基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10 空间连续分布反演方法研究

在过去的几十年里,快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物,PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）直接影响着广大人民群众的身体健康。因此,针对PM_2.5/10浓度进行遥感反演研究,对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来,随着对近地面PM_2.5/10浓度研究的不断深入,基于遥感影像数据进行PM_2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine（GEE）平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据,并结合气象信息、空间特征等参数,采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM_2.5/10浓度之间的反演模型,以获得PM_2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM_2.5/10反演模型的反演精度,还从影响因素和前溯时间两个维度出发,探寻了模型的最优化输入参数组合,并最终实现了对PM_2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例,模型的PM_2.5和PM₁₀的反演精度R²分别达到0.814和0.796,均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m^?3和28.31 μg?m^?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性,本文所建立的方法模型为研究PM_2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法,具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。     

基于CESM-EnSRF系统全球甲烷及臭氧卫星资料同化试验研究

臭氧(O3)与甲烷(CH4)均是大气中重要的微量气体,对全球气候变化有着重要的影响.为提高全球范围的臭氧、甲烷在气候模式中的预报效果,使用集合平方根滤波(En SRF)同化方法及地球系统模式(CESM)构建了CESM-En SRF卫星资料同化预报系统,并通过设计试验,将大气红外探测器(AIRS)的臭氧与甲烷观测资料同化到气候模式中,对模式的同化再预报效果进行系统的测试与评估.结果显示,臭氧、甲烷分析集合均值的偏差及均方根误差皆低于背景集合均值的偏差及均方根误差.臭氧、甲烷的同化再预报偏差及均方根误差较控制实验都得到改善,但对5 h Pa以上高度臭氧预报准确性的改进效果很小.随循环同化的进行,平流层臭氧与甲烷的平均同化改进率呈增加趋势,并逐渐趋于稳定;对流层平均同化改进率随时间变化不明显.试验表明,该系统可有效利用臭氧与甲烷的观测资料对模式场进行合理的改善,从而有效地提高臭氧、甲烷在气候模式中的再预报效果,但对于平流层顶-中间层高度(5 h Pa以上)臭氧预报准确度的提高,模式中臭氧光化学过程的准确模拟较同化观测资料具有更重要的作用.此外,循环同化对提高5~150 h Pa高度臭氧及1~200 h Pa高度甲烷在CESM模式中的预报效果最有效.     

GEO卫星空间自然强电磁环境与防护综述

GEO卫星在轨运行期间,面临着复杂的空间自然强电磁环境,环境中的强电磁脉冲将从"前门"和"后门"两种途径耦合进入星内,对卫星的在轨安全运行构成威胁。本文首先介绍了GEO卫星所面临的空间自然强电磁环境,然后分别就孔缝、光学窗口和穿舱管路、线缆这几种典型的后门耦合通道的特点和研究现状进行了介绍,最后对相应的防护措施进行了总结。     

卫星遥感技术在空气点位布设评估工作中的应用研究

以苏州市为例,利用2013-2014年MODIS高分辨率大气气溶胶卫星遥感产品对国控空气监测点位布设调整方案进行评估论证,通过提取2 km和5km半径范围的PM2.5遥感观测数据,与现有国控布设点位的地面监测数据进行相关性分析后,确定卫星产品用于评估验证是可靠的;通过不同天气场下PM2.5月均值浓度分布的比较,表明调整后空气点位布设具有很好的代表性.     

基于卫星观测的2005—2015年京津冀地区NO2柱浓度分布及变化趋势

为更好地了解京津冀地区NO₂浓度的长期时空分布变化特征,对2005—2015年京津冀地区对流层NO₂柱浓度数据进行了统计分析.结果表明,京津冀地区对流层NO₂柱浓度在2005—2010年增加明显,年均复合增长率为6.8%,并在2010年达到峰值,为1 329.07×1013 mol/cm2;2010—2013年保持相对稳定;2013—2015年显著下降,降幅达26.2%.2015年NO₂柱浓度为964.43×1013 mol/cm2,基本与2005年的浓度水平持平.北京地区NO₂柱浓度最先开始下降并保持降低趋势,其中北京市城区降幅远大于郊区,并在2015年达到最低值,为1 647.38×1013 mol/cm2;天津市城、郊区NO₂柱浓度变化相近,总体上均呈先增后减的趋势,并且均在2010年达到峰值,分别为2 686.96×1013、2 019.36×1013 mol/cm2;而河北省西南部(石家庄、邢台、邯郸市)在近两年降幅最为明显,均在35.0%以上.京津冀对流层NO₂柱浓度呈由南向北递减的空间分布趋势,高值区主要分布于京津唐一带以及河北省南部沿太行山一带.研究显示,虽然近年来京津冀地区NO₂柱浓度降幅明显,但相比于周边地区仍面临较大的减排压力.      

