CO₂作为大气中的主要温室气体, 其辐射强迫造成的全球变暖已成为最具影响力的全球环境问题之一^[1]。 模式模拟结果显示要识别并描述地表CO₂源汇的季节变化, XCO₂的观测精度必须达到0.3%~0.5%[1~2(10^-6)]^[2]。 在利用遥感数据进行反演的过程中, 会受到参数不确定性的影响, 其中最主要的是大气中气溶胶和云散射作用的不确定性^[3]。 由于O₂在大气中含量的稳定性, 常用O₂ A波段校正散射, 提高包括CO₂等痕量气体的反演精度^[4]。 例如在大气CO₂反演的PPDF方法中, 就是通过利用O₂波段光谱数据获取CO₂波段的参量, 实现对大气CO₂含量的反演。

植被吸收的太阳光能用于三个方面: 光合作用、 热耗散和荧光。 荧光发射光谱区域为660~800 nm, 在690和740 nm附近有两个峰值, O₂ A带在叶绿素荧光峰内。 叶绿素荧光的存在, 使得O₂ A带吸收光谱线稍微变浅, 呈现一种弱影响。 由于荧光影响较弱, 在以往的大气CO₂反演中没有给予足够重视。 然而针对现有卫星遥感数据CO₂反演精度不足的情况, 植被类型、 分布和季节变化引起的荧光差异, 植物叶绿素荧光对大气CO₂反演影响程度, 以及荧光与其他参量如气溶胶的耦合等, 应作为必需研究的影响因素。

Bril等^[5]提出光子路径分布概率密度函数(PPDF)方法, 是在研究光子传输路径变化基础上的CO₂反演方法, 对GOSAT气溶胶与卷云污染数据、 海上观测数据均进行了测试, 获得较好地校正效果; 邹铭敏等^[6]针对PPDF方法校正气溶胶散射开展了模拟研究; 江新华等^[7]利用GOSAT数据开展了PPDF 方法校正散射的应用。 他们在利用PPDF方法校正散射影响时都需要利用O₂ A波段, 但都没有考虑荧光的影响。 Guanter^[8]和Sanders^[9]采用O₂吸收线的荧光全物理方法对荧光进行反演研究。 Frankenberg等^[10]发现O₂ A带连续谱强度1%~2%左右的叶绿素荧光, 会带来地表反射率1%的偏差、 气溶胶光学厚度0.1的偏差、 气溶胶层高5 km的偏差、 地表压力10 hPa的偏差。 他们主要专注于荧光以及荧光对反演参量的影响, 并没有研究荧光对大气CO₂反演精度的影响。 据此, 本工作从模拟和反演两方面, 研究气溶胶等关键参量在不同荧光强度情况下的反演结果, 以分析荧光对二氧化碳反演结果的影响。

Bril等在提出的PPDF最新方法中, 将气溶胶和卷云作为独立散射体, 加之无散射层构成三层大气模型。 在定量描述上, 将云层以上无散射的大气层记为L3; 将介于云层与气溶胶层之间的无散射大气层记为L2; 光在实际大气辐射传输中所有可能的光程分布分为3类: 光路确定(无散射)、 光路拉长(单散射, 多散射), 光路缩短。 气溶胶和薄卷云存在时, 光路会拉长或缩短、 散射薄层高度与光程概率密度函数形态会发生改变, 则利用8个参数: α _a, α _c, ρ _a, ρ _c, h_a, h_c, γ _a, γ _c分别描述气溶胶和薄卷云光子反射、 光程长度的变化、 散射层高和光程概率密度函数调整因子, 整个算法是以大气整层大气有效透过率(T_eff)为基础的, 其整层和分层有效透过率可由式(1)— 式(8)给出^[11]

Teff=αcT3+(1-αc)Tc12TaT3(1)T3=exp(-Ψτ3)(2)Tc12=exp(-Ψ(1+σc)τ12)(3)Ta=(1-αa)exp(-Ψτaσa)+αaexp(Ψτa)(4)τa=∫0hak(h)dh, τ12=∫0hck(h)dh, τ3=∫hcHatomk(h)dh(5)Ψ=1cosθ+1cosθ1(6)σa=ρaexp(-γaτa)(7)σc=ρcexp(-γcτ12)(8)

式中, θ 和θ 1分别是太阳天顶角和卫星观测角。

光程变化的影响主要体现在O₂吸收峰深度的改变上, 在有荧光的情况下, 传感器接收到的光强I_tot可以表示为

Itot=Idir+Ibsct+Isrfl+Irsct+Imsct+IFs(9)

