利用走航式数据对南大洋大气CO2廓线遥感反演

利用中国第24次南极考察期间获取的南大洋上空走航式大气CO2数据和大气红外探测器(AIRS)探测的辐射率,进行基于纬度分类下的统计回归,其结果作为物理反演的初始猜测场。通过逐线积分辐射传输模式,利用AMSU大气温度廓线和AIRS中13个通道的辐射测值反演南大洋上空的大气CO2浓度廓线,与WDCGG提供的固定站点下的大气CO2浓度进行比较,反演精度随纬度的变化而变化,从低纬到高纬相对误差分别为0.31%、1.17%、2.63%。与同期国外卫星产品CO2/AIRS比较,相对误差为1.11%、1.07%。     

利用走航式数据对南大洋大气CO2廓线遥感反演

利用中国第24次南极考察期间获取的南大洋上空走航式大气CO₂数据和大气红外探测器(AIRS)探测的辐射率, 进行基于纬度分类下的统计回归, 其结果作为物理反演的初始猜测场。通过逐线积分辐射传输模式, 利用AMSU大气温度廓线和AIRS中13个通道的辐射测值反演南大洋上空的大气CO₂浓度廓线, 与WDCGG提供的固定站点下的大气CO₂浓度进行比较, 反演精度随纬度的变化而变化, 从低纬到高纬相对误差分别为0.31%、1.17%、2.63%。与同期国外卫星产品CO₂/AIRS比较, 相对误差为1.11%、1.07%。     

草地植被净第一性生产力及固碳释氧量的估算

草地植被净第一性生产力表征了草地生态系统的物质量,是评价草地生态系统物质生产能力的重要指标。本文基于ERDAS和ArcMap软件平台,由1990、2000和2007年ETM+影像数据提取出NDVI值,结合相应时段的气候数据,对陕北农牧交错带草地生态系统净第一性生产力及固碳释氧量进行测算,研究并分析了1990-2007年间其NPP及固碳释氧量的时空变化特征。     

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。     

Detecting anomalous CO2 flux using space borne spectroscopy

Over the time-scale, earth's atmospheric CO₂ concentration has varied and that is mostly determined by balance among the geochemical processes including burial of organic carbon in sediments, silicate rock weathering and volcanic activity. The best recorded atmospheric CO₂ variability is derived from Vostok ice core that records last four glacial/interglacial cycles. The present CO₂ concentration of earth's atmosphere has exceeded far that it was predicted from the ice core data. Other than rapid industrialization and urbanization since last century, geo-natural hazards such as volcanic activity, leakage from hydrocarbon reservoirs and spontaneous combustion of coal contribute a considerable amount of CO₂ to the atmosphere. Spontaneous combustion of coal is common occurrence in most coal producing countries and sometimes it could be in an enormous scale. Remote sensing has already proved to be a significant tool in coalfire identification and monitoring studies. However, coalfire related CO₂ quantification from remote sensing data has not endeavoured yet by scientific communities because of low spectral resolution of commercially available remote sensing data and relatively sparse CO₂ plume than other geological hazards like volcanic activity. The present research has attempted two methods to identify the CO₂ flux emitted from coalfires in a coalmining region in north China. Firstly, a band rationing method was used for column atmospheric retrieval of CO₂ and secondly atmospheric models were simulated in fast atmospheric signature code (FASCOD) to understand the local radiation transport and then the model was implemented with the inputs from hyperspectral remote sensing data. It was observed that retrieval of columnar abundance of CO₂ with the band rationing method is faster as less simulation required in FASCOD. Alternatively, the inversion model could retrieve CO₂ concentration from a (certain) source because it excludes the uncertainties in the higher altitude.     

