引用本文
叶松, 马丽, 熊伟, 李大成, 吴军, 罗海燕, 李树, 王新强, 王方原. 大气甲烷超光谱探测敏感性研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2025,45(4): 1082-1087.
YE Song, MA Li, XIONG Wei, LI Da-cheng, WU Jun, LUO Hai-yan, LI Shu, WANG Xin-qiang, WANG Fang-yuan. Sensitivity Study of Atmospheric Methane Hyperspectral Detection[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2025,45(4): 1082-1087.
Doi:10.3964/j.issn.1000-0593(2025)04-1082-06  
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大气甲烷超光谱探测敏感性研究
叶松1,3, 马丽1,3, 熊伟2,4, 李大成2,4, 吴军2,4, 罗海燕2,4, 李树1,3,*, 王新强1,3, 王方原1,3
1.桂林电子科技大学光电工程学院, 广西 桂林 541004
2.中国科学院合肥物质科学研究院光学定量遥感安徽省重点实验室, 安徽 合肥 230031
3.广西光电信息处理重点实验室, 广西 桂林 541004
4.中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
*通讯作者 e-mail: lishu_owen@sina.com

作者简介: 叶 松, 1979年生, 桂林电子科技大学光电工程学院教授 e-mail: 1243629070@qq.com

收稿日期: 2024-06-14 修订日期: 2024-09-04
基金: 国家重点研发计划项目(2022YFB3901800, 2022YFB3901803), 中央引导地方科技发展资金项目(桂科ZY23055017)资助
摘要

甲烷是大气中含量增长较快的气体, 随着人类工业排放和畜牧业的发展, 甲烷气体排放日益增加, 且对全球变暖的影响值是二氧化碳的数倍, 因此对甲烷的精准检测是应对环境问题的重点与热点。 利用SCIATRAN辐射传输模型仿真高分辨率光谱的辐射传输过程, 通过控制单一变量改变不同的观测几何和地表参数及气溶胶参数, 仿真近地面不同条件的探测环境对甲烷在1.6 μm波段的辐亮度光谱变化情况, 分析甲烷探测过程中的敏感性参数, 研究针对甲烷光谱探测过程中高灵敏度参数和低灵敏度参数进行敏感性结果分析。 研究结果表明: 太阳天顶角对甲烷辐亮度的影响较为显著, 天顶角变化的影响比例高达83%。 观测高度在近地面的变化对于甲烷辐亮度光谱的影响最小可忽略不计。 气溶胶类型对甲烷辐亮度光谱的影响较小, 其中农村型气溶胶和无气溶胶条件下的甲烷辐亮度光谱差距较小; 气溶胶光学厚度对甲烷辐亮度光谱的影响成规律性, 光学厚度数值增加时, 甲烷辐亮度数值随之减小。 地表参数对甲烷辐亮度光谱的影响最大, 其中不同地表植被覆盖类型之间甲烷辐亮度差值达到66%。 不同地表反照率下的甲烷辐亮度也呈规律性变化, 地表反照率数值越高, 甲烷辐亮度光谱数值越大。 研究还通过仿真数据与实测数据之间的对比, 验证了SCIATRAN模型对于仿真甲烷光谱的可行性与准确性, 为甲烷光谱的反演提供了敏感性数据分析。

关键词: 甲烷; SCIATRAN模型; 气溶胶光学厚度; 地表反照率
中图分类号:P412 文献标志码:A
Sensitivity Study of Atmospheric Methane Hyperspectral Detection
YE Song1,3, MA Li1,3, XIONG Wei2,4, LI Da-cheng2,4, WU Jun2,4, LUO Hai-yan2,4, LI Shu1,3,*, WANG Xin-qiang1,3, WANG Fang-yuan1,3
1. School of Optoelectronic Engineering, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China
2. Anhui Province Key Laboratory of Optical Quantitative Remote Sensing, Hefei Institutes of Physical Science, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China
3. Guangxi Key Laboratory of Optoelectronic Information Processing, Guilin 541004, China
4. University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China
*Corresponding author
Abstract

