整层大气颗粒物中有机成分的遥感反演研究

Organic matter (OM) component in atmospheric aerosols (20-50%) is important, especially higher proportion on haze pollution days. More and more studies indicated that OM does not only influence on human health but also climate change. Recently, aerosol components have be obtained in some studies but difficult to OM. Combined with the international frontier and future trends, we are aimed at capturing the natural state of the OM content in the total atmospheric column. We develop the remote sensing inversion algorithm to retrieve the OM mass concentration based on the "multi-spectral feature" and "hygroscopic properties", validated with real data based on primary researches. In addition, the propagating errors of inversion algorithm and key parameters are examined by sensitivity analysis. In this study, the weak hygroscopicity of the OM is applied firstly to remote sensing inversion of particulate components to retrieve the scattering OM component, which is important to the aerosol micro-physical and chemical researches in the future.

有机成分是大气气溶胶颗粒物的重要组成部分（20-50%），尤其在雾霾污染天所占比例更高。逐渐增多的研究指出，有机成分的存在不仅危害人类健康，还可造成气候变化。目前，颗粒物成分遥感已有一些研究，但有机成分遥感一直是个难题。本研究针对大气颗粒物中重要的有机成分展开研究，结合国际前沿和未来发展趋势，旨在获取整层大气中颗粒物有机成分含量。依据“颗粒物有机成分普遍吸湿性较低，而绝大多数可溶性无机盐吸湿性高”的特点，充分利用颗粒物不同成分的光谱差异，重点发展基于“多光谱特征”与“吸湿特性”相结合的有机成分含量遥感反演算法。依托已有研究及化学分析结果，利用实测数据验证遥感反演的有机成分含量，并对算法及其关键参数进行敏感性分析，进而改进反演算法并约束传递误差。本研究率先提出将有机成分的弱吸湿特性应用于颗粒物成分的光学遥感反演中，首次尝试反演散射性有机成分含量，这对大气气溶胶微物理-化学研究具有重要意义。

有机成分是大气气溶胶颗粒物的重要组成部分（20-50%），尤其在雾霾污染天所占比例更高。逐渐增多的研究指出，有机成分的存在不仅危害人类健康，还可造成气候变化。目前，颗粒物成分遥感已有一些研究，但有机成分遥感一直是个难题。本研究结合国际前沿和未来发展趋势，建立了一套有机成分反演算法。项目发展了气溶胶体积谱分解、气溶胶粗细模态复折射指数反演和整层大气气溶胶细模态有机成分遥感反演三部分算法，耦合成为一套整体的大气气溶胶成分反演算法，通过地面遥感测量可实现大气气溶胶的7种成分的反演，并产生气溶胶特征峰及分模态折射率等副产品，形成一套光学自洽的气溶胶微物理-化学参数。.气溶胶微物理特性模态分离首先对气溶胶多模态进行分离，实现气溶胶谱分布的多模态分解。在此基础上，进一步发展气溶胶的粗细模态复折射指数的优化反演，将不同尺寸的气溶胶物理特性完全分离。在气溶胶微物理参数模态化的基础上，利用气溶胶成分折射率的混合计算，实现气溶胶成分的反演。对于有机成分反演的难点，研究在颗粒物成分遥感中引入气溶胶成分的吸湿性差异，利用多相溶液混合折射率计算拓展整层大气中颗粒物有机成分的遥感反演方法，实现散射性气溶胶成分（无机盐和散射性有机成分）的有效分离，并利用外场观测和理论试验对误差进行了对比分析。.研究基于我国SONET观测网的16个长期站的多年观测数据，建立我国地区整层大气中分模态的气溶胶微物理及化学成分特性数据集。利用K-means聚类算法对数据集进行分析，共发现十个基础性的“亚模态”气溶胶基础模态。由这十种基础模态交叉构造的16种高频模型，对我国气溶胶特征表达度可达94%。整层大气中，有机成分在非雾霾天气占细模态气溶胶的主导地位，而雾霾天气下无机盐比重明显增加。从2011年到2016年，无机盐浓度明显下降，这与中国的环境控制政策是分不开的。然而，水溶性有机成分和黑碳的轻微增加仍然值得注意。