基于GMI数据的植被荧光反演研究

太阳诱导叶绿素荧光直接指示植被生理状态,而植被作为重要的碳汇,若能利用温室气体卫星遥感数据反演出植被叶绿素荧光,则对于分析大气温室气体源、汇具有重要意义。利用氧气吸收线拟合法,基于GF-5卫星“大气主要温室气体监测仪(GMI)”及美国OCO-2遥感数据,针对亚马逊森林、撒哈拉沙漠和非洲草原地区2019年1月和7月GMI卫星遥感数据开展了叶绿素荧光反演研究,并将结果与OCO-2数据荧光产品进行对比分析。反演结果表明：以OCO-2荧光产品为基准,在三个研究区域的两个研究时段内,GMI数据能够较好地反演叶绿素荧光强度。     

基于主成分分析的CO2统计反演方法

二氧化碳（CO2）卫星遥感中,大气环境因素是影响反演精度的重要原因,目前反演条件通常限制在气溶胶光学厚度小于0.3的情况。我国大气气溶胶高值情况较为普遍,对大气条件的较高要求将严重影响我国CO2卫星遥感数据的应用能力。针对这种情况,利用基于主成分分析法对中国京津地区高气溶胶光学厚度的大气CO2反演,得到的CO2柱浓度与2013年、2014年GOSAT-Level2产品进行对比分析,均方根误差分别为0.65%和0.46%,相关性分别为0.77和0.93。     

高分五号卫星GMI大气CO2反演方法

二氧化碳(CO2)是大气中重要的温室气体,准确掌握大气CO2的含量及变化可为气候变化预测及环境决策提供支持.为满足气候研究的需求,卫星观测大气CO2柱平均干空气混合比(XCO2)的反演精度需优于1％.搭载于高分五号卫星上的大气主要温室气体监测仪GMI(Greenhouse gases monitoring instru...     

基于LUR 模型下PM2.5 浓度的空间分布模拟分析

PM2:5 是大气重要污染物之一, 模拟 PM2:5 浓度空间分布对于大气污染防治具有重要意义。将土地利用回归 模型 (LUR) 应用到安徽省污染较重的皖北地区, 以监测点为中心, 建立半径分别为 0.5、 1、 1.5、 2、 3、 4、 5 km 的 缓冲区, 结合土地利用因子、道路因子、污染源因子、气象因子、高程因子及人口因子共 105 个变量, 建立了该地 区四季和年均 LUR 模型, 并通过留一交叉互验, 验证了模型精度。结果表明: 研究区 PM2:5 浓度受草地、湿地、降水 量、相关湿度、气压、风速、二级公路、三级公路、废气污染企业、人口数量影响较大。调整 R2 分别为 0.828 (春)、 0.731 (夏)、 0.831 (秋)、 0.775 (冬)、 0.892 (年均); 均方根误差 (RMSE) 分别为 6.34 µg·m−3 (春)、 7.01 µg·m−3 (夏)、 6.28 µg·m−3 (秋)、 6.71 µg·m−3 (冬)、 5.33 µg·m−3 (年均); 模拟精度 R2 分别为 0.825 (春)、 0.730 (夏)、 0.834 (秋)、 0.772 (冬)、 0.897 (年均), 模型表现良好, 解释力强。从模拟的 PM2:5 浓度空间分布可以看出, 不同季节呈现明显不同的空间分布特 征, 这与来自北方的大量污染颗粒物、当地的煤矿开采以及秋耕秸秆燃烧等潜在污染源有关。     

基于遥感数据和GWR 模型的成都PM2.5 浓度时空分布特征研究

利用 MODIS 021KM 数据反演成都地区 2018 年逐日 AOD 数据, 并结合 PM2.5 地面监测数据以及气象数据 构建地理加权回归 (GWR) 模型得到成都地区逐月 PM2.5 浓度。结果表明: (1) 和多元线性回归模型相比, GWR 模型 反演的 PM2.5 浓度的 R2、 ERMS 和 EMA 分别为 0.884、 7.8704 µg·m−3 和 6.1566 µg·m−3 , 都优于多元线性回归的 0.808、 9.7098 µg·m−3 和 7.6081 µg·m−3, 说明该模型能有效估算成都地区 2018 年 PM2.5 浓度。 (2) 成都地区 PM2.5 浓度在月尺 度上呈现出先降低、后升高的变化特征。 2 月最高为 67.38 µg·m−3, 7 月最低为 28.31 µg·m−3; PM2.5 浓度季节变化特征 为夏季、秋季、春季、冬季依次递增。 (3) 成都地区 PM2.5 浓度空间分布总体上呈现“中间高、两边低”的特征。西部 地区为 PM2.5 浓度低值区, 中部地区为高值区, 东部的简阳市和金堂县为 PM2.5 浓度次高值区。     

