GOSAT与TROPOMI的甲烷柱浓度(XCH_(4))对比分析 被引量：1

1

作者 曹钰 李如仁 +3 位作者 张慧芳 李会亚 方君君 陈报章 《中国环境科学》 北大核心 2025年第3期1185-1197,共13页

甲烷(CH_(4))作为大气中主要的温室气体,其空间分布特征是气候研究的主要内容.然而,多源卫星观测的甲烷柱浓度(XCH_(4))数据之间存在差异,对这些差异的系统评估有助于提高其科学应用的准确性.本研究对2019年3月~2023年2月期间的温室气... 甲烷(CH_(4))作为大气中主要的温室气体,其空间分布特征是气候研究的主要内容.然而,多源卫星观测的甲烷柱浓度(XCH_(4))数据之间存在差异,对这些差异的系统评估有助于提高其科学应用的准确性.本研究对2019年3月~2023年2月期间的温室气体观测卫星(GOSAT,Greenhouse Gases Observing Satellite)和对流层观测仪(TROPOMI,TROPOspheric Monitoring Instrument)所获得的XCH_(4)产品进行比较分析,并使用总碳柱观测网(TCCON,Total Carbon Column Observing Network)数据进行评估.结果表明,两颗卫星共同特征为:赤道附近XCH_(4)较高,向两极递减,北半球的XCH_(4)值普遍高于南半球;年际变化中,南半球的波动幅度较大,达到±15×10^(-9);季节变化表现为夏季较低,冬季较高.差异特征为:TROPOMI的数据量是GOSAT的1300倍;GOSAT在北美和非洲的年均增长率(13.08×10^(-9)/a和13.92×10^(-9)/a)略低于TROPOMI(13.34×10^(-9)/a和14.12×10^(-9)/a),且南美的年际振幅(16.10×10^(-9)/a)较大;夏季两颗卫星的XCH_(4)差异最大,为-5.00×10^(-9).经与TCCON数据验证分析显示:两颗卫星都具有较高的一致性,但也存在误差,具体而言TCCON与GOSAT和TROPOMI的差值分别为-7.61×10^(-9) (南北半球分别为-4.59×10^(-9)和-4.63×10^(-9))和-5.03×10^(-9) (南北半球分别为-6.70×10^(-9)和0.18×10^(-9)). 展开更多

关键词 XCH_(4) gosat TROPOMI 交叉验证 遥感

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集成Landsat和GOSAT卫星数据的森林碳储量估测研究 被引量：1

2

作者 王飞平 张加龙 +5 位作者 曹军 杨正道 肖庆琳 杨坤 殷唐燕 程滔 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第2期151-158,共8页

以云南省普洱市森林为研究对象,用GOSAT卫星B2、B3、B4波段通道反演其森林碳浓度,与LandsatOLI多光谱影像和DEM上提取和筛选出的森林碳储量强相关因子,构建GEOS–Chem模型,进行碳通量的反演,再通过碳通量与碳储量之间的换算,实现森林碳... 以云南省普洱市森林为研究对象,用GOSAT卫星B2、B3、B4波段通道反演其森林碳浓度,与LandsatOLI多光谱影像和DEM上提取和筛选出的森林碳储量强相关因子,构建GEOS–Chem模型,进行碳通量的反演,再通过碳通量与碳储量之间的换算,实现森林碳储量的估测。结果表明:森林碳储量相关因子分别为DEM和Landsat数据中的Elevation、NDVI、R9Mean和GOSAT反演出的碳浓度。森林碳储量最优估测模型为GEOS–Chem2,其R^(2)为0.978,P为94.89%,相比单独使用GOSAT数据构建的模型GEOS–Chem1(R^(2)为0.847,P为85.32%),R^(2)和P分别提高了0.131和9.57%。用GEOS–Chem2模型估测后的普洱市森林碳储量为4.253×10^(7)t,平均碳储量为19.356 t/hm^(2),总体估测误差为4.69%。综合Landsat和GOSAT卫星数据构建GEOS–Chem模型,能有效降低普洱市森林碳储量的估测误差,研究结果可为高精度森林碳储量遥感估测方法的探索提供参考。 展开更多

关键词 森林 碳储量 碳卫星 碳通量 GEOS–Chem gosat

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基于GOSAT卫星监测的中国华东地区CO_(2)时空分布特征及相关因素分析