Methane is a gas whose content in the atmosphere is growing fast. With the development of human industrial emissions and animal husbandry, methane gas emissions are increasing, and the value of its impact on global warming is several times higher than that of carbon dioxide, so the accurate detection of methane is a focus and hotspot to cope with environmental problems. This study uses the SCIATRAN radiative transfer model to simulate the radiative transfer process of high-resolution spectroscopy. By controlling a single variable to change different observation geometries surface parameters and aerosol parameters, we simulate the changes of irradiance spectra of methane in the 1.6-band under different conditions of the near-surface detection environment and analyze the sensitivity parameters in the process of methane detection and study the sensitivity parameters for the process of detecting methane spectra. The sensitivity results are analyzed for high and low sensitivity parameters in detecting methane spectra. The results show that the solar zenith angle significantly affects the methane irradiance, and the influence of zenith angle change is as high as 83%. The variation of observation altitude near the ground has the least negligible effect on the methane irradiance spectra. The effect of aerosol type on the methane irradiance spectra is small, and the difference between the methane irradiance spectra under rural aerosol and no aerosol conditions is small; the effect of aerosol optical thickness on the methane irradiance spectra is regular, and the methane irradiance decreases when the value of optical thickness increases. Surface parameters had the greatest influence on the methane irradiance spectra, with a 66% difference in methane irradiance between different surface vegetation cover types. The methane irradiance at different surface albedos also varied regularly, with higher values of surface albedo leading to larger values of methane irradiance spectra. The study also verified the feasibility and accuracy of the SCIATRAN model for simulating methane spectra by comparing the simulated data with the measured data and provided sensitive data analysis for the inversion of methane spectra.

Keyword: Methane; SCIATRAN model; Aerosol optical thickness; Surface albedo
引言

作为全球温室气体排名第二的CH4, 对气候变暖的影响仅次于二氧化碳的作用[1]。 由于CH4具有升温迅速、 生命周期较短的特性, 因此人们对甲烷等其他温室气体的排放精准度有着更高的标准。 遥感技术检测温室气体可以满足对气体浓度进行检测的需求, 但对于气体反演技术却有极高的精度要求。 因此, 准确的正演数据不仅为甲烷浓度的估计提供了强有力的数据支持, 同时也为甲烷探测器的数据配置提供了有价值的参考[2, 3]。

我国对于甲烷探测的研究一直在进行, 1991年起我国开始逐步建立起多个大气地基观测站对温室气体进行分析, 但由于地基观测的站点数量和分布情况等方面的限制, 对甲烷等温室气体的研究具有局限性[4]。 基于卫星的遥感检测则可以提供一个大范围且稳定的观测数据, 但针对具体实测环境条件, 卫星探测数据会出现偏差, 因此利用辐射传输模型来模拟研究对于我国甲烷探测器的研制具有重要意义并提供相对应的理论支撑。 大气辐射传输模型有5S模型、 在5S基础上研发的6S模型[5]、 LOWTRAN模型[6]、 MODTRAN模型以及德国不莱梅在GOMETRAN++基础上开发的高分辨率传输模型SCIATRAN[7], 可以对大气中任意高度的观测光谱进行模拟。 国内外的多篇论文报道了高光谱大气成分观测仪SCIAMACHY对痕量气体的探测数据, 证实了SCIATRAN数据的可靠性[8]。

在此, 以SCIATRAN为正演模型对甲烷气体的敏感性进行研究。 将压强设置为标准大气压强和标准温度, 排除云层对气体的影响, 通过改变观测几何参数、 气溶胶参数和一系列地表参数, 仿真讨论在1 640~1 660 nm之间参数变化, 对甲烷辐亮度的影响[9]。

1 理论部分
1.1 辐射传输理论

在太阳辐射传播的过程中, 经历太阳光的散射和吸收两个阶段。 其中, 吸收太阳辐射会降低太阳辐射的能量, 而散射太阳辐射的同时, 也会对其周围的空间产生散射效应[10]。 通常把光谱辐射亮度Ir作为处理的对象的传播过程叫做辐射传输过程, 而处理过程中的方程则为辐射传输方程。 辐射传输方程可以看作一束光穿过介质后的辐射与物质相互作用的一个衰减过程, 可表示为

dIr=-Ir(v)γ(v, z)dz(1)

