[发明专利]一种带有叶绿素荧光与气溶胶同步校正作用的大气CO2

权利要求书

1.一种带有叶绿素荧光与气溶胶同步校正作用的大气CO₂卫星遥感观测反演方法，其特征在于，包括以下步骤：

11)利用0.76μm光谱带反演叶绿素荧光与瑞利散射：预处理卫星0.76μm光谱带观测数据获得对数辐亮度光谱，通过计算的模拟向量和雅克比矩阵，反演获得叶绿素荧光强度与瑞利散射参数；

所述的利用0.76μm光谱带反演叶绿素荧光与瑞利散射包括以下步骤：

21)获取卫星0.76μm光谱带观测数据，开展定标和对数化计算，获得对数辐亮度光谱，组成卫星观测向量y1；

22)获取卫星观测对应观测几何和环境参数，根据如下公式计算获得模拟向量F1：

式中S1是0.76μm光谱带太阳光谱，F_s是0.76μm光谱带内叶绿素荧光强度，是0.76μm光谱带参数化透过率，α_R、ρ_R、h_R、γ_R是瑞利散射参数，T_{R_up}是瑞利散射层至大气层顶的透过率，T_{R_down}和τ_{R_down}分别是地表至瑞利散射层的透过率和O₂吸收光学厚度，Ψ是大气质量因子，θ和θ₁分别是太阳天顶角和卫星观测角，p1₁和p1₂分别是波长一次项和常数项系数，C₁、C₂是常数项；

23)对叶绿素荧光强度F_s、瑞利散射参数α_R、ρ_R、h_R、γ_R及波长一次项和常数项系数p1₁、p1₂分别增加扰动量，将单个参数的原始值和扰动后的值输入步骤22)中计算获得对应的模拟向量，将两模拟向量相减，即获得叶绿素荧光强度F_s、瑞利散射参数α_R、ρ_R、h_R、γ_R及波长一次项和常数项系数p1₁、p1₂各自的雅克比，然后组合获得雅克比矩阵K1；

24)利用上述获得的观测向量y1、模拟向量F1、雅克比矩阵K1，开展如下迭代计算，反演获得叶绿素荧光强度值和瑞利散射参数值：

式中状态向量x1包括叶绿素荧光强度、瑞利散射参数及波长一次项和常数项系数，其下标i代表迭代次数，S_a1代表x1的先验协方差，S_ε1代表y₁的测量误差协方差；

12)2.06μm与0.76μm光谱带协同反演云与气溶胶：预处理卫星2.06μm光谱带观测数据获得归一化对数辐亮度光谱，应用0.76μm光谱带反演的瑞利散射参数值计算出模拟向量和雅克比矩阵，反演获得云与气溶胶参数；

所述2.06μm与0.76μm光谱带协同反演云与气溶胶包括以下步骤：

31)获取卫星2.06μm光谱带观测数据，开展定标、对数化和归一化计算，获得归一化对数辐亮度光谱，组成卫星观测向量y2；

32)利用步骤24)获得的瑞利散射参数α_R、ρ_R、h_R、γ_R值，带入如下公式计算获得模拟向量F2：

F2＝-ln(S2·MT_2.06)/max(-ln(S2·MT_2.06)),

MT_2.06＝α_RT_{R_up}+(1-α_R)T_{R_up}T_{R_down}exp(-Ψρ_Rexp(-γ_Rτ_{R_down})τ_{R_down})

式中S2是2.06μm光谱带太阳光谱，MT_2.06是2.06μm光谱带参数化透过率，α_a、ρ_a、h_a、γ_a是云与气溶胶参数，α_R、ρ_R、h_R、γ_R是瑞利散射参数，T_{R_up}是瑞利散射层至大气层顶的透过率，T_{R_down}和τ_{R_down}分别是地表至瑞利散射层的透过率和O₂吸收光学厚度，Ψ是大气质量因子，k是CO₂分子吸收系数，h是海拔高度；

