技术摘要：
本发明公开了一种整层大气气溶胶棕色碳成分的遥感识别和估计方法，包括遥感反演提取气溶胶光学吸收特征；建立棕色碳成分遥感识别和估算方法；光学吸收闭合计算验证和判识最优气溶胶成分内混合模型。本发明首次提出分步骤、逐成分反演的方法，能有效避免其他吸收性成分  全部
背景技术：
全球范围内气候发生显著变化，已经成为各国广泛关注的重大现实问题和科学问 题。IPCC报告（IPCC,  2013）指出，大气气溶胶对气候变化影响复杂且巨大（碳质成分的增温 效应、二次成分的降温效应等），其辐射强迫的不确定性超过温室气体等其他因素，是气候 变化评估最大的误差来源之一。气溶胶气候效应评估不准，主要是由于气溶胶来源广泛，种 类繁多，不同成分在从紫外到近红外的波谱范围内对太阳辐射有不同程度的吸收和散射作 用，并且大气中复杂的化学反应和物理过程导致气溶胶成分组成与混合状态随时空变化显 著。对气溶胶类型/成分的含量和分布估计不够准确，最终导致气溶胶辐射强迫估计的不确 定性较大。大气气溶胶中辐射效应最显著的是碳质成分，其中黑碳（black  carbon,  BC）主 要来源于煤炭、石油等化石燃料的燃烧排放过程，在可见光-近红外波段能够强烈吸收太阳 辐射，对整层大气有显著的增温作用（Andreae  and  Gelencsér,  2006）。近几年逐步引起关 注的棕色碳（具有光学吸收性质的多种复杂有机物的统称，主要来源于生物质燃烧排放）， 在近紫外波段的强吸收对地气辐射收支产生重要影响（Feng  et  al.,  2013）。 大气气溶胶化学成分探测的传统方式是离线采样、在线化学分析等技术，其缺点 在于：首先，测量时一般采用抽气、滤膜采样等方式，不可避免会影响到气溶胶的自然状态 （质量损失、含水及老化程度改变等）；其次，采样方式受限于探测平台，难以获得整层大气、 连续时空范围的气溶胶特性，而这正是全球气候变化研究关注的重点；第三，采样观测存在 操作繁琐、耗时长、易受人为影响，仪器精密昂贵，观测点位稀疏等不足，难以维持大范围、 长期稳定观测。特别地，对于棕色碳这类构成物质种类十分复杂、在化学上并无明确定义的 成分，化学探测难度尤为显著。光学测量是探测棕色碳的首选技术手段（Olson  et  al .,  2015）。地面光学测量设备（多波段黑碳仪等）虽然也能捕捉棕色碳的光学吸收特性，但往往 会被其他具有类似特征的颗粒物所干扰（例如含铁矿物粒子），去除其影响需要通过其他仪 器（粒径谱仪等）配合联测，难以保证多个设备测量对象的一致性和粒子状态的稳定性。 遥感技术采用非接触的瞬时探测方式，有效克服传统采样方式的不足，通过测量 和解析多个维度下的气溶胶辐射信号数据（多波段、多角度、辐射、偏振等），实时获取自然 状态下整层大气气溶胶的高精度光学特性，进而获得气溶胶的微物理（粒径尺寸、粒子形状 等）和成分组成特性，具有自洽性、一致性优势。近年来，国内外学者利用遥感观测开展了对 黑碳、棕色碳等气溶胶成分的定量估计，例如Wang  et  al.（2013）和Li  et  al.（2013）采用 复折射指数耦合单次散射反照率（Single  Scattering  Albedo,  SSA）光谱的方法进行碳质 成分的遥感反演。该技术对气溶胶复杂混合状态的描述需进一步改善，并且涉及到SSA光谱 差值信息的提取，对多波段SSA的参数精度有较高要求，尚难以普遍达到。如何发展一套较 实用、普适性较好的大气气溶胶棕色碳成分的遥感识别和估计方法，是提高气溶胶辐射效 4 CN 111595801 A 说　明　书 2/8 页 应估计、改善气候变化评估精度等领域亟待解决的问题。
技术实现要素：
