GOSAT卫星的CO2气体浓度反演误差与算法优化研究

大气CO2卫星遥感观测技术具有统一、可全球大范围地观测大气的优点，目前GOSAT是唯一的一颗全球范围CO2观测卫星。GOSAT的CO2浓度观测目标精度为1-4ppm，但目前分发的基于短波红外反演的CO2浓度产品，其绝对误差有10-15ppm，不能满足碳收支评估的要求。其原因主要在于反演算法的输入参数大气气溶胶、地表反照率、卷云的影响，其数据产品还有很大的不确定性。本申请拟基于大气辐射传输机理，研究GOSAT短波红外CO2浓度反演过程参数(以大气气溶胶、地表反照率为主)的敏感性及误差传递机制；通过建模分析，以中国区域的大气和地表特征为对象，阐明GOSAT-CO2浓度反演误差特征；通过建立区域CO2浓度反演先验知识与数学表达方法，基于初始值的优化等研究改进GOSAT-CO2浓度反演算法，以改善我国区域GOSAT-CO2浓度遥感数据精度。项目的实施有望为温室气体的卫星遥感观测机理打下坚实的基础。

2009年发射的GOSAT是第一颗专用于观测温室气体柱浓度（大气CO2柱浓度-XCO2和大气CH4浓度-XCH4）的卫星，其观测目标为将CO2浓度观测精度提高到1-4 ppm，并捕捉每年CO2浓度的时空变化。有关大气CO2卫星观测在中国区域的不确定性、误差传递机理以及应用等方面的研究还是空白。本课题以中国陆地为研究区，开展了地面大气CO2柱浓度观测实验研究，利用地面观测实验数据和GOSAT观测数据进行了大气CO2浓度卫星遥感反演机理及误差传递机制、卫星遥感反演先验知识以及GOSAT-XCO2数据建模与时空连续数据产品处理算法的研究。.课题研究取得了以下主要成果：.（1）在大气CO2遥感观测机理方面，发现在CO2的吸收谱段中6357-6358cm-1、6360-6361cm-1和6363-6364cm-1波长敏感于气象条件的变化，为减小大气条件对反演CO2浓度的影响，算法中的最佳波长选择应该避开这些波长区；.（2）在GOSAT观测反演的不确定性方面，从地面观测、模型模拟以及算法误差评价的三个角度，评价分析了GOSAT-XCO2不确定性的时空特征，结果发现：与地面TCCON观测和模型模拟的XCO2比较，还有算法的拟合残差，GOSAT-XCO2均有着1-2ppm偏差；但在区域上，GOSAT-XCO2与模型模拟的偏差在中国区域显示了1-5ppm不均的季节变化，而在美国区域显示了2ppm左右均一的季节变化；总体上中国区域的数据较其他区域显示了较大的不确定性。。.（3）以中国区域的实验区，研发了基于GOSAT-XCO2数据时空模型的高分辨率CO2制图方法，改进了仅基于空间模型的插值方法，并处理输出中国区域GOSAT-XCO2时空连续数据。.课题以上的研究成果，提出了基于GOSAT-SWIR吸收光谱反演大气CO2浓度的关键谱段；利用GOSAT-XCO2揭示了我国大气CO2浓度时空特征，积累了我国区域GOSAT-XCO2遥感反演的先验知识，对大气CO2的空间观测机理研究具有一定的科学参考价值；课题研究成果数据为中国区域的大气CO2浓度时空变化特征、碳源/汇的研究进而为国家温室气体控制决策提供了第一手有价值的科学数据集。