臭氧是地球大气中一种重要的痕量气体, 在光化学反应和气候变化中都扮演着非常重要的角色。 高光谱红外卫星可以观测到较高垂直分辨率的大气臭氧信息, 但是由于热红外受大气温度影响较大, 臭氧反演精度会有所下降。 为此详细讨论和分析了温度对臭氧吸收光谱和权重函数的敏感性, 以及对臭氧反演精度的影响。 首先利用逐线积分辐射传输模型LBLRTM, 分别模拟计算了六种不同标准大气模式下, 1K的随机温度误差对大气透过率和辐射值的影响, 发现1 K温度随机误差和臭氧浓度5%～6%的变化引起的辐射值变化量一致。 接着利用CRTM辐射传输模型, 针对搭载于美国对地观测卫星Suomi NPP(National Polar-orbiting Partnership)平台上的CrIS(Cross-track Infrared Sounder)红外高光谱观测数据, 计算了1K的随机温度误差对大气臭氧权重函数的影响, 并计算了由1K温度误差所导致的热红外高光谱资料大气臭氧廓线反演误差, 结果显示CrIS对于臭氧的敏感区位于10～100 hPa之间, 且1 K的温度误差和6%的臭氧浓度变化引起的权重函数变化量相当。 最后以CrIS作为实验数据, 在最优估计法框架下, 通过特征向量统计法获取臭氧廓线的先验知识, 并将大气温度廓线和大气臭氧廓线都作为未知量, 进行同步迭代反演。 将反演结果和配对的世界臭氧紫外数据中心WOUDC的站点数据进行比较, 发现在反演中加入大气温度廓线进行同步迭代后, 反演结果有显著提高, 尤其在平流层与真值几乎一致, 最大相对误差不超过20%, 在对流层反演结果相对较差, 最大相对误差不超过50%, 优于欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Center for Medium-range Weather Forecasting)臭氧模式数据集ERA-Interim。

N2O是一种非常重要的温室气体和臭氧损耗物。 由于观测资料有限, 对于N2O在这两方面所发挥的作用定量描述还存在很多的不确定性。 利用热红外卫星数据AIRS可以反演监测甲烷和二氧化碳气体, 但对氧化亚氮的反演还很少见到。 因此该工作首次在国内针对高光谱红外卫星资料AIRS, 开展利用最优估计法反演大气N2O廓线的模拟研究。 讨论了先验廓线的获取方法及反演通道的选取方法, 并将反演结果和HIPPO飞机观测数据进行比较, 发现AIRS观测数据可以很好的捕获N2O的垂直分布, 在300～900 hPa, 与HIPPO数据趋势一致, 且反演精度较高, 相对误差仅为0.1%, 与所选取反演通道的jacobian峰值区间一致。 反演结果相比于特征向量统计法也有显著提高。

随着全球及区域尺度内空气污染问题的日益突显,利用卫星遥感进行大气探测的技术也得到了不断发展。 分别介绍了气溶胶、灰霾、近地面颗粒物、污染气体、温室气体的遥感反演原理,及近年来国内外算法和 应用进展情况。同时,阐述了建立多源卫星空气质量监测系统的迫切性,及其国内外发展现状。最后,针对目 前我国空气质量卫星监测技术的需求,指出了目前大气遥感技术在我国发展的不足之处,并为进一步提升卫星 遥感技术在大气监测领域的应用和扩展提出了一些建议。

大气温湿廓线是数值预报中最基本的气象参数, 高光谱红外卫星可以观测到较高垂直分辨率的大气信息, 为了准确获取廓线信息, 利用搭载于美国对地观测卫星Suomi NPP(national polar-orbiting partnership)平台上的CrIS(cross-track infrared sounder)红外高光谱观测资料, 讨论了通道选取方法, 采用特征向量统计法反演法得到初始大气廓线, 利用非线性牛顿迭代法进一步提高反演精度。 将反演结果和全球数据同化系统GDAS(global data assimilation system)模式分析数据以及配对的无线探空值进行比较, 发现反演结果与真值趋势一致, 较之初始廓线有显著提高, 在100～700 hPa之间, 温度廓线反演精度最高, 均方差小于1 K, 在300～900 hPa之间, 湿度廓线反演精度最高, 均方差小于20%, 与所选取通道的雅各比峰值区间一致。

随着我国城市的发展， 霾已经成为大气污染的重要形式。 从霾的物理性质出发， 利用米理论和RT3计算了霾的光学性质和反射特性， 表明环境一号(HJ-1)卫星CCD相机的第一和第二波段最适宜霾的反演。 然后， 利用深蓝算法， 基于MODIS地表反射率产品建立地表反射率库， 实现霾的反演。 最后， 以北京为试验区进行了2009年全年的反演试验， 结合地面观测结果的验证表明， HJ-1监测结果与地面结果有着较好的相关性（相关系数大于0.9）， 但整体大于地面监测结果。 讨论表明， 地表反射率库的误差对区分霾影响较小（带来的霾光学厚度误差小于0.1）， HJ-1的CCD传感器的辐射分辨率尚不能完全满足霾监测需求。

