O2-O2云反演算法及其在TROPOMI上的应用

利用遥感技术对大气环境污染进行监测时,云是影响痕量气体反演精度的重要因素,因此在痕量气体反演中需要对云的影响进行校正,通常使用的云参数主要是有效云量和云压。本文基于O₂-O₂ 477 nm吸收波段构建了O₂-O₂云反演算法：首先,根据有效云量和云高与连续反射率和O₂-O₂斜柱浓度之间的对应关系,结合假定的云模型利用VLIDORT辐射传输模型建立关于有效云量和云压的查找表;然后,通过差分吸收光谱技术拟合卫星载荷观测的大气层顶辐射,获得O₂-O₂斜柱浓度并计算连续反射率;最后,结合辅助数据,根据查找表进行插值反演获得有效云量和云压。通过将算法应用到OMI观测数据,将反演结果与OMCLDO2产品进行对比验证,有效云量和云压空间分布一致,相关系数R均超过0.97;并还将该算法应用于下一代大气成分监测仪器TROPOMI,与FRESCO+产品对比,有效云量和云压空间分布基本一致,当地表类型为海洋时,有效云量相关系数R大于0.97,云压相关系数R大于0.94,云压反演结果存在一定的区别;通过将O₂-O₂云反演算法和FRESCO+云压反演结果与CALIOP Cloud Layer产品进行对比,结果表明,在低云情况下,O₂-O₂云反演算法线性回归方程斜率为0.782,截距为198.0 hPa,相关系数R为0.850,算法表现优于FRESCO+。而在高云情况下,FRESCO+反演结果更接近CALIOP云压结果。在OMI和TROPOMI上的应用表明O₂-O₂云反演算法在大气云反演中具有较高的准确性和可行性,可以为大气痕量气体反演的校正提供云参数,并为中国同类型卫星载荷的云反演算法提供算法参考。     

G0分布下基于白化滤波的极化SAR图像CFAR检测

在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种G_0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, C_L)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G_0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G_0分布和非G_0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;C_L分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G_0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。     

地球静止卫星和网格化站点支持下的PM2.5精细制图

许多城市建立的相对稠密的网格化监测站点,为精细化监管城市空气质量奠定了基础。本文选用徐州市网格化监测数据、地球静止卫星Himawari-8/AHI及COMS/GOCI的表观反射率和气溶胶光学厚度数据、气象和其他辅助数据,开展了徐州地区0.005°空间分辨率网格的PM_2.5浓度精细化制图研究。本文使用了极端梯度提升（XGBoost）、随机森林（RF）及时空加权回归（GTWR）等3种方法,并选用多种特征参数组合进行对比分析。综合分析模型精度和过拟合程度,结果表明XGBoost模型表现最好,其R²为0.90,RMSE为11.65 μg/m³。进一步将本文结果与国控站点、清华大学的TAP数据集和马里兰大学的CHAP数据集的对比分析,结果表明基于网格化站点的PM_2.5制图结果能更好地反映城市内部不同区域的PM_2.5浓度分布差异性,弥补因国控站点稀疏带来的缺陷,更好地服务于城市空气质量精准管控。     

短波红外CO2反演过程约束研究及初步反演结果

短波红外通道卫星CO2遥感是近年国际研究热点。首先,开展了卫星观测对气溶胶及大气温度的敏感性研究;其次,针对基于最优化理论的非线性迭代反演方法反演过程中的不收敛问题,提出了修正的阻尼牛顿方法(MDNM),并利用模拟数据评估了MDNM方法的有效性;最后,利用GOSAT卫星数据反演CO2的垂直混合比浓度,并与地基TCCON站点数进行比对。研究结果表明:短波近红外CO2卫星遥感受气溶胶散射及温度影响明显;通过地基比对初步验证了MDNM具有良好的精度,两者的相关性R2达到了0.729。     

