评估气溶胶散射对CO2遥感探测精度影响的方法及系统与流程

本发明涉及近红外CO₂遥感探测领域，更为具体地，涉及一种评估气溶胶散射对近红外CO₂遥感探测精度影响的方法及系统。

背景技术：

随着近年来遥感探测技术的快速发展，由于其具备在空间大尺度上能够连续监测的优势，可以弥补地面站点监测在空间尺度上的不足，因此，遥感探测技术已成为获取大区域甚至全球范围内温室气体、污染气体、气溶胶和云的时空分布的重要手段之一，尤其是针对城市群与区域尺度，遥感探测技术相比常规地基监测方法更具有客观性以及广阔的应用前景。

目前，在大气遥感探测技术中，许多气体(如CO₂、CH₄、NO₂和SO₂等)的探测通道都选择在短波近红外波段范围内，然而在短波近红外波段范围内，气溶胶散射的干扰尤为严重。对于温室气体CO₂，由于在短波近红外波段观测近地层CO₂浓度变化比在热红外波段观测近地层CO₂浓度变化具有更高的敏感性，因而采用短波近红外波段探测近地层CO₂更能精确地获得近地层气体浓度变化的情况。

然而，在利用短波近红外波段进行近地层CO₂浓度遥感反演的过程中，气溶胶和卷云多次散射引起光子路径的改变(增加或减少光程)会导致反演出现误差，特别是在某个特定地区存在高浓度复合型污染大气的情况下，气溶胶的多次散射会导致CO₂浓度被错误估算，从而给准确估算该特定地区CO₂排放对气候变化的影响引入更大的不确定性。

技术实现要素：

鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法及系统，以解决现有技术无法准确评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的问题。

本发明提供一种评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法，包括：

分别建立气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型；

根据气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型，确定待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差；

其中，建立气溶胶粒子散射参数库的过程包括：

基于气溶胶粒子的透射电子显微镜分析结果，根据气溶胶粒子的形态结构和组成成分，将待估算地区的气溶胶粒子类型分成球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子三种类型，利用米散射方法、T矩阵方法和广义多粒子米散射方法分别计算球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子的散射特性参数，并基于散射特性参数建立待估算地区的气溶胶粒子散射参数库；

建立气溶胶模式数据集的过程包括：

通过获取GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和MODIS地表反照率数据，建立气溶胶模式数据集，并计算气溶胶模式数据集在待估算地区和预设时间段内的均值分布，作为正向辐射传输计算模型的输入参数；

建立CO₂参数库的过程包括：通过获取GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据，建立CO₂参数库，并计算CO₂参数库在待估算地区和预设时间段内的均值分布；

建立正向辐射传输计算模型的过程包括：

通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型。

本发明还提供一种评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的系统，包括：

气溶胶粒子散射参数库构建单元，用于建立气溶胶粒子散射参数库；其中，基于气溶胶粒子的透射电子显微镜分析结果，根据气溶胶粒子的形态结构和组成成分，将待估算地区的气溶胶粒子类型分成球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子三种类型，利用米散射方法、T矩阵方法和广义多粒子米散射方法分别计算球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子的散射特性参数， 并基于散射特性参数建立待估算地区的气溶胶粒子散射参数库；

气溶胶模式数据集构建单元，用于建立气溶胶模式数据集；其中，通过获取GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和MODIS地表反照率数据，建立气溶胶模式数据集，并计算气溶胶模式数据集在待估算地区和预设时间段内的均值分布；

CO₂参数库建立单元，用于建立CO₂参数库；其中，通过获取GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据，建立CO₂参数库，并计算CO₂参数库在待估算地区和预设时间段内的均值分布；

正向辐射传输计算模型构建单元，用于通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型；

误差影响评估单元，用于根据气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型，确定待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差。

利用上述根据本发明提供的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法及系统，能够取得以下技术效果：

