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暗目标法的Himawari-8静止卫星数据气溶胶反演 总被引：1，自引：0，他引：1
Himawari-8(H8)是由日本气象厅发射的新一代静止气象卫星,可实现10 min/次的高频次对地观测,搭载的AHI(Advanced Himawari Imager)传感器设置有与MODIS暗目标气溶胶反演算法所需的类似波段。本文参考暗目标算法构建了针对该卫星传感器的陆地气溶胶反演算法:首先,通过基于地基站点观测数据的精确大气校正,统计得到短波红外与可见光波段的地表反射率比值关系,将此作为先验知识用于地—气解耦时的反射率估计;然后,初步假设大陆型气溶胶类型,利用辐射传输模型建立查找表;最后,通过模拟与卫星观测的表观反射率误差最小实现气溶胶光学厚度反演解算。选取2016年5月覆盖京津冀地区的观测数据进行测试,将反演结果与对应时间的MODIS气溶胶光学厚度产品进行对比验证,空间分布趋势一致、相关性较高,相关系数R达到0.852;通过与地基观测网AERONET站点实测数据对比验证,所有站点的相关系数R~2均大于0.88,精度较高。利用反演的高时间分辨率产品,分析了京津冀地区的大气空间分布和日变化情况,结果表明:采用暗目标法对H8静止卫星陆地气溶胶光学厚度反演具有一定的潜力和可行性,能反映气溶胶的高时间变化信息,有望成为大气环境污染变化监测新的重要手段。 相似文献
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利用CE-318太阳光度计、MPL激光雷达与卫星观测数据,分别采用光谱消光法、Fernald方法以及MODIS暗像元法(DDV)反演南京地区气溶胶光学厚度,并进行了对比分析。通过研究分析3月3日、6日卫星反演气溶胶光学厚度的空间分布图,发现长江流域附近以及市区(除老山、中山陵等山区地带之外)的AOD较高。3月3日太阳光度计、激光雷达与卫星数据在站点位置(南京信息工程大学,118.7°E,32.2°N)的AOD值分别为0.455、0.289、0.4;3月6日的AOD值分别为0.373、0.267、0.25。通过对比分析3月至9月之间的多天数据,可得3种数据计算所得AOD相差不大,说明卫星与激光雷达反演数据相对可靠。其中,3月3日与3月6日的太阳光度计数据显示,观测地区出现常见的两种AOD变化类型:一种是早晚高,中午低;一种是早低晚高。此外,激光雷达所得数据结果随着时间的变化幅度较大,且可以在有云的天气条件下探测气溶胶;本文利用激光雷达数据计算出的9 km以下AOD值多数在0.3左右,3月3日与3月6日两天之中,2 km以下较脏,出现了一些气溶胶层,6km以上相对比较干净,个别时段6 km以上高空存在云层。与地基观测相比,卫星虽然时间分辨率虽然低,但是对于大面积的趋势分析却有着绝对的优势。在今后的气溶胶观测发展中,结合三者的优势,有助于以较高精度,大面积反演大气气溶胶空间分布情况,获得较准确的气溶胶参数。 相似文献
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北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演 总被引：3，自引：0，他引：3
卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。 相似文献
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查找表方法确定气溶胶类型 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统气溶胶类型确定方法的局限性以及当前气溶胶类型确定存在的困难,提出一种使用多波段气溶胶光学厚度数据确定气溶胶类型的方法。基于大气颗粒物的散射与吸收特性分析,通过构建查找表的方法实现气溶胶类型的确定。该方法利用Mie散射理论通过正向模拟不同类型气溶胶粒子数量与多波段光学厚度之间的关系来构建查找表,基于该查找表,使用440 nm、670 nm、870 nm及1020 nm 4个波段的气溶胶光学厚度确定气溶胶类型。使用模拟的多波段气溶胶光学厚度数据开展了气溶胶类型的确定实验,分析了不同波段气溶胶光学厚度误差对气溶胶类型确定结果的影响。结果表明,该方法可根据4个波段的气溶胶光学厚度以较高的精度确定出沙尘性、水溶性和煤烟3种气溶胶粒子的数量,从而确定气溶胶类型。 相似文献
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气溶胶单次散射反照率SSA（Single Scattering Albedo）的卫星定量遥感对气候评估和大气污染治理均具有重要意义。搭载于S5P（Sentinel-5 Precursor）上的对流层监测仪（TROPOMI）具有目前同类卫星传感器中最优的空间分辨率。本文基于S5P/TROPOMI数据开展了中国东部地区的SSA反演研究。首先利用中国东部地区AERONET（Aerosol Robotic Network）站点数据对OPAC（Optical Properties of Aerosols and Clouds）气溶胶模型进行约束改进,构建了更为合适的气溶胶类型,并使用地基激光雷达（Lidar）预设相应气溶胶类型的垂直结构。然后使用辐射传输模型SCIATRAN构建查找表LUT（Look-Up Table）,将TROPOMI UVAI（Ultraviolet Absorbing Index）和MODIS AOD（Aerosol Optical Depth）数据联合输入反演气溶胶SSA数据。反演结果与地基站点数据对比,相关系数R2为0.61,均方根误差为0.05;和OMI SSA产品相比,总体趋势一致且具有空间连续性更好。基于TROPOMI的高分辨率SSA算法和数据将有助于中小尺度下气溶胶时空分布、光学特性等研究。 相似文献
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北京地区HJ-1卫星CCD数据的气溶胶反演及在大气校正中的应用 总被引：1，自引：1，他引：0