3

作者 陈春美 刘琼 +3 位作者 陈勇航 朱晓东 袁小慧 刘鑫 《中国环境监测》 北大核心 2025年第2期229-239,共11页

基于TCCON地基站CO_(2)柱浓度,验证了GOSAT监测的CO_(2)柱浓度L2级别数据集产品在中国的适用性,再结合ERA5气象数据、MERRA2气溶胶数据、归一化植被指数(NDVI)、碳排放量数据,分析了华东地区CO_(2)浓度时空分布特征及其影响因子。结果表... 基于TCCON地基站CO_(2)柱浓度,验证了GOSAT监测的CO_(2)柱浓度L2级别数据集产品在中国的适用性,再结合ERA5气象数据、MERRA2气溶胶数据、归一化植被指数(NDVI)、碳排放量数据,分析了华东地区CO_(2)浓度时空分布特征及其影响因子。结果表明:GOSAT与TCCON观测的CO_(2)柱浓度在香河站和合肥站的观测差值为-0.07×10^(-6)和0.77×10^(-6),相关系数为0.77和0.81,年均绝对增长率差值为0.01×10^(-6)和0.89×10^(-6),GOSAT CO_(2)L2数据集在我国具有较好的适用性;2011—2021年全国CO_(2)柱浓度年均值由391.36×10^(-6)增至415.55×10^(-6),年均绝对增长率为2.20×10^(-6);华东区域的年均绝对增长率略高于全国均值,达2.23×10^(-6),且2011—2021年的CO_(2)柱浓度年均值居全国最高,达404.60×10^(-6);在季节和月变化上,春季最高,冬季次之,夏季最低,季节振幅为4.08×10^(-6),年内低值出现在8月或9月,而峰值主要出现在3月或4月;在空间分布上,除夏季外均呈现北高南低的趋势,长江三角洲地区的CO_(2)柱浓度较高,而江西和福建北部地区的CO_(2)柱浓度较低;CO_(2)柱浓度影响因素中,2 m露点温度、NDVI和碳排放量影响较大,2 m露点温度和NDVI为负相关因素(相关系数r<-0.4),碳排放量为正相关因素(r>0.4);太阳方位角、10 m垂直风速和100 m垂直风速影响相对较小(r<0.05)。 展开更多

关键词 CO_(2) gosat 中国华东地区 时空分布 影响因素

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GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据的多维度评价与不确定性分析

4

作者 陈明修 张丽丽 +3 位作者 余涛 张文豪 王春梅 郭凡 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期94-108,共15页

卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗... 卫星遥感对大气甲烷浓度监测是目前为止成本较低且有效的方法,为了解XCH_(4)数据在不同观测系统中的细微差异,文章对GOSAT-2和Sentinel-5p卫星XCH_(4)数据进行多维度评价,将卫星数据与地面站数据进行时空匹配开展不确定性分析,并对两颗卫星XCH_(4)数据在不同纬度带的分布及典型研究区的有效覆盖进行了定量分析。研究结果表明:1)Sentinel-5p卫星数据相较于GOSAT-2卫星数据,与TCCON数据之间具有更高的相关性(Sentinel-5p:R^(2)=0.8494;GOSAT-2:R^(2)=0.7707);2)两颗卫星数据在中低纬度带(50°S~50°N)数据分布比例高达70%;3)典型研究区Sentinel-5p卫星数据在典型研究区15 d累积覆盖效果优于GOSAT-2卫星(GOSAT-2:0.81%;Sentinel-5p:36.85%)。文章对两颗碳卫星XCH_(4)观测数据进行的多维度评价分析可为多源碳卫星时空融合及相关研究等提供参考。 展开更多

关键词 大气甲烷柱浓度(XCH_(4)) 温室气体观测卫星-2 哨兵-5P 不确定性分析 空间分布 覆盖度分析

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基于GOSAT反演的中国地区二氧化碳浓度时空分布研究 被引量：17

5

作者 杨东旭 刘毅 +1 位作者 蔡兆男 邓剑波 《大气科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期541-550,共10页

