基于我国MODIS版本6气溶胶数据的对比和评价外文翻译资料

 2022-08-12 15:21:42

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基于我国MODIS版本6气溶胶数据的对比和评价

(1中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室科学部，中国北京2全球变化研究联合中心，中国北京，3中国气象科学研究院大气化学重点实验室，北京，中国)

摘要：最近的MODIS版本6气溶胶反演已取得了几项重要的改进，但是很少进行区域验证。我们比较了中国的深蓝算法（DB）和暗目标算法（DT）反演结果，并通过地面观察评估了它们的性能。DB的采样频率比DT高得多，这主要是由于在明亮的表面和重度污染条件下无法获得DT所致。发现如果仅由植被密度决定，合并的气溶胶光学深度（AOD）将会遗漏某些情况。配对比较显示，华东地区的DT AOD大大高于DB，季节性差异超过0.3-0.4。但是，考虑到所有可用的反演结果后，除春季以外的所有季节，DT AOD均明显低于DB，这是因为在高AOD条件下它们的空间覆盖率差异很大。DB可以很好地揭示雾霾污染的空间范围，而DT值很少。DT错过了AODgt;1.0的情况的一半以上，这在很大程度上低估了中国东部地区常见的霾霾污染。地面验证表明，DT倾向于通过低估表面贡献和气溶胶的单次散射反照率来高估气溶胶的负荷。在中国北方，DB的表现总体较好，准确性更高，但在中国西北和南方表现出明显的低估。尽管准确性略有下降，但所有质量的DB反演可以大大增加空间覆盖率，尤其是当存在浓雾云时。

关键点： bull;在中国对C6 MODIS AOD进行了比较和评估

bull;深蓝和暗目标反演在中国表现出很大差异

bull;暗目标高估了AOD，但通常错过了区域雾霾污染

1.介绍

气溶胶通过改变辐射平衡和云量，在区域气候和水文循环中起着至关重要的作用。同时，靠近地面的高浓度气溶胶颗粒会影响空气质量和人类健康[Pope and Dockery，2006;Tao等，2013]。气溶胶颗粒的数量和性质随时间和空间的高度可变性在表征全球气溶胶的大小及其对气候的影响方面具有相当大的难度和不确定性[政府间气候变化专门委员会，2013]。从1990年代后期开始，在Terra，Aqua，Aura，CALIPSO和其他卫星上发射的各种精密传感器，极大地改善了气溶胶的特性和相关应用[Kaufman等，1997；Omar等，2009；Torres等，2007]。但是，考虑到卫星气溶胶反演中通常存在近似值和假设，因此需要在不同的表面类型和大气条件下进行广泛的地面验证，以检查应用所需的气溶胶参数的不确定性。

2000年的Terra卫星和2002年的Aqua卫星上的中等分辨率成像光谱仪（MODIS）是为日常操作获取全球气溶胶光学参数的少数传感器之一。利用短波红外和可见波段之间的表面反射率的线性关系，首先在植被表面上实现了MODIS气溶胶的提取[Kaufma等，1997]，该算法被称为暗目标（DT）算法。为了缩小干旱地区的数据间隙，深蓝（DB）算法利用蓝色通道清洁条件下的辐射测量，在蓝色通道中表面反射率非常低，以在明亮的陆地区域恢复气溶胶特性[Hsu等，2004年]。最近对MODIS版本6（C6）气溶胶的反演进行了显着改进[Levy等，2013]，并改进了辐射定标[Lyapustin等，2014]。特别是，DB反演具有将覆盖范围扩大到所有无云和无雪的陆地表面[Hsu等，2013]。此外，C6 MODIS气溶胶数据集还提供了合并DB和DT反演的合并数据。尽管一般如果C6气溶胶数据的准确度合理，则DT和DB在印度和中国东部等多个地区表现出显着差异[Sayer等，2013，2014]。