式(1)中, Ir为入射到dz所处表面的通量密度, 它是频率v的函数; dz是该过程所考虑的微分距离; γ (v, z)是比例因子, 也是消光系数或者衰减系数。

1.2 气溶胶光学厚度

大气中的颗粒物主要分为两大类: 水汽凝聚体和悬浮颗粒物。 这两种颗粒物的成分和来源都相当复杂, 并对辐射传输过程产生影响[11]。 因此, 气溶胶的光学厚度(AOT)成为了研究太阳光散射的关键因素[12]。 当太阳光穿过的距离表示为z=z1-z0时, 式(1)可转换为

Ir(v)=Ir0(v)e-∫z0zγ(v, z)dz(2)

式(2)中, Ir0(v)为入射面的通量密度, 指数∫z0zγ(v, z)dz为光学厚度。

1.3 地表参数

太阳的辐射在穿越大气层后被地面反射至探测器, 而地面这一介质对太阳的辐射产生了显著的作用。 地表的反照率是用来描述地球表面对太阳辐射反射能力的指标, 然而, 大部分地表并不满足在各个方向上具有相同反射能力的标准, 因此引入二向反射分布函数(BRDF)来描述表面各异性辐射特性[13]。 表达式为

BRDF=fr(θi, φi; θr.φr)=∞dLr(θi, φi; θr, φr)dEi(θi, φr)(3)

式(3)中, θ 为天顶角, φ 为方位角, L为辐亮度, E为辐照度, 下标i、 r分别表示入射和出射方向。

2 SCIATRAN仿真模型

SCIATRAN是基于GOMETRAN辐射传输模式基础上针对SCIAMACHY卫星数据的大气辐射传输模型, 经过更新, 目前SCIATRAN版本中, 光谱的波长范围已经扩展到175.44 nm~40 μ m, 包含多种痕量气体的检测和气溶胶、 地表反照率和云等因素的影响[14]。 在本次研究中, 除了改变气溶胶参数、 观测几何与地表类型参数, 其余主要参数设置如表1所示。

表1 辐射传输模型参数设置 Table 1 Parameterization of radiative transfer
3 仿真结果与敏感性分析
3.1 CH4探测波段选择

大气主要是由各种微量气体组成的。 尽管这些微量气体在大气中所占的比例并不显著, 但在近红外波段, 它们呈现出各自独特的吸收特性, 正如图1所示。 通过观察各成分在特定光谱范围内的特定吸收峰, 可以清楚地看出, 在近红外波段, 水气展现出了显著的吸收特性, 同时二氧化碳在某些特定的波段也显示出了其独特的吸收性质。 此外, 甲烷气体在这两个频段都表现出了显著的吸收性质, 因此, 选择适当的频段进行甲烷的精准探测变得尤为重要。 从图中还可以得到, 甲烷气体在1.6、 2、 3和7 μ m处存在吸收波段, 3和7 μ m处甲烷气体吸收率高, 为避免其他痕量气体对甲烷探测的影响, 得出1.6 μ m处为甲烷最佳探测波段, 如图2所示, 在该波段范围内甲烷光谱强度高, 同时受其他气体影响小。 根据空间外差光谱仪的测试波段要求, 本文仿真部分使用1.64~1.66 μ m波段进行仿真。

图1 大气气体吸收谱Fig.1 Atmospheric gas absorption spectra

图2 参考波段的大气吸收谱Fig.2 Atmospheric absorption spectra in the reference band

3.2 观测几何对CH4探测影响

观测时的太阳位置和观测几何, 是影响甲烷探测重要因素。 光源模型由太阳辐射通量和太阳位置构成, 本研究的太阳辐射通量选取SCIATRAN数据库中的solspec_modtran37.dat。 太阳的具体坐标是基于太阳的高度角和方位角来确定的, 二者的数据之间存在互余的特性[15]。 为了验证太阳天顶角对甲烷浓度的影响, 改变太阳天顶角的大小, 仿真得到不同太阳天顶角大小下的甲烷辐亮度, 结果如图3所示。