与现有的大气卫星传感器相比,环境一号卫星(HJ-1)CCD相机具有较高的空间分辨率(30m),使得在城市地区找到光谱纯像元的机率大大增加。本文提出一种基于纯像元提取的城市地区气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)反演算法,利用像元纯净指数来提取CCD影像上的纯像元,并由HJ-1A星和B星的多时相CCD观测数据结合地表双向反射率模型确定纯像元的地表反射特性,在此基础上反演AOD。与AERONET地基测量数据的对比表明,该算法具有较高精度,相关系数为0.83,线性拟合斜率为1.091,截距为0.053。基于该方法的AOD反演结果作为输入,能较大程度提高HJ-1卫星CCD影像大气校正的精度。 相似文献
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利用NPP卫星的VIIRS传感器数据,基于暗像元法反演陆地气溶胶光学厚度AOD。首先,根据红外波段的归一化植被指数NDVI来对暗像元进行识别;然后,利用6S软件进行辐射传输计算构建查找表;最后,根据VIIRS数据从查找表插值得到AOD,并对其进行海拔校正。选取华北地区作为反演实验区,获得了2013年9月1日的气溶胶分布。利用AERONET北京站太阳光度计地基观测结果对反演结果对比验证,发现二者具有显著的相关性,相关系数达到0.7920。将2013年9月1日的MODIS AOD产品与本研究反演的AOD进行比对,发现二者分布趋势一致,相关系数为0.7059,相关性显著。反演结果表明,本文算法反演陆地AOD效果较好,为大气颗粒物环境监测提供了良好方法手段和数据源。 相似文献
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本文通过对2000年—2013年长时间序列的MODIS气溶胶产品进行统计,分析了珠三角地区气溶胶光学厚度(AOD)和细粒子光学厚度(FAOD)的空间分布特征以及年度和季节变化特点,有助于深入研究珠三角地区颗粒物污染水平变化及颗粒物的排放与输送等。研究结果显示珠三角地区中部为AOD高值区,东西两翼地区为AOD低值区。AOD和FAOD的最高值通常分别出现在春季和秋季,最低值则通常都出现在冬季。2006年之后,珠三角地区大气气溶胶总消光虽在部分年份仍有反弹上升的现象出现,但已有明显降低。然而,该地区细粒子消光在2000年—2012年期间则呈逐年增加的趋势,且其空间差异性也越加显著,细颗粒物污染仍需进一步控制。 相似文献
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Minso Shin Yoojin Kang Seohui Park Cheolhee Yoo Lindi J. Quackenbush 《地理信息系统科学与遥感》2020,57(2):174-189
ABSTRACTParticulate matter (PM) is a widely used indicator of air quality. Satellite-derived aerosol products such as aerosol optical depth (AOD) have been a useful source of data for ground-level PM monitoring. However, satellite-based approaches for PM monitoring have limitations such as impacts of cloud cover. Recently, many studies have documented advances in modeling for monitoring PM over the globe. This review examines recent papers on ground-level PM monitoring for the past 10 years focusing on modeling techniques, sensor types, and areas. Satellite-based retrievals of AOD and commonly used approaches for estimating PM concentrations are also briefly reviewed. Research trends and challenges are discussed based on the review of 130 papers. The limitations and challenges include spatiotemporal scale issues, missing values in satellite-based variables, sparse distribution of ground stations for calibration and validation, unbalanced distribution of PM concentrations, and difficulty in the operational use of satellite-based PM estimation models. The literature review suggests there is room for further investigating: 1) the spatial extension of PM monitoring to global scale; 2) the synergistic use of satellite-derived products and numerical model output to improve PM estimation accuracy, gap-filling, and operational monitoring; 3) the use of more advanced modeling techniques including data assimilations; 4) the improvement of emission data quality; and 5) short-term (hours to days) PM forecasts through combining satellite data and numerical forecast model results. 相似文献
