【摘 要】
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基于最优估计理论,采用LBLRTM和VLIDORT辐射传输模式以及包含Line Mixing效应的aerv3.2数据库,构建了一套短波红外高光谱卫星反演XCO2的算法.利用该算法试验了Line Mixing效
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室; 中国科学院大学地球科学学院; 中国气象局国家卫星气象中心; 中国同辐股份有限公司; 乌鲁木齐气象卫星
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划碳卫星项目(编号:2011AA12A104);中国科学院战略性先导科技专项项目(编号:XDA05100300);公益性行业(气象)专项项目(编号:GYHY201106045);国家重点基础研究发展计划项目(编号:2013CB955801);国家自然科学基金项目(批准号:41175030);高分辨率对地观测专项的气象行业应用示范项目(编号:E310/1112)资助
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基于最优估计理论,采用LBLRTM和VLIDORT辐射传输模式以及包含Line Mixing效应的aerv3.2数据库,构建了一套短波红外高光谱卫星反演XCO2的算法.利用该算法试验了Line Mixing效应对卫星反演结果的影响,对GOSAT卫星观测光谱数据进行了系统性试验反演,并利用选取的TCCON站点一年中的匹配观测资料进行了地面验证,同时与GOSAT卫星官方L2B产品进行了比对.试验表明,忽略Line Mixing将系统性低估约0.25%的CO2柱浓度.在气溶胶光学厚度小于0.3的大气条件下,本文反演算法反演结果与GOSAT官方数据产品精度接近,与地基观测值相差小于1%,而高浓度气溶胶背景下卫星反演CO2浓度的有效方法仍有待于突破.
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