利用小波降噪的瑞利激光雷达平流层温度反演

介绍了瑞利-拉曼-米散射激光雷达的基本结构与瑞利散射温度反演原理,通过分析对比获得了适合瑞利散射信号的小波分解层数及阈值选取规则,并分别使用小波硬阈值法与软阈值法对信号进行处理,相比而言软阈值法具有更好的降噪效果。利用上述算法反演出南京上空平流层28~46km的温度廓线,将结果与MSISE-90大气模式及AIRS卫星数据进行比对,均表现较好的一致性,验证了小波降噪在瑞利激光雷达温度反演算法中的可靠性。在算法研究的基础上,反演了2009年12月19日19时20分至20时20分连续观测的数据,表明在短时间内平流层温度总体趋势稳定;并对2009年10月至12月的观测数据进行分析处理,得到南京上空平流层月平均温度廓线,表明南京上空的平流层温度在冬季变化不明显。     

EMI 南极臭氧柱总量反演研究

利用差分吸收光谱技术 (DOAS) 反演了我国首个星载大气痕量气体差分吸收光谱仪 (EMI) 的臭氧斜柱浓度 (SCD), 通过 SCIATRAN 辐射传输模型建立了大气质量因子 (AMF) 的查找表, 最终得到 EMI 的臭氧垂直柱浓度 (即 臭氧柱总量)。将 EMI、 OMI 和 TROPOMI 于 2018 年 11 月 2 日获得的南极区域臭氧柱总量进行了对比分析, 三者 均观测到南极中高纬度 (30◦ S∼70◦ S) 的臭氧高值区域与南极内陆 (75◦ S∼90◦ S) 的臭氧低值区域, 且 EMI 与 OMI、 TROPOMI 的臭氧柱总量相关性 (R2) 分别为 0.977 和 0.979。进一步将 EMI 反演的臭氧柱总量与南极长城站 (62.22 S, 58.96 W) 地基天顶散射光差分吸收光谱仪 (ZSL-DOAS) 反演的臭氧柱总量进行对比, 二者相关性 (R2) 为 0.926。     

1998～2001年合肥地区平流层臭氧浓度垂直廓线变化特征

L625紫外差分吸收(UV-DIAL)激光雷达主要用于18～45 km高度范围内平流层臭氧浓度垂直分布的长期监测.位于合肥郊区的这一台激光雷达自1996年8月全面建成并投入正常运行以来,进行了长期的连续观测,积累了大量宝贵资料.通过分析L625紫外差分吸收激光雷达在1998～2001年期间的平流层臭氧观测数据,得出了合肥上空平流层臭氧浓度垂直分布的特征:平均垂直浓度分布的峰值点高度为23.32 km,峰值点的臭氧浓度为4.43×1012cm-3,柱含量6.4×1018cm-2;臭氧浓度有明显的一年周期震荡,表现为季节变化:平流层中上层臭氧浓度夏季高冬季低;平流层下层臭氧浓度夏季低冬季高.平流层臭氧浓度峰值高度的变化特征为夏季高冬季低.     

拉曼散射激光雷达反演平流层气溶胶消光系数廓线

介绍了位于南京北郊的拉曼散射激光雷达的基本结构,描述了使用拉曼散射激光雷达反演平流层大气气溶胶消光系数廓线的数据处理方法。重点研究了南京北郊2011-12-08与2011-12-09晚间平流层气溶胶观测数据,对拉曼散射激光雷达距离矫正信号进行4种不同阈值的小波去噪,选择出合适的阈值,然后利用反演原理公式,得到平流层大气气溶胶消光系数廓线,分析了平流层大气气溶胶消光系数的变化特征。     

基于Pandora 观测的OMI 全球臭氧产品精度验证

臭氧是大气中一种重要的微量气体, 是影响对流层与平流层大气运动的重要成分之一, 臭氧的高精度探测 对于环境和气候具有重要的意义。OMI 传感器是目前具备探测全球臭氧含量的主要遥感传感器之一。利用地基 Pandora 观测网全球范围内44 个臭氧观测站点数据对OMI 卫星数据产品进行了精度验证。结果表明: OMI 臭氧产品 与Pandora 地基测量结果之间具有很好的线性相关性, 相关系数达到0.948, 但精度结果存在区域差异。在南半球地区, 相关系数为0.915; 在北半球低纬度地区, 其相关系数为0.932, 中纬度地区相关系数为0.948, 而在高纬度地区, 相关系 数达到了0.957。此外, 验证精度还与臭氧柱总量存在相关性, 在臭氧柱总量低于220 Du (对应臭氧空洞条件) 时, OMI 卫星产品存在高估现象, 高估约13%; 而在臭氧柱总量高于400 Du 时, OMI 的臭氧产品低于Pandora 地基测量结果, 且 随着臭氧柱总量增加, 低估情况也越严重, 在臭氧柱总量达到500 Du 时, OMI 臭氧产品低估约4%。     

