大气臭氧总量与吸收性气溶胶指数的关系
[Abstract]:The absorptive aerosol index (AAI (Absorbing Aerosol Index) is a parameter derived from the ultraviolet backscattering radiation from satellite observations and is related to the atmospheric aerosol which absorbs ultraviolet light (abbreviated as the absorptive aerosol). The existence and spatial distribution of absorbable aerosols can be qualitatively reactive. Because ozone still has weak absorption of ultraviolet in AAI inversion band, AAI may be related to the total amount of atmospheric ozone, and the error of ozone inversion may also affect the accuracy of AAI inversion. In order to study the relationship between total ozone and AAI, and the effect of ozone inversion accuracy on AAI inversion, a radiative transfer model was used to simulate the relationship between absorptive aerosol index and total ozone by means of sensitivity experiments. The effect of ozone inversion error on the inversion of absorption aerosol index. Using desert aerosol, the atmospheric model is calculated by changing the total amount of ozone in mid-latitude summer without changing the content of aerosol. The relationship between total ozone, aerosol content and AAI, and the effect of total ozone on the inversion accuracy of AAI are simulated. The simulation results show that there is a positive correlation between the change of aerosol index and total ozone. However, the inversion error of total ozone has little effect on the inversion of AAI exponent. Based on the total ozone amount and the absorptive aerosol index data of the Fengyun 3 Meteorological Satellite Ultraviolet Ozone detector (FY-3/TOU) (2012), the relationship between the total ozone amount and the spatial distribution characteristics of the absorptive aerosol index in the Qinghai-Tibet Plateau in July was analyzed. The results are in good agreement with the simulation results.
【作者单位】: 成都信息工程大学电子工程学院;国家卫星气象中心中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室;航天天绘科技有限公司四川分公司集成电路设计中心;宜宾职业技术学院电子信息与控制工程系;
【基金】:国家自然科学基金(编号:41375042,41175024) 北京市科技计划(编号:Z151100003615001)~~
【分类号】:X51
【参考文献】
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1 刘利;郑向东;陈树;王维和;佘勇;;风云-3A卫星TOU臭氧总量地基对比验证分析[J];空间科学学报;2015年06期
2 ;Analysis for retrieval and validation results of FY-3 Total Ozone Unit (TOU)[J];Chinese Science Bulletin;2010年26期
3 毛克彪,覃志豪;大气辐射传输模型及MODTRAN中透过率计算[J];测绘与空间地理信息;2004年04期
4 李晓静,刘玉洁,邱红,张玉香;利用MODIS资料反演北京及其周边地区气溶胶光学厚度的方法研究[J];气象学报;2003年05期
5 周秀骥,罗超,李维亮,史久恩;中国地区臭氧总量变化与青藏高原低值中心[J];科学通报;1995年15期
【共引文献】
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1 赵富强;王维和;邓小波;杨阳;彭永杰;;大气臭氧总量与吸收性气溶胶指数的关系[J];遥感学报;2017年04期
