Remote Sensing Technology and Application, Volume. 39, Issue 4, 793(2024)
Advances of Satellite Remote Sensing Retrieval on Non-CO2 Greenhouse Gases
Figures & Tables(5)
Fig. 1. Annual publications and citations related to non-carbon dioxide
Fig. 2. Schematic diagram of main absorption bands of relevant gases
Table 1.
Compilation of partial Non-carbon dioxide observation satellites View tableView in ArticleTable 1.
Compilation of partial Non-carbon dioxide observation satellites 卫星/传感器 国家/时间 光谱范围/μm 空间分辨率 观测方式 观测目标 Nimbus-7/ SAMS 美国
/1978
2.7~100 垂直方向：10 km，水平方向：沿视场方向300 km 临边 O3、CO2、CO、CH4、NO、N2O、H2O、气溶胶 Envisat/SCIAMACHY 欧空局/2002 0.24~2.38 天底观测下：沿轨道方向：30 km，横向跨度：60 km；临边观测下：垂直方向：3 km 掩星、临边、天底 O3、NO、N2O、CH4、CO、CO2、H2O、SO2、HCHO Envisat/GOMOS 欧空局/2002 0.25~0.69 0.47~0.58 0.64~0.70
0.75~0.78 0.92~0.96
垂直方向:在20~100 km范围内垂直分辨率为1.7 km；水平方向：约为300 km 掩星 BrO、ClO、H2O、NO2、NO3、O3、OClO、气溶胶 Aqua/AIRS 美国/2002 0.41~0.44
0.49~0.94
0.58~0.68
0.71~0.92
3.74~4.61
6.20~8.22 8.80~15.4
光谱仪的瞬时视场（IFOV）为13.5 km；可见光/近红外通道的IFOV为2.3 km 临边、天底 CO2、CO、CH4、O3、SO2 EOS-AURA/OMI 美国/2004 0.27~0.5 放大模式下：13 km×12 km 临边 O3、NO2、SO2、BrO、HCHO、气溶胶 EOS-AURA/MLS 美国/2004 118 GHz、190 GHz、240 GHz、
640 GHz、2500 GHz
垂直:1.5 km在海拔范围5~
120 km。水平有效分辨率:
~300 km(边缘几何)
临边 BrO、ClO、CO、H2O、HCl、HCN、HNO3、HO2、HOCl、N2O、O3、OH、SO2 Metop-A/IASI 法国/2006 3.62~5.00
5.00~8.26
8.26~15.50
在48 km×48 km的单元格中，中心附近的IFOV为4 km×12 km 临边、天底 CO2、CH4、O3、CO、H2O、SO2、N2O GOSAT/TANSO-FTS 日本/2009 0.76~0.78
1.56~1.72
1.92~2.08
5.5~14.3
在太阳同步轨道上，IFOV为10.5 km 天底、耀斑、目标 CO2、CH4、O3、H2O GHGSat/GHGSat-Spectrometer 加拿大/2016 1.6~1.7 IFOV为0.025 km 目标 CO2、CH4 Sentinel-5p /TROPOMI 欧空局/2017 0.27~0.30
0.30~0.32
0.31~0.41
0.41~0.50
0.68~0.73
0.73~0.78
2.31~2.39
5.5 km×3.5 km 天底 CH4、O3、NO2、CO、SO2、HCHO GOSAT-2/TANSO-FTS2 日本/2018 0.76~0.78
1.56~1.69
1.92~2.33
5.5~14.3
在太阳同步轨道上，IFOV为10.5 km 天底、耀斑、目标 CO2、CH4、O2、O3、H2O、CO、黑碳、PM2.5 GF-5/GMI 中国/2018 0.75~0.77
1.57~1.58
1.64~1.66
2.04~2.06
在太阳同步轨道上，IFOV为10.3 km 天底、耀斑、掩星 SO2、O3、HCHO、CH4、CO2、气溶胶 GF-5/AIUS 中国/2018 2.4~13.3 水平方向：300 km，垂直方向：
2 km
掩星、临边 O3、H2O、CO、HNO3、NO、NO2、 N2O、HCl、HF GF-5-02/EMI 中国/2021 0.24~0.31
0.31~0.40
0.40~0.55
0.55~0.71
沿轨道方向：13 km，横向跨度：48 km 天底、临边、掩星 NO2、SO2、O3、HCHO
Table 2.
Part of non-carbon dioxide gas inversion products View tableView in ArticleTable 2.