33)对云与气溶胶参数α_a、ρ_a、h_a和γ_a分别增加扰动量，将单个参数的原始值和扰动后的值输入步骤32)中计算获得对应的模拟向量，将两模拟向量相减，即获得α_a、ρ_a、h_a和γ_a各自的雅克比，组合获得雅克比矩阵K2；

34)利用上述获得的观测向量y2、模拟向量F2和雅克比矩阵K2，开展如下迭代计算，反演获得云与气溶胶参数值：

式中状态向量x2包括云与气溶胶参数α_a、ρ_a、h_a和γ_a，下标i代表迭代次数，S_a2代表x2的先验协方差，S_ε2代表y2的测量误差协方差；

13)1.6μm、2.06μm与0.76μm三光谱带协同反演大气CO₂：预处理卫星1.6μm光谱带观测数据获得对数辐亮度光谱，组合卫星1.6μm对数辐亮度光谱和2.06μm归一化对数辐亮度光谱为观测向量，应用0.76μm光谱带反演获得的瑞利散射参数值、2.06μm与0.76μm光谱带协同反演获得的云与气溶胶参数值计算出模拟向量和雅克比矩阵，同步反演云与气溶胶以及大气CO₂廓线，最终计算获得大气CO₂值；

所述1.6μm、2.06μm与0.76μm三光谱带协同反演大气CO₂包括以下步骤：

41)获取卫星1.6μm光谱带观测数据，开展定标和对数化计算，获得对数辐亮度光谱；

42)将卫星1.6μm对数辐亮度光谱和步骤31)获得的2.06μm归一化对数辐亮度光谱组合，构成总观测向量y3；

43)利用步骤24)获得的瑞利散射参数α_R、ρ_R、h_R、γ_R值、步骤34)获得的云与气溶胶参数α_a、ρ_a、h_a、γ_a值，带入如下公式计算获得模拟向量F3：

F3＝-ln(S3·MT_1.6)+p2₁λ+p2₂,

MT_1.6＝α_RT_{R_up}+(1-α_R)T_{R_up}T_{R_down}exp(-Ψρ_Rexp(-γ_Rτ_{R_down})τ_{R_down})

式中S3是1.6μm光谱带太阳光谱，MT_1.6是1.6μm光谱带参数化透过率，p2₁和p2₂分别是波长一次项和常数项系数，T_{R_up}是瑞利散射层至大气层顶的透过率，T_{R_down}和τ_{R_down}分别是地表至瑞利散射层的透过率和CO₂吸收光学厚度，Ψ是大气质量因子，k是CO₂分子吸收系数，h是海拔高度；

44)将步骤43)获得的模拟向量F3和步骤32)获得的模拟向量F2组合，构成总模拟向量F4；

45)对大气CO₂廓线增加扰动量，将各参数其原始值和扰动后的值输入步骤32)中计算获得对应的模拟向量，将两模拟向量相减，获得大气CO₂廓线雅克比；

46)对云与气溶胶参数α_a、ρ_a、h_a和γ_a分别增加扰动量，将原始值和扰动后的值输入步骤32)中计算获得对应的模拟向量，将两模拟向量相减，即获得α_a、ρ_a、h_a和γ_a各自的雅克比，与大气CO₂廓线雅克比组合获得总雅克比矩阵K3；

47)利用上述获得的总观测向量y3、总模拟向量F4和总雅克比矩阵K3，开展如下迭代计算，逐步反演云与气溶胶参数以及大气CO₂廓线：

式中状态向量x3包括大气CO₂廓线、云与气溶胶参数α_a、ρ_a、h_a和γ_a，下标i代表迭代次数，S_a3代表x3的先验协方差，S_ε3代表y3的测量误差协方差；

48)利用压力权重函数h_p对反演出的大气CO₂廓线进行平均获得叶绿素荧光与气溶胶同步校正后的实际大气CO₂含量值。