基于Pandora 观测的OMI全球臭氧产品精度验证

汪 可,李正强,李凯涛,许 华,侯梦雨,王博林,3

(1安徽师范大学地理与旅游学院,安徽 芜湖 241003;2中国科学院空天信息创新研究院,北京 100101;3中国科学院大学,北京 100049)

0 引言

臭氧是大气中一种重要的微量气体,是影响对流层与平流层大气运动的重要成分之一。大约90%的臭氧位于平流层,其密度峰值出现在海拔20～30 km之间[1,2]。臭氧对生物圈至关重要,它可以吸收太阳紫外波段的辐射,帮助地球阻挡宇宙中过量的紫外辐射;同时,臭氧层会吸收多余的能量,存储于大气中,协助地球调节气候。而在臭氧层遭到破坏后,出现臭氧空洞,使得宇宙中的紫外辐射直射地球,对人体健康、日常生活造成影响;同时过量的紫外辐射会导致平流层温度异常,影响整个地球的气候变化,对地球生物圈造成不良影响[3-5]。自20世纪80年代首次报道臭氧层耗竭[6,7]以来,科学家对其长期趋势进行了广泛的研究。

上世纪20年代,英国科学家Dobson基于大气臭氧差分吸收原理,设计研发了地基Dobson臭氧分光光度计来监测臭氧柱含量[8],通过测量在紫外线(UV)中具有不同吸收特征的两个波长对[9](A对:305.5 nm和325.4 nm;D对:317.6 nm和339.8 nm)获取大气柱臭氧含量。上世纪80年代初期,基于差分吸收原理设计的地基臭氧总量观测仪器—Brewer分光光度计设计成功。Brewer分光光度计相比于Dobson分光光度计,在具体技术和自动化操作方面有所改进,Brewer分光光度计通过测量太阳辐照度和天顶天空辐射光谱,反演紫外线中的总紫外线(TUV)、红斑紫外线(EUV)、臭氧柱总量、气溶胶光学深度(AOD)以及痕量气体(如NO2和SO2)的数据。除了上述两种臭氧观测仪器外,地基臭氧观测仪器还包括天光光度计、滤光片型臭氧测量仪等,基于这些仪器,科学家们建立了臭氧观测的全球网络。除了测量臭氧柱含量以外,还可获取臭氧的垂直廓线及垂直分布信息[10-12]。

对于卫星观测,1970年,Nimbus 4卫星第一次携带探测臭氧垂直分布的BUV探测器,BUV探测器共有12个通道,其中4个长波通道用于臭氧总量监测,其他通道则用于臭氧垂直廓线的监测[13],Nimbus 4卫星的工作时间为1970–1977年。在1978年,Nimbus 7搭载了太阳紫外后向散射仪(SBUV),该探测仪具有两种工作模式,分别为步进式和连续扫描式。SBUV从1978年开始观测,直到1986年停止工作。Nimbus 7还搭载了臭氧总量测绘分光仪(TOMS),该传感器适用于全球大范围的臭氧总量监测。这两颗传感器观测原理类似,都是通过观测太阳紫外后向散射来反演臭氧总量,两颗传感器协同观测,能为用户提供全球范围内的每日臭氧数据。第二代TOMS探测仪搭载在Meter-3卫星上[14],观测时间为1991–1994年。第三代TOMS搭载在ADEOS卫星上,在1996–1997年间的持续观测为用户提供了臭氧的每日数据。第四代TOMS探测仪搭载在地球探测卫星Earth Probe上,从1996年开始一直工作至今。以上四代TOMS传感器观测所得到的臭氧数据,与后面的臭氧监测仪(OMI、OMPS)传感器数据相结合,形成了从1979年至今比较全面的臭氧数据集,该数据集数据相对完整,数据质量较高,为全球臭氧反演提供了有力的支持[15]。1996年,全球臭氧观测仪(GOME)被研制成功并开始进行观测获取臭氧数据,其原理与前述臭氧传感器类似,通过观测大气后向散射辐射来反演获取臭氧总量的数据。2004年,OMI搭载在NASA-AURA卫星上发射升空并开始工作,其观测原理是基于臭氧在317 nm和331 nm两个波段的强吸收特性对臭氧总量进行反演[14]。

