【儀表網 產業報道】中國科學院大氣物理研究所副研究員周敏強和中國氣象局研究員張興贏合作，基于最優估計理論研發了一套氨氣濃度的反演算法，應用于風云三號D星的觀測光譜，獲得了風云氣象衛星首幅大氣中氨氣濃度的全球分布圖；同時，與歐洲紅外大氣探測干涉儀衛星(IASI)的氨氣觀測結果進行比較，論證了風云衛星氨氣觀測資料的可靠性。這一研究對于未來利用國產衛星發展實現對全球大氣環境的遙感監測具有指導意義。近期，相關研究成果作為封面文章，發表在《大氣科學進展》(Advances in Atmospheric Sciences)上。
 

　　該工作基于最優估計理論研發了一套NH3柱濃度的全物理反演算法。研究結合紅外高光譜大氣探測儀(HIRAS)載荷的儀器響應函數和觀測光譜，通過分析氨氣的紅外吸收特性，選擇960-970cm-1作為反演窗口。研究采用哥白尼大氣化學模式結果作為初始值，在反演氨氣時進行臭氧、二氧化碳、水汽、地表溫度等干擾參數的同步反演。
 

　　科研人員基于開發的反演算法獲得了HIRAS儀器/風云氣象衛星-3D(FY-3D)首幅大氣NH3柱全球分布圖。結果表明，HIRAS探測儀可以很好地捕捉全球NH3高值區，如印度、西非、中國東部等存在大量NH3排放的地區。HIRAS衛星與IASI衛星的NH3反演結果具有較好的一致性(R：0.28-0.73)，兩者相差在其反演誤差范圍內。
 

　　基于本研究建立的反演算法論證了國產風云氣象衛星全球NH3觀測的能力，而當前HIRAS/FY3D在海洋上與高緯度地區存在反演精度低的問題。這主要是由于在海洋上NH3的濃度低，傳感器捕捉到的NH3信號弱；在高緯度地區地表溫度低，熱對比度小，導致光譜噪聲大。未來，研究人員將進一步改進反演算法，引入神經網絡算法彌補現有最優估計算法的不足，提升反演精度并提高海洋和高緯度地區的有效觀測數據。升級后的算法將拓展應用于風云氣象衛星-3E、風云氣象衛星-3F等。
 

　　左：風云氣象衛星3D(FY-3D)在軌示意圖；右：紅外高光譜大氣探測儀(HIRAS)
 

2020年1月，FY-3D/HIRAS衛星觀測的全球白天NH3柱總量濃度分布圖