陆地气溶胶一般由粗粒子和细粒子气溶胶组成, 二者的光学特性并不相似, 如何利用卫星观测数据获取粗粒子和细粒子气溶胶是反演中所面临的重要问题。 基于AERONET/PHOTONS北京站地面观测数据, 本文分析得到了北京地区的气溶胶模式(包括气溶胶复折射指数和谱分布函数), 结果表明北京地区的气溶胶呈明显的粗细粒子混合的双峰分布, 粗细粒子的光学性质也差异明显。 在此基础上, 利用暗目标法从2007年全年的北京地区MODIS数据反演得到气溶胶细粒子、 粗粒子和总光学厚度。 对反演结果的地面验证表明, 利用MODIS数据能够较好实现细粒子和总体气溶胶光学厚度(相关系数在0.8以上)以及Angstrom指数(相关系数为0.517)的反演, 但对粗粒子应用效果较差。

MODIS V4算法在观测天顶角较大或太阳天顶角较大时会出现火点漏判现象, 针对这个问题, 通过数值模拟的方法分析了由明火与背景地物组成的火点像元的亮温在不同观测几何条件下的变化, 并在MODIS V4算法基础上提出了针对环境卫星红外相机的基于观测几何的遥感火点监测算法.通过高分辨CCD数据建立烟羽掩码对多景环境卫星火点监测结果进行了验证.与MODIS火点产品对比, 环境卫星在火点定位以及小面积火点识别方面具有优势.

基于差分吸收光谱算法, 使用卫星数据反演大气NO2和SO2等痕量气体柱浓度的时候, Ring效应是影响反演结果精度的一个重要因素。 Ring效应是指: 受太阳表面大气消光效应影响, 产生称之为夫琅禾费线的暗线结构, 而由于太阳光在地球大气中传输引起非弹性散射, 导致观测到的夫琅禾费线变短, 这个结果可以近似地认为是对夫琅禾费线的填充。 研究表明, 大气中的N2和O2分子的转动拉曼散射是导致Ring效应的主要原因。 利用星载传感器OMI/AURA测量的太阳光谱和N2和O2分子的转动拉曼散射截面卷积, 除以原始太阳光谱, 再经过差分计算, 可以获得Ring效应的差分截面, 以用来反演痕量气体的浓度。 计算的结果与利用辐射传输方程得到的结果比较, 相关系数R2达到了0.966 3, 表明二者基本是一致的。

北京的空气质量尤其是夏天经常出现的霾天污染状况,是奥运期间全世界共同关注的问题。2008年8月奥运 期间,中国科学院开展了北京及周边地区奥运大气环境监测工作,具体包括地面连续点监测、地基监测和卫星遥感监测 等不同形式的监测。卫星监测可以获得霾天大区域分布的范围和光学厚度状况；遥感所超级站监测结果显示奥运期间北京 及周边地区霾天的平均水汽含量为68.84%,只比非霾天的64.61%高4.23%。地基监测结果还表明：霾天光学厚度大多 在1.0以上,能见度基本在5 km左右; 8月非霾天可吸入颗粒物浓度PM[EQUATION]和PM[EQUATION]浓度分别为 29.58 [EQUATION]g/m[EQUATION]和76.05 [EQUATION]g/m[EQUATION], 但霾天的PM[EQUATION]和PM[EQUATION]浓度则分别为68.08 [EQUATION]g/m[EQUATION]和178.81 [EQUATION]g/m[EQUATION]。NO[EQUATION]对流层柱浓 度监测结果表明,北京市城区仍然 是NO[EQUATION]主要排放源,和天津、唐山,以及河北、山东、山西、河南等地部分地区共同构成NO[EQUATION]对流层柱浓度高值区。根据监测结果分析 和模式风廓线后向轨迹数据等分析,北京霾天是在充足的水汽和稳定的大气环境条件下,可溶性细粒子经过吸湿增长 后促使能见度急剧下降而成。如超级站的监测结果表明PM[EQUATION]的质量消光截面在空气相对湿度达到95%时有一个迅速增大的过程。

我们提出了一个远程制备三种形式的多粒子纯态的方案,远程制备一般形式的多粒子纯态及两种特殊情况下的多粒子纯态.首先利用大失谐腔制备出N个原子的纠缠态[14],并将这N个原子分配给Alice 和Bob等其他的参与者.然后Alice根据要远程制备的态对她的原子进行相应的单原子投影测量,并且将测量结果以经典信息的方式告诉给其他参与者.其他参与者根据收到的信息决定对自己的原子要么不操作,要么进行特定的操作,来转换他们所共享的纠缠态, 最终除Alice以外的参与者就会处于期望的纠缠态.每一种情况下的信息消耗都是很少的,只消耗一量子比特和一经典比特.整个方案都基于现有的腔量子电动力学技术,因此该方案是可行性的.