(1)通过参数化待估算地区的气溶胶粒子模型，计算非球形单粒子、球形单粒子和团簇粒子的散射参数，建立待估算地区的气溶胶粒子散射参数库，以及通过获取GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和地表反照率数据，建立待估算地区的气溶胶模式数据集，为更准确地模拟待估算地区的气溶胶散射影响提供前提保证。

(2)通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型，提高正向辐射传输计算模型在高颗粒物浓度背景下的适用性。

(3)利用气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库等和正向辐射传输计算模型，评估中国地区气溶胶散射给近红外CO₂遥感探测所带来的误差分布，为进一步研究近红外CO₂遥感探测提供论证指标。

为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细 说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。

附图说明

通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：

图1为根据本发明实施例的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法的流程示意图；

图2为根据本发明实施例的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的系统的逻辑结构框图。

在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。

具体实施方式

在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。

以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。

由于中国地区的高浓度复合型污染大气较为特殊，因此，本发明评估气溶胶散射在中国地区对CO₂遥感探测精度的影响，对于其它地区，同理可知。中国地区的气溶胶成分组成非常复杂，气溶胶光学厚度、粒子谱分布、气溶胶的垂直分布以及地表反照率等参数在空间分布和时间分布上都存在很大差异，因此，本发明通过获取上述参数在中国地区的时空分布，并在此基础上评估气溶胶散射在中国地区对CO₂遥感探测精度的影响。

本发明的具体构思为：通过建立气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型，评估待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差影响，具体流程参考图1。

如图1所示，本发明提供的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的 方法，包括：

S1：分别建立气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型。

本发明通过建立上述四个方面的数据评估气溶胶散射在中国地区对CO₂遥感探测精度的影响，下面将详细说明建立四个方面的数据的过程，建立四个方面的数据不分先后顺序。

一、气溶胶粒子散射参数库的建立

在本发明的一个具体实施例中，建立气溶胶粒子散射参数库的过程主要包括以下两个步骤：

S11：基于气溶胶粒子的透射电子显微镜分析结果，根据气溶胶粒子的形态结构和组成成分，将待估算地区的气溶胶粒子类型分成球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子三种类型。

气溶胶粒子的透射电子显微镜分析结果为经过透射电子显微镜分析得到的气溶胶粒子形态结构图、组分信息和粒子谱分布数据。

透射电子显微镜的分析原理为：以电子光学方法将具有一定能量的电子会聚成细小的入射束，通过与样品物质的相互作用激发表征材料微观组织结构特征的各种信息，检验并处理这些信息从而给出形貌、成分和结构的丰富资料。因此，本发明采用透射电子显微镜分析气溶胶粒子。

收集多个中国地区气溶胶粒子在透射电子显微镜下的分析结果，并根据多个气溶胶粒子的形态结构在透射电子显微镜扫描结果中的差异性，将气溶胶粒子分为三种类型，即，球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子。

另外，球形单粒子包括均质球形单粒子和非均质球形单粒子两个种类；非球形单粒子包括均质非球形单粒子和非均质非球形单粒子两个种类。

S12：利用米散射方法、T矩阵方法和广义多粒子米散射方法分别计算球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子的散射特性参数，并基于散射特性参数建立待估算地区的气溶胶粒子散射参数库。

其中，散射特性参数包括散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和不对称因子。

具体地，对于均质球形单粒子，本发明采用米散射方法计算该均质球形单粒子的散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和 不对称因子。

对于非均质球形单粒子，本发明通过米散射方法和等效介质理论的结合，计算该非均质球形单粒子的散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和不对称因子。

对于均质非球形单粒子，本发明采用T矩阵方法计算该均质非球形单粒子的散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和不对称因子。

对于非均质非球形单粒子，本发明提供结合T矩阵方法和等效介质理论，计算该非均质非球形单粒子的散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和不对称因子。

对于团簇粒子，本发明采用广义多粒子米散射方法结合扩散限制凝聚模型，计算该团簇粒子的散射相函数、单次散射反照率、消光截面、散射截面、吸收截面和不对称因子。

二、气溶胶模式数据集的建立

在本发明的一个具体实施方式中，通过获取GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和MODIS地表反照率数据，建立气溶胶模式数据集，并计算气溶胶模式数据集在待估算地区和预设时间段内的均值分布。