卫星遥感监测大气二氧化碳柱平均干空气体积混合比(XCO2)是实现碳源汇全球监测的最有效手段,本文对国际上4种应用GOSAT卫星观测的短波红外反演算法进行了介绍和结果分析。首先对于4种反演产品的有效数据量的分析表明:现有单一反演产品... 卫星遥感监测大气二氧化碳柱平均干空气体积混合比(XCO2)是实现碳源汇全球监测的最有效手段,本文对国际上4种应用GOSAT卫星观测的短波红外反演算法进行了介绍和结果分析。首先对于4种反演产品的有效数据量的分析表明:现有单一反演产品还不足以支撑XCO2时空分布研究。其次利用集合平均方法,综合使用4种反演产品研究了2010年中国地区XCO2时空分布特征,结果表明:XCO2呈现显著的地理分布和季节变化,不同地区季节变化趋势基本一致,均在春季达到最高值、夏季达到最低值,多数地区全年高于380 ppm(×10-6);在地理分布上,东部和西部地区存在较明显的差异,东部地区人口密集、工农业生产等人为活动旺盛,周边多被森林和草地覆盖,碳源汇强度大,因此XCO2季节变化幅度较大,全年约8 ppm;中、西部地区受人类活动影响较少,植被覆盖稀疏,XCO2全年变化仅5 ppm。 展开更多

关键词 gosat反演算法 CO2时空分布 中国地区

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GOSAT卫星温室气体浓度反演误差的分析与评价 被引量：5

6

作者 茹菲 雷莉萍 +2 位作者 侯姗姗 曾招城 关贤华 《遥感信息》 CSCD 2013年第1期65-70,共6页

GOSAT(Greenhouse gases Observation SATellite)卫星是日本于2009年1月23日发射的世界上第一颗专门用于温室气体观测的卫星。本文在分析GOSAT温室气体浓度反演算法误差特征的基础上,评价了GOS-AT卫星大气CO2浓度反演误差的时空变化规律... GOSAT(Greenhouse gases Observation SATellite)卫星是日本于2009年1月23日发射的世界上第一颗专门用于温室气体观测的卫星。本文在分析GOSAT温室气体浓度反演算法误差特征的基础上,评价了GOS-AT卫星大气CO2浓度反演误差的时空变化规律,并进一步针对影响反演算法精度主要因子之一的地表反照率,讨论分析了地表反照率与误差之间的关系。结果表明:反演总体误差空间上南半球低于北半球,在纬度带上显示了一定的季节变化特征;中国区域的误差比同纬度区域高1ppm以上,且具有冬高夏低的季节变化。 展开更多

关键词 CO2浓度 gosat 反演误差

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基于GOSAT数据集的全球碳通量分析 被引量：7

7

作者 李丽 张丽 +1 位作者 燕琴 梁勇 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2014年第1期91-96,F0002,共7页

利用GOSAT全球CO2通量数据集,对2009年6月至2010年5月期间的陆地生态系统地表碳通量(Biosphere flux,简称"陆表碳通量")数据进行分析,主要结论如下:1)全球植被覆盖区总体表现为碳汇(-0.83PgCyr-1),在各种植被类型中,农田和森... 利用GOSAT全球CO2通量数据集,对2009年6月至2010年5月期间的陆地生态系统地表碳通量(Biosphere flux,简称"陆表碳通量")数据进行分析,主要结论如下:1)全球植被覆盖区总体表现为碳汇(-0.83PgCyr-1),在各种植被类型中,农田和森林表现为强碳汇,碳汇量分别为-0.30PgCyr-1和-0.62PgCyr-1,低纬度的稀树草原表现为强碳源,碳源量为0.31PgCyr-1;2)北半球植被覆盖区的陆表碳通量显示了明显的季节变化规律,6月份生态系统碳吸收量最大,约为-2.08PgCmonth-1,而南半球的季节变化规律与北半球相反,表现为1月份生态系统碳吸收量最大,约为-0.37PgCmonth-1;3)北半球各纬度带的通量变化幅度大于南半球;4)北美洲、亚洲和南美洲表现为碳汇,非洲和澳大利亚表现为碳源。基于GOSAT数据集的分析结果与以往的研究结果基本一致,该数据集由GOSAT全球碳循环一体化模拟系统中的陆地生态系统模型(VISIT)反演而来,尽管该模型已经过优化,但也存在不确定性。 展开更多

关键词 gosat通量 植被 CO2 碳源汇

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2009-2020年基于GOSAT卫星的全球中低纬二氧化碳柱浓度数据集 被引量：2