卫星遥感温室气体的大气观测技术进展

全球、区域及城市的碳浓度、碳源汇信息是应对气候变化、达成双碳目标、完善国际谈判、支持治理政策制定与执行的重要依据。国际认可的“自上而下” 方法将卫星观测作为基础的通量计算技术, 是验证温室气体排放清单的重要手段。系统介绍了温室气体的卫星探测载荷原理、类别和发展, 以及反演、估算CO2、CH4 和N2O 的浓度和排放通量的方法, 还有探测缺失和误差存在的影响因素等; 分析了对卫星探测温室气体能力提高的迫切需求, 浓度反演和排放量估算精度不足, 以及N2O、氟化物等其他温室气体遥感研究缺乏、地基遥感验证能力薄弱等问题; 最后总结了我国温室气体卫星遥感技术的发展趋势, 主要是面向主被动高时空分辨率卫星的研制应用、高精度多尺度排放量估算(特别针对城市、小区域和点源尺度)、氟化物遥感评估等主题, 以加强对碳排放的量化观测, 并增强对碳循环的理解, 提高感知和应对气候变化的能力。     

2014年世界遥感卫星回顾

2014年,各国遥感卫星精彩纷呈。美国发射了大量"鸽群"(Flock),建立了由3U立方体卫星组成的对地观测星座;发射了轨道碳观测-2(OCO-2),使美国拥有第一个用于监测地球大气二氧化碳水平的航天器;发射了2颗地球同步空间态势感知项目-1,2(GSSAP-1,2)和1颗"局部空间自主导航与制导试验卫星"(ANGELS)送入太空,大大增加了空间态势感知能力;发射了世界观测-3(World View-3),该     

卫星激光大气遥感数据反演探讨

卫星激光遥感是继红外、可见和微波之后的一种新型主动探测手段,其数据反演是卫星应用的关键技术和重要环节。卫星激光大气遥感主要有气体成分浓度、气溶胶/云垂直廓线和三维风场等三个应用方向。针对大气CO2和气溶胶/云等要素,分别介绍了天基激光差分吸收和后向散射探测原理,探讨了CO2反演bottom-up算法和气溶胶/云反演层次查找分类算法流程。此外,设计了卫星遥感分级数据产品并给出了反演算法地基和机载验证途径。该研究可服务于激光大气遥感卫星的顶层设计。     

OP-FTIR遥测北京地区大气中CH4浓度

用开放式傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)遥测了2005年北京地区秋季和冬季空气中CH4的浓度变化,两周实验数据的分析得出了CH4浓度的日变化趋势,并分析了CH4浓度的周末效应.CH4浓度变化主要受湍流和光化学反应的影响.CH4浓度变化和气象参数,如风速、风向、温度、相对湿度的相关性分析表明风向和风速能影响CH4浓度.讨论了秋季和冬季CH4源的不同,分析表明源和风向是影响北京大气CH4含量的重要因素.     

成都春季复合污染下PM2:5 的化学消光贡献

为探讨复合污染条件下气溶胶的消光特性, 选取成都市 O3 与 PM2:5 同步污染的春季开展气溶胶组分与消光 特性观测, 并结合美国 IMPROVE 化学消光算法研究了组成与消光特征的关系。结果表明, 2018 年春季成都 PM2:5 平 均浓度与散射系数 bsp 分别为 (50.3±22.4) µg·m−3 和 (237.5±140.2) Mm−1, 且二者均呈现“单峰单谷”的日变化趋势; 大 气气溶胶的消光系数为 (268.4±153.7) Mm−1, 对其贡献最大的组分是 NH4NO3 (26.0%) 和有机物 (OM) (24.4%)。分析 表明在 PM2:5 与 O3 复合污染情况下, 二次污染组分 SNA (SO42−、 NO3−、 NH4+ 三者之和)、二次有机碳 (SOC) 的含量 显著增加, 与清洁天相比分别升高了 1.0 和 1.3 倍; OM 成为最大消光贡献者 (32.2%), 其次是 NH4NO3 和 (NH4)2SO4, 分别贡献 22.8% 和 20.5%。因此, 进一步减少气态前体物如 SO2、 NOx、 NH3 和 VOCs 的排放可以有效改善成都地区 空气质量和能见度。     

基于EMI观测的珠三角地区对流层NO2柱浓度时空变化特征分析

珠三角城市群作为我国最具发展活力的都市经济圈之一,近年来经济发展势头迅猛,但与此同时,珠三角地区大气污染问题也引起了广泛关注.在众多大气污染监测手段中,卫星遥感方法具有观测范围广、观测种类多、可长期连续观测、成本低等优点.EMI(Environmental trace gases monitoring instrume...     

