SCIAMACHY高光谱近红外的CO2反演方法研究
大气CO2浓度的增加导致气候变暖已成为共识.然而如何能够连续获得CO2的全球时空分布和变化特性并进一步了解全球碳循环及其源和汇的空间分布,仍然是科学工作努力探索的科学问题.目前,高光谱遥感技术成为大气温室气体探测的一门新兴的研究手段,它可以得到大尺度、长时间序列的温室气体的时空分布特征和变化趋势,可以弥补地面站点测量的缺陷,作者利用SCIAMACHY的高光谱数据,及WFM-DOAS算法反演了黄渤海区域的CO2浓度.反演数据与同期国外的数据相比较,CO2浓度数据小3％左右.研究结果表明高光谱数据有利于CO2浓度反演.本文的反演试验结果表明，基于WMF-DOAS算法开发的高光谱二氧化碳反演算法具有较好的二氧化碳的反演能力。但是，反演的二氧化碳结果总体上比地面观测结果略偏低。这可能由于大气辐射传输受到多种成分的影响，这给二氧化碳反演带来了不确定因数。同时在反演方法的开发初期，反演算法对大气成分影响因素处理不够完善。大气二氧化碳反演方程一般情况下，是一个病态的矩阵。这为反演带来了解的不稳定和不确定性。反演算法中的误差矩阵对反演结果有很大影响，这方面的结果还需要进一步改进。
大气探测 二氧化碳浓度 时空分布 变化特征
王炜
天津市气象科学研究所,天津300074
国内会议
青岛
中文
119-124
2014-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）