基于卫星观测安徽淮北地区水汽分布特征研究

为合理评估水汽资源,利用大气红外探测仪(AIRS)和先进微波探测器(AMSU)联合反演的2006―2015年AIRS L2标准反演产品AIRX2RET V006,研究了安徽淮北地区水汽分布和变化特征,重点分析了该地区整层大气可降水量和若干层累积水汽月均值、季均值的年际变化,以及水汽和温度的关系。研究发现：从2006年到2015年这10年间,淮北地区月平均整层大气可降水量呈现逐年减小的趋势。1000～850、850～500和500～100 hPa层累积水汽和整层大气可降水量四季分布一致,呈现夏季>秋季>春季>冬季。四季整层大气可降水量与三层累积水汽年际变化也呈现出较高的一致性,表现为夏季逐年变化相对较大,呈线性减小趋势;秋季次之,除500～100 hPa层外,在2006至2011年期间呈现逐年线性增大趋势;春、冬两季年际变化相对较小,且无明显的线性关系。     

吉林一次暴雨激发平流层重力波的AIRS观测

为了分析中国陆地区域深对流激发平流层重力波的特征,针对2010年7月20日发生在吉林上空的一次暴雨事件,利用Aqua卫星高光谱大气红外探测器（Atmospheric Infrared Sounder, AIRS）的观测数据并结合ERA-interim高空背景场数据和S变换小波分析方法,分析了与暴雨相伴的深对流激发平流层重力波的传播特征,进一步讨论了重力波上传过程对暴雨发展的可能影响。     

合肥地区晴空水汽含量变化特性研究

大气中的水汽对940 nm附近的太阳辐射吸收较强,利用水汽吸收透过率与水汽量的关系可以反演大气柱水汽总量.介绍了基于太阳辐射计反演大气柱水汽总量的方法,并对合肥地区2005年至2006年间的晴空观测数据进行反演,结果表明合肥地区夏季水汽含量最高,冬季水汽含量最低,春夏季水汽含量高于秋冬季;在水汽含量高的7月和含量低的3月,大气垂程水汽总量在一天中的相对标准偏差分别为2.34%和6.27%,表明晴好天气时合肥地区的水汽量日变化不大.     

利用超光谱红外卫星数据反演大气廓线研究

建立新的物理反演法能同时反演大气温度廓线、水汽廓线、表层温度和地表发射率,该反演算法应用到我国黄海地区AIRS红外卫星资料中,可反演得到较高垂直分辨率的大气温度廓线和水汽廓+线,同时反演得到的表层温度和地表发射率、根据水汽廓线计算大气可降水量。     

合肥上空大气臭氧垂直分布特征分析

利用中国科学院安徽光学精密机械研究所自行研制的L625紫外差分吸收激光雷达在合肥进行了长期的观测,对L625差分吸收激光雷达在1996～2009年观测的大气臭氧数据进行了分析,并与AURA卫星的观测数据进行了对比,得到了合肥上空大气臭氧月、季平均垂直分布的特征,初步给出合肥上空平流层臭氧的变化趋势.     

瑞利激光雷达探测大气温度算法分析

介绍了瑞利激光雷达的基本结构,描述了使用瑞利散射激光雷达探测平流层和中间层低部大气温度的数据处理方法,构建同时包含标准大气模式温度信息和实际探测背景噪声的模拟数据,对此模拟数据进行背景扣除、平滑去噪、参考点选取等计算分析,探讨提高温度反演精度的实用算法。并应用此数据处理方法对瑞利激光雷达的实际测量数据进行了计算处理,将计算结果与模式CIRA86、HALOE卫星数据进行对比分析,反演高度30～45km时误差1～3K,45～65km误差大约在2～5K,65～70km误差＜10K。     

瑞利激光雷达探测大气温度算法分析

介绍了瑞利激光雷达的基本结构,描述了使用瑞利散射激光雷达探测平流层和中间层低部大气温度的数据处理方法,构建同时包含标准大气模式温度信息和实际探测背景噪声的模拟数据,对此模拟数据进行背景扣除、平滑去噪、参考点选取等计算分析,探讨提高温度反演精度的实用算法。并应用此数据处理方法对瑞利激光雷达的实际测量数据进行了计算处理,将计算结果与模式CIRJA86、HALOE卫星数据进行对比分析,反演高度30～45km时误差1—3K,45～65km误差大约在2—5K,65—70km误差〈10K。     

