人为活动排放的以 CO 2 和 CH 4 为主的大量温室气体是造成全球增温的主要因素。由于地面观测站点稀少, 卫星遥感为监测 CO 2 和 CH 4 的时空分布及变化趋势提供了新的技术手段。本文验证了 GOSAT、OCO-2 卫星的大气 CO 2 和 CH 4 柱浓度遥感产品 XCO 2 和 XCH 4 的精度, 并分析了我国 XCO 2 和 XCH 4 的时空分布和变化趋势, 主要结论如下: (1) 在所用 XCO 2 遥感产品中, OCO-2_ACOS 与地面观测的相关性最高 (达 0.93); 而 XCH 4 产品中 GOSAT_OCPR 的相关性最高 (达 0.78)。(2) 在研究的时间跨度内, XCO 2 浓度呈逐年上升趋势, 如我国 OCO-2 XCO 2 年均浓度由 2014 年的 396.92 × 10 －6 增长到 2021 年的 414.72 × 10 －6 ; CO 2 浓度高值主要分布在城市和工业集中的中国东部地区, 西北地区塔克拉玛干沙漠的高值与气溶胶散射影响有关; 同时, 受人为源和自然源的季节变化影响, XCO 2 具有冬春高、夏秋低的时间特征。(3) XCH 4 浓度同样呈逐年上升趋势, 但与 XCO 2 不同, XCH 4 浓度高值主要分布在天然气和煤炭开采集中的四川东部、重庆西部、陕西与山西的中部地区, 以及工业集中的华北地区,季浓度呈现夏秋高、春冬低的特征。(4) 2020 年 XCO 2 高值区发生偏移; 相对于 2020 年, 2021 年 CO 2 增速有所回升, 但增幅相对于 2019 年之前仍有所减小。

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。