卫星遥感弥补了地基遥感在观测时间和空间上不连续的缺陷,但由于其观测模式不同,导致卫星观测的结果精度通常低于地基观测的结果。因此,学者们通常以地基数据为基准,对卫星数据进行验证。2007年,Balis等[16]利用世界臭氧和紫外线辐射数据中心WOUDC(World Ozone and Ultraviolet Radiation Data Center)站点的地基数据,在25个站点上使用Dobson、Brewer仪器验证OMI-DOAS、OMI-TOMS数据;2009年,Ant´on等[17]利用5台地基Brewer仪器,在伊比利亚半岛地区对于OMI的卫星数据进行了验证;2012年,Damiani等[18]使用挪威斯瓦尔巴群岛地区的Brewer地基数据,对OMI、GOME和SCIAMACHY三类卫星传感器进行了验证;2013年,Virolainen等[19]在圣彼得堡附近使用FITR、M-124 filter ozonometer、Dobson地基数据,对OMI卫星数据进行验证;2017年,Baek等[20]利用2012年3月至2014年12月在韩国釜山、浦项的Pandora与Brewer的地基数据,验证了OMI数据;同一年,Kim等[21]利用韩国首尔延世大学站点上2012年3月至2014年3月的Pandora、Brewer、Dobson的地基数据,进行了OMI卫星数据验证。

美国宇航局戈达德太空飞行中心于2006年开发了潘多拉分光光度计(Pandora),用于测量包括臭氧在内的痕量气体的浓度[22]。Pandora是一种阵列探测器,用于在宽光谱范围内进行同步和连续观测[22]。潘多拉光谱仪系统是最近开发的一种用于痕量气体(包括总臭氧和污染物)测量的地面监测仪器,具有连续光谱辐射观测和高信噪比的优势,有助于了解城市中空气质量情况和污染物的变化过程以及卫星测量的验证[23]。目前,潘多拉全球观测网(PGN)在全球架设了近200个站点,这些站点大多数分布在美国和欧洲等地区,主要应用于当地的空气质量监测以及卫星数据验证等工作。

本文选取了44个公布臭氧数据的PGN站点,数据时间最早从2015年7月开始,截止到2021年5月31日,将44个PGN站点数据与OMI卫星数据集进行比较,分析了全球范围内臭氧的分布情况。首先介绍了本研究中所使用的仪器和数据,随后对Pandora与OMI的观测结果进行了分析,最后对结果进行了总结与讨论。

1 仪器和数据

1.1 臭氧监测仪(OMI)

OMI由荷兰与芬兰共同研制,搭载于美国2004年发射的Aura卫星上,致力于监测臭氧和痕量气体(如二氧化硫、二氧化氮等),也可以观测获得气溶胶、云、臭氧廓线等信息。OMI采用天底观测的方式,通过观测地球大气及表面的后向散射辐射来获取大气中的臭氧信息。OMI传感器的观测波长范围在270～500 nm之间,波谱分辨率为0.5 nm,轨道扫描宽度为2600 km,空间分辨率为13 km×24 km,完成一次全球扫描的时间只需要一天,可以测量臭氧、NO2、SO2柱浓度和廓线以及气溶胶、云、表面紫外辐射等多种数据[24]。

OMI臭氧产品根据使用的算法不同,所得到的最终结果也不相同。OMI-TOMS和OMI-DOAS两种算法都是基于大气中的不同成分对紫外波段的后向散射辐射来反演获取臭氧数据,所得到的数据产品的分辨率均为13 km×24 km[25]。