图3 不同天顶角的仿真结果Fig.3 Simulation results for different zenith angles

从图3中可以看出, 当太阳天顶角角度增加时, 甲烷光谱辐亮度值减小, 当天顶角为0° 时, 太阳正处于垂直照射地面的位置, 地面接受的太阳光照强度最强, 此时甲烷辐亮度最大; 当太阳天顶角为80° 时, 太阳处于刚升起或者准备西下的位置, 此时太阳光照强度较弱, 甲烷辐亮度最小。 由此得出, 为了得到精准的甲烷光谱数值, 探测时间选在太阳垂直照射时, 探测的结果偏差小。

观测几何除了太阳天顶角外, 观测高度和观测角度也是甲烷观测的一个重要因素。 观测高度决定探测器的高度位置, 观测角度决定探测器的观测视角, 太阳辐射经过大气被大气中的物质吸收, 反射和折射等过程, 被探测器接收到, 根据实际探测需求, 改变探测器高度, 仿真结果如图4所示, 结果显示, 探测器的高度变化, 对甲烷的辐亮度光谱没有影响。

图4 不同探测高度的仿真结果Fig.4 Simulation results for different detection heights

改变探测器的观测角度, 仿真结果如图5所示, 结果显示, 探测器的观测角度变化时, 甲烷辐亮度光谱变化较小。

图5 不同探测角度的仿真结果Fig.5 Simulation results for different detection angles

3.3 气溶胶对CH4探测的影响

3.3.1 气溶胶类型

气溶胶能够散射、 吸收太阳辐射, 导致在气体吸收过程中, 辐射通量减小, 从而影响甲烷气体的辐射亮度探测。 由于各地地理位置差异较大, 因此气溶胶的类型不同, 利用SCIATRAN数据库中的模型, 针对农村、 城市、 海洋三种不同的气溶胶类型进行研究。 根据天气状况, 将边界层湿度设为80%, 边界能见度设为23 km, 改变气溶胶类型仿真结果如图6所示。

图6 不同气溶胶类型的仿真结果Fig.6 Simalation results for different types of aerosols

根据输出图结果显示, 三种气溶胶类型中, 在海洋型气溶胶条件下, 甲烷的辐亮度值达到最高, 而城市化气溶胶导致这一数值最低。 由于海洋型气溶胶受人类活动影响较低, 且其气体分子构成成分比较单一, 因此其对太阳光的散射效应相对较微弱; 而城市型气溶胶受人类活动影响较大, 气体成分复杂, 对太阳辐射的散射能力强。 对比无气溶胶影响的光谱数据, 农村型气溶胶与无气溶胶影响的数据接近, 辐亮度差值比例为0.107%, 而城市型气溶胶和海洋型气溶胶仿真结果与无气溶胶条件的仿真结果之间的差值分别为-3.87%和3.76%。

3.3.2 气溶胶光学厚度

人类活动及畜牧业的排放, 导置大量污染气体和气溶胶被释放到大气中。 气溶胶厚度(AOD)表示气溶胶从地面到大气层垂直方向上对太阳辐射的衰减, 本研究在SCIATRAN软件中设置了不同的气溶胶光学厚度数值, 来确定气溶胶光学厚度这一参数对甲烷辐亮度光谱的影响, 结果如图7所示。

图7 不同气溶胶光学厚度的仿真结果Fig.7 Simulation results for different aerosol optical thicknesses

结果表明当气溶胶光学厚度值为1时, 甲烷光谱辐亮度数值最高, 随着气溶胶光学厚度的增加, 甲烷光谱的辐亮度数值大小也随之减小, 因此, 气溶胶光学厚度的数值, 是影响甲烷光谱探测的一个重要参数。