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针对GF-4等国产卫星气溶胶光学厚度反演算法存在的地表反射率估计困难、云像元污染等问题,本文发展了一种增强型地表反射率库支持的气溶胶光学厚度反演方法,改进了云筛选与地表反射率确定方案,在考虑GF-4逐像元成像角度的情况下,使用6SV模型与MOD09-CMA数据对季度尺度上的GF-4 PMS传感器数据进行大气校正,提出了百分比最小值均值法建立地表反射率库,并据此建立了NDVI与红蓝反射率关系模型,根据地表反射率的分布特点,当NDVI小于0.2的时候使用地表反射率库估计地表反射率,而当NDVI大于0.2时,则使用NDVI来估计地表反射率。使用MOD04气溶胶模式时空分布确定气溶胶参数。在京津冀地区开展气溶胶光学厚度反演实验,使用Aeronet站点数据与MOD04产品对反演结果进行了对比验证,与Aeronet相关系数R为0.964,均方根误差RMSE为0.13,满足±(0.05+0.2τ)的点多于78.9%,相关系数与均方根误差优于MODIS暗目标法产品,满足期望误差线的数量优于MODIS暗目标与深蓝算法产品。 相似文献
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气候模式对气溶胶光学厚度AOD的合理模拟,是模拟研究气溶胶气候效应的前提。利用在线耦合的区域气候—大气化学—气溶胶耦合模式系统RIEMS-Chem,模拟研究了2010年中国东部地区AOD的季节变化情况。模拟结果与卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(MODIS)的反演资料和地基气溶胶观测网(AERONET)的站点观测资料分别进行了一年四季的详细对比,检验结果显示尽管模拟值有所低估,模式仍然能够合理地反映AOD的季节变化情况和空间分布特征,与AERONET站点观测值相比,整体相关系数为0.6。MODIS反演和相应模拟结果均显示,中国东部地区AOD整体水平夏季最大,春季次之,秋、冬季最小,华北平原、四川盆地和华中地区是AOD的主要大值区。只考虑日间AOD时,其季节分布特征略有不同,在华北平原地区,日间AOD夏季最大(1.1—1.5),在长江中下游流域地区,日间AOD则在春季最大(1.1—1.7);在中国东部,日间AOD的大值在夏、冬两季分别主要分布在长江以北、以南地区,而在春、秋两季则主要位于长江中下游流域。 相似文献
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基于葵花-8卫星大气产品的地表下行短波辐射计算 总被引：2，自引：2，他引：0
地表下行短波辐射DSSR(Downward Surface Shortwave Radiation)的准确估算在气候变化研究和地表太阳能估算等领域具有重要作用。新一代静止气象卫星葵花-8(Himawari-8)具有高达10 min的对地观测能力,为DSSR近实时估算提供了新机遇。然而,日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)对外公开的葵花-8辐射产品中,没有将其反演的云、气溶胶产品作为DSSR的输入参数,从而没有形成一整套的DSSR估算算法流程,缺乏产品输出的一致性。大气中的云、气溶胶是DSSR的重要影响因子,本文重点考虑云、气溶胶对太阳辐射的影响,基于大气辐射传输模式RSTAR构建了DSSR查找表,开发了DSSR的快速计算方法,进而将JAXA葵花-8二级云、气溶胶产品(光学厚度,粒子有效半径等)作为快速化计算方法的输入参量,计算得到了DSSR。通过与JAXA葵花-8二级DSSR产品(JAXA DSSR)对比,发现两者具有很好的空间一致性。为了进一步评价本文的DSSR计算精度,分别选取了陆地(Yonsei)和海洋(0n_165e)的观测数据验证了2016年4、7、10和12月本文计算的DSSR和同时期的JAXA DSSR产品,验证结果显示两者的DSSR在两个观测站点均具有非常高的相关性(全天空、晴空和云天条件下的相关系数R均大于0.88)。在两个站点云天条件下的验证结果中,考虑了云相态并在冰云模型中使用了非球形冰晶粒子(六棱柱)来计算DSSR,获得了比JAXA DSSR更小的偏差。本文提出的快速化计算方法能快速准确地计算DSSR,可为计算地表辐射收支等研究提供重要数据支撑。 相似文献
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T. M. Midhuna Biswadip Gharai Subin Jose P. V. N Rao 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(4):685-697
Satellite-based measurements of aerosols are one of the most effective ways to understand the role of aerosols in climate in terms of spatial and temporal variability. In the present study, we attempted to analyse spatial and temporal variations of satellite derived aerosol optical depth (AOD) over Indian region using moderate resolution imaging spectrometer over a period of 2001–2011. Due to its vast spatial extent, Indian region and adjacent oceanic regions are divided into different zones for analysis. The land mass is sub divided into five different zones such as Indo Gangetic Plain (IGP), Indian mainland, North Eastern India (NE), South India-1 (SI-1), South India-2 (SI-2). Oceanic areas are divided into Arabian Sea and Bay of Bengal. Arabian Sea is further divided as three zones viz. Northern AS (NAS), Central AS (CAS) and Eastern AS (EAS) zones. Bay of Bengal is divided as North BoB (NBoB), West BoB (WBoB), Central BoB (CBoB), and East BoB (EBoB). The study revealed that among all the land regions, IGP showed the highest peak AOD value (0.52 ± 0.17) while SI-2 showed the lower values of AOD in all the months compared to all India average. The maximum AOD is observed during premonsoon season for all regions. During the winter, average AOD levels were substantially lower than the summer averages. Peak of aerosol loading (0.35 ± 0.159) is observed in March over NE region, whereas in all other regions, peak is observed during May. Frequency distribution of long term AOD (<0.2, 0.3–0.5, >0.5) shows a shift of frequency distribution of AOD from <0.3 to 0.3–0.5 during the study period in all regions except IGP. In IGP shift of frequency of AOD values occurs from 0.3–0.5 to >0.5. Oceanic areas also shows seasonal variation of AOD. Over Arabian Sea, high AOD values with greater variations were observed in summer monsoon season while in Bay of Bengal it is observed during winter monsoon. This is due to the high wind speed prevailing in Arabian Sea during monsoon season which results in production of more sea salt aerosol. Highest AOD values are observed over NAS during monsoon season and over NBOB during winter season. Lowest AOD values with its lower variations observed in both the central region of Arabian Sea and Bay of Bengal. 相似文献
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In this study, we have implemented a fast atmospheric correction algorithm to IRS-P6 advanced wide field sensor (AWiFS) satellite data for retrieving surface reflectance under different atmospheric and surface conditions. The algorithm is based on MODIS climatology products and simplified use of Second Simulation of Satellite Signal in Solar Spectrum (6S) radiative transfer code. The algorithm requires information on aerosol optical depth (AOD) for correcting the satellite dataset. The atmospheric correction algorithm has been tested for IRS-P6 AWiFS False colour composites covering the International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics Farm, Patancheru, Hyderabad, India, under varying atmospheric conditions. Ground measurements of surface reflectance representing different land use/land cover, i.e. red soil, chick pea, groundnut and pigeon pea crops were conducted to validate the algorithm. Terra MODIS AOD550 validated with Microtops-II sun photometer–derived AOD500 over the urban region of Hyderabad exhibited very good correlation of ～0.92, suggesting possible use of satellite-derived AOD for atmospheric correction. 相似文献