基于OCO-2遥感数据的新疆维吾尔自治区大气XCO2空间化研究

二氧化碳(CO₂)是导致全球变暖最主要的温室气体,掌握准确的CO₂空间分布信息可以有效评估碳减排成效,对于推进碳达峰、碳中和工作具有重要意义。相比站点观测,碳卫星能够获取大尺度的CO₂分布信息,但是由于其幅宽较窄以及云覆盖的影响,大气CO₂卫星遥感数据存在大量缺值区域,不能获得空间连续的大气CO₂分布。以新疆维吾尔自治区为研究区,基于2019年OCO-2卫星大气二氧化碳柱平均干空气混合比(XCO₂)数据,结合气温、地形、植被、大气NO₂浓度等相关变量,综合对比了多元线性回归(MLR)、地理加权回归(GWR)、支持向量机(SVR)、随机森林(RF)、极端梯度提升树(XGBoost)和极端随机树(ERT)等方法在生成大气XCO₂空间连续数据中的表现。交叉验证结果表明,RF、XGBoost和ERT这3种集成学习模型精度明显优于SVR、GWR和MLR模型,其中ERT模型精度最高,决定系数R²为0.7...     

基于机器学习的二氧化碳卫星反演方法

基于机器学习模型在分析数据并学习预测方面的优势,提出了一种基于机器学习的短波红外通道CO₂卫星遥感反演方法,以卫星观测辐亮度、气溶胶光学厚度、温度构建训练数据集,采用前馈神经网络与量化共轭梯度算法进行训练学习,构建了短波红外通道卫星CO₂反演模型,并利用GOSAT卫星观测光谱数据反演了CO₂浓度.反演结果与TCCON站点观测数据进行了比对,结果表明:卫星与地面观测的相关性优于0.86,平均误差小于2.5×10^-6,验证了反演方法的有效性.     

基于卫星遥感等多源数据的发电厂CO2排放分析

应用烟羽分割、背景插值和高斯烟羽模型,使用轨道碳监测传感器(OCO-3)SAM模式在1年内的4次有效观测数据,估算了托克托电厂CO₂排放量,并利用年度核算报告结果、月度发电量与连续排放监测系统(CEMS)监测数据对卫星遥感估算结果进行验证.结果表明,2021年4次卫星过境时CO₂排放速率分别为1900.82、3353.96、2941.07和3701.71tCO₂/h,其不确定性分别为25.10%、20.27%、19.59%和29.52%,不确定性主要来源于气象数据、背景和其它排放源影响.CO₂小时排放速率卫星遥感反演结果和核算分配结果验证具有较好的一致性,相关系数R为0.822.电厂月度发电量及小时级在线监测数据分析结果表明,电厂活动水平具有明显的季节性变化和小时变化特征,其中与CO₂排放密切相关的月度发电量相对标准偏差可达14.55%,NO_x小时排放量相对标准偏差可达12.35%.     

GPM卫星降水数据在天山山区的适用性分析

卫星降水产品在山区的适用性具有较高的不确定性。论文基于天山山区2014-2015年167个气象站点数据,应用较为广泛的两套卫星降水产品--TRMM与CMORPH,选用均方根误差（RMSE）、相关系数（R）、相对误差（PB）,以及分类统计分析指标（错报率FAR、探测率POD、公正先兆评分ETS、频率偏差BIAS）等,评估了新一代卫星降水产品--Global Precipitation Measurement（GPM）在天山山区的适用性。结果表明：相对于以上两种产品,GPM在山区的精度最高。具体表现在：1）3套产品在降水较多的夏秋季均表现较好,相对于TRMM与CMORPH,GPM与观测数据的相关系数最高（R≥0.6）,相对误差最小（PB≈10%）;2）在整个天山山区,GPM相对于其他两套产品表现出较低的误差范围（-55%~55%）;3）GPM在不同的高程带内,均表现出同观测站点较低的误差与较高的相关系数;4）3套降水产品均表现出对探测弱降水事件较高的准确性（POD≈0.58）和较低的错误率（FAR≈0.63）,但综合分析4种指数,GPM表现最佳,能够以较准确的精度和较低的误差估测降水系统。