Part of non-carbon dioxide gas inversion products 目标气体 卫星/传感器 产品名称 时间
范围
空间分辨率 产品精度 参考文献 CH4 Sentinel-5p /TROPOMI L2_CH4 2018~2022 5.5 km×3.5 km CH4柱浓度偏差为+0.31% [ 13 ]GOSAT-2/TANSO-FTS2 CH4_GO2_SRFP 2019~2020 10 km 单点随机误差14.7 ppb(0.9%)，系统误差为5.8 ppb(0.3%) [ 19 ]GOSAT-2 NIES XCH4 2019~2022 10 km 甲烷柱浓度偏差小于1.3%（-23.2~
21 ppb）
[ 20 ]Aqua/AIRS CH4 Amount 2002~2021 50 km×50 km 从约850 hPa到平流层下部甲烷浓度不确定性约为20% [ 21 -22 ]Metop/IASI Integrated CH4 2006~2017 12~39 km 甲烷柱浓度精度低于20% [ 23 ]Envisat/SCIAMACHY Methane nadir total column 2002~2016 30 km×60 km 与地面观测相比，在热带地区（30°N~30°S）偏差较大，为24%，其他地区偏差在16%以内 [ 24 ]N2O AURA/MLS MLS v5.0x N2O 2004~2021 垂直分辨率为5~8km 水平分辨率165~260 km 100 hpa以上不同高度精度不同，在5%~19%之间 [ 25 ]Metop/IASI Integrated N2O 2006~2017 12~39 km N2O柱浓度精度低于20% [ 23 ]NO2 Sentinel-5p /TROPOMI L2_NO2 2018~2022 5.5 km×3.5 km 总柱浓度反演偏差小于10%（8%），平流层柱浓度反演偏差小于5%（4%），对流层柱浓度反演偏差为35% [ 13 ]AURA/OMI OMNO2 2004~2019 13 km×24 km NO2斜柱的拟合误差约为0.3~1×10-15cm-2 ， 存在25%的绝对偏差[ 26 ]Envisat/SCIAMACHY Nitrogen dioxide nadir total column 2002~2016 30 km×60 km 偏差在10%以内 [ 24 ]O3 Sentinel-5p /TROPOMI L2_O3_TCL 2018~2022 5.5 km×3.5 km 臭氧对流层柱浓度偏差为17% [ 13 ]L2_O3 2018~2022 5.5 km×3.5 km 臭氧柱浓度偏差约为0.3% [ 13 ]L2_O3_PR 2018~2022 垂直分辨率在10~15 km之间，在平流层中层(约30~40 km)可达7 km 廓线偏差约为10 % [ 13 ]Aqua/AIRS Total O3 Column 2002~2021 50 km×50 km 臭氧柱浓度不确定性<5% [ 22 ]Aura/ OMI OMTO3 2004~2012 13 km×24 km 臭氧柱浓度的均方根误差为1%~2% [ 27 ]AURA/MLS MLS ozone 2004~2021 垂直分辨率2~6 km， 水平分辨率300~600 km 平流层剖面与卫星、气球、飞机和地面数据在5%~10%水平的基本一致；在68 hpa~1 hpa之间精度为2%~7% [ 25 ]Envisat/SCIAMACHY Ozone nadir total column 2002~2016 30 km×60 km 与站点偏差约为1.5% [ 24 ]Ozone limb vertical profile 2002~2016 垂直分辨率约为3 km 15~45 km范围内偏差大多小于20% [ 24 ]Envisat/GOMOS O3 vertical profile 2013~2015 垂直分辨率：30 km以下为2 km；
40 km以上为3 km
15~45 km范围内偏差小于10%，除了在15~20 km范围内的热带地区（偏差>15%） [ 28 ]
Table 3.
Relevant algorithm summary View tableView in ArticleTable 3.
Relevant algorithm summary 名称 特点 经验算法[ 29 -31 ]①反演阶段速度较快；②反演结果容易出现过拟合；③需要大量统计数据进行训练；④反演产品为廓线以及柱浓度。 物理算法 差分吸收光谱相关算法[ 14 ,32 -35 ]①原理简单，响应速度快，可实现多组分共同观测；②受云层影响较大；③对于光谱定标精度、气象场（如温湿度廓线、气压）等辅助参数精度要求较高；④反演产品为柱浓度。 光路修正方法 光子路径概率分布函数法算法（PPDF）[ 36 -37 ]①不需要精确的辐射传输计算即可以表示光路改变的影响，可用于处理非常规光学路径；②在高气溶胶浓度条件下，PPDF方法表现不好。 Proxy算法[ 38 -40 ]①在热带地区反演效果较好；②受气溶胶或卷云影响较小，可用于处理非常规光学路径;③目标气体的反演精度受采用的模型中代理气体估计值的影响较大。 剥洋葱算法（OPM）[ 41 -44 ]①原理简单、计算数据量小、对下层检索的不确定性相对不敏感；②低层大气浓度误差会累积；
③建立在多种假设之上，实用性受到制约；④反演产品为廓线。
最优估计算法（OEM）[ 45 -50 ]①反演精度较高；②反演耗时较多；③反演产品为廓线及柱浓度。
Tools
Get Citation
Copy Citation Text
Xiyuan MI, Ronghai HU. Advances of Satellite Remote Sensing Retrieval on Non-CO2 Greenhouse Gases[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2024, 39(4): 793
Paper Information
Category:
Received: Apr. 24, 2023
Accepted: --
Published Online: Jan. 6, 2025
The Author Email:
© Copyright 2018-2021 | Chinese Laser Press.
All Rights Reserved 沪ICP备15018463号-20