基于统计偏差校正方法创建EMI-2和TROPOMI连续臭氧总柱

长期一致的臭氧总柱(TCO)记录对于臭氧层变化评估和连续观测有重要意义。臭氧的卫星监测数据较为充足,但各个数据集之间的一致性较差,卫星载荷、光谱仪器设计校准和反演算法的差异,导致在相同区域不同载荷TCO观测有明显的跨载荷偏差。为了获得一致的TCO记录,原始数据和算法层面的均质化虽然更符合物理意义,但需要不同卫星载荷团队之间完全共享所有仪器参数、原始数据和全部反演算法,难度很大。文章介绍基于统计学的跨载荷系统偏差的消除方法。提出了一种基于分位数-分位数(Q-Q)偏差校正方法,以消除大气痕量气体差分吸收光谱仪(EMI-2)和对流层观测仪(TROPOMI)之间跨载荷TCO系统偏差。利用2021年11月重叠时间段内的共同观测结果,通过Q-Q偏差校正方法来表征EMI-2和TROPOMI之间的系统偏差,然后将EMI-22021年12月期间的TCO观测结果同质化到TROPOMI水平,这种Q-Q偏差校正方法显着提高了TCO跨载荷观测整体一致性,将EMI-2和TROPOMI的相关性R从0.96提升到0.98,为臭氧的连续观测提供基础。将EMI-2均质化前后的数据与地面站点数据进行偏差分析表明Q-Q偏差校正方法提升EMI-2观测的准确性和一致性,与地基数据的误差从5%进一步降低到3%。地基站点数据表明EMI-2数据在温带和寒带地区数据的精度较高,但在热带地区误差高于5%,初步推测是热带云高更高,云分数更大,云数据的云压云分数精度不够,“鬼柱”补偿的云下臭氧效果较差,但经过均质化后偏差减小。研究表明,Q-Q偏差校正方法对全球长期TCO记录至关重要,可应用于未来对全球范围内臭氧恢复的评估。