通过校验、整合多组遥感数据研究中国区域气溶胶光学特性的时空变化

Atmospheric aerosols play important roles in atmospheric environment, human health and climate change. Moreover, they are highly variable in both space and time. Presently, satellite and ground-based remote sensing techniques are effective means to study the spatial and temporal variability of aerosols. However, due to factors such as instrumental design and retrieval assumptions, large discrepancies still remain among different satellite retrieved aerosol datasets. Ground-based observations are more accurate, yet they suffer from low spatial coverage, which limits their usage in large scale studies. As a result, on one hand, we need to understand the strengths and weaknesses of different satellite datasets. On the other hand, multi-sensor satellite and ground observations need to be effective combined, in order to better study the spatial and temporal variability of aerosols. In this proposal, we aim at a comprehensive assessment and validation of five most popular satellite aerosol datasets, namely MODIS, MISR, SeaWiFS, OMI and PARASOL, over the China region. More importantly, to obtain more accurate knowledge of aerosol field over China, an Ensemble Kalman Filter based data fusion technique will be developed to combined these satellite datasets with AERONET ground observation. Finally, aerosol spatial distribution, seasonality and trends over China will be further analyzed using this fused dataset. This research will also provide a more complete and reliable aerosol climatology dataset to aerosol forcing studies.

气溶胶对大气环境，人类健康及气候变化都有着非常重要的影响，且气溶胶的时空变化十分复杂。目前，卫星与地面遥感观测是研究气溶胶的主要手段。然而，由于仪器设计及反演假设等原因，不同卫星数据仍有较大差异。地面观测虽能得到更准确的结果，但空间覆盖率有限，难以用于大尺度的研究。因此，我们需要了解不同卫星数据的优点与缺点，并将其与地面观测有机结合。本研究致力于对目前最常用的MODIS、MISR、SeaWiFS、OMI、PARASOL等五组气溶胶光学厚度与Ångström指数数据在中国范围内的一致与差异进行全面评估，并发展基于集合卡尔曼滤波的数据整合方法，将这五组数据与AERONET地面观测有效合并，以得到更准确的气溶胶场信息。在此基础上，我们将应用整合后的数据分析、量化中国区域气溶胶光学特性的时空分布与长期趋势。这一研究也将为气溶胶辐射强迫的研究提供一套更可靠、全面的气溶胶场数据。

气溶胶对大气环境，人类健康及气候变化都有着非常重要的影响。目前，卫星与地面遥感观测是研究气溶胶的重要手段。然而，由于仪器设计及反演假设等原因，不同卫星数据之间仍有较大差异。地面观测虽然更为准确，但空间覆盖率有限，难以用于大尺度的研究。因此，我们需要了解不同卫星数据的优缺点，并与地面观测有机结合，得到更为准确且覆盖率高的气溶胶观测产品。本研究通过对MODIS、MISR、SeaWiFS、OMI、PARASOL、VIIRS等六组气溶胶卫星遥感数据进行系统评估比较，去除数据偏差，量化气溶胶背景场与地面观测站的空间代表性，并创新性地发展了基于集合卡尔曼滤波的多源数据在线整合方法，有效整合了多组卫星观测与AERONET地面气溶胶观测。所得到整合数据集具有更高的准确性和全面的空间覆盖率。利用整合数据集，并结合历史能见度观测资料，本研究分析量化了最近40年中国地区气溶胶的长期趋势，发现气溶胶污染存在明显的年代际震荡，且80年代，极端污染趋势高于平均污染。而在2000年后，极端污染趋势低于平均污染趋势。其原因是，80年代污染变化主要与天气系统有关，而2000年后的污染变化趋势由排放主导。此外，我们进一步对气溶胶辐射效应展开研究，发现2005-2017年间，中国多个站点的地面直射与散射短波辐射均有上升趋势，主要与污染物的减少以及气溶胶单次散射反照率增加有关，并指出吸收/散射性气溶胶的相对含量是影响气溶胶辐射效应的重要因素。对本研究所建立的气溶胶光学厚度整合数据集可用于模式验证、数据同化、污染监测等领域，且已经被国内相关研究组应用。研究结果加深了对不同尺度气溶胶变率的理解，为模式、卫星数据比较验证、模式数据同化提供了理论依据。对气溶胶趋势与变率的研究对于理解不同时期我国雾霾的成因有重要意义，并对污染治理具有指导作用。对气溶胶辐射效应的研究使我们更好的理解过去10年气溶胶在气候变化中的作用，特别是揭示了气溶胶吸收/散射性质是影响气溶胶辐射效应的关键因素，有助于更好地模拟和估计气溶胶辐射效应。