中国的气溶胶污染具有负荷量大和来源多样的特点[Li等，2011;Zhang等，2012]，由于尘埃输送和亚洲季风等自然过程的影响而变得更加复杂[Zhang等，2010]。雾霾通常分布在中国东部地区[Tao等，2012]，在许多情况下，MODIS C5.1气溶胶提取方法不可用。频繁出现的雾云的疏忽不仅会严重低估中国的气溶胶负荷，而且可能会错过一些有关气候影响和空气污染的关键过程。尽管在中国已经对C5 DT气溶胶数据进行了几项地面验证研究[He等，2010;Li等，2007;Mi等，2007年]，MODIS C6气溶胶反演技术有了很多进步[Hsu等，2013年；Levy等，2013]。需要在受污染的中国背景下对C6气溶胶数据进行性能分析，并比较各种算法。

在这项研究中，我们对中国不同地区的MODIS C6气溶胶光学厚度（AOD）数据集进行了首次综合评估。比较了DT，DB和组合AOD的区域特征。然后，通过地面观测评估了C6气溶胶反演的性能。分析了MODIS气溶胶数据在中国的适用性和区域偏差。还讨论了MODIS DT和DB反演中表面反射率估计和气溶胶模型假设的不确定性。

2.数据和方法

2.1MODIS气溶胶数据集

MODIS传感器的光谱范围很广，在0.4–14.4mu;m范围内有36个波段，约2330km的宽范围，在250–1000m处具有相对较高分辨率，可以通过以下方式对地球-大气系统的各种参数进行近乎全局的检测：测量它们的反射和发射辐射量。在级别L2数据（Terra的MOD04和Aqua的MYD04）中，以10times;10km的正常空间分辨率提供MODIS气溶胶参数，而在L3总产品中以1°times;1°的较低分辨率提供MODIS气溶胶参数。在C6数据集中添加了一个单独的3km DT气溶胶文件。此外，MOD/MYD04文件还提供了相关参数，例如云掩码，气溶胶类型，质量保证（QA），表面反射率和大气层顶部（TOA）的光谱反射率，可用于检查起源的不确定性。

首先通过DT算法在植被覆盖的区域上实现MODIS陆地上的气溶胶提取，然后开发DB气溶胶提取以覆盖C5中的明亮地面。C6中有一个结合DT和DB的新数据集。由于植被区同时存在DT和DB反演，因此采用DT还是DB AOD取决于月均归一化植被指数（NDVI）[Levy等，2013]。DT AOD的数据质量标志是根据可反演的可用像素数（QA=0、1、2、3）来判断的，建议使用QA=3的AOD值。相比之下，DB的质量标志取决于反演到的AOD像素的数量及其在10times;10像素内的标准偏差（QA=1、2、3）[Hsu等，2013]。QA=2或3的DB AOD像素被认为是高质量的反演。Aqua MODIS的校准变化很小[Levy等人，2013]，因此我们选择了Aqua的气溶胶数据，而不是Terra MODIS，后者的传感器退化更大[Lyapustin等人，2014]，以评估性能。

2.2暗目标气溶胶数据集

暗目标算法利用在0.47和0.65mu;m的两个可见波段和在2.12mu;m的一个短波红外波段（VISvs2.1）之间的假定关系来反演稠密植被土地上的气溶胶特性[Kaufman等，1997]。尽管在这些波段中像素大小为500m，但以10times;10km的较低分辨率执行了气溶胶反转，以增加信噪比。在筛选出多云，水，雪/冰和明亮的像素后，选择合适的2.12mu;m的深色目标像素时，将0.65mu;m中最暗的20％和最亮的50％的像素丢弃并取平均，以最大程度地减少残留污染[Martins等，2002]。然后，通过由几何形状和表面类型确定的动态VISvs2.1关系，将这些左像素的TOA光谱反射率用于匹配加权的精细和粗糙气溶胶模型中的最近参数值。DT中使用了三种精细的气溶胶模型和一种粗糙的模型，精细模型的选择取决于位置和季节。最终，根据匹配值获得光谱AOD。

图1.中国大陆的真实彩色图像，其中使用了地面站点。红色，黄色和绿色点分别表示观察期，该观察期分别长于1年，0.5年和3个月。除塔中站点外，所有数据均来自AERONET。