3.4 地表反照率

地表参数是大气辐射传输中主要的输入参数, 其中地表反照率(Albedo)是反映地面辐射收支的参数之一。 地表反照率是地球表面对太阳辐射反射能力的一个反映, 这一现象受到地理分布、 土壤属性、 人类活动以及地表植被等多个因素的复杂影响。 根据Beer-Lambert定律可知, 在给定太阳天顶角θ 下, 地表反照率ρ 可以表示为

ρ=πLE(4)

式(7)中: E为入射辐射通量密度; L为反射辐亮度。 公式将所有地表视为朗伯体表面, 但每种地表类型的反照率几乎不同, 在遥感研究中, 地表类型都不是朗伯体, 因此引入双向反射分布函数(BRDF)来描述不同地表类型。 本研究主要针对如耕地(plowed field)、 阔叶作物(broad leaf crops)、 草地(grasses)、 叶林(leaf forest)和灌溉小麦(irrigated wheat)等地表类型进行了仿真分析, 并以壤土(loam soil)的仿真数据为基准进行了深入探讨, 结果如图8所示。

图8 不同地表类型的仿真结果Fig.8 Simulation results for different surface types

从仿真结果看出, 纵然地表覆盖植被不同, 但是甲烷辐亮度光谱的变化趋势相同, 这是由于不同的地表植被类型, 导致地面对太阳辐射的反射能力有所不同。

将地表视为朗伯体时, 其他参数固定不变, 只改变地表反照率时, 仿真模拟了0.1~0.9时的甲烷辐亮度, 结果如图9 所示。

图9 不同地表反照率的仿真结果Fig.9 Simulation results for different surface albedos

从图9中可以看出, 地表反照率对甲烷气体的探测有显著影响, 甲烷辐亮度的数值随地表反照率的增加出现规律性的增大。 因此, 在实际探测过程中, 由于地表反照率对甲烷探测有着重要影响, 因此消除地表反照率对甲烷探测的影响是一个至关重要的研究内容。

3.5 仿真数据与实测数据的对比

为了验证仿真结果的真实性, 同时根据图4可知观测高度对探测到的甲烷辐亮度光谱无显著影响, 现将仿真得到的甲烷辐亮度光谱数据, 与高分五号卫星实测得到的甲烷光谱数据进行归一化处理, 并对结果进行对比分析, 结果如图10所示。

图10 仿真与实测数据对比Fig.10 Comparison of simulated and measured data

据图10所示, 我们可以观察到甲烷辐亮度光谱的仿真数据与高分五号的实际测量数据在波长变化上的趋势是一致的, 它们的整体光谱形态和高灵敏度的波段都是一致的。 通过比较实际测量数据和仿真数据的峰值差异, 我们得到了图11的曲线所示结果, 其中峰值的差值都在0.1内, 但在某些波段中也会存在小数值的波峰偏差, 这种偏差可能是由于卫星的实际测量数据与模拟数据在观测环境上的不同, 或者是探测器本身存在的误差所引起的, 而观测环境则包含气溶胶参数、 观测几何和地表参数等参数。 由于仿真数据的局限性和实际环境在不同的地理位置有较大差异, 同时大气环境也存在复杂性, 因此仿真数据与实测数据存在偏差在所难免。 通过对比实测甲烷光谱与仿真甲烷光谱可知, 仿真光谱谱线平滑, 而实测光谱谱线较为杂乱, 推测该现象是在探测过程中的噪声或其他大气成分所造成的扰动。 这些误差在后续仪器参数设定和反演算法研究中应该受到重视并加以纠正。

