郑逢勋, 李正强, 侯伟真, 董晓刚, 周志远
1. 河南科技大学 农业装备工程学院, 洛阳 471003;
2. 中国科学院空天信息创新研究院 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100094;
3. 北京环境特性研究所 光学辐射重点实验室, 北京 100854
人为活动向大气中排放的细颗粒物会对人体健康造成严重影响(Hoek 等,2013;Cohen 等,2017;Song 等,2017)。描述气溶胶细粒子占比的参数FMF(Fine Mode Fraction)是近地面PM2.5纯物理遥感估算模型中的关键参数之一(Li 等,2016)。FMF 遥感研究对于理解人为因素对气候和环境的影响和大气颗粒物对人类健康的影响具有重要意义(Yan 等,2017a)。
目前FMF 数据产品主要有:(1)AERONET(AErosol RObotic NETwork)地基FMF 产品,利用光谱退卷积算法SDA (Spectral Deconvolution Algorithm),由气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)直接计算得到(O’Neill 等,2003)。地基FMF 产品具有较高精度,然而覆盖度低,主要用于卫星反演产品的地面验证(Li 等,2020;Che 等,2018)。(2)MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)FMF 产品,基于暗目标方法,反演不确定性较大(Levy 等,2010),精度上较难满足PM2.5估算需求(Zhang 和Li,2015)。Zhao 等(2017)尝试融合MODIS 和AERONET 的FMF 产 品 以支撑PM2.5遥感估 算。(3) POLDER(POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances) FMF 产 品, 采 用GRASP 算 法(Román 等,2018;Torres 等,2017)反演得到。中国区域验证结果表明该产品与地基观测具有较好的一致性(Wei 等,2020),是目前精度较高的FMF 产品。此外,Yan 等(2017b,2019)将SDA方法应用于MODIS 的AOD 产品,反演的FMF 在精度上比官方产品有所提升;Zhang 等(2016a)基于POLDER 偏振和强度数据分别反演细粒子AOD和总AOD,进而得到FMF。总体上,现有FMF 数据产品和反演研究较少,且受到传感器观测信息量的限制,精度难以满足实际应用需求。
继POLDER 传感器后,具备偏振能力的载荷成为气溶胶遥感领域的发展方向(Dubovik 等,2019)。中国高分5 号卫星搭载的DPC(Directional Polarimetric Camera)(Gu 和Tong,2015)、TanSat卫星搭载的CAPI (Cloud and Aerosol Polarimetric Imager)(Chen 等,2017a) 和HJ-2 卫星搭载的PSAC (Polarized Scanning Atmospheric Corrector)(Hou 等,2019),都具备偏振测量能力。……