线翼截断方式对大气辐射计算的影响

在大气辐射传输计算方法中,有3种基本方法,即,逐线积分方法,k-分布方法和带模式方法。其中,逐线积分方法是最精确的计算大气透过率的方法,本文根据透过率计算方式的不同,将逐线积分方法分为追线积分法和追点积分法。由于逐线积分计算需要耗费大量的计算时间,在大气遥感和大气探测业务中使用时,必须减少计算成本,提高计算速度。本文在追线积分法的基础上,给出了简化的逐线积分的基本方法,在保证同样计算精度的同时,大大提高了计算速度。对在精确的和简化的逐线积分下,不同线翼截断方式(CUTOFF)对吸收系数、大气透过率和冷却率的影响进行了更详细的探讨。通过数值试验发现,对谱线线翼的截断方式是影响辐射计算精度和计算速度的重要因子。在不同压力下,用CUTOFF=2计算的吸收系数误差最大;对CUTOFF=1,在大多数取样点上误差都小于2%;对CUTOFF=3或4,对绝大多数取样点上计算的吸收系数误差都在5%以内,但所用的计算时间却明显减少。大气低层的透过率对不同的计算方法和不同的线翼截断方式不敏感;对大气高层,无论是对精确的还是简化的逐线积分方法,当CUTOFF=2时的透过率结果与其他线翼截断方式的结果差别较大。通过比较,本文给出线翼截断的优选方案。     

中国地区边界层大气气溶胶辐射吸收特性

采用粒子采样法对中国２３个地区边界层气溶胶的吸收系数作了测量,研究了其分布特征。结果表明：中国地区边界层气溶胶的吸收系数在１０＾－６－１０＾－３ｍ＾－１之间,明显呈北高南低的趋势,四川盆地和贵州有一相对较高的中心,吸收系数与粒子含量之间的相关系数为０．７４,吸收系数与粒子含量的分布一致性较好。小颗粒的吸收性能好于大颗粒。     

植被的微波散射与吸收特征

被动微波遥感中大尺度像元内植被种类多种多样并且分布不均匀，较低频率下像元尺度内的植被影响可以根据单个散射体的散射与衰减特性获得。本文讨论了任意朝向的各类植被散射体的计算问题。其中叶片和针叶的散射采用了一般化Rayleigh-Gans计算；杆的散射采用了无限长近似理论。关于各类散射体的衰减，本文比较了散射系数和吸收系数之和，与前向散射定理的结果，并对前向定理的适用性进行了讨论。     

太湖秋季光学活性物质空间分布及其遥感估算模型研究

基于2004年秋季在太湖进行的一次大范围水体吸收系数、散射系数、辐照度比等生物光学特性及光学活性物质浓度的测定和计算,分析了秋季太湖光学活性物质浓度的空间分布特征以及水体生物光学特性,并在此基础上发展了内陆浅水湖泊非色素颗粒物、浮游植物色素和有色可溶性有机物(chromophoric dis-solved organic matter,CDOM)的半分析模型。     

厦门湾有色溶解有机物的光吸收特性研究

研究了厦门湾九龙江河口区、西海域、同安湾及东侧水道海水中有色溶解有机物(CDOM)的光吸收特性,分析了CDOM的河口行为,并讨论了CDOM光吸收特性与其荧光性质之间的关系。结果表明,厦门湾表层海水CDOM光吸收系数a(355)的水平分布表现为河口区最高、东侧水道最低、西海域和同安湾介于两者之间,底层水a(355)的分布与表层基本相似,表明陆源河流输入是厦门湾CDOM的主要来源;a(355)的垂直分布为表层高于底层,主要受水文和生物因素控制。厦门湾表层水CDOM光谱斜率S的平均值介于0.014—0.018nm-1,但河口低盐度区S值较小,反映陆源腐殖质的影响。a(355)在河口混合中呈保守行为,表明CDOM具有良好的保守性质。CDOM的吸收系数a(355)与其荧光强度之间表现为较好的相关关系,指示可以用灵敏度更高的荧光方法来研究CDOM的分布和行为。     

水合铁离子及铁络合物吸收系数光谱(400-900 nm)测量

测量铁化合物溶解物的吸收光谱曲线是水中铁离子含量遥感反演的关键。采用自主设计的水体透射光测量装置,利用ASD光谱仪测量相同厚度不同浓度铁离子溶液的透射光辐亮度,然后运用比值法计算出水中3种铁化合物(硫酸铁、氯化铁和铁氰化钾)的消光系数和吸收系数,最终得到400—900 nm波长范围内3种铁离子吸收系数光谱。该方法可以较好地消除实验装置和水中悬浮物的影响。结果表明,水中3种铁离子均在紫蓝光波段吸收作用较大,绿光次之,逐渐减少至红光波段后,吸收系数变化很小呈平缓直线。测量结果可作为水体铁离子浓度遥感反演模型所需的基础参数。     