2 郭栋;徐建军;苏昱丞;施春华;刘煜;李维亮;;青藏高原和北美夏季臭氧谷垂直结构和形成机制的比较[J];大气科学学报;2017年03期
3 赵富强;王维和;邓小波;杨阳;;气溶胶指数与臭氧总量的相关性初步研究[J];成都信息工程大学学报;2017年02期
4 张金强;王振会;陈洪滨;施红蓉;;地基与星载仪器观测大气臭氧总量分析[J];气候与环境研究;2017年02期
5 纪晓璐;廉丽姝;;京津冀辽鲁地区气溶胶光学厚度时空变化特征[J];山东师范大学学报(自然科学版);2017年01期
6 万凌峰;郭栋;刘仁强;施春华;苏昱丞;;WACCM3对夏季青藏高原臭氧谷双心结构的模拟性能评估![J];高原气象;2017年01期
7 苏志同;王昊;;辐射传输仿真计算的过程与分析[J];信息与电脑(理论版);2017年03期
8 李鸿宇;郭玉祥;;基于气溶胶光学厚度的全国灰霾日统计[J];江苏科技信息;2017年03期
9 仕仁睿;周顺武;孙绩华;郭栋;黄莹;;青藏高原臭氧亏损变化及其对太阳活动的响应[J];云南大学学报(自然科学版);2017年01期
10 陈美娟;刘静;刘利民;孙欣;朱明宇;蒋姗姗;乔延艳;;基于MODIS数据的沈阳市PM_(2.5)反演研究[J];环境科学与技术;2016年12期
【二级参考文献】
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1 王维和;Law rence E.Flynn;张兴赢;王咏梅;王英鉴;江芳;张艳;黄富祥;李晓静;刘瑞霞;郑照君;WeiYu;刘国扬;;臭氧总量探测仪(TOU)与臭氧监测仪(OMI)和SBUV/2的交叉定标及其在环境中的应用[J];气象科技进展;2013年04期
2 杨忠东;卢乃锰;施进明;张鹏;董超华;杨军;;风云三号卫星有效载荷与地面应用系统概述[J];气象科技进展;2013年04期
3 张艳;王维和;张兴赢;LAWRENCE Flynn;;北极臭氧年际变化特征及其与极涡的关系[J];遥感学报;2013年03期
4 王维和;张兴赢;安兴琴;张艳;黄富祥;王咏梅;王英鉴;张仲谋;吕建工;傅利平;江芳;刘国杨;;风云三号气象卫星全球臭氧总量反演和真实性检验结果分析[J];科学通报;2010年17期
5 ;Vertical ozone profiles deduced from measurements of SBUS on FY-3 satellite[J];Chinese Science Bulletin;2010年10期
6 郑向东;;云对中国区域卫星观测臭氧总量精度影响的检验分析[J];大气科学;2008年06期
7 江芳;王英鉴;刘振兴;王咏梅;张晓庆;;云顶以下臭氧对TOMS反演臭氧总量的影响及反演方法的理论研究[J];地球物理学报;2007年02期
8 张军华,斯召俊,毛节泰,王美华;GMS卫星遥感中国地区气溶胶光学厚度[J];大气科学;2003年01期
9 傅炳珊,陈渭民,马丽;利用MODTRAN 3计算我国太阳直接辐射和散射辐射[J];南京气象学院学报;2001年01期
10 文军,王介民,何淑杰;辐射传输PCModWin程序及应用前景评述[J];遥感技术与应用;1997年04期
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5 ;第七届亚洲气溶胶会议在西安召开[J];科学通报;2011年26期
6 张群英 ,吴德强;指数过滤规律假设在多分散度钚气溶胶浓度监测中的适用性考察[J];辐射防护;1983年06期
7 石志侠;苏万新;;气溶胶采样技术简介(一)[J];辐射防护通讯;1986年02期
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9 李庆伟;肖凯涛;;气溶胶采样过程中流量控制技术[J];火工品;2008年03期
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3 孙贞;徐晓亮;侯忠新;丁锋;;青岛市不同物源性质气溶胶质量浓度特征初探[A];第十五届全国云降水与人工影响天气科学会议论文集(Ⅱ)[C];2008年
4 吴艳敏;王旭辉;刘龙波;张自禄;;高流速下气溶胶取样滤材的性能测试[A];第二届全国环境化学学术报告会论文集[C];2004年
5 介冬梅;胡克;;东北地区沙尘暴粉尘气溶胶的成分组成与来源分析[A];大气气溶胶科学技术研究进展——第八届全国气溶胶会议暨第二届海峡两岸气溶胶科技研讨会文集[C];2005年
6 司福祺;刘建国;谢品华;玉钧;刘文清;;近地面大气气溶胶差分吸收光谱技术监测研究[A];第九届全国气溶胶会议暨第三届海峡两岸气溶胶技术研讨会论文集[C];2007年
7 黄宪果;涂俊;穆龙;陈功;游泽云;张德馨;;钚气溶胶快速测量技术研究[A];全国放射性流出物和环境监测与评价研讨会论文汇编[C];2003年
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5 唐家奎;基于MODIS数据气溶胶反演建模与网格计算中间件研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2005年
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2 江彬彬;中国东部地区严重雾霾事件的多源卫星遥感动态观测及气象特征[D];浙江大学;2015年
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7 武文娟;基于modis数据的气溶胶反演及其与心脑血管死亡率的关系研究[D];西南交通大学;2016年
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10 林晓露;基于光声光谱技术气溶胶光吸收系数在线检测装置的研究[D];中国计量学院;2016年
,本文编号:2200788
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