GOSAT卫星数据监测中国大陆上空CO2浓度时空变化特征

中国地区大气CO2浓度对全球气候变化有重要的影响。本文基于日本GOSAT卫星短波红外CO2的长期观测数据,对2010年-2016年中国大陆上空CO2浓度的分布特征和变化趋势进行分析研究。利用高精度的地基TCCON站点CO2观测对GOSAT CO2数据进行精度验证,结果表明,GOSAT CO2具有较高的精度,相对TCCON CO2的偏差为-1.04±2.10 ppm,两者的相关系数高达0.90;利用中国地区7年的GOSAT CO2观测数据分析研究显示,CO2浓度高值主要分布在中国的浙江-江苏-安徽地区、京津冀地区和湖南-湖北-河南-陕西地区;截至2016年,中国大部地区CO2浓度超过400 ppm;中国大陆CO2平均浓度呈现明显的逐年增长趋势,从2010年的387.76 ppm增长到2016年的402.18 ppm,年增长率约为2.31 ppm/a,略高于同期全球平均水平。     

基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展

细颗粒物PM_2.5(Fine Particulate Matter)是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM_2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点,卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势,基于卫星气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)反演PM_2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM_2.5浓度的原理,介绍了用于PM_2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度;总结了现有的PM_2.5估算方法及其优缺点,指出目前PM_2.5反演研究存在的问题;提出未来PM_2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM_2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM_2.5浓度反演及PM_2.5化学组分反演等方向。比例因子法、物理机理模型和统计模型这3种方法都能在不同时期不同程度...     

MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度

京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。     

基于垂直订正和湿度订正方法估算川渝地区逐小时PM2.5

针对PM_2.5污染比较严重的川渝地区,本研究利用日本静止葵花卫星(Himawari-8)反演的气溶胶光学厚度(AOD)进行垂直订正和湿度订正估算川渝地区2017年—2018年09:00—16:00时的PM_2.5浓度。首先,基于气象观测的能见度(vis)数据与消光系数σa(λ)之间的关系,引入“标高(Ha)”对气溶胶光学厚度进行垂直订正;其次,根据匹配的气象和环境监测数据对每一个站点逐一拟合1—12月份的吸湿增长因子,并采用反距离加权空间插值(IDW)方法构建吸湿订正因子网格,从而进行湿度订正估算。研究结果表明,经垂直订正和湿度订正后,相比AOD与PM_2.5之间的相关性,“干”消光系数σ_dry与PM_2.5的相关性显著提高,相关系数(r)由0.12—0.45提高至0.32—0.69;验证09:00至16:00时卫星估算结果,相关系数(r)均大于0.7,均方根误差(RMSE)为18.59±2.26μg/m³;提取所有观测站点进行验证,r=0.82,RMSE=18...     

大气CO2浓度卫星遥感进展

大气CO2是重要的温室气体,CO2浓度及其空间分布是全球气候变化评估中的主要不确定性因素之一。从1998年以来,卫星遥感大气CO2成为获取全球CO2的重要手段。本文阐述了现阶段大气CO2浓度卫星遥感反演进展情况,包括CO2探测载荷、反演算法和算法验证等。同时,论文详细介绍了近红外波段和热红外波段的反演算法特点和不确定因素,并针对CO2反演应用需求提出了展望。     

NPP卫星VIIRS微光资料反演夜间PM2.5质量浓度

为研究城市夜间PM_(2.5)质量浓度,利用NPP卫星上可见光红外成像辐射套件(VIIRS)DNB通道的微光辐射数据,以辐射传输理论为基础,建立了夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度的关系,并基于支持向量机方法建立了夜间城市PM_(2.5)质量浓度反演模型。以北京市作为研究对象,选取2015-03—2015-05期间无月、无云且晴朗夜空条件下4个PM_(2.5)监测站点的微光辐射数据与时空匹配的PM_(2.5)质量浓度数据对模型进行验证。研究结果表明:夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度呈现负相关性,相关系数最高的定陵站点达到–0.83。基于支持向量机方法建立的PM_(2.5)反演模型获得的PM_(2.5)质量浓度与实际PM_(2.5)质量浓度的相关系数达到0.95,反演结果较优,为进一步大范围监测PM_(2.5)质量浓度空间分布以及改善城市夜间空气质量状况评估方法提供了可行性参考。