环境减灾卫星中国陆面多时相遥感数据NDVI产品的批处理方法研究

作为大范围、全天候、动态监测灾害时空变化的高技术手段,卫星遥感在灾害监测和环境保护中的应用日益 广泛。但在国内,产品化的遥感数据很少。因此,如何快速制作遥感数据产品是国内遥感数据是否能得到广泛应用的关键。 本文提出了一种快速自动化多时相遥感数据处理方法,该方法通过用ERDAS的Batch Command对NDVI数据产品进行批处理, 大大节省了人力和时间。该方法也可供类似的大数据量遥感影像处理借鉴。     

最小二乘支持向量机用于时间序列叶面积指数预测

遥感反演的叶面积指数（LAI）时间序列被广泛应用于气候模拟、作物长势监测等研究。但遥感数据受天气等因素影响,时间序列的LAI 数据存在缺失。支持向量机（SVM）是一种有效的数据分类和回归预测工具,而最小二乘支持向量机（LS-SVM）是对SVM 的有效改进。以西藏那曲县为例,使用2003-2011 年MODIS LAI 产品,分别用LS-SVM 和SVM 两种方法对研究区域2011 年LAI 时间序列进行预测,并用MODIS 原始LAI 以及部分地面实验样点值进行验证。结果表明,基于LS-SVM 的LAI 时间序列预测算法的精度比基于SVM 的算法高,从而证明LS-SVM 方法能够弥补遥感反演时间序列LAI 数据的缺失问题,对提高时间序列的LAI 遥感产品质量具有重要意义。     

基于FBG的CH4浓度传感系统

提出了一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的新型CH4浓度传感方案.利用CH4催化元件将CH4浓度信息转化为温度信息,并映射为FBG反射波长的漂移量.将自制的FBG封装成CH4传感器,并实验获得了FBG反射波长漂移量与环境CH4浓度的曲线.验证了采用传感FBG和参考FBG的斜边检测方案可提高系统检测分辨率和温度稳定性.     

大气二氧化碳贝叶斯反演中误差矩阵的构建方法研究

针对GOSAT（Greenhouse gases Observing Satellite）近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演,提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵S构建结果对CO2反演的影响,然后据此挑选出Sa和S的优劣两种构建结果组合分别对2009 年塔克拉玛干沙漠地区的部分GOSAT 观测数据进行反演验证。研究结果表明先验信息方差越大或测量误差越小,反演结果趋于一致,反之结果则较为离散,表现出明显的规律性。实际大气遥感研究中准确的误差矩阵难以获取,此研究有助于进一步选取准确值并提高反演精度。     

我国周边国家和地区的CO2本底浓度及对比分析

利用世界温室气体数据中心（WDCGG）数据资料和WMO资料,对中国大陆及周边国家和地区的主要温室气体CO2浓度等进行了初步分析。分析结果表明：总体而言,中国大陆瓦里关全球大气本底站与中国香港、日本、俄罗斯、韩国等周边国家和地区CO2浓度水平相近,变化趋势一致;中国香港和韩国CO2的浓度较高,日本、俄罗斯和中国瓦里关的浓度较低。多年观测数据的研究分析显示,北半球CO2平均浓度呈现逐年升高态势,且CO2平均年变化幅度与观测站所处海拔高度成反比。中国瓦里关全球本底站与美国Mauna Loa、Barrow、Trinidad Head全球大气本底站CO2浓度水平和变化趋势较为一致,年际变化幅度略高于Mauna Loa站,低于Barrow站。中国上甸子区域大气本底站CO2浓度变化比瓦里关及美国Mauna Loa、Barrow、Trinidad Head站剧烈,显示出上甸子站受区域排放影响较强的特性。     

SiC薄膜的制备及其对气氛的响应研究

在CH4,H2,SiH4混合气体中用热丝化学气相沉积(HFCVD)法生长SiC薄膜。利用XRD、原子力显微镜(AFM)对SiC薄膜的表面形貌和晶体结构进行测试分析,结果表明,薄膜的确是SiC,其厚度为310nm。对该薄膜在较高温度(250℃)下进行气敏特性测试,发现其对乙醇、乙醚有较好的敏感特性。进一步研究表明,不同的薄膜制备工艺条件对薄膜的气敏特性有一定的影响,其中H2流量,掺杂(N2)浓度对薄膜气敏特性影响较大。