8

作者 许静静 龚威 +3 位作者 张劲 张豪伟 马昕 韩舸 《中国科学数据（中英文网络版）》 CSCD 2023年第3期462-471,共10页

为应对日益加剧的温室效应问题,全球各国联合签署了《巴黎协定》,我国也制定了碳达峰、碳中和的计划和政策。二氧化碳作为最主要的温室气体,是国际关注的重点。因此,获得高精度、高分辨率的二氧化碳柱浓度时空分布图对于推进“自上而下... 为应对日益加剧的温室效应问题,全球各国联合签署了《巴黎协定》,我国也制定了碳达峰、碳中和的计划和政策。二氧化碳作为最主要的温室气体,是国际关注的重点。因此,获得高精度、高分辨率的二氧化碳柱浓度时空分布图对于推进“自上而下”评估碳源、碳汇、碳中和的研究至关重要。本研究利用GOSAT卫星全球数据,通过迁移学习理论,将时间信息作为先验廓线融入空间信息,对空间预测信息进行调整,得到高准确度的二氧化碳柱浓度时空预测结果。与中低纬的TCCON站点数据对比,本算法最终得到的月均二氧化碳柱浓度图指标的综合结果R为0.98,RMSE为1.38 ppm,空间分辨率为0.25°。本数据集由2009–2020年月均二氧化碳柱浓度文件组成,包含136个h5文件,可应用于长时间序列的碳源和碳汇计算。 展开更多

关键词 二氧化碳柱浓度 gosat 迁移学习 全球

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基于GOSAT卫星的中国CO_(2)浓度时空特征分析 被引量：6

9

作者 葛钰洁 肖钟湧 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期96-108,共13页

采用温室气体观测卫星(GOSAT)傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO_(2)柱浓度L_(3)级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO_(2)柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO_(2)柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO_... 采用温室气体观测卫星(GOSAT)傅里叶变换光谱仪(FTS)发布的CO_(2)柱浓度L_(3)级别数据集产品,利用TCCON地基站点的CO_(2)柱浓度数据对卫星遥感数据进行验证,分析中国CO_(2)柱浓度时空变化特征及其影响因素。研究结果表明,GOSAT卫星的CO_(2)柱浓度产品精度较高,线性回归的r^(2)为0.99,线性方程斜率为0.98,平均偏差为0.11 mg/L。中国CO_(2)柱浓度呈现逐年增长的趋势,存在12个月的周期性季节性变化。2010、2020年区域年平均CO_(2)柱浓度分别约为389.30、412.62 mg/L,增长了23.32 mg/L,年平均增长率大约为0.58%。中国区域大气CO_(2)柱浓度的月变化存在明显的时空差异,最大值和最小值分别出现在4月和8月,2020年4月和8月的区域平均值分别为415.09、409.13 mg/L。中国区域CO_(2)柱浓度从东部沿海向西部逐级递减,且呈现明显的季节性变化,夏季高值主要集中在东南部沿海地区,冬季高值主要集中在华北地区。 展开更多

关键词 gosat卫星 CO_(2)柱浓度 卫星遥感 时空分析 中国

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基于GOSAT卫星数据的CO2全球时空分布特征分析 被引量：2

10

作者 郑景治 庞皓 《绿色科技》 2020年第16期88-89,95,共3页

指出了温室气体观测卫星(GOSAT)为研究对流层的CO2浓度的全球变化提供了一个可靠而准确的数据源。利用GOSAT L3级CO2遥感反演产品对全球大气CO2浓度近10年的时间序列变化进行了分析。结果表明:近10年来全球CO2浓度是呈不断上升的趋势,... 指出了温室气体观测卫星(GOSAT)为研究对流层的CO2浓度的全球变化提供了一个可靠而准确的数据源。利用GOSAT L3级CO2遥感反演产品对全球大气CO2浓度近10年的时间序列变化进行了分析。结果表明:近10年来全球CO2浓度是呈不断上升的趋势,全球年增长率为2.13×10^-6/a,其中北半球的年增长率为2.21×10^-6/a,南半球为1.97×10^-6/a。全球近地面CO2含量夏季最低(395.62×10^-6/a),春季最高(400.33×10^-6/a)。 展开更多

关键词 gosat卫星 遥感 二氧化碳 全球分布

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卫星XCO_(2)产品覆盖度及时空变化比较

11

作者 闫琛 佘璐 +4 位作者 黄涛 马大为 武丹 冯自贤 赵红红 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3644-3653,共10页