也就是说，气溶胶模式数据集包括GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和地表反照率数据，计算气溶胶模式数据集在待估算地区和预设时间段内的均值分布实际上为分别计算GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和地表反照率数据在中国区域范围内的月均值分布，将计算出的气溶胶模式数据集在中国区域范围内的月均值分布作为正向辐射传输计算模型的必要输入参数。

具体地，计算GOCART气溶胶组分模式数据在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算GOCART气溶胶组分模式数据中每种组分气溶胶在预设第一波长(如：0.55μm)处光学厚度的月均值，然后根据每种组分气溶胶对总光学厚度的贡献进行从大到小的降序排列，取降序排列中贡献最大的 四种气溶胶组分构成气溶胶粒子，并分别计算气溶胶粒子中的四种气溶胶组分对总光学厚度的贡献百分比。

计算AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据的月均值和归一化后的AERONET气溶胶粒子的数谱分布，其中，归一化的数谱分布由谱分布的均值数据计算得到。

计算CALIPSO气溶胶廓线数据在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算CALIPSO气溶胶廓线数据的月均值，并进行重采样分层，将分层后的气溶胶光学厚度进行归一化处理，获得分层后的气溶胶光学厚度贡献比。

计算MODIS气溶胶光学厚度在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算MODIS气溶胶光学厚度的月均值，MODIS气溶胶光学厚度的数据缺失部分由GOCART气溶胶组分模式数据中的气溶胶光学厚度代替。

需要说明的是，GOCART为全球臭氧化学气溶胶辐射与传输模式，AERONET(AErosol RObotic NETwork，简称AERONET)为全球气溶胶监测网，CALIPSO为云-气溶胶激光雷达和红外探测者观测卫星，MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，简称MODIS)为中分辨率成像光谱仪。

三、CO₂参数库的建立

在本发明的一个具体实施方式中，通过获取GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据，建立CO₂参数库，并计算CO₂参数库在中国区域范围内的月均值分布。

也就是说，CO₂参数库包括GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据，计算CO₂参数库在中国区域范围内的月均值分布实际上为分别计算GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据在中国区域范围内的月均值分布。

具体地，计算GOSAT CO₂柱浓度数据在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算GOSAT CO₂柱浓度的月均值，GOSAT CO₂柱浓度的数据缺失部分由Carbon Tracker数据中的CO₂柱浓度代替。

计算Carbon Tracker CO₂廓线数据在中国区域范围内的月均值分布的过程，包括：计算Carbon Tracker CO₂廓线数据的月均值，并进行重采样分层及 归一化处理。

需要说明的是，GOSAT为温室气体观测卫星，Carbon Tracker为碳源汇追踪模式。

四、正向辐射传输计算模型的建立

在本发明的另一个具体实施方式中，通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型。具体过程如下：

S111：将美国高分辨率大气光谱数据集作为逐线积分模型的分子光谱输入数据，计算具有高光谱分辨率的垂直分层的气体光学厚度，其中，在大气的各个高度上采用Voigt线型计算大气分子吸收系数。

需要说明的是，高光谱分辨率是指不小于0.2cm^-1的光谱分辨；美国高分辨率大气光谱数据集为HITRAN2008；Voigt线型为高斯光谱线型和洛伦兹光谱线型的卷积。

另外，计算大气分子吸收系数的目的在于将大气分子吸收系数作为正向辐射传输计算模型的参数，从而计算出气体的光学厚度。

S112：将计算出的气体光学厚度耦合到离散坐标辐射传输模型中，从而建立正向辐射传输计算模型。

上述内容详细说明了建立气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型的过程，为确定待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差作好准备。

S2：根据建立的气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型，确定待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差。