其中, I_dir为直射太阳光, 即没有经过大气散射、 仅经过一次地表反射后直接进入传感器的光强; I_bsct为大气后向散射, 即仅经过大气中的分子和气溶胶后向散射进入传感器的光强; I_srfl为大气散射光经地表反射直接进入传感器的光强; I_rsct为直射太阳光经过地表反射后又经过一次大气散射进入传感器的光强; I_msct经过大气和地表多次散射进入传感器的光强; I_Fs为地表植物发射的信号— 日光诱导叶绿素荧光信号。 由于地表植物叶绿素荧光辐射的叠加, 改变了对原有大气辐射传输过程的研判, 直接表现在改变了式(1)— 式(8)中光子反射(α _a, α _c)、 光程改变(ρ _a, ρ _c)等参量, 结果造成CO₂反演结果的偏差。

大气CO₂卫星遥感用于监测全球大气CO₂浓度变化, 由此研究其对全球气候变化的影响, 由于大气CO₂具有浓度低、 浓度梯度小的特点, 因此高精度探测是其应用能力的关键。 在全球范围内, 由于植被品种、 分布密度等不同, 植被荧光强度必然存在着一定的差异, 同时, 这些强度不同的荧光与不同气溶胶强度、 地表反射率等的耦合作用, 造成反演精度的差异、 形成区域间浓度的伪差异, 造成CO₂源汇分析上的误差, 进而影响在气候变化研究上的应用能力, 因此, 在对全球荧光强度调研的基础上, 进行了基于PPDF方法的大气CO₂反演精度的研究。

2.1 荧光强度全球分布特征与对O₂ A带光谱辐亮度的影响

Guanter^[12]利用GOSAT数据反演的2012年7月份和12月份全球植被荧光反演结果得到普遍的认可, 这一结果与Frankenberg^[13]2011年的反演结果也非常一致。 这些结果显示, 荧光强度随季节和区域有明显的变化, 冬季最弱, 夏季最强从荧光强度分布上看, 最高达到1.8 mW· m^-2· sr^-1· nm^-1, 最低几乎为零。

图1

Fig.1

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图1 全球2009年7月(a)和2009年12月(b)荧光分布图(由755 nm波段反演得到)Fig.1 Global Fs maps (composites from retrievals at 755 nm) for July 2009 (a) and December 2009 (b)

基于已有的全球植被荧光分布情况, 设荧光强度区间为0~1.8 mW· m^-2· sr^-1· nm^-1。 相关参量考虑其代表性, 设地表反射率为0.3, 太阳天顶角为40° , 不考虑云和气溶胶的影响, 使用SCIATRAN模拟计算到卫星入瞳处的辐射亮度, 结果如图2所示。

图2

Fig.2

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图2 不同荧光强度对辐亮度的影响Fig.2 Influence of Fs on forward spectral radiant intensity

从图2可以看出, 植物叶绿素荧光的存在, 使得卫星接收到的辐射量发生了明显的变化, 这种变化表现在两方面, 一方面使光谱强度增大; 另一方面, 荧光填充O₂吸收峰, 这是因为尽管没有考虑云和气溶胶散射效应, 然而作为地表发射的光子, 仅通过大气一次, 而由地表反射的光子在到达探测器之前通过大气两次。 考虑到地表反射耦合、 气溶胶散射对光传输路径改变等, 荧光对利用O₂ A波段进行CO₂反演的方法如PPDF, 必然会产生更为复杂的影响, 造成反演结果的偏差。

2.2 荧光对CO₂反演的影响

全球荧光分布的辐射强度模拟计算显示, 其对O₂ A带的辐射强度影响是明显的。 这里我们用PPDF反演方法, 对考虑和忽略荧光情况进行模拟反演。 考虑到CO₂反演的复杂性, 尤其是荧光与气溶胶的相互作用, 首先对大气中不含气溶胶情况进行模拟反演, 然后对存在气溶胶情况进行模拟反演研究。

基于已有的全球植被荧光分布情况, 参照CO₂监测卫星GOSAT和OCO-2相关参量, 设荧光强度区间为0~1.8 mW· m^-2· sr^-1· nm^-1, 其他参量如表1所示。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 光谱模拟对应的参数 Table 1 Factor of spectral simulation 参数 变化范围 Albedo(0.76) 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5 AOD(0.76) 0.05, 0.1, 0.2, 0.3 太阳天顶角 (10° , 20° , 30° , 40° , 50° ) 大气廓线 NCEP实时获取

