基于MAX-DOAS的对流层NO2和气溶胶光学厚度遥测反演

随着全球工业化速度加快和人口的增多,大气环境问题日益突出,NO2和气溶胶在大气化学中扮演着重要的角色。地基多轴差分吸收光谱技术（MAX-DOAS）基于被动DOAS原理,近年来已成功应用于大气痕量气体柱浓度和气溶胶光学厚度（AOD）测量方面。本文基于被动DOAS算法对合肥秸秆燃烧期间NO2柱浓度以及气溶胶光学厚度进行了观测,并把对流层柱浓度和臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument, OMI)结果进行对比;测量的气溶胶光学厚度和太阳光度计（CE318）进行了对比。结果表明,MAX-DOAS测量结果要高于卫星值,11月6日MAX-DOAS测量NO2柱浓度日均值为OMI的1.9倍;二者在无云条件下一致性较好;MAX-DOAS反演AOD和太阳光度计结果相关性在0.9以上。     

基于MAX-DOAS 的淮北地区NO2柱浓度观测研究

基于多轴差分吸收光谱技术 (MAX-DOAS) 反演 NO2 柱浓度的方法, 构建了相应的地基 MAX-DOAS 系统, 开 展了 NO2 柱浓度变化特征的观测。反演中选取天顶方向的光谱作为参考光谱, 通过非线性最小二乘法反演出 NO2 斜柱浓度 (SCD), 结合不同观测方向的斜柱浓度得到 NO2 差分斜柱浓度 (dSCD), 再利用几何近似法得到大气质量 因子 (AMF), 最终获取 NO2 垂直柱浓度 (VCD)。于 2019 年 6 月至 2020 年 5 月在淮北地区开展了为期一年的外场 实验, 研究结果表明淮北地区 NO2 VCD的月均值在观测期间内呈现倒“U”型变化, 在 12 月份达到最高值 2.13×1016 molecules·cm−2, 在 8 月份达到最低值 5.23×1015 molecules·cm−2。将 MAX-DOAS 观测结果的日均值与 OMI 卫星 (云 系数分别为 0 < FeC ≤ 0.1 和 0 < FeC ≤ 0.3) 测量结果进行对比, 发现两者具有较好的相关性 (R2 = 0.88, R2 = 0.90), 表明 MAX-DOAS 不仅可以准确反演出 NO2 垂直柱浓度, 还可以验证卫星数据。     

基于MAX-DOAS观测的淮北冬季NO2变化特征

基于2018年12月8日~12月31日淮北地区多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)获得的太阳散射光谱观测数据,反演了该地区NO2对流层柱浓度, 并分析了冬季不同天气下NO$_2$浓度日变化特征。观测结果表明NO2浓度高值出现在12月18日~12月27日期间,日均值最大值6.83×10¹⁶ molecules/cm²出现在12月27日,约为日均值最低值的2.9倍。结合风场轨迹模型研究了不同大气条件下的风场,发现在NO2浓度较低时段主要为 偏北风场, NO2浓度高值时段偏南风场增加,表明城区产生的污染向观测区域进行了输送。将MAX-DOAS结果与OMI卫星结果进行了 对比,发现两者具有较好的一致性(R²=0.88)。     

基于Pandora 观测的OMI 全球臭氧产品精度验证

臭氧是大气中一种重要的微量气体, 是影响对流层与平流层大气运动的重要成分之一, 臭氧的高精度探测 对于环境和气候具有重要的意义。OMI 传感器是目前具备探测全球臭氧含量的主要遥感传感器之一。利用地基 Pandora 观测网全球范围内44 个臭氧观测站点数据对OMI 卫星数据产品进行了精度验证。结果表明: OMI 臭氧产品 与Pandora 地基测量结果之间具有很好的线性相关性, 相关系数达到0.948, 但精度结果存在区域差异。在南半球地区, 相关系数为0.915; 在北半球低纬度地区, 其相关系数为0.932, 中纬度地区相关系数为0.948, 而在高纬度地区, 相关系 数达到了0.957。此外, 验证精度还与臭氧柱总量存在相关性, 在臭氧柱总量低于220 Du (对应臭氧空洞条件) 时, OMI 卫星产品存在高估现象, 高估约13%; 而在臭氧柱总量高于400 Du 时, OMI 的臭氧产品低于Pandora 地基测量结果, 且 随着臭氧柱总量增加, 低估情况也越严重, 在臭氧柱总量达到500 Du 时, OMI 臭氧产品低估约4%。     

