沙尘型气溶胶的星载激光雷达大尺度反演和分析研究

The height and density of the dust layer, the size distribution and shape of dust aerosol is important to understand how it effects on radiation and climate change. Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO) is an important instrument to obtain the large-scale atmospheric profiles information, but the traditional data processing method can not retrieve the high precision dust aerosol parameters. The project propose a new space-borne lidar data processing algorithm which specially used in dust aerosol analysis and its long-rang transportation. This method include, (1) introduce the multi-satellite observation to reduce the noise in total attenuated area. (2) use the transfer learning based on the support vector machine to improve the correct rate of dust aerosol and cloud classification.(3)derive the aerosol lidar ratio profile by combining simultaneous ground and space-based elastic lidars. The new improvement can increase the dust aerosol identification accuracy and give a more suitable lidar ratio, when cloud and thick dust storm exist simultaneously. Through these works, the precision of dust aerosol retrieval is increased, and we can obtain the accurate optical, scale and shape characteristics of dust aerosol. Ultimately, these result can support the research of dust storm forecast and climate model, by the high resolution and quantitative atmospheric profile information.

沙尘型气溶胶分布、浓度、尺度和形状特性是了解其辐射和气候作用效应的关键前提。星载激光雷达（CALIPSO）是获取大尺度大气垂直廓线信息不可或缺的重要探测手段，然而，传统的数据处理方法无法满足沙尘型气溶胶参数的高精度反演需求。本研究提出了全新的针对沙尘型气溶胶的星载激光雷达数据处理方法，期观测获得沙尘气溶胶长时期、远距离传输的特性演化过程。该方法通过：多星联合观测，降低净衰减区的噪声干扰；基于支持向量机的迁移学习，降低沙尘层误判为云层的概率；星-地同步观测，优化激光雷达比选取，使其正确描述区域气溶胶的散射特性。新方法能有效改善我国大范围云-沙混合条件下，气溶胶层次识别精度低和现有气溶胶模型区域适应性差的现状，实现星载激光雷达对大尺度沙尘型气溶胶识别、分类和反演精度的提高，进而获取其正确的光学特性、尺度和形状特征，为后期沙尘预报和气候变化模式提供详尽的全过程、高分辨率定量垂直廓线信息。

项目背景：. CALIPSO是全球首颗，且唯一在轨的星载激光雷达，它独特的探测方式克服了传统被动星载设备的局限，可获取三维大气遥感数据。该数据可作为模式的输入参数，更好的预测极端天气的发生，以及气溶胶的气候作用效应。然而，CALIPSO是由美国NASA研制发射，其反演算法在我国的适应性不佳，特别是西北沙尘源区和我国整个范围内的沙尘气溶胶识别，存在极大的困难。为了获得不同类别气溶胶的空间分布信息，了解气溶胶的辐射作用，需改进现有反演算法的不足。.主要研究内容：. 项目负责人用阈值法扣除了净衰减区的信号噪声干扰，得到了可信度较高的大气层次（云或气溶胶）识别结果。此外，还结合前期算法，提出了基于迁移学习的大尺度沙尘气溶胶识别方法，即：当沙尘经过远距离传输，抵达华中、华北、东南沿海地区时，并发生沉降和吸湿后，仍能将其有效的识别。最后，结合多元探测手段：MODIS、CPR分析了方法的有效性、可行性。. 除了项目申请书所撰写的研究内容以外，项目负责人还利用基金委给予的支持，开展了后续申请面上基金的铺垫工作，即在求解气溶胶光学特性的基础上，研究了气溶胶的辐射作用效应。.重要结果：. 开发了高精度的沙尘气溶胶分类算法，得到了沙尘型气溶胶从沙尘源区至我国东北地区的扩散信息，分析得到近年来西北地区沙尘暴有减弱的趋势，而华中、华东和华北的极端天气更易受灰霾影响。结合武汉台站的观测数据和辐射模型，分析了长时序和极端天气下的气溶胶辐射作用效应。.关键数据：. 下载获得CALIPSO的沙尘暴观测数据，对应的MODIS、CPR验证数据，此外，还积累了地基激光雷达探测数据、太阳光度计数据和颗粒物监测仪数据等。.科学意义：. 目前，CALIPSO已超龄工作多年，急需升级产品替代。针对需求，我国提出了自主研制的双波长偏振态、高谱分辨激光雷达，经过中科院上海光机所多年努力，该设备已提上了机载试验的日程。本项目的执行不仅对现有探测手段提出改进，更是为我国自主研制卫星载荷反演算法的开发提供了前期实验探索和技术参考。