OMI-TOMS算法由Dave和Mateer两人开发,适用于卫星观测臭氧总量反演。OMI-TOMS算法主要基于以下两点假设:1)当波长大于310 nm时,臭氧总量是影响紫外后向散射辐射强度大小的最重要因素,其他气体影响基本忽略不计;2)在进行辐射传输的计算中,将云、地表以及气溶胶近似看做朗伯体来处理计算。在它的V8版本算法中,采用了317.5 nm和331.2 nm的波长对,其余波长对只用于反演诊断和误差修正[25]。

OMI-DOAS算法主要基于比尔朗伯定律。该算法对太阳辐射经过大气后的辐射值进行对比,得到了比值光谱。而这个比值光谱就可以将太阳辐射区分为高频快变部分以及低频慢变部分,分别代表了气体分子中的窄吸收和宽带吸收以及气溶胶影响。光谱在气体中的吸收主要取决于它的含量,从最初的比值光谱中扣除了低频慢变部分,即可得到差分吸收光谱[26]。

1.2 Pandora太阳光度计

Pandora太阳光度计来源于NASA Pandora项目,该项目是Pandonia全球网络的一部分。该项目使用光谱学研究UV和可见光波长,以确定大气的成分及其与地球环境的相互作用。Pandora太阳光度计使用理论太阳光谱作为参考,而利用差分光学吸收光谱(DOAS)确定痕量气体量,其原理是将Pandora测量的光谱差异归因于大气中存在痕量气体(即理论太阳光谱与测量光谱之间的差异是由痕量气体物质的吸收引起的)。

Pandora太阳光度计主要由三部分组成,分别为传感器头、太阳追踪器以及控制盒。传感器头由包含光学元件和微控制器的主体光纤导管、准直器等组成;而太阳跟踪器控制传感器头使其始终指向太阳、月亮或天空中的特定坐标,具体取决于操作软件执行的例程。主控制箱是坚固的大型容器,正面有两个白色入口,光谱仪箱是一个绝缘的温控外壳,用于容纳光谱仪。光谱仪箱体的温度由安装在箱体下方的热电冷却器(TEC)控制。主控制箱还包含继电器/接口箱,用于分配电源并协调Pandora系统组件之间的通信。

Pandora太阳光度计观测反演得到的臭氧数据产品,其时间分辨率为2 min,最终的数据格式产品为hdf5。在Pandora太阳光度计的臭氧数据产品中,除了臭氧柱总量以外,还包含了观测站点的经纬度、高程、时间、观测天顶角与方位角等信息,这些信息在后续的数据处理中起到很重要的作用。

Pandora太阳光度计的各项技术参数如表1所示。

表1 Pandora太阳光度计技术参数Table 1 Pandora solar photometer technical parameters

表2为本次研究中用到的44个Pandora站点的名称和位置信息,站点的排列从上到下其纬度从低到高。

表2 PGN站点观测位置Table 2 PGN site observation position

Continued

1.3 数据处理

OMI数据来源于EarthDATA GES DISC网站所提供的OMI卫星3e级每日平均臭氧数据,该数据是来自KNMI的Pepijn Veefkind博士基于OMI-DOAS算法所制作,该数据的网络获取时间为2021年6月21日。Pandora观测数据来源于http://data.pandonia-global-network.org/,由Pandora全球观测网所提供,该数据的网络获取时间为2021年6月1日。

来自EarthDATA GES DISC网站的OMI数据,空间分辨率为0.25°×0.25°,反映的是一个区域内的平均臭氧浓度。根据不同PGN站点的经纬度信息,对数据进行双线性空间插值处理,获得PGN站点位置上的臭氧总量信息。对于Pandora数据,为了避免与云污染和杂散光效应相关的错误,使用以下标准选择数据:加权光谱拟合残差的均方根小于0.05、太阳天顶角(SZA)小于75°以及由于光谱拟合而导致的TCO不确定性小于2 Du,如先前研究中所建议的数据筛选标准[23,27,28]。同时,搭载OMI传感器的Aura卫星的过境时间约为当地时间的01:45左右,选取该时间前后5 min内的Pandora数据[21]并求其均值,与OMI数据进行验证。