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S. L. Kesav Unnithan 《地理信息系统科学与遥感》2020,57(2):159-173
ABSTRACTThe physical processes associated with the constituents of the troposphere, such as aerosols have an immediate impact on human health. This study employs a novel method to calibrate Aerosol Optical Depth (AOD) obtained from the MODerate resolution Imaging Spectrometer (MODIS – Terra satellite) for estimating surface PM2.5 concentration. The Combined Deep Blue Deep Target daily product from the MODIS AOD data acquired across the Indian Subcontinent was used as input, and the daily averaged PM2.5pollution level data obtained from 33 monitoring stations spread across the country was used for calibration. Mixed Effect Models (MEM) is a linear model to deal with non-independent data from multiple levels or hierarchy using fixed and random effects of dependent parameters. MEM was applied to the dataset obtained for the period from January to August 2017. The MEM considers a fixed and random component, where the random components model the daily variations of the AOD – PM2.5 relationships, site-specific adjustment parameters, temporal (meteorological) variables such as temperature, and spatial variables such as the percentage of agricultural area, forest cover, barren land and road density with the resolution of 10 km × 10 km. Estimation accuracy was improved from an R2 value of 0.66 from our earlier study (when PM2.5 was modeled against only AOD and site-specific parameters) toR2 value of 0.75 upon the inclusion of spatiotemporal (meteorological) variables with increased % within Expected Error from 18% to 35%, reduced Mean Bias Error from 3.22 to 0.11 and reduced RMSE from 29.11 to 20.09. We also found that spline interpolation performed better than IDW and Kriging inefficiently estimating the PM2.5 concentrations wherever there were missing AOD data. The estimated minimum PM2.5 is 93 ± 25μg/m3 which itself is in the upper limit of the hazardous level while the maximum is estimated as 170 ± 70μg/m3. The study has thus made it possible to determine the daily spatial variations of PM2.5 concentrations across the Indian subcontinent utilizing satellite-based AOD data. 相似文献
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太阳光入射与地表、大气相互作用,会在天空中出现较为稳定的天空偏振模式图,即以太阳为中心,天空中的偏振信号呈现一定的规律分布。影响天空偏振模式图的强度及形态主要由地表反射性质、空气分子散射性质及气溶胶光学性质共同影响。本研究利用矢量辐射传输模型,以海洋下垫面为例,在获取沙尘非球形与煤烟非球型气溶胶单次散射性质的基础上,模拟了不同气溶胶光学厚度情况下的全天空偏振模式图。结果表明,天空以太阳入射方向为中心呈现一个较为稳定的天空偏振模式图。沙尘型散射气溶胶光学厚度的增大会减弱该模式图的强度,而煤烟型吸收气溶胶光学厚度的增大会增大该模式图的强度。利用双模态(沙尘型与煤烟型混合)气溶胶模型,系统分析不同气溶胶比例情况下的天空偏振模式图,结果表明全天空偏振模式图的基本模态依旧存在,但是其强度受气溶胶模型与光学厚度双重影响。因此在利用全天空偏振模式图进行气溶胶光学性质反演时需要注意气溶胶模态信息的选择。 相似文献
