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大气气溶胶是导致气候变化不确定性和开展空气污染监测治理的关键因素。中国经过几十年的工业化和城镇化高速发展，已成为全球气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）的显著高值区。当前广泛使用的卫星遥感AOD产品以极轨卫星为主，观测频次有限，难以满足大气环境动态监测需求。同时，相比于气溶胶总量，人为气溶胶的占比越来越受到关注：其关键参数单次散射反照率（SingleScatteringAlbedo，SSA）直接影响辐射强迫正负水平。然而受限于复杂的气溶胶性质和卫星传感器有限的光谱波段，SSA的卫星遥感产品较少。
为此，本文以中国东部地区为研究区域，基于静止卫星Himawari-8/AHI和最新的大气成分高光谱卫星Sentinel-5P/TROPOMI，开展了如下研究工作：
（1）针对AHI JAXA三个版本Himawari8/AHI Level-3逐小时气溶胶AOD产品，利用分布在中国东部的11个地基太阳光度计站点数据和MODIS C6AOD产品，进行交叉验证分析。结果表明，V010版本AOD产品能有效地捕捉AOD的逐小时变化特征，但是低估严重（RMSE>0.3）。最新的V030版本AOD产品基本解决了低估问题（斜率接近1），但是其精度在各个站点有明显差异（R：0.73-0.91），且总体表现不如MODIS产品，仍有改进空间。
（2）将改进的时间序列（Improved Time-Series，ITS）算法应用于AHI传感器的AOD反演上。该算法基于K-ratio不变的核心策略，充分地利用了静止卫星的高时间分辨率特性。在此基础上根据AERONET站点长期地基观测数据的统计分析，重构了适合于中国地区的气溶胶类型，进而反演每小时内多个的AOD。与地基观测数据和MODIS AOD数据交叉对比结果显示，ITS反演精度比AHI JAXA Level-2产品有显著提高（R>0.8，RMSE<0.2）。
（3）提出了一种基于Gradient Boost Regression Tree（GBRT）决策树模型的SSA快速反演算法。利用紫外波段对吸收性气溶胶的高敏感性和TROPOMI具有与OMI相同波段设置的优势，以OMI紫外波段产品（Ultraviolet absorbing index(UVAI)、SSA、AOD等）作为训练集，并通过AERONET地基数据进行质量控制，构建预测模型，从而使用TROPOMI UVAI数据获取高分辨率的SSA产品，反演效率高。
（4）提出了一种基于辐射传输模型的多源卫星数据协同反演气溶胶SSA算法。首先使用Optical Properties ofAerosols and Clouds（OPAC）气溶胶模型结合中国东部AERONET观测数据预设气溶胶模式，然后根据中国地基Lidar观测重建气溶胶垂直廓线形状，进而建立查找表（look-uptable，LUT）反演SSA。反演结果与SONET地基数据和其他卫星产品交叉比较，一致性好且精度较高。
为此，本文以中国东部地区为研究区域，基于静止卫星Himawari-8/AHI和最新的大气成分高光谱卫星Sentinel-5P/TROPOMI，开展了如下研究工作：
（1）针对AHI JAXA三个版本Himawari8/AHI Level-3逐小时气溶胶AOD产品，利用分布在中国东部的11个地基太阳光度计站点数据和MODIS C6AOD产品，进行交叉验证分析。结果表明，V010版本AOD产品能有效地捕捉AOD的逐小时变化特征，但是低估严重（RMSE>0.3）。最新的V030版本AOD产品基本解决了低估问题（斜率接近1），但是其精度在各个站点有明显差异（R：0.73-0.91），且总体表现不如MODIS产品，仍有改进空间。
（2）将改进的时间序列（Improved Time-Series，ITS）算法应用于AHI传感器的AOD反演上。该算法基于K-ratio不变的核心策略，充分地利用了静止卫星的高时间分辨率特性。在此基础上根据AERONET站点长期地基观测数据的统计分析，重构了适合于中国地区的气溶胶类型，进而反演每小时内多个的AOD。与地基观测数据和MODIS AOD数据交叉对比结果显示，ITS反演精度比AHI JAXA Level-2产品有显著提高（R>0.8，RMSE<0.2）。
（3）提出了一种基于Gradient Boost Regression Tree（GBRT）决策树模型的SSA快速反演算法。利用紫外波段对吸收性气溶胶的高敏感性和TROPOMI具有与OMI相同波段设置的优势，以OMI紫外波段产品（Ultraviolet absorbing index(UVAI)、SSA、AOD等）作为训练集，并通过AERONET地基数据进行质量控制，构建预测模型，从而使用TROPOMI UVAI数据获取高分辨率的SSA产品，反演效率高。
（4）提出了一种基于辐射传输模型的多源卫星数据协同反演气溶胶SSA算法。首先使用Optical Properties ofAerosols and Clouds（OPAC）气溶胶模型结合中国东部AERONET观测数据预设气溶胶模式，然后根据中国地基Lidar观测重建气溶胶垂直廓线形状，进而建立查找表（look-uptable，LUT）反演SSA。反演结果与SONET地基数据和其他卫星产品交叉比较，一致性好且精度较高。