基于拉曼激光雷达的南京上空大气温度廓线观测

介绍了综合使用瑞利、拉曼、米散射三种技术的激光雷达的基本结构与拉曼散射温度反演原理。对其中的拉曼回波信号进行了背景噪声扣除、滑动平均和小波变换降噪,在此基础上分析了气溶胶对拉曼激光雷达温度廓线反演的影响。利用上述激光雷达信号处理方法对南京上空的温度廓线进行观测,反演了2010年11月19日18时53分至19时35分连续观测的数据。反演的温度廓线表明,观测开始至观测结束,5.5 km处的温度变化为2 K的波动变化;对2010年11月整月的观测数据进行分析处理,得到11月份上中下三旬的平均温度廓线。在10 km高度处,下旬温度比上旬温度低4 K,随着入冬的进程,低空段的大气温度递减率有明显增大的趋势;11月的月平均温度在5~10 km处低于模式值4 K左右,并且两者几乎平行,说明11月份5~10 km各高度温度比模式均低4 K左右。     

基于OMI 的中国区域2005–2020 年间臭氧柱总量随经纬度变化特性研究

利用 OMI 每日 L3 级 O3 柱总量数据对中国区域 2005–2020 年间臭氧柱总量变化趋势开展研究, 构建了相 关数据库, 并基于数据筛选和数据挖掘分析了该期间中国区域臭氧柱总量与纬度和经度的相关性。结果表明, 在 2005–2020 年间, 中国区域上空的臭氧柱总量随纬度增大而增大, 而其与经度的关系受纬度值影响。当纬度大于特定 阈值时, 臭氧柱总量随经度增大而增大; 而当纬度小于该值时, 臭氧柱总量由西向东基本保持稳定。研究结果对于揭 示中国区域臭氧柱总量变化规律、进一步分析全球臭氧变化趋势具有重要意义。     

FY-4A GIIRS数据探测大气水汽和臭氧的垂直空间特性评估

红外高光谱大气垂直探测仪数据的垂直空间特性由探测仪光谱性能指标间接决定,并与所关注的大气参数及其变化有并.本文在剔除大气参数探测信噪比过低的无效通道的基础上,针对FY-4A卫星红外高光谱大气垂直探测仪GIIRS数据对水汽和臭氧变化响应的峰值高度、高度分辨率、垂直不对称性及垂直覆盖范围进行了评估,并与大气温度探测的垂直空...     

基于MOPITT数据的北京奥运前后CO监测分析

利用MOPITT卫星资料及近地面监测数据,研究了奥运前后北京大气CO柱浓度及近地面质量浓度的分布及变化规律.发现: CO柱浓度反映了区域大气污染水平,而其近地面质量浓度主要受局地污染源排放的影响.大陆背景点瓦里关站CO柱浓度与近地面质量浓度季节变化较为相似,都以春季最高;而北京CO柱浓度与近地面质量浓度季节变化差异较大,CO柱浓度以春季最高,而近地面质量浓度采暖期明显高于非采暖期.2000～2007年8月北京大气CO柱浓度缓慢升高,而其近地面质量浓度呈显著下降趋势.2008年受奥运空气质量保障措施的影响,北京及周边五省市CO排放显著减少,大气中CO柱浓度及近地面质量浓度同时大幅度降低.北京CO柱浓度下降19.3%,而近地面浓度更是下降了46.7%.后者降幅更大,主要源于北京较周边省市采取了更大力度的空气质量保障措施.空气质量保障措施极大地减少了CO的总量排放,但未改变区域大气污染分布格局.     

南极中山站瑞利散射激光雷达的初步探测结果

一套瑞利散射激光雷达已部署在南极中山站（69.4° S, 76.4° E）用于探测大气密度和温度。该激光雷达的光源为二倍频Nd:YAG脉冲激光器,重复频率30 Hz,单脉冲能量约400 mJ,同时使用一台0.8 m口径的垂直指向望远镜作为接收望远镜,可以探测平流层上层及中间层下层（USLM）区域的大气密度及温度廓线。在垂直分辨率为300 m,时间分辨率为30 min的情况下,由光子噪声引起的大气密度和温度测量不确定性分别小于1.5%和1 K。该激光雷达自2020年3月开始在中山站开展常规观测,有助于研究极区USLM区域的大气密度、温度的变化特征以及大气波动的传播特性。     

中高层OH自由基时空分布特征及其机理研究

基于太赫兹临边探测仪（microwave limb sounder,MLS）传感器2005~2009年OH自由基、臭氧、水汽观测数据,分纬度、季度分析了平流层和中间层OH自由基时空分布特征及其与臭氧、水汽的关联性。结果表明：不同纬度中高层OH自由基浓度变化分异明显,存在年周期性;全球中高层OH自由基浓度季度变化显著;平流层上部OH自由基主要受太阳辐射和臭氧浓度变化影响;中间层OH自由基与水汽浓度变化关系密切。     

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。     

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。