基于被动差分吸收光谱技术对重庆市大气污染物区域输送的探测研究

在重庆市大气污染区域输送通道上设置龙市站、超级站、南坪站三个观测站点,利用基于被动DOAS技术的MAX-DOAS地基多轴差分吸收光谱仪对SO2和NO2垂直柱浓度进行连续探测,实时获取两种大气污染物的时空分布和区域性输送过程,并将MAX-DOAS探测结果与当地API数据进行了对比分析。探测结果显示,龙市站、超级站、南坪站NO2垂直柱浓度均值分别为5.90×1015、18.96×1015、17.82×1015molec./cm2,超级站最高,龙市站最低;SO2垂直柱浓度均值分别为16.46×1015、18.35×1015、55.56×1015molec./cm2,南坪站最高,龙市站最低;分析研究表明,NO2受本地交通排放源影响为主,SO2则受周边工业污染源排放的影响较大。     

2006-2014年南京都市圈对流层NO2时空变化特征及污染源分析

基于OMI(Ozone Monitoring Instrument, OMI)卫星传感器监测得到的2006年1月-2014年12月南京都市圈对流层NO2柱浓度数据和土地利用类型数据,利用余弦曲线函数和HYSPLIT后向轨迹模型,分析了研究区对流层NO2时空分布特征以及污染物的来源。研究发现,2006-2014年南京都市圈对流层NO2柱浓度呈现出逐年增长的趋势和冬高夏低的季节变化特征;研究区对流层NO2污染物主要来自两个方面：大气气流的输送作用影响了研究区对流层NO2季节性变化;不同的土地利用类型影响了南京都市圈的对流层NO2柱浓度。     

基于OMI卫星数据结合车载DOAS技术修正的NOx排放通量估算

与搭载在EOS AURA卫星上的OMI（Ozone Monitoring Instrument）探测器相比,由车载被动差分吸收光谱（differential optical absorption spectroscopy,DOAS）技术获得的NO2柱浓度数据空间分辨率更高,因而能够更准确的反映出NO2时空分布情况,利用OMI NO2 Level2数据产品重构2013年6月石家庄及周边区域的NO2柱浓度分布,结合风场数据分析NO2柱浓度沿风场方向的空间分布,同时,使用车载被动DOAS系统对西南通道即石家庄-保定-北京路段进行走航观测,获取车载DOAS NO2柱浓度分布数据,使用指数修正高斯（exponentially-modified Gaussian,EMG）拟合方式,分别拟合OMI NO2 数据和经过地基DOAS数据修正后的OMI NO2 数据得到NOx排放通量分别为195.8 mol/s、160.6 mol/s。经过地基DOAS数据修正的NOx排放量小于卫星估算值,可能是由于卫星的空间分辨率较低导致的。     

海上湍流通量与蒸发波导高度计算及相关性分析

基于2017年11月26日至2018年5月31日海上平台采集的气象数据,结合海气边界层耦合海洋-大气响应试验算法,引入稳定条件下发展的普适函数,计算了动量通量、感热通量、潜热通量、蒸发波导高度,并对海气界面通量与蒸发波导高度的相关性进行分析.结果表明:动量通量位于-0.5~0 N/m2,感热通量位于-10~5 W/m2,潜热通量位于0~300 W/m2,蒸发波导高度位于0~25 m;蒸发波导高度与动量通量相关系数为-0.23,与感热通量相关系数为-0.05,与潜热通量相关系数为0.77;蒸发波导高度与潜热通量的相关系数在稳定条件下为0.73,在中性条件下为0.93,在不稳定条件下为0.95.这些分析结果可为揭示海上不同大气条件下的蒸发波导形成机理提供有力支撑.     

中国田块尺度露天生物质燃烧NOx遥感排放清单

针对不同土地覆盖类型特别是作物空间分布, 提出一种顾及火点像元地物类别先验概率的排放因子加权策 略, 并结合热辐射功率(FRP) 昼夜周期分布的假设, 建立了我国逐日1 km 的田块尺度露天生物质燃烧氮氧化物(NOx) 遥感排放清单。为验证FRP 昼夜周期分布假设的合理性, 与Himawari-8 FRP 反演结果进行比较, 两者相关系数约为 0.65。同时, 为验证排放清单的有效性, 将估算结果与全球火情数据库(GFED)、湖北省内三个环境监测站点观测资 料、臭氧监测仪(OMI) 遥感观测数据等进行了对比验证。对比结果显示所建立的排放清单与其中两站点观测数据的 相关系数分别为0.56 和0.65, 与GFED 数据库以及OMI 数据具有较好的一致性, 且具有更高的时空分辨率。     

