用卫星遥感观察看不见的大气

肖延胜

近年来，雾霾、PM2.5等名词越来越为国内外的人们所熟悉。这也意味着大气污染问题日益严峻并且国际化的趋势日益明显。“区域污染物总量数据能帮助掌握重点城市污染物排放量，改善对源清单的认识，有助于对霾污染源的定位和治理。”中国科学技术大学地球与空间科学学院教授刘诚长期从事全球大气污染气体（NO2，SO2，HCHO，O3等）、大气温室气体（CO2，CH4，CO等）及霾的时空分布遥感观测算法研究。

目前我国在大气污染观测方面开展的工作，主体是以地面观测为基础的大气质量观测网络，缺乏以区域/全球范围的大气观测为主旨的机载/星载遥感技术。我国现在迫切需要获得国内重点区域及全球大气污染/温室气体成份状况，以及重点城市污染物排放量的数据。刘诚在大气成分的卫星遥感技术方面有丰富的经验，本刊就此对他进行了专访。

求学海德堡

刘诚在大气污染方面卓有成效的研究早在他求学期间就已经开始了。2006年12月，刘诚来到德国海德堡大学物理系攻读博士学位，师从Ulrich Platt教授[大气差分吸收光谱技术（DOAS）创始人，德国海德堡大学环境物理研究所所长]。其间，他成功研发了基于高光谱卫星数据的大气温室气体柱浓度遥感算法，相关科研成果发表在气象与大气学科的顶级杂志（Atmos. Chem. Phys.）上。

“在研究组前期研发的最优化迭代差分吸收光谱算法基础上，针对近红外通道受云层遮蔽、探测器结冰等因素影响的关键性技术问题，我提出了修正算法，并编写修正程序提高了反演精度，从而成功高精度的获取了基于欧洲高光谱载荷SCIAMACHY的全球温室气体分布数据。”刘诚告诉记者，该算法弥补了被云层遮蔽地区数据的缺失，获得了基于SCIAMACHY的长时间段连续观测结果。

刘诚的此项研究结果在同其他卫星/地基观测结果的对比验证中取得了很好的一致性。该算法显著提高了卫星观测数据反演结果的准确性和可信度；在与欧美著名大气化学模型的比较验证中，发现并指出它们对中国地区大气模拟结果的不准确性。

刘诚的博士论文就以此项研究为主，在答辩时以满分通过，并且被评为海德堡大学物理学院优秀博士论文。“Platt教授在给我的评价中，说我在大气科学和痕量气体遥感领域有卓越的经验和技能，对工作极有热情，富于团队合作精神。”说起导师对自己的评价，刘诚显得有些不好意思。

科研的道路没有止境，对于自己取得的成绩，刘诚并没有满足。2010年11月，博士顺利毕业的刘诚留在德国，于马普化学所继续从事相关研究工作。

在马普化学所，刘诚在卫星遥感温室气体柱浓度的基础上，又开展了基于卫星观测高光谱数据的大气温室气体廓线反演算法的研究。他首次提出利用“云约束”法反演大气温室气体廓线分布，改变了当时温室气体廓线卫星反演算法只能获取中高空气体廓线（无法获得与人类活动密切相关的近地面信息）的局限，第一次成功获取了从对流层顶部（10～12km）到近地面（500m）垂直分辨率为1km的温室气体廓线分布。

“我用IDL语言、C++语言编写fortran程序，结合云数据，第一次从卫星近红外高光谱数据成功反演大气温室气体廓线。”刘诚停了一下，继续向记者解释这项研究的重要性，“这项研究成果在与欧美著名大气化学模型MATCH（例如Lawrence et al.2003）和 EMAC（例如J?ckel et al.2013）的比较验证中，我发现其对中国地区CO廓线模拟的不准确性，这一发现为这两个模型的改进提供了重要依据。”刘诚的这项研究成果已经于该学科的顶级杂志（Atmos. Chem. Phys.）上发表，基于他的努力工作和研究成果，德国马普学会对他的总评认证为“Excellent”。

功成哈佛

机会总是偏爱有准备的人。刘诚的努力工作，让他的科研之路越来越顺风顺水。2012年，他获得哈佛大学博士后全额奖学金，来到哈佛-史密松天体物理中心从事卫星高光谱仪器测试校正与反演算法研发，并成功研发出大气污染气体总量的卫星遥感算法。当时，指导刘诚的是哈佛大学原子与分子学部部长Kelly Chance教授，也是美国第一颗静止高光谱环境卫星TEMPO的首席科学家（PI）。

科研的道路并不总是一帆风顺的，刘诚坦称，工作中他经常碰到各种困难。在哈佛-史密松中心时，他开展针对大气污染气体柱浓度/廓线时空分布的最优估算法OE（Optimal Estimation）遥感算法研究。 “由于星载和机载的观测仪器都存在光谱漂移、辐射率绝对值稳定性不高、信噪比低等问题，导致其观测到的高光谱数据精确度达不到反演需求，无法准确反演计算出污染气体时空分布信息。”刘诚说，OE遥感方法对原始观测数据的精度要求很高，因此对高光谱仪器进行高质量的校正与标定，是准确获取污染气体含量分布的前提。

有困难就要解决。刘诚心一横，针对这个问题，夜以继日地工作，终于研发出一系列校正算法，并编写程序应用于NASA DISCOVER-AQ 城市环境观测项目，独立完成由高光谱数据校正到最终数据产品生产的全过程，最终成功获取了美国华盛顿特区等大型城市和重点区域污染物（NO2，HCHO，O3）分布情况。

“该算法同样也适用于中国京津冀、长三角、珠三角等重污染地区，这些总量分布数据能为污染源的确定（地理位置和排放量）及治理政策的制定提供重要依据。”刘诚说着，对自己的科研成果感到自豪。这也难怪，他的相关研究成果再一次登上了该学科的顶级杂志（Atmos. Chem. Phys.），哈佛大学的Kelly Chance教授高度评价他，认为他取得了令人瞩目的研究成果。

国内发展

回国后，刘诚的科研项目不断，目前他承担着“高性能傅里叶变换红外光谱分析仪器开发与应用”、“基于机载/星载观测的大气污染气体整层总量的遥感算法与传感器特性实时模拟技术”等科研工作。

作为一个年纪轻轻就已当上教授，而且已发表SCI/EI收录文章30余篇的学者，我们忍不住关心他下一步的动向。提到未来的打算，刘诚说，在自己以前研究的基础上，将开展四个方向的研究：高光谱卫星仪器校正与标定；大气污染/温室气体卫星遥感算法的研发；大气霾前体物卫星遥感技术及应用；研发获取区域或典型城市大气中污染物排放总量的综合观测技术和方法。

“希望我研究得出的这些数据可用于研究全球范围的污染运输以及变化趋势，而且也为我国的重大需求，如气候谈判、环境政策等提供强有力的数据支撑”，刘诚笑着说。