在本发明的一个具体实施例中，估算待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差的具体过程，包括：

S21：计算预设第二波长(如：1.6μm)处每种气溶胶组分的相对衰减系数，计算公式如下：

其中，N为单位体积空气中每种气溶胶组分的粒子总数，λ为波长，β_ext(λ,0,N＝1)为N＝1时的消光系数，α_ext(λ)为每种气溶胶组分的相对衰减系 数，

S22：将计算出的相对衰减系数乘以第一波长处气溶胶光学厚度的均值，计算得到第二波长处气溶胶光学厚度的均值；。

S23：结合建立的散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库在待估算地区和预设时间段内的均值分布和第二波长处气溶胶光学厚度的均值，并利用耦合的正向辐射传输计算模型计算大气顶层观测辐亮度y，然后，在无气溶胶存在、正向辐射传输计算模型的其他参数均相同、不改变CO₂浓度的情况下，计算大气顶层观测辐亮度y0。

S24：通过如下公式计算气溶胶散射变化所带来的辐亮度变化，从而给CO₂浓度反演引入的误差：

δX＝(A^TA)^-1A^TδY；

其中，A为雅可比矩阵，δY＝y0–y为观测辐亮度的变化量，δX为CO₂浓度的变化量。

上述内容详细说明了本发明提供的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法，与上述评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法相对应，本发明提供还一种评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的系统。图2示出了根据本发明实施例的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的系统的逻辑结构。

如图2所示，本发明实施例提供的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的系统包括：气溶胶粒子散射参数库构建单元210、气溶胶模式数据集构建单元220、CO₂参数库建立单元230、正向辐射传输计算模型构建单元240和误差影响评估单元250。

其中，气溶胶粒子散射参数库构建单元210用于建立气溶胶粒子散射参数库；其中，建立气溶胶粒子散射参数库的过程包括：基于气溶胶粒子的透射电子显微镜分析结果，根据气溶胶粒子的形态结构和组成成分，将待估算地区的气溶胶粒子类型分成球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子三种类型，利用米散射方法、T矩阵方法和广义多粒子米散射方法分别计算球形单粒子、非球形单体粒子和团簇粒子的散射特性参数，并基于散射特性参数建立待估算地区的气溶胶粒子散射参数库。

气溶胶模式数据集构建单元220用于建立气溶胶模式数据集；其中，建 立气溶胶模式数据集的过程包括：通过获取GOCART气溶胶组分模式数据、AERONET气溶胶粒子谱分布地基观测数据、CALIPSO气溶胶廓线数据、MODIS气溶胶光学厚度和MODIS地表反照率数据，建立气溶胶模式数据集，并计算气溶胶模式数据集在待估算地区和预设时间段内的均值分布。

CO₂参数库建立单元230用于建立CO₂参数库；其中，建立CO₂参数库的过程包括：通过获取GOSAT CO₂柱浓度数据和Carbon Tracker CO₂廓线数据，建立CO₂参数库，并计算CO₂参数库在待估算地区和预设时间段内的均值分布。

正向辐射传输计算模型构建单元240用于通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型。

误差影响评估单元250用于根据气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、CO₂参数库和正向辐射传输计算模型，确定待估算地区的气溶胶散射对CO₂遥感探测精度的误差。

上述内容结合附图和具体实施例详细地说明了本发明提供的评估气溶胶散射对CO₂遥感探测精度影响的方法及系统，可见，本发明通过参数化待估算地区的气溶胶粒子模型，计算气溶胶粒子散射参数建立气溶胶粒子散射参数库，以及建立待估算地区气溶胶模式数据集，为更准确地模拟待估算地区的气溶胶散射影响提供前提保证；另外，通过耦合离散坐标辐射传输模型和逐线积分模型，建立正向辐射传输计算模型，能够提高正向辐射传输计算模型在高颗粒物浓度背景下的适用性，以及利用气溶胶粒子散射参数库、气溶胶模式数据集、地表、CO₂参数库等和耦合的正向辐射传输模型，确定待估算地区气溶胶散射给近红外CO₂遥感探测所带来的误差分布，为进一步研究近红外CO₂遥感探测提供论证指标。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。