1.4 分析方法

使用线性回归检验OMI与地基观测值的相关性,以OMI臭氧总量相对误差表征OMI的测量精度水平[29]。

相对误差Rr定义为

式中ΩOMI与Ωgo分别表示OMI与地基臭氧观测总量。在比较中,以地基数据为基准,对OMI数据进行双线性空间插值处理后得到Pandora站点处的臭氧插值,处理好的OMI卫星数据与地基数据进行对比验证。双线性空间插值处理如图1所示，具体计算公式为

图1 双线性空间插值处理Fig.1 Bilinear space interpolation

式中x1、x2、y1、y2代表该象限几个角点的经纬度,q11、q12、q21、q22则代表该象限的四个臭氧值。

2 结果分析

2.1 Pandora臭氧全球分布

利用Pandora地基观测的臭氧结果,分析全球范围内臭氧分布的情况,如图2所示。图中NA代表北美洲,SA代表南美洲,EU代表欧洲,AS代表亚洲,PAN为Pandora太阳光度计缩写,数据时间为2020年1月至12月。从图中可以看出,全球范围内的Pandora臭氧总量分布随纬度变化呈现出明显的纬向地带性。在越靠近赤道的位置,臭氧总量越低,常年保持在250～275 Du;而纬度越高,臭氧总量也越高。从地基Pandora观测得到的全球范围内臭氧分布结果,与Cooper等的结果一致[30]。

图2 Pandora地基臭氧数据全球分布Fig.2 Global distribution of Pandora ground-based ozone data

图3是相同站点处OMI卫星观测反演所得到的臭氧总量结果,可以看出,Pandora地基观测与OMI卫星观测臭氧总量的分布趋势大致相同,但OMI卫星观测的结果普遍高于Pandora地基观测的结果。

图3 OMI卫星臭氧数据全球分布Fig.3 Global distribution of OMI satellite ozone data

2.2 OMI臭氧总量总体比较

选取PGN全球范围内的44个观测站点,分析每个站点上较长时间序列的OMI臭氧产品和Pandora臭氧观测结果之间的相关系数,如图4所示。在全球范围,OMI臭氧产品与Pandora臭氧观测结果之间具有很好的线性相关性,其平均相关系数达到了0.946;OMI臭氧产品和Pandora臭氧观测结果之间的相关系数在南北半球上存在显著差异,在南半球上的相关系数明显低于在北半球的相关系数。

图4 地基观测与卫星测量的臭氧含量相关系数分布图Fig.4 Distribution of ozone content correlation coefficients between ground-based and satellite measurements

造成南北半球地基与卫星臭氧观测值相关系数出现差异的原因,主要可能是南北半球上臭氧含量及分布的不对称性。在南半球55°～65°之间,臭氧总量最大值为340 Du,而在北半球65°～75°之间,臭氧总量最大值为390 Du;在南北半球,臭氧总量最大值都出现在高纬度地区,高纬度地区臭氧值大是因为赤道平流层中下部的臭氧向高纬度地区平流层输送所致。而造成南北半球总量差异可能源于平均经向环流差异以及南半球高纬地区的极地环流。此外,在此次实验中,南半球站点数量偏少,且都位于城市之中,受人类活动影响较大,这也可能是造成地基与卫星臭氧观测值相关系数出现差异的原因。

