间分布特征、年总排放量进行分析。结果表明：中心城区徐家汇为CO₂通量的源区,CO₂通量的日变化呈现与交通流量相对应的双峰现象,冬季的通量值普遍小于其他季节,尤其在早高峰时段更为明显。节假日CO₂通量的早高峰效应并不明显,其峰值明显低于工作日,且有滞后的趋势。各方向CO₂通量大小与其周边下垫面情况密切相关,夏季白天在商业建筑密集区和主要道路处,CO₂通量明显高于其他季节。上海中心城区CO₂通量的年总排放量为44.5 kg/（m²·a）,高于国内外其他城市的市中心或高密度住宅区的数值,这主要和观测时段相对偏晚、植被覆盖率偏低、周边高层建筑和主干道偏多有关。     

上海郊区二氧化碳通量特征分析

利用上海郊区奉贤的涡动相关通量观测资料,对2015年9月至2016年8月二氧化碳(CO₂)通量的时空分布特征、年总排放量进行了分析。结果表明,上海奉贤春、夏、秋季的9—14时CO₂通量几乎全为负值,冬季CO₂通量则全天均为正值。奉贤CO₂通量没有明显的周末效应。植物光合作用是影响奉贤CO₂通量时间变化特征的主要因素。各方向CO₂通量大小与其周边下垫面情况密切相关,受植被覆盖影响,绝大部分方向的夏季白天CO₂通量明显低于其他季节。奉贤CO₂年总排放量为3.83 kg·m^-2,明显小于植被覆盖率较低的东京、墨尔本和北京的郊区,也明显小于上海的中心城区。     

近红外CO2高光谱探测仪通道选择

近红外波段 (1.6 μm) 遥感可探测大气CO₂含量信息,应用于碳循环研究中。宽波段、高分辨率不但对仪器研制是一个挑战,而且巨大的数据量对观测的正演、反演也是一个挑战性课题。该文应用自由度及信息量分析法,对近红外高光谱波段中探测通道进行CO₂信息量分析,选择前20~100个高信息量的CO₂探测通道,并进行了反演模拟测试。结果表明:前20个高信息量通道占所有通道总信息量的76.4%,仅用所选的前20个通道进行反演,与所有通道参加反演的结果相比,误差增加0.3×10-6;通道数增至60时,信息量增加,通道数再增加,信息量则增加不显著;CO₂反演误差存在相似的关系。在高CO₂信息量分布上,弱吸收性质的1.6 μm波段和强吸收性质的2.06 μm波段表现出不同特点。     

2℃温升目标下中国排放配额分析

本文以国际社会当前所有主要分配方案为基础,研究了2℃温升目标下中国2011-2050年间排放配额,通过控制变量进一步分析了配额分配对于主要参数设置的敏感性。研究结果表明,在与2℃目标相兼容的RCP2.6路径下,到2050年中国CO₂累计排放配额范围为150～440 Gt CO₂,基于等人均排放的分配方式已经变得最不利于中国。为维护合理的排放权益,在气候谈判中中国必须坚持对历史排放的完整追溯。全球排放路径的设定对中国配额也有着非常显著的影响,当2050年全球配额比2010年排放减少40%～50%时,中国在2℃目标下CO₂累计配额范围为151～474 Gt CO₂,当减少50%～60%时为138～478 Gt CO₂,构成中国配额公平范围下限的方案受排放路径的影响更大。     

沈阳城市绿地土壤呼吸时空变化特征

以沈阳市4类植被配置方式24块城市绿地为研究对象,探究城市绿地土壤呼吸速率的时空动态变化规律及其影响因素。结果表明：土壤呼吸速率具有显著的夏季高、冬季低的季节动态规律性,偏相关分析显示,土壤温度与土壤呼吸时间动态变化显著相关。此外,植被配置方式对绿地土壤呼吸速率的影响存在差异：稀乔（5.68 μmol·m^-2·s^-1）>乔草（5.66 μmol·m^-2·s^-1）>乔灌（4.75 μmol·m^-2·s^-1）>乔灌草（3.84 μmol·m^-2·s^-1）,稀乔和乔草土壤呼吸显著高于乔灌草配置。空间异质性分析显示,由疏透度导致的地表土壤温度差异,加之土壤有机质等养分条件差异可能是不同植被配置城市绿地土壤呼吸速率出现差异的主要因素。冬季和夏季拟合结果对比显示土壤温度是影响城市绿地碳排放空间异质性的主要因素,因此,如何通过合理的植被配置减少直达地表光照辐射、降低土壤温度是实现城市绿地减排的重要选项。     

碳中和愿景下的污水处理厂温室气体排放情景模拟研究

污水处理厂运行过程中大量释放甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O),是重要的人为温室气体排放源。基于2005—2015年统计资料和IPCC核算方法,估算了2005—2015年中国生活污水处理厂CH₄和N₂O排放,分析了其排放特征和影响因素;依据碳中和愿景设定3种减排情景（低减排、中减排和高减排),并预估了2020—2050年排放趋势和时空变化。结果表明：2005—2015年间污水处理厂温室气体排放量呈稳定增长趋势,CH₄从1135.37万t CO₂e上升至1501.45万t CO₂e,N₂O从2651.08万t CO₂e上升为2787.05万t CO₂e,年均增速分别为2.8%和0.5%。3种减排情景下,2020—2050年CH₄和N₂O排放量时间上呈先增后减趋势,低减排情景下CH₄和N₂O排放量分别于2036年和2025年达到峰值,分别为2431万和2819万t CO₂e;中减排情景和高减排情景下CH₄峰值点分别出现在2027和2025年,而N₂O排放峰值均出现在2025年。2050年中减排和高减排情景下CH₄排放量相较于低减排情景减排率约为47%和94%;2050年低减排、中减排和高减排情景下N₂O排放量相较于2015年分别减排了12%、53%和95%。CH₄和N₂O排放量在空间上差异显著,华东地区排放量高,西北地区排放量低,东南区域所在省份排放量整体高于西北区域省份。影响因素中的经济发展程度与温室气体排放量密切相关。