系统分析了OCO-3、OCO-2以及GOSAT卫星的大气CO_(2)柱浓度(XCO_(2))二级产品在中国的时空覆盖度及分布规律,并进行了综合比较.结果表明:OCO-3、OCO-2及GOSAT的二级XCO_(2)产品在中国的年均空间覆盖度分别为43.38%,21.19%,0.40%,月均覆... 系统分析了OCO-3、OCO-2以及GOSAT卫星的大气CO_(2)柱浓度(XCO_(2))二级产品在中国的时空覆盖度及分布规律,并进行了综合比较.结果表明:OCO-3、OCO-2及GOSAT的二级XCO_(2)产品在中国的年均空间覆盖度分别为43.38%,21.19%,0.40%,月均覆盖度分别为4.77%,2.43%,0.16%,且OCO-3月均覆盖度呈现显著的奇数月低,偶数月高的特点,奇数月覆盖度为2.23%,偶数月则高达7.31%;3个卫星产品的覆盖度呈现显著的空间分布差异,OCO-2和OCO-3在华南和华中地区的覆盖度显著低于东北,西北和华北地区,GOSAT在研究区的观测极为稀疏,主要集中在东部地区,OCO-3在省会,工业城市等区域形成20余个热点观测区域,表现出显著高的覆盖度和观测频次;2019~2022年间,3个卫星产品的年均XCO_(2)呈现一致的增加趋势,但年增量显著下降,3个产品都表现出春冬季XCO_(2)显著高于夏秋季的季节性规律;XCO_(2)年均值呈现东部高于西部,南部高于北部的空间分布特征,但不同卫星得到的XCO_(2)极值子区域不同,且同一子区域不同产品的XCO_(2)值也表现出显著差异. 展开更多

关键词 XCO_(2) OCO-2 OCO-3 gosat 覆盖度

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中国区域近地面及高空CH_4时空分布特征研究 被引量：10

12

作者 常越 邓小波 +2 位作者 刘海磊 丁继烈 吴昊 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期161-166,共6页

文章利用全球首颗专用温室气体观测卫星"呼吸号"(GOSAT)上的被动红外探测器(TANSO)官方反演的CH_4浓度L4B数据产品研究2009年6月-2012年5月期间中国区域近地面975 hPa和高空400、250 hPa高度CH_4浓度数据通过与中国地区全球... 文章利用全球首颗专用温室气体观测卫星"呼吸号"(GOSAT)上的被动红外探测器(TANSO)官方反演的CH_4浓度L4B数据产品研究2009年6月-2012年5月期间中国区域近地面975 hPa和高空400、250 hPa高度CH_4浓度数据通过与中国地区全球大气本底站(瓦里关站)的数据进行比对验证,剔除L4B中的不合理数据,分析其分布的时空变化特征,同时分析了中国区域对流层和瓦里关站CH_4 2009-2012年间的变化情况以及增长率并将瓦里关站与TCCON全球CH_4地面观测站点数据进行分析比较。结果表明:中国区域CH_4分布在垂直方向上随高度增加而逐渐下降,CH_4主要分布在华北地区,且春夏季节较为强烈,中高层CH_4呈增长趋势,而瓦里关站则有下降的趋势。 展开更多

关键词 CH4 gosat 时空分布

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大气二氧化碳贝叶斯反演中误差矩阵的构建方法研究 被引量：1

13

作者 叶函函 王先华 +1 位作者 吴军 方勇华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期249-253,共5页

针对GOSAT(Greenhouse gases Observing Satellite)近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演,提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵Sε构建结果... 针对GOSAT(Greenhouse gases Observing Satellite)近红外波段数据进行的大气二氧化碳含量反演,提出了贝叶斯理论中误差矩阵的构建方法并进行了分析验证。首先模拟不同的初始估计值、不同的先验信息误差矩阵Sa和测量误差矩阵Sε构建结果对CO2反演的影响,然后据此挑选出Sa和Sε的优劣两种构建结果组合分别对2009年塔克拉玛干沙漠地区的部分GOSAT观测数据进行反演验证。研究结果表明先验信息方差越大或测量误差越小,反演结果趋于一致,反之结果则较为离散,表现出明显的规律性。实际大气遥感研究中准确的误差矩阵难以获取,此研究有助于进一步选取准确值并提高反演精度。 展开更多

