大气SO;柱总量遥感反演算法比较分析及验证

卫星遥感技术已成为城市污染气体SO;监测和全球火山活动监测及预警的重要手段.目前新的PCA（principal component analysis）算法有效减小了反演数据噪声,并替代之前业务算法BRD（band residual difference）用于边界层SO;柱总量产品的反演.然而,目前对PCA算法反演产品精度的评价和验证研究较少,缺少与BRD算法产品进行长时间序列的比较以评估算法适用性,尤其在中国大气污染重点城市区域.本文利用地基多轴差分吸收光谱仪（MAX-DOAS）观测及多尺度空气质量模式系统（RAMS-CMAQ）大气化学模式模拟等数据,评估PCA和BRD反演算法的精度及误差.另外,选取洁净海洋地区、中国大气污染重点城市区域和高浓度火山喷发三种情况,比较分析PCA与BRD SO;总量的时空格局变化差异及对不同SO;总量下的适用性,并对两种算法反演不确定性进行分析讨论.结果表明,在中国京津冀、珠江三角洲和长江三角洲区域,PCA SO;总量反演值低于BRD,BRD反演结果更接近于地基的MAX-DOAS观测值,冬季BRD和PCA SO;总量值低于RAMS-CMAQ模拟结果,夏季7月和8月BRD SO;总量值高于RAMS-CMAQ模拟结果.在SO;总量接近于0值的洁净海洋地区,PCA算法产品噪声水平低于BRD算法,但PCA反演结果整体偏差大于BRD算法.在高浓度火山喷发情况下,当SO;总量大于25 DU时BRD SO;总量反演值低于PCA,且随着SO;总量增大,两种算法反演值差异亦增大.该研究对于OMI（Ozone Monitering Instrument）SO;产品的应用具有重要的参考价值,通过分析不同反演算法的差异及对其不确定性追因,对于算法改进研究也具有重要的科学意义.