本发明结合遥感技术的多维度高精度探测能力，从自然大气真实状态出发，提出 一种气溶胶棕色碳成分的遥感识别模型和定量估计方法，以获得更准确的整层大气棕色碳 含量，降低气溶胶辐射效应计算的不确定性，提高气候变化的评估精度。本发明提出一种整 层大气气溶胶棕色碳成分遥感识别模型和定量估计方法，基于遥感观测数据，获得成分识 别所需的多种光学、微物理参数，建立棕色碳遥感识别模型，从混合气溶胶中提取和分离棕 色碳，并实现棕色碳柱体积比例和质量浓度的估计。具体技术方案为： 1）遥感反演整层大气气溶胶光学-微物理参数 首先利用遥感观测的多波段太阳辐照度数据，基于比尔-朗伯定律计算整层大气消光 光学厚度，并利用瑞利散射理论和吸收气体扣除光路上大气分子散射和气体吸收消光贡 献，进而计算各探测波段的气溶胶光学厚度（Aerosol  Optical  Depth,  AOD）。采用多源数 据统计优化方法，通过辐射传输计算拟合各波段、各散射角度下辐亮度观测值，耦合测量误 差和平滑约束，反演获得复折射指数、粒子谱分布、非球形度等气溶胶微物理参数。 2）提取气溶胶光学吸收特征 气溶胶光学吸收特性主要由复折射指数虚部（Imaginary  Refractive  Index,  IRI）光 谱值反映。为更好地仿真实际大气的复杂状态，本发明基于有效介质近似理论（Effective  Medium  Approximation,  EMA），对几种典型内混合状态下的气溶胶复折射指数进行模拟： 对于不溶性球形颗粒随机悬浮分布于基质的情况，采用Maxwell-Garnett（MG）方法模拟；对 于颗粒物内部随机散布的情况，采用Bruggeman（BR）方法模拟；对于均匀内混合的情况，采 用Volume-Average（VA）方法模拟。分别采用上述三套模型方法对混合气溶胶进行模拟计 算，并通过4）中光学吸收闭合计算验证和判识最优气溶胶内混合模型。 3）建立棕色碳成分遥感识别和估算方法 通过分析IRI光谱对不同光吸收成分的敏感性，建立棕色碳成分的遥感识别方法。一般 地，大气气溶胶光学吸收由黑碳、棕色碳、沙尘（含铁矿物）三种成分的吸收作用共同构成。 为避免黑碳和沙尘吸收对棕色碳含量估计产生干扰，本发明提出依次提取和分离黑碳、沙 尘成分的吸收贡献的方案，以得到纯棕色碳的光吸收及其含量。首先，利用黑碳颗粒光学吸 收的光谱不变性，根据近红外波段IRI数值估计黑碳成分的比例；其次，为区分具有相似光 谱吸收特征的棕色碳和沙尘，利用粒子谱分布和非球形度的共同约束估计沙尘成分比例； 然后，利用2）建立的几种典型内混合模型，根据IRI光谱及已估计出的黑碳和沙尘的比例， 解算棕色碳的比例；最后，将气溶胶粒子体积谱分布在整个粒径区段进行积分，计算总气溶 胶的柱体积浓度，并利用密度信息将棕色碳等成分的体积比例转化为柱质量浓度。 4）气溶胶光学吸收闭合计算验证和判识最优混合模型 遥感衡量气溶胶总体光学吸收特性的主要参数是气溶胶吸收光学厚度，该参数与成分 估计所使用的复折射指数、体积谱分布等参数相对独立，本发明将之用于棕色碳等吸收性 成分估计的验证及最优内混合模型的判识。利用多波段质量吸收系数分别计算棕色碳、黑 碳和沙尘三种吸光性成分各自的光学吸收，并计算总光学吸收；通过对比总光学吸收与遥 感观测的气溶胶吸收光学厚度，对上述三种吸收性成分的估计进行验证，同时判识气溶胶 5 CN 111595801 A 说　明　书 3/8 页 内混合模型和模拟的最优方案。 该方法包括以下步骤： 1）获得气溶胶参数产品，根据公式（1）和（2）计算各波段的气溶胶光学厚度； 式中F为仪器测量的太阳辐照度，F0为大气层顶太阳辐照度，λ为波长，m为大气质量数 （通过太阳天顶角经验公式计算），ds为日地距离校正因子（通过观测日期计算），τatm为大气 总消光光学厚度；τaer为气溶胶光学厚度、τmol为大气分子散射光学厚度；τgas为吸收气体光 学厚度。采用多源数据统计优化方法，通过辐射传输计算拟合各波段、各散射角度下辐亮度 观测值，耦合测量误差和平滑约束，反演获得复折射指数、粒子谱分布、非球形度等气溶胶 微物理参数； 2）针对三种不同混合状态的气溶胶进行气溶胶光学吸收/散射特征（复折射指数）模 拟： i）颗粒物由均匀基质和一种或多种不溶性球形颗粒物组成，采用Maxwell-Garnett方 法对混合气溶胶介质电场进行模拟近似，其介电函数可由公式（3）计算； 式中εMG为Maxwell-Garnett方法获得的混合气溶胶平均介电函数，λ为波长，εm和εj分 