基于EMI 观测华北平原对流层NO2 的时空变化研究

利用中国科学技术大学开发的 GF-5/EMI 对流层 NO2 柱总量产品, 结合排放清单和地面降水、气温数据, 研 究了 2019 年 1–8 月华北平原对流层 NO2 的时空变化趋势。结果表明, NO2 污染集中在河南省、河北省和天津市, 河 南省焦作市 (1.670×1016 molecules·cm−2) 和河北省石家庄市 (1.426×1016 molecules·cm−2) 尤为严重; 周变化总体呈现“ 反周末效应”, 但部分农业城市趋势相反; 月变化从 1 月 (1.635×1016 molecules·cm−2) 起持续下降, 8 月降至最低水平 (1.839×1015 molecules·cm−2), 与月降水、月气温的相关系数分别为 −0.8622 (p = 0.0059 < 0.01) 和 −0.9162 (p = 0.0014 < 0.01), 与人为生活源月排放的相关系数为 0.9778 (p = 2.69×10−5 < 0.01); 以天津市为代表的华北平原工业城市污染 严重, 在未来大气污染治理中需继续关注。     

奥运期间北京某工业区排放通量的车载被动DOAS遥测研究

利用车载被动差分吸收光谱遥测技术,对奥运期间北京市某大型钢铁厂所在区域内的SO2和NSO2排放通量进行了测量.观测结果表明奥运会赛时该区域SO2和NO2排放通量的平均值分别为4.1ton/h和1.0 ton/h,并通过对比表明车载被动DOAS与其它仪器测量结果有较好的一致性.进一步分析后给出了相比6月份两种污染气体排放通量下降了约44%和78%的结果,说明了减排措施的显著效果.     

EMI 南极臭氧柱总量反演研究

利用差分吸收光谱技术 (DOAS) 反演了我国首个星载大气痕量气体差分吸收光谱仪 (EMI) 的臭氧斜柱浓度 (SCD), 通过 SCIATRAN 辐射传输模型建立了大气质量因子 (AMF) 的查找表, 最终得到 EMI 的臭氧垂直柱浓度 (即 臭氧柱总量)。将 EMI、 OMI 和 TROPOMI 于 2018 年 11 月 2 日获得的南极区域臭氧柱总量进行了对比分析, 三者 均观测到南极中高纬度 (30◦ S∼70◦ S) 的臭氧高值区域与南极内陆 (75◦ S∼90◦ S) 的臭氧低值区域, 且 EMI 与 OMI、 TROPOMI 的臭氧柱总量相关性 (R2) 分别为 0.977 和 0.979。进一步将 EMI 反演的臭氧柱总量与南极长城站 (62.22 S, 58.96 W) 地基天顶散射光差分吸收光谱仪 (ZSL-DOAS) 反演的臭氧柱总量进行对比, 二者相关性 (R2) 为 0.926。     

Science objectives of the ozone monitoring instrument

The Ozone Monitoring Instrument (OMI) flies on NASA's Earth Observing System AURA satellite, launched in July 2004. OMI is an ultraviolet/visible (UV/VIS) nadir solar backscatter spectrometer, which provides nearly global coverage in one day, with a spatial resolution of 13 km/spl times/24 km. Trace gases measured include O/sub 3/, NO/sub 2/, SO/sub 2/, HCHO, BrO, and OClO. In addition OMI measures aerosol characteristics, cloud top heights and cloud coverage, and UV irradiance at the surface. OMI's unique capabilities for measuring important trace gases with daily global coverage and a small footprint will make a major contribution to our understanding of stratospheric and tropospheric chemistry and climate change along with Aura's other three instruments. OMI's high spatial resolution enables detection of air pollution at urban scales. Total Ozone Mapping Spectrometer and differential optical absorption spectroscopy heritage algorithms, as well as new ones developed by the international (Dutch, Finnish, and U.S.) OMI science team, are used to derive OMI's advanced backscatter data products. In addition to providing data for Aura's prime objectives, OMI will provide near-real-time data for operational agencies in Europe and the U.S. Examples of OMI's unique capabilities are presented in this paper.     

基于Monte Carlo大气辐射传输模型的Ring效应模拟

Ring效应描述了由于大气的转动Raman散射导致的太阳夫琅禾费线变弱的现象,这种现象受气溶胶光学性质的影响,因此可以通过模拟Ring效应反映气溶胶状况。采用合适的大气参数带入模型,计算总光子中发生转动Raman散射的光子数的概率来衡量Ring效应的强度,并将模拟计算的Ring强度结果和MAX-DOAS系统实测的Ring效应强度进行对比,得到了较好的一致性。结果表明,通过大气辐射传输模型模拟计算Ring效应具有快速特点,在未来的工作中将结合MAX-DOAS技术,利用Ring效应模拟反演大气气溶胶状况。     

Total ozone from the ozone monitoring instrument (OMI) using the DOAS technique

This paper describes the algorithm for deriving the total column ozone from spectral radiances and irradiances measured by the Ozone Monitoring Instrument (OMI) on the Earth Observing System Aura satellite. The algorithm is based on the differential optical absorption spectroscopy technique. The main characteristics of the algorithm as well as an error analysis are described. The algorithm has been successfully applied to the first available OMI data. First comparisons with ground-based instruments are very encouraging and clearly show the potential of the method.