全球评估表明，超过66％（1个标准差）的DT反演在plusmn;（0.05 15％tau; aeronet）的不确定度包含范围内[Levy等，2010]。尽管C6 DT与C5基于相同的算法原理，但诸如中心波长假设，瑞利光学深度和气体吸收等变化已改善了反演性能[Levy等，2013]。放宽了太阳天顶角度限制以增加极地覆盖范围，并且云面罩的变化允许更多的浓烟反演。

2.3深蓝气溶胶数据集

MODIS DB算法的开发是利用蓝色通道中的光谱辐射率来反演明亮表面（如沙漠和城市地区）的气溶胶特性，其中蓝色通道的表面反射率远低于较长通道中的反射率[Hsu等，2004]。通过搜索最小反射率，在明亮表面上建立了分辨率为0.1°times;0.1°的可见带（0.412、0.47和0.65mu;m）中的全局表面反射率DB。根据位置和季节，从DB导出的表面反射率和从加权的粉尘和烟雾模型得出的气溶胶参数将用于匹配卫星光谱TOA辐射。在混合气溶胶条件下可以获取AOD和Aring;ngstrouml;m指数（alpha;），而在粉尘为主的情况下可以使用AOD和单散射反照率（SSA）。以1km的分辨率反演DB气溶胶特性，然后将其平均为10times;10km的尺度，这与DT中的不同。

C6 DB气溶胶反演算法已进行了重大改进，扩展了所有无云和无雪地区。DB中的表面反射率已根据季节，散射角和NDVI进行了更新[Hsu等，2013]。利用DT中的光谱关系来确定植被区域的表面反射率。此外，在一些城市/集聚区和过渡区中，将表面反射率与双向反射率分布函数的角形状组合在一起。DB AOD不确定度的典型值约为plusmn;（0.03 0.2tau;MODIS）[Sayer等人，2013]。

2.4气溶胶自动观测网

气溶胶自动观测网（AERONET）是一个全球性的太阳光度计网络，可以每15分钟以高精度（约0.01-0.02）连续观察不同区域的气溶胶光学特性[Holbe等，2001]。在这项研究中，我们使用了中国质量保证的2.0级AERONET AOD数据来验证MODIS气溶胶的反演。此外，考虑到西北沙漠中几乎没有可用的AERONET站点，我们在中国气溶胶遥感网络的塔中站点进行了连续观测（2004-2008年）[Che等，2009]。图1显示了所选AERONET站点的位置。尽管现在中国的网络中有20多个站点，但只有一半的观测期超过一年（标记为红色）。

图2.2009-2013年具有（a）良好和（d）所有质量，具有（b）良好和（e）所有质量以及（c）合并AOD的MODIS C6 DT AOD年频率的平均值，（f）2013年DT和DB云部分之间的差异。

我们遵循了Ichoku等人的方法[2002]，匹配瞬时卫星像素值并在地面单点进行连续测量。将MODIS越过30分钟内的AERONET数据进行平均，并与AERONET站点周围5times;5像素内的MODIS AOD进行平均。由于太阳光度计不具有550nm通道，因此使用Aring;ngstrouml;m指数alpha;将相邻的两个波段在440nm和675nm处的AOD插值到550nm。

其中，是在550nm两侧的两个最接近的波段（和）的AOD。

3.中国境内C6暗目标和深蓝色反演的比较

图2显示了中国不同C6 MODIS气溶胶反演的年频率。有效的DT反演比从DB反演的要少得多。如果仅考虑质量良好的AOD结果，则DT和DB的可用值均下降了约四分之一，降至三分之一。尽管在东部地区，来自DB和DT的年云量呈现相似的趋势，但在中国西北的干旱和半干旱地区存在较大差异（图2f）。与DB的云掩码相比，DT云筛选可能会大大高估沙漠中的云比例，而低估中国西北其他半干旱地区的云量。合并的AOD的采样频率比DB的采样频率低，这表明即使NDTgt; 0.3，即使无法使用DT反演，也不会选择质量好的DB

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