关键词 反演 贝叶斯理论 误差矩阵 gosat

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我国中部地区大气CO_2柱浓度时空分布 被引量：16

14

作者 夏玲君 刘立新 +1 位作者 李柏贞 周凌晞 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第8期2811-2819,共9页

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO_2时空分布特征进行研究,结果表明:由GOSAT反演的中部地区2010～2013年大气CO_2年均柱浓度由389.36×10^(-6)增长到396.52×10^(-6),年均绝对增长率达2.39×10^(-... 基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO_2时空分布特征进行研究,结果表明:由GOSAT反演的中部地区2010～2013年大气CO_2年均柱浓度由389.36×10^(-6)增长到396.52×10^(-6),年均绝对增长率达2.39×10^(-6)/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO_2柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^(-6),其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO_2变化. 展开更多

关键词 CO2柱浓度 中部地区 时空分布特征 gosat AIRS

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江苏地区二氧化碳浓度时空分布特征分析 被引量：4

15

作者 卢鹏 张华 +2 位作者 刘端阳 项瑛 许遐祯 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第3期254-259,共6页

利用瓦里关和上甸子大气本底站观测的月平均CO2浓度数据对GOSAT卫星反演的CO2浓度数据进行验证,结果表明GOSAT产品与台站观测数据有较好的一致性.利用2009年6月—2011年5月GOSAT反演的CO2浓度数据,分析了江苏地区CO2浓度的时空变化特征... 利用瓦里关和上甸子大气本底站观测的月平均CO2浓度数据对GOSAT卫星反演的CO2浓度数据进行验证,结果表明GOSAT产品与台站观测数据有较好的一致性.利用2009年6月—2011年5月GOSAT反演的CO2浓度数据,分析了江苏地区CO2浓度的时空变化特征,结果表明:1)975 h Pa高度层CO2浓度高于850 h Pa高度层,CO2浓度的水平变化要小于垂直变化;2)在季节变化上,CO2浓度冬季最高,夏季最低,这可能与植被光合作用的强弱变化有关;比较前后两年的CO2浓度数据,夏季和秋季的增速较快,冬季和春季的增速较慢;3)在日变化上,发现徐州和南京站02时CO2浓度最高,14时CO2浓度最低,这可能也与植被光合作用的强弱有关. 展开更多

关键词 gosat数据 CO2浓度 空间分布 季节变化 日变化

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不同卫星反演的大气CO_2浓度差异时空特征分析 被引量：10

16

作者 吴长江 雷莉萍 曾招城 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第3期331-337,共7页

定量化分析不同遥感观测卫星所反演的大气CO_2浓度之间的差异,对于利用卫星遥感数据准确揭示全球大气CO_2浓度的时空变化特征具有重要的参考价值。利用CarbonTracker模型模拟的大气CO_2廓线数据对SCIAMACHY、GOSAT和OCO-2卫星反演的大气... 定量化分析不同遥感观测卫星所反演的大气CO_2浓度之间的差异,对于利用卫星遥感数据准确揭示全球大气CO_2浓度的时空变化特征具有重要的参考价值。利用CarbonTracker模型模拟的大气CO_2廓线数据对SCIAMACHY、GOSAT和OCO-2卫星反演的大气CO_2柱浓度数据进行校正,并通过计算卫星校正前后的差值分析不同卫星观测平台对大气廓线的响应差异。同时比较分析不同时空尺度的各卫星观测所刻画的大气CO_2柱浓度变化的差异。实验结果表明,SCIAMACHY的差值明显大于其他2颗卫星,且在低纬度和高纬度区域分别显示(-0.25±0.15)×10^(-6)和(-0.38±0.25)×10^(-6)的浓度差异。消除这些差异后,3颗卫星的CO_2柱浓度观测数据显示相似的季节变化、年变化特征以及相似的空间分布规律。研究结果表明,模型模拟数据可用来整合这3颗卫星由于观测仪器响应和时空尺度不同所引起的大气CO_2柱浓度数据间的差异。 展开更多

关键词 大气CO2浓度 SCIAMACHY gosat OCO-2 模型模拟

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合肥地区温室气体柱浓度直接观测与卫星数据对比分析 被引量：4

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作者 刘丹丹 黄印博 +3 位作者 曹振松 卢兴吉 孙宇松 涂倩思 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期159-168,共10页