The absorption of water color components and spectral modes in the Pearl River estuary

In-situ data from cruises in the Pearl River estuary and adjacent marine areas were collected during March to May 2001. The absorption coefficients of the water color components were studied in detail containing total suspended matter (TSM), chlorophyll-a (chl-a), colored dissolved organic matter (CDOM), and de-pigment particles. For absorption coefficient of TSM, ap, and that of de-pigment particles, ad, correlations of ap(440)-TSM, ad(440)-TSM, ap(440)-chl-a and ad-chl-a were done (the italicized term means the concentration). There was a good correlation between ap(440) and chl-a concentration. An empirical relationship model between aph(675) and chl-a was developed showing a strong correlation of 0.93. Based on the two models the chl-a and aph(λ) were correlated. The values of calculated empirical spectral slope for CDOM absorption coefficients and that of de-pigment particles, 0.017 0 and 0.011 6 respectively, both are within a relative standard error of 10.0%.     

三峡坝区水体吸收系数的特征研究

利用2007年11月在三峡坝区现场实测的水色要素吸收系数数据,对总颗粒物、浮游植物、CDOM的吸收系数特征进行了分析和研究。结果表明,对于三峡坝区区域的水体:(1)总颗粒物吸收光谱分布与非藻类的吸收光谱相似;(2)非藻类颗粒物的吸收系数随波长的变化分布接近指数衰减规律,且不同波段的吸收系数之间存在一定的关系;(3)多项式关系能较好的表达浮游植物吸收系数与叶绿素a浓度之间的关系;(4)分段函数能很好的表达CDOM的吸收系数特性,对500nm以下光谱的吸收呈现负指数衰减的规律,不同采样点拟合精度R2接近1;501—700nm波段范围的光谱曲线采用多项式能进行很好的拟和,且拟合精度R2达到95%以上。     

南海典型海区浮游植物吸收光谱特征及遥感反演产品的精度评估

基于遥感手段准确估算浮游植物吸收系数a_ph(l), 可为长时间、大尺度范围识别浮游植物功能种群提供有力的数据和方法支撑。利用2003至2012年获取自南海、琼东、广东近岸和珠江口各典型海区的实测a_ph(l)数据, 对比分析表层光谱特征, 初步判断浮游植物种群结构差异; 基于MODIS-Aqua二级遥感反射率产品, 分别采用经验算法PL和半分析算法QAA对a_ph(l)遥感产品进行精度评估。结果表明, 以南海、琼东为代表的清洁海域和以广东沿岸、珠江口为代表的浑浊海域表层a_ph(l)光谱差异明显; a_ph(l)在清洁海域量值较小但在颗粒物吸收中居于主导, 而在浑浊海域并不占优; 浮游植物单位吸收系数a_ph^*(l)存在明显的空间差异, 色素打包效应以及色素组成是造成差异的可能原因。经验算法PL较之于半分析算法QAA反演得到的a_ph(l)(l=412, 443, 490)遥感产品精度更高, 平均相对误差APD小于22%; 采用区域优化算法NOCI获得的Chl-a产品作为输入参数, 算法PL所得的a_ph(l)遥感产品APD不超过14%。结果表明, 基于水色遥感产品进行a_ph(l)遥感产品精度评估和探讨不同海区浮游植物功能种群具有较强应用前景。     

长江中下游大型湖泊水体固有光学特性:Ⅰ.吸收

吸收系数是水体固有光学特性的重要组成部分,也是构建水色参数高精度遥感模型的基础,具有重要的研究意义.本文针对长江中下游三大淡水湖——鄱阳湖(2010 10、2011 08)、太湖(2008 10、2011 08)和巢湖(2009 10)进行5次野外实验,以International Ocean Colour Coordinating Group(IOCCG)2000年报告"Remote Sensing of Ocean Colour in Coastal,and Other Optically-Complex,Waters"为基础,对水体不同光学主导类型进行分类;并根据a_d(非色素颗粒物吸收)、a_ph(浮游植物色素吸收)、a_g(有色可溶性有机物吸收)等不同主导类型光谱曲线特征差异,引入a_d-g(主导类型a_d、a_g、a_d-a_g的合并类型)和a_ph-related(主导类型a_d-a_ph、a_d-a_ph-a_g的合并类型)类型,对主导类型进行归纳合并.结果显示:秋季,鄱阳湖、太湖、巢湖的主导类型较为单一,分别为a_d、a_d-a_g、a_d-a_ph-a_g;夏季,鄱阳湖和太湖同为两种类型共同主导,分别为a_d、a_d-a_g,a_d-a_ph-a_g、a_d-a_ph.总体来说,鄱阳湖夏、秋季和太湖秋季主导类型都属于a_d-g类型,而太湖夏季和巢湖秋季则属于a_ph-related类型.另外,分别针对Gons和Gitelson叶绿素a模型假设条件进行验证,发现不同湖泊水体及不同主导类型下其适用性程度不一致.