采用简单的双参数线性回归的方法分析OMI臭氧产品和Pandora臭氧观测结果值之间的相关性特点。基于Pandora站点的分布特点,给出了北半球低纬度、北半球中纬度、北半球高纬度、南半球以及全球的线性拟合结果,如图5所示。而在图6中更加清晰地展示了全球范围内相关系数随纬度的变化情况。从图5中可以看出,在全球范围内,OMI与Pandora的整体相关系数高达0.948。在南北半球上,OMI与Pandora的相关系数存在明显差异。在南半球,OMI与Pandora的相关系数为0.915;而在北半球,在低纬度地区,OMI与Pandora的相关系数为0.932,在中纬度地区,OMI与Pandora的相关系数为0.948,而在高纬度地区,OMI与Pandora的相关系数达到0.957。OMI与Pandora的整体相关性在南北半球存在明显差异,北半球上的OMI与Pandora的整体相关性显著高于在南半球上的整体相关性,而OMI与Pandora的整体相关性在北半球上几乎不受纬度的影响。

图5 OMI与地基臭氧总量的线性统计关系。(a)全球;(b)北半球低纬度;(c)北半球中纬度;(d)北半球高纬度;(e)南半球;(f)北半球Fig.5 Linear statistical relationship between OMI and total ground-based ozone.(a)Global;(b)low latitude,(c)mid-latitude,(d)high latitude of northern hemisphere,(e)southern hemisphere;(f)northern hemisphere

图6 相关系数与纬度Fig.6 Correlation coefficient and latitude

2.3 OMI臭氧总量相对差异

分析全球范围内OMI臭氧总量相对差异的变化。图7是根据Pandora地基观测仪器全球分布给出的OMI臭氧总量相对差异的统计情况。从图中可看出,大部分OMI臭氧相对差异值基本在-2%～4%之间。该统计结果是基于具体站点样本数的统计,样本跨度时间大部分是从2019年6月至2021年6月,期间个别站点的某一时刻的数据明显异常,在数据处理过程中舍弃这一部分数据。

图7 地基观测与卫星观测臭氧含量的相对差异分布图Fig.7 Distribution map of the difference of ozone content between ground-based and satellite observations

图8显示了OMI臭氧产品和Pandora臭氧观测结果的臭氧柱总量之间的相对差异,造成星载OMI与地基Pandora观测差异的原因可能是观测方式之间的误差或者是云的影响。数据时间从Pandora仪器安装开始到2021年5月。OMI-DOAS与Pandora数据的差异为-1.92%～7.14%,从所有站点的结果来看,在绝大多数地区,OMI卫星的地面总臭氧观测值是高于Pandora仪器的地面总臭氧观测值;在越接近赤道的位置上,OMI卫星的地面总臭氧观测值高于Pandora仪器的地面总臭氧观测值就越明显;但在46.8°N～47.3°N内,Pandora仪器的地面总臭氧观测值高于OMI卫星的地面总臭氧观测值。

图8 Pandora与OMI臭氧总量相对差异Fig.8 Relative difference between Pandora and OMI total ozone

2.4 臭氧总柱依赖性

在之前的许多验证研究中,研究的特征之一是卫星和地面之间的观测差异对总臭氧柱的依赖性,重点是臭氧空洞条件[31]。研究卫星观测与地基观测差异性对于臭氧柱总量的依赖性的原因在于,在不同的臭氧算法反演中使用了来自不同气候学的臭氧垂直分布,而臭氧垂直分布的差异也会体现在卫星和地面数据之间的比较中,尤其是臭氧空洞等极端条件。而OMI-DOAS的臭氧产品中使用的是1985年Bass等所提出的臭氧廓线,其中臭氧吸收界面的温度并不固定;而Pandora的臭氧产品,使用的是Brion等在1993年所提出的臭氧廓线,其中臭氧吸收界面的温度固定为225 K。

从图9中可以看出,在全球范围内不同臭氧柱总量情况下,OMI卫星监测结果存在不同程度的高估或低估:臭氧柱总量低于220 Du时(对应臭氧空洞条件),OMI臭氧测量结果高估约13%;而当臭氧柱总量高于400 Du时,OMI臭氧测量结果出现低估现象,当臭氧柱总量达到500 Du时,OMI卫星监测结果低估约4%。当臭氧柱总量在350～400 Du之间,OMI臭氧产品和Pandora臭氧观测结果展现出了很强的一致性。从图10、图11