利用地基傅里叶变换光谱仪EM27/SUN观测了合肥地区H2O、CO2、CH4及CO四种气体分子的柱浓度.观测结果表明:合肥地区XH2O、XCO2在测量期间变化较大,H2O和CO2的变化幅度分别为1353.17~5289.43ppm及409.22~415.05ppm;XCH4和XCO两种气体分子... 利用地基傅里叶变换光谱仪EM27/SUN观测了合肥地区H2O、CO2、CH4及CO四种气体分子的柱浓度.观测结果表明:合肥地区XH2O、XCO2在测量期间变化较大,H2O和CO2的变化幅度分别为1353.17~5289.43ppm及409.22~415.05ppm;XCH4和XCO两种气体分子的变化较小,其标准差均在10-2数量级;XH2O、XCO2、XCH4和XCO的平均值分别为2109.10ppm、411.59ppm、1.87ppm及0.13ppm.将地基观测数据XCO2、XCH4分别与WACCM模式、GOSAT卫星数据进行了对比分析.结果表明,WACCM模式计算XCO2、XCH4的浓度比较稳定,仅在平均值附近有微幅变化,GOSAT卫星观测值略低于地基EM27/SUN的观测值,XCO2、XCH4相对偏差分别为0.45%和0.34%.利用GOSAT卫星数据分析了2010~2018年春季XCO2与XCH4的变化趋势,发现XCO2值从390.83ppm增加到410.30ppm,相对增长率为4.9%;XCH4值从1.802ppm增加到1.869ppm,相对增长率为3.7%.其结果可为追踪合肥及周边地区温室气体的源与汇提供科学依据. 展开更多

关键词 傅里叶变换光谱技术 EM27/SUN 温室气体 柱总量 WACCM gosat卫星数据

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地表气压对温室气体柱总量反演的敏感性分析及敦煌地区温室气体的柱总量观测 被引量：2

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作者 刘丹丹 黄印博 +2 位作者 孙宇松 卢兴吉 曹振松 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期573-583,共11页

地表气压对温室气体浓度反演具有非常重要的影响。利用地基便携式傅里叶变换光谱仪EM27/SUN观测了敦煌地区H2O,CO2,CH4及CO气体分子的浓度,获得了2018年6月27日到7月21日敦煌地区大气中XH2O,XCO2,XCH4及XCO的时间序列,结合敦煌观测数据... 地表气压对温室气体浓度反演具有非常重要的影响。利用地基便携式傅里叶变换光谱仪EM27/SUN观测了敦煌地区H2O,CO2,CH4及CO气体分子的浓度,获得了2018年6月27日到7月21日敦煌地区大气中XH2O,XCO2,XCH4及XCO的时间序列,结合敦煌观测数据,定量分析了地表气压对气体柱-平均摩尔分数Xgas(column-averaged dry air mole fractions, DMFs)反演的影响。结果表明:XH2O,XCO2,XCH4及XCO与地表气压密切相关,相关系数均高于0.99,柱总量随地表气压的变化快慢决定柱-平均摩尔分数随地表气压的变化趋势。相比较CO2,CH4及CO分子,XH2O对地表气压的敏感性较弱,地表气压改变1 hPa,XH2O,XCO2,XCH4及XCO分别变化0.027 8%,0.065 9%,0.068 6%和0.062%;观测期间,H2O,CO2的浓度变化幅度波动较大,XCH4,XCO变化较小,XH2O平均值在2 000×10-6~6 000×10-6变化,而XCO2平均值在407.27×10-6~417.60×10-6变化,敦煌站点XH2O,XCO2,XCH4及XCO的测量精度分别为2.3%,0.14%,0.12%及1.7%,XCO2及XCH4的测量精度均优于TCCON网的测量精度;与GOSAT卫星数据对比结果显示,地基反演的XCO2,XCH4值均偏大,XCO2的绝对偏差为7.07×10-6,XCH4的绝对偏差为0.025×10-6;与WACCM数据对比显示,地基反演XCO2结果多数大于WACCM值,最大绝对偏差可以达到8.0×10-6,地基反演XCH4值小于WACCM值,最大绝对偏差为0.032×10-6。实时观测数据更能反映当地的具体情况,研究结果可为我国温暖带干旱性气候温室气体源与汇的研究提供数据支撑和理论基础。 展开更多