表1 光谱模拟对应的参数 Table 1 Factor of spectral simulation

2.2.1 无气溶胶条件下荧光对CO₂反演的影响

温室气体卫星是进行全球观测的, 在其运行过程中由于季节、 纬度的原因, 辐射亮度会发生变化, 在不同辐亮度条件下, 荧光的影响是不同的。 因此我们要研究不同辐射强度条件下不同荧光强度对XCO₂反演的影响, 设置的条件如表1所示, 在这里地表反射率设置为0.3, 用包含荧光的光谱作为“ 实测谱” , 以不含荧光计算的光谱作为模拟谱用PPDF方法进行CO₂反演。

图3是XCO₂的反演结果偏差, 计算公式为

$bias={XCO_{2加荧光}— XCO_{2不加荧光}} \qquad\qquad(10)$

可以看出随着荧光强度的增加XCO₂的反演结果偏差越来越大, 在荧光强度为1.8 mW· m^-2· sr^-1· nm^-1时达到最大值, 为2× 10^-6左右。 且随着“ 实测谱” 辐亮度的增加, 荧光的影响越来越小, 这是因为荧光作为一种弱信号, 在辐亮度相对较小时, 其作用“ 凸显” , 对O₂波段的影响强于相对较大的辐亮度光谱。

图3

Fig.3

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图3 太阳天顶角、 荧光对CO2反演的影响Fig.3 Influence of sun zenith angle (SZA) and Fs on CO2 retrieval

此时是不考虑气溶胶散射, 大气散射项可以忽略, 传感器接收到的光强包括直射光项和地表植被反射的荧光信号, 此时荧光是影响XCO₂反演结果的主要因素。 由于荧光对O₂吸收线的填充作用, 使得在用O₂ A波段反演PPDF因子(8个)过程中, 对散射的修正存在偏差(瑞利散射、 云散射), PPDF因子作为XCO₂反演过程中的散射效应修正参数, 将偏差传递到CO₂波段, 进而导致XCO₂的高估, 最大偏差能达到2× 10^-6。

2.3 荧光、 地表反射率、 气溶胶联合作用对CO₂反演的影响

由于地表与气溶胶之间在辐射传输上的耦合作用, 本节将不同地表反射率与气溶胶光学厚度一并进行考虑, 由于篇幅的限制, 在这里太阳天顶角设置为40° (因为该区域太阳天顶角的值在40左右), 其余条件与表1一致。 模拟计算了380条光谱作为“ 实测谱” , 以不包含荧光条件计算的光谱作为模拟谱, 采用PPDF方法进行CO₂反演。 反演结果如图4所示, 反演结果的偏差计算方法与式(2)相同。 最大偏差为3× 10^-6左右, 随着地表反射率的增大, 反演结果偏差越小这是因为, 荧光作为一种地面辐射源, 其作用相当于增大了表观反射率(地表反射率+荧光对应的反射率), 在地表反射率值相对较小的情况下, 荧光的作用“ 凸显” , 此时荧光对CO₂反演结果的影响就较大。

此时考虑气溶胶散射, 大气散射项不能忽略, 与直射光项相比, 大气后向散射项引起吸收光程缩短, 而前向散射项(I_srfl, I_rsct, I_msct)引起吸收光程增加。 随着荧光强度的增加, O₂吸收峰深度降低, 在亮地表条件下(地表反射率大于0.1)相当于气溶胶前向散射减小, 抵消了部分气溶胶散射的影响。 在PPDF因子修正过程中, 由于荧光和气溶胶相互作用使得散射修正受到的干扰比前面不考虑荧光的情况要大, 造成了反演结果偏差比只考虑荧光的大。

图4

Fig.4

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图4 气溶胶、 地表反射率、 荧光对CO2反演的影响Fig.4 Influence of aerosol, Fs and albedo on CO2 retrieval

在大气辐射传输中, 植被荧光是一个较小的量。 在调研地球表面植物叶绿素荧光分布基础上, 进行的大气辐射传输模拟与基于PPDF方法的反演误差研究。 结果表明不考虑气溶胶影响时, 由于荧光对O₂吸收线的填充作用, 导致CO₂的高估, 且光谱辐亮度越小, 偏差就越大, 最大偏差能达到2× 10^-6。 考虑气溶胶与地表反射率影响时, 地表反射率为0.1, 气溶胶光学厚度为0.3时, 荧光强度对XCO₂反演结果的影响最大, 造成高达3× 10^-6的偏差。 这种误差已经影响了用于气候研究应有的精度, 难以描述地表CO₂源汇的变化, 因此在反演方法和反演过程中要充分考虑植物叶绿素荧光对大气CO₂的影响。