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为了验证风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据对地面PM2.5的污染过程预报的效果,本文基于WRF-Chem（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）大气化学模式和三维变分同化方法,针对2020-02-10—2020-02-12中国北方地区的一次PM2.5重污染过程,进行了同化和预报试验研究。同化数据来自常规地面站点的PM2.5浓度数据和风云三号D星MERSI传感器的气溶胶光学厚度（AOD）数据。控制试验不同化任何资料,3组同化试验分别为仅同化地面PM2.5,仅同化卫星AOD,以及同时同化PM2.5和卫星AOD两种资料。结果表明,3组同化试验都可以有效提高初始场准确率,以地面PM2.5作为检验标准,仅同化PM2.5、仅同化AOD、同时同化两种资料相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低54.9%、21.9%和49.0%,平均相关系数分别提升51.4%、16.0%和34.0%,平均均方根误差分别降低50.6%、17.2%和42.3%。以卫星AOD作为检验标准,3组同化试验相对于控制试验,初始场的平均偏差分别降低37.6%、78.4%和83%,平均均方根误差分别降低31.6%、62.2%和65.2%。同化后的初始场对预报有显著的改进,改进持续时间达24 h,以地面PM2.5作为检验标准,同时同化两种资料的试验对24 h预报的平均偏差减少19.7%,相关系数提升8.8%,均方根误差减少17.2%;以卫星AOD作为检验标准,24 h预报的平均偏差减少40.1%,相关系数提升25.9%,均方根误差降低34.7%。试验结论为,相对于仅同化地面PM2.5资料,同化风云卫星AOD资料可以提升后期预报效果。 相似文献
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Aerosol and water vapour are very important element in the Earth’s climate system which has direct role in the Earth’s radiation budget. In this paper the seasonality, latitudinal distribution and the relationship of aerosol optical thickness (AOD) and water vapour (WV) using MODIS Level 3 monthly data from 2001 to 2008 are analysed. The analysis shows that AOD (0.55 μm) values reach maximum during southwest monsoon and remain minimum during northeast monsoon period. The Equatorial Indian Ocean shows minimum AOD (0.115 to 0.153) throughout the year compared to Arabian Sea (0.208 to 0.613) and Bay of Bengal (0.214 to 0.351). Arabian Sea shows high variation and maximum value of AOD compared to Bay of Bengal and Equatorial Indian Ocean. During southwest monsoon WV over Bay of Bengal was found higher in concentration compared to Arabian Sea and Equitorial Indian Ocean throughout the study period. Comparison between Arabian Sea (2.98 cm to 5.07 cm) and Bay of Bengal (3.49 cm to 5.94 cm) shows that WV concentration is less in Arabian Sea throughout the year. The analysis of correlation between WV and AOD was found to be inconsistent. However, AOD and WV shows a strong positive correlation for whole year (Mean R2 =0.90) in the Equitorial Indian Ocean region except in the months of January, February and March. In general, the correlation between WV and AOD is found to be strongly positive for oceanic aerosol (sea salt) in low water vapour condition. 相似文献
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为了解中国上空SAGE反演的平流层气溶胶数据质量,将合肥地区地基激光雷达观测10年(1996年—2005年)的气溶胶数据与SAGE资料进行比较。通过较为系统全面的比较分析,得到如下结果:(1)10—30 km内SAGE与Li DAR分析的气溶胶变化趋势较为一致,出现峰值和低值的位置也较为接近;(2)SAGE结果普遍比Li DAR测量的偏小,对应的平流层气溶胶AOD差异显著,定量表现为:激光雷达获取的平流层气溶胶AOD基本约为0.004,SAGE反演的平流层气溶胶AOD基本约为0.002,只有前者的一半;(3)两者分析的20—35 km气溶胶季节分布差异较小,再次表明平流层气溶胶比较稳定。 相似文献