关键词 傅里叶变换光谱技术 温室气体 分子摩尔分数 gosat 地表气压

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多源碳卫星近地面XCO_(2)及人为CO_(2)排放量特征分析 被引量：1

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作者 张蕾 夏志业 李语诗 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期141-151,共11页

为定量分析近地面XCO_(2)与人为碳排放的时空特征,文章首先使用GOSAT、OCO-2卫星长时间序列近地面XCO_(2)数据集分析成渝地区XCO_(2)时空特征;再对XCO_(2)浓度及人为CO_(2)排放量进行EMD时间维分解,分析四川、重庆、北京不同时间尺度的... 为定量分析近地面XCO_(2)与人为碳排放的时空特征,文章首先使用GOSAT、OCO-2卫星长时间序列近地面XCO_(2)数据集分析成渝地区XCO_(2)时空特征;再对XCO_(2)浓度及人为CO_(2)排放量进行EMD时间维分解,分析四川、重庆、北京不同时间尺度的变化特征。并用北京地面观测站点数据与卫星数据对比验证数据可靠性。结果表明:(1)201001-202112成渝地区近地面年均XCO_(2)浓度集中在389×10^(-6)~410×10^(-6)内,总体呈条带状分布,总年均增幅达19.6×10^(-6);XCO_(2)低值区位于西部、高值区位于中部及东部。(2)EMD及EEMD分解201001-202112成渝地区XCO_(2)后各IMF具有年际变化和季节变化的时间周期特性,RSE仍呈上升趋势。IMF1~IMF4为人为源碳排放,IMF5~IMF7为自然源碳排放。结果存在一定滞后性。(3)EMD分解201901-202012四川省、重庆、北京日尺度人为CO_(2)总排放量,新冠期间,人为CO_(2)排放量大幅降低,四川下降392.076 t,重庆下降306.277 t,北京下降87.651 t,下降结果不存在明显滞后性。 展开更多

关键词 gosat OCO-2 XCO_(2) 集合经验模态分解 成渝地区

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2010-2019年中国CH_(4)时空变化及影响因素分析 被引量：1

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作者 肖钟湧 林晓凤 +6 位作者 高翔 陈颖锋 王翠平 施益强 陈坰烽 刘珊红 谢静晗 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期147-155,共9页

该研究利用温室气体观测卫星上的傅里叶变换光谱仪反演的CH_(4)产品,结合瓦里关地面站点观测的CH_(4)浓度数据对遥感产品进行验证和校正,并基于校正后的数据分析了2010-2019年中国CH_(4)时空变化特征及其影响因素。结果表明中国区域CH_... 该研究利用温室气体观测卫星上的傅里叶变换光谱仪反演的CH_(4)产品,结合瓦里关地面站点观测的CH_(4)浓度数据对遥感产品进行验证和校正,并基于校正后的数据分析了2010-2019年中国CH_(4)时空变化特征及其影响因素。结果表明中国区域CH_(4)柱浓度呈现明显的增长趋势,2010和2019年CH_(4)柱浓度年均值分别为5.43和5.71 mg/m^(3),10年间增长了0.28 mg/m^(3),年均增长率为0.51%。同时,CH_(4)柱浓度呈现12个月的周期变化,且存在明显的时空差异,月均最小和最大值分别出现在2月和9月,多年平均值分别约为(5.50±0.10)和(5.62±0.11)mg/m^(3),差值约为0.12 mg/m^(3),其中2019年2月和9月分别为5.64和5.78 mg/m^(3)。多年平均CH_(4)柱浓度值在5.47~5.68 mg/m^(3)之间变化,高值区主要分布在东部和南部的亚热带地区,2019年年平均最大CH_(4)柱浓度可达5.84 mg/m^(3);最低值区域出现在青海、西藏和新疆交界处,2019年年平均CH_(4)柱浓度约为5.63 mg/m^(3)。从省级行政区尺度来看,江西CH_(4)柱浓度均值最高,2019年约为5.84 mg/m^(3),这主要是水稻种植排放引起的;青海CH_(4)柱浓度均值最低,2019年约为5.64 mg/m^(3)。广西CH_(4)柱浓度的增长量最大,约为0.31 mg/m^(3),增长率为5.6%;黑龙江CH_(4)柱浓度的增长量最小,约为0.27 mg/m^(3),增长率为5.0%。 展开更多

关键词 温室气体观测卫星 CH_(4)柱浓度 卫星遥感 变异系数

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