别为均匀基质和不溶性悬浮颗粒成分j的介电函数，fj表示该成分的体积比例； ii）颗粒物由随机非均匀的多种不溶性成分以相邻的拓扑关系构成，采用Bruggeman方 法对电场进行模拟近似，各成分的介电函数满足如下关系： 式中εBR为Bruggeman方法获得的混合气溶胶平均介电函数，其他参数含义与式（3）相 同； 根据上述混合气溶胶和各成分介电函数的数学关系，其复折射指数可通过下式进一步 转换得到： 式中，n(λ)和k(λ)分别为气溶胶复折射指数实部（波长λ处，下同）和虚部，εr(λ)和εi (λ)分别为气溶胶介电函数实部和虚部； iii）颗粒物由各种成分以均匀内混合形式组成，采用Volume-Average方法进行模拟， 各成分以其所占比例为权重进行线性混合，复折射指数关系满足： 6 CN 111595801 A 说　明　书 4/8 页 式中，nVA(λ)和kVA(λ)分别为Volume-Average方法计算的混合气溶胶复折射指数实部 和虚部，nj(λ)和kj(λ)分别为成分j在对应波长处的复折射指数实部和虚部； 3）对棕色碳成分遥感识别和估算：采用近红外波段复折射指数虚部值估计黑碳比例； 采用耦合粒子体积谱分布和非球形度的方法估计沙尘比例，将混合气溶胶粒子体积谱分布 分解为各成分体积谱分布的加权之和： 式中，r为粒子半径（单位：μm），dV(r)/dlnr为混合气溶胶（共n种成分）的体积谱分布， Vtotal为气溶胶总体积浓度（单位：μm3/μm2），fj为成分j的体积比例，rm ,j和σj分别为成分j的 体积谱分布的均值半径和标准差；混合气溶胶的非球形度定义为非球形粒子占比，可通过 各成分的球形比例估算得到； 通过上述方法依次获得黑碳、沙尘成分所占比例后，根据混合气溶胶复折射指数虚部 光谱数值，解算棕色碳成分比例； 将棕色碳等成分的体积比例转化为柱质量浓度： 式中，MCi为各成分的柱质量浓度（单位：g/m2），ρi、fi分别为成分i的密度（单位：g/m3， 来源于文献）和体积比例，rmax和rmin分别表示整个粒径区段的最大和最小半径； 4）气溶胶光学吸收闭合计算验证和最优混合模型判识：气溶胶吸收光学厚度由气溶胶 光学厚度和单次散射反照率计算： 式中，τabs(λ)、τscat(λ)、τtotal(λ)分别为波长λ处的气溶胶吸收光学厚度、散射光学厚 度、总光学厚度，ω (λ)为对应波段的单次散射反照率。气溶胶成分总光学吸收可由三种吸 收性成分含量及质量吸收系数计算： 式中，τabs-cal(λ)为根据成分含量计算的波长λ处总光学吸收，MACi(λ)为吸收性成分i 在波段λ处的质量吸收系数（单位：m2/g，数值来源于文献）。对比三成分总光学吸收与气溶 胶吸收光学厚度，利用光学吸收闭合计算对棕色碳等成分的含量估计进行验证，并对最优 内混合模型进行判识。 本发明提出的方案是利用计算机根据不同大气气溶胶混合状态分别进行模拟，并 通过光学吸收归算验证选择最优模拟方案（反映自然大气的真实状态）；本发明的方案通过 7 CN 111595801 A 说　明　书 5/8 页 高敏感性参数分别计算出黑碳和沙尘的比例，作为已知值代入式（3）~（8），解算棕色碳的比 例，大大减少了计算量，并且能够得到较稳定的结果。 附图说明 图1为Maxwell-Garnett有效介质近似方法适用的气溶胶内混合模型：不溶性球形 颗粒随机悬浮分布于均匀基质的内混合模型。 图2为Bruggeman有效介质近似方法适用的气溶胶内混合模型：不溶性成分随机非 均匀散布的内混合模型。 图3为Volume-Average方法适用的气溶胶内混合模型：均匀内混合模型。 图4为黑碳气溶胶的复折射指数虚部典型光谱（来源于文献）。 图5为棕色碳气溶胶的复折射指数虚部典型光谱（来源于文献）。 图6为沙尘气溶胶的复折射指数虚部典型光谱（来源于文献）。 图7为实施例中黑碳气溶胶体积比例与近红外波段复折射指数虚部值的敏感性。 图8为实施例中棕色碳体积比例与复折射指数虚部光谱差值的敏感性。 图9为实施例中遥感观测的气溶胶吸收光学厚度与棕色碳、黑碳和沙尘三种吸光 性成分含量计算的总光学吸收的对比。