能见度反演气溶胶光学厚度方法的改进

Due to the lack of long-term and wide covering aerosol data, the study of climate effects of aerosol deeply depended on the numerical simulation method, therefore, it is necessary to reveal the facts and the mechanisms about the influences of aerosol on climate change using diagnostic method. Aerosol optical depth (AOD) is the key variable of aerosol distribution, and the satellite observed AOD can cover the globe with the longest and reliable AOD data not exceeding 20 years. The land-based observation suffered the influence of few station and short-term dataset. Therefore, it is valuable to retrieve AOD using daily observed visibility data at each meteorological station in China. The applicant proposes some new improvements of the AOD retrieval method using daily visibility data during the period of 1960-2015, in which the station-by-station water vapor data and aerosol back extinction coefficient data observed by CALIPSO will be implemented in the new method. In addition, a new particle swarm optimization method will also be introduced to resolve all the retrieval parameters at each station to ensure the bias between the satellite-observed AOD and the retrieved AOD to reach the minimum. The spatial and temporal characteristics of the new retrieved AOD data will be revealed in China in recent 50 years.

由于缺少大范围、长时间的气溶胶资料，气溶胶气候效应的研究多依赖数值模拟，迫切需要通过诊断分析揭示气溶胶对区域气候变化影响的事实和机制。表征气溶胶分布的基本物理量是光学厚度，卫星遥感和地基观测的气溶胶光学厚度时间序列短，制约了气溶胶与气候相互作用的诊断分析。本项目在申请者前期改进能见度反演气溶胶光学厚度的M-Elterman方法基础上，继续对反演方法进行四方面改进：均一性检测与筛选中国地区1960-2015年逐日能见度，使能见度全面反映气溶胶的变化；引进实际水汽廓线扣除水汽对反演结果的影响；采用星载激光雷达观测的气溶胶后向散射系数垂直廓线，替代现有方法中假定的“三段式”气溶胶垂直廓线；用融合卫星和地基观测的气溶胶光学厚度作为参照，采用人工智能粒子群算法，求解M-Elterman方法中全局最优的各站点反演参数。最终反演得到中国区域效果更好的50年长度气溶胶光学厚度资料，分析气溶胶的时空变化。

由于缺少大范围、长时间的气溶胶资料，气溶胶气候效应的研究多依赖数值模拟，迫切需要通过诊断分析揭示气溶胶对区域气候变化影响的事实和机制。表征气溶胶分布的基本物理量是光学厚度，卫星遥感和地基观测的气溶胶光学厚度时间序列短，制约了气溶胶与气候相互作用的诊断分析。本项目利用中国气象局和全球GSOD数据集的能见度及其他气象要素、卫星遥感/地基遥感AOD等数据集，在M-Elterman模型中引入PSO算法，通过PSO-M-Elterman模型反演补充了全球范围和中国地区近几十年AOD的长期数据序列，为未来研究气溶胶和气候的相互作用提供了数据基础；并利用反演AOD探究了中国地区1960–2014年气溶胶含量长期变化特征及原因；简要分析了全球2000余站点1973–2019年AOD的时空分布特征。通过项目分析，针对1980年前我国气象能见度按照10个量化等级人工观测记录的实际情况，提出比前人更细致的基于季节的精细样本分类规则，在将量化等级转化为定量距离时考虑了季节变化属性，补充了1960-1980年的能见度距离数据，提高了转化规则的有效性，并降低了由能见度数据记录方式不统一造成的气溶胶光学厚度反演误差；并通过在M-Elterman反演模型中引入稳定性强、能够获得全局最优解的PSO算法，并与非线性最小二乘法联合求解反演模型中待模拟的7个参数，提升了中国地区1960年以来能见度反演AOD数据的准确度和可靠性；同时，针对在全球范围能见度数据反演AOD相关研究目前还比较缺乏的现状，将PSO-M-Elterman模型推广到全球地区，获得了全球2000余站点1973年以来的AOD数据，并简要分析了近几十年全球AOD的时空特征，相关文章近期将投稿。