北京城市下垫面大气CO2反演算法

大气温室气体监测仪GMI（Greenhouse gases Monitor Instrument）是高分五号（GF-5）卫星载荷之一,主要用于全球温室气体含量监测和碳循环研究。高精度反演是卫星大气CO₂遥感的基本需求。地表反射率影响卫星遥感辐射量及辐射传输过程中的地气耦合过程,严重制约着CO₂的反演精度,针对GMI开发高精度的大气CO₂反演算法,地表反射是一个需要重点考虑的因素。城市是CO₂重要的发射源,且城市下垫面存在明显的二向反射特性,加上城市大气条件不良,复杂的地气耦合效应存在这都考验反演算法的准确性和鲁棒性。本文针对北京城市地区,利用2011年—2016年共5年的MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）地表二向反射分布函数BRDF（Bidirectional Reflectance Distribution Function）数据,构建了适合利用单次观测数据反演的BRDF模型,并提出一种同时反演地表BRDF参数和大气CO₂含量的算法。结果表明在550 nm波长处气溶胶光学厚度AOD（Aerosol Optical Depth）小于0.4时,大部分GMI模拟数据的反演误差控制在0.5%（~2 ppm）内。利用GOSAT （Greenhouse gases Observing SATellite）实测数据的反演结果与修正后的日本国立环境研究所NIES（National Institute for Environmental Studies）反演结果进行对比,其平均误差为1.25 ppm,相关性达到0.85。本算法满足GMI数据在北京城市区域高精度CO₂反演的需求,并使得反演高值气溶胶区域数据成为可能,增加了GMI观测数据的利用率。     

利用无人机LiDAR点云数据进行电力线危险点检测

智能电网建设的大规模开展对电网快速高精度勘测、巡查和可视化管理提出了巨大的应用需求。机载LiDAR系统为快速、高效、高精度电力线路建模、巡视和危险点检测提供了可能。小型无人直升机遥感平台特有的便于携带、转移方便、成本低、易于维护的优势使基于无人机平台搭建的对地观测系统成为世界各国争相研究的热点。本文讨论了将机载LiDAR系统与无人机技术结合,并以温州市苍南县境内电力线为试验区,实现了对基于无人机LiDAR点云数据的电力线危险点的快速、精确检测。     

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。     

大气CO2浓度时空变化卫星遥感监测的应用潜力分析

GOSAT卫星观测反演大气CO2浓度精度已经提高到了1—2 ppm,而卫星数据能否准确地揭示全球和区域大气CO2浓度变化特征还缺乏充分的评价与分析。本文针对已经连续运行观测3年的GOSAT卫星,收集了来自美国NASA-OCO团队(ACOS)和日本环境研究所GOSAT团队(NIES)基于各自算法反演的两套大气CO2柱浓度数据,描述并分析了全球大气CO2时空变化特征。分析结果表明,从XCO2反演的绝对值结果来看ACOS总体上比NIES的高出约2 ppm左右,但从时空的相对变化上它们揭示了相近的大气CO2浓度时空变化特征。两套数据显示出全球平均大气CO2浓度在2010年—2012年的3年期间年增量分别为1.8 ppm和2.0 ppm;季节变化幅度,北半球最大4—6 ppm,南半球最大约2 ppm,这与地面观测结果基本一致。进一步将EDGAR 4.2人为排放总量格网化数据与GOSAT卫星观测反演的CO2浓度进行相关统计分析,结果指出两套数据对人为排放量有着微弱的响应。本文结果指出目前GOSAT卫星观测反演的XCO2可以检测出全球和区域大气CO2浓度的年变化、季节变化和区域空间变化的特征;GOSAT卫星10.5 km空间分辨率的观测虽难于检测出点源的浓度变化,但从区域上对人为排放的累积效应的监测显示了一定的应用潜力。     

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。     

武汉市出租车轨迹二氧化碳排放的时空模式分析

车辆尾气是道路交通二氧化碳（CO₂）排放的重要来源,目前的研究主要集中在区域CO₂排放清单的计算和分析上,鲜有从微观层面上进行CO₂排放的反演分析。采用微观尾气排放模型对出租车行程轨迹的CO₂排放量进行定量反演,进而从点、线、面3个粒度对武汉市出租车行程轨迹CO₂排放的时空模式进行分析。研究结果表明,利用出租车轨迹可以有效地反演出租车CO₂排放量,并发现其在不同日期和时段具有明显的规律性。通过时空聚类技术发现了点粒度下的出租车CO₂排放的类簇数目存在一定的时空变化规律,采用数据场模型展示了线粒度下的道路线段出租车CO₂排放强度存在明显的时空分布规律,利用时空自相关技术揭示了面粒度下的区域出租车CO₂排放量具有较高的时空正相关性。研究成果可以为城市减排措施制定等提供辅助支持。