非二氧化碳温室气体氧化亚氮的卫星遥感研究综述

氧化亚氮(N_(2)O)已成为全球第三大温室气体,氮氧化物污染与治理也成为我国“十四五”生态环保工作重点,气候变化评估与环境保护均对N_(2)O卫星遥感提出了较高的要求.本文回顾了N_(2)O卫星遥感的主要进展,卫星载荷方面,从天底、临边、掩星3种观测方式介绍了N_(2)O卫星观测的历史进程;反演算法方面,根据观测方式的不同分别介绍了最优估计算法、剥洋葱算法、差分光学吸收光谱法.相较于国际上N_(2)O卫星遥感起步早且已具备了较为成熟的理论和技术,我国的N_(2)O卫星遥感监测能力还有较大的发展空间.本文通过对研究现状的梳理和总结,提出了N_(2)O卫星遥感的发展趋势和建议,并对未来发展前景进行了展望.

基于GF-5(02)卫星DPC数据的2022年春季陆表细粒子气溶胶光学厚度空间分布

大气细粒子气溶胶主要来源于人类生产生活排放,可以反映人为活动对大气的影响,因此细粒子气溶胶光学厚度(AOD_(f))是大气环境领域重要的基础大气参数之一。本研究基于查找表反演方法,利用高光谱观测卫星[GF-5(02)]多角度偏振成像仪(DPC)数据,得到2022年春季(3&5月)的全球陆表AOD_(f),并通过AERONET对反演结果进行了初步验证。对AOD_(f)的分析结果表明:1)全球陆表AOD_(f)分布呈现明显的南北差异,南半球基本为低值,北半球的高值区域主要集中在亚洲地区;2)中国地区陆表AOD_(f)在“胡焕庸线”两侧差别显著,东南侧的高值主要集中在川渝腹地、华北平原和两广地区,而西北侧基本表现为低值覆盖,人为和自然因素均对AOD_(f)的分布有一定的影响;3)南亚地区和非洲中-北部的AOD_(f)分布与当地燃烧活动产生的烟尘以及季风环流等因素有一定的相关性。此外,DPC的AOD_(f)数据与MODIS细粒子产品的对比结果表明二者的AOD_(f)高值区域分布基本一致,而DPC在高亮地表有着更为完整的反演结果,可以为全球和重点区域的大气环境监测提供支持。

中国近地面PM_(2.5)质量浓度卫星遥感数据集比较及历史趋势分析

随着对大气污染问题的日益重视,监测大气颗粒物质量浓度也成为了热门研究领域。针对现行两种流行算法(基于模式模拟和基于机器学习)产生的近地面PM_(2.5)质量浓度科学数据集进行了比较分析,利用城市年均PM_(2.5)监测数据定量评估两数据集的不确定性,并通过空间自相关分析对两数据集的空间合理性进行了评价。同时,还利用标准差椭圆分析研究了2000–2018年间主要污染区域(北京、天津、河北、河南、山西、山东等地)PM_(2.5)的时空演变趋势。结果表明,基于机器学习算法产生的数据集(CHAP)具有较高的精度,适用于区域性空气质量研究;而基于模式模拟算法产生的数据集(vanDonkelaarA)具有合理的空间分布,更适合于大尺度、长时间的污染趋势分析。由标准差椭圆分析发现,2000–2018年研究区域标准差椭圆中心的位置整体向东北方向移动;2013年前PM_(2.5)分布范围及年均值在波动中呈现整体上升的趋势,随后显著下降,造成PM_(2.5)浓度下降的主要因素是有效管控措施的实施。研究结果为中国区域的细颗粒物污染研究的数据集选取提供了参考依据,为大气细颗粒物污染的防控提供科学支撑。