图11 峰值差Fig.11 Peak-to-peak difference

4 结论

对甲烷探测的过程中, 易受到大气痕量气体、 观测几何、 气溶胶、 地表参数等影响, 本研究对这些参数所带来的影响进行了深入的分析和对比。 结果表明: 大气中的CO2在1.64~1.66 μ m波段范围内无明显吸收峰, 这意味着对于甲烷的探测, 其影响是可以被忽视的。 由于不同太阳天顶角时, 太阳对地的光照强度不同, 因此探测得到的甲烷辐亮度也有所不同, 且随着太阳天顶角的增加, 辐亮度也随之增加。 观测甲烷时, 观测器的高度和观测角度则对于甲烷的探测影响最小, 因此甲烷的探测不受观测高度和观测角度变化的影响。 在不同种类的气溶胶中, 气体分子的组成各不相同, 这导致它们对太阳光的散射能力也有所不同, 从而影响到探测器探测到的甲烷辐亮度。 特别是城市型气溶胶与参考值的差异相对较大, 但所有类型之间的差异都控制在4%以内。 但气溶胶参数中, 光学厚度这一参数影响最大, 探测器接收到的甲烷辐亮度的差值变化超过16%。 另外, 探测器所检测到的甲烷辐亮度也会受到地表反照率的影响, 地表反照率越高, 探测到的甲烷辐亮度就越高, 并且这种影响比其他参数要大。 其中, 太阳天顶角的变化与气溶胶光学厚度两个物理参量在变化的过程中, 会造成甲烷光谱信号的削弱, 因此, 当两种物理量数值增大时, 甲烷辐亮度都呈现减小的趋势。 仿真结果与实测结果对比同样验证了上述因子的影响, 以及SCIATRAN辐射传输模型作为甲烷正演模型的准确性。 由此可见, 为了甲烷的探测和反演, 创建一个完备的甲烷敏感性光谱数据集并确立精确的正演模型是至关重要的, 因此, 后续工作中需要排除对甲烷探测影响较大的参数的影响以及确定探测器的探测参数。

参考文献
[1] CHANG Yue, DENG Xiao-bo, LIU Hai-lei, et al(常越, 邓小波, 刘海磊, 等). Environmental Science & Technology(环境科学与技术), 2017, 40(1): 161. [本文引用:1]
[2] Wang Guoyan, Hu Chun, Zheng Dezhi. Applied Sciences, 2023, 13(10): 5954. [本文引用:1]
[3] CHEN Ji-dai, ZUO Qin-wen, SUN Mao-sheng, et al(陈冀岱, 左钦文, 孙茂盛, 等). Remote Sensing Information(遥感信息), 2024, 39(2): 1. [本文引用:1]
[4] WANG Dao-qi, WANG Hou-mao, HE Wei-wei, et al(王道琦, 王后茂, 何微微, 等). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2024, 44(4): 1088. [本文引用:1]
[5] Zhou Xiaocheng, Liu Xueping, Wang Xiaoqin, et al. Remote Sensing, 2021, 14(1): 83. [本文引用:1]
[6] ZHANG Zhi-bo, TONG Zhong-xiang, WANG Chao-zhe, et al(张志波, 童中翔, 王超哲, 等). Computer Applications and Software(计算机应用与软件), 2013, 30(7): 24. [本文引用:1]
[7] Mei L, Rozanov V, Rozanov A, et al. Geoscientific Model Development, 2023, 16(5): 1511. [本文引用:1]
[8] Pohl C, Rozanov V V, Mei L, et al. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 2020, 253: 107118. [本文引用:1]
[9] Li Yanfen, Zhang Chunmin, Liu Dongdong, et al. Optik, 2016, 127(2): 628. [本文引用:1]
[10] CHONG Wei, LÜ Wen-hua, ZHANG Jian, et al(崇伟, 吕文华, 张健, 等). Acta Optica Sinica(光学学报), 2020, 40(19): 1. [本文引用:1]
[11] Ceolato R, Berg M J. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 2021, 262: 107492. [本文引用:1]
[12] Nade D P, Potdar S S, Pawar R P, et al. Atmospheric Research, 2020, 237: 104860. [本文引用:1]
[13] Han Y, Wen J G, Xiao Q, et al. Solar Energy, 2024, 270: 112386. [本文引用:1]
[14] Li Yanfen, Zhang Chunmin, Dai Haishan, et al. Science China Earth Sciences, 2016, 59(11): 2252. [本文引用:1]
[15] ZHAO Yong-guang, LI Chuan-rong, MA Ling-ling, et al(赵永光, 李传荣, 马灵玲, 等). Remote Sensing Technology and Application(遥感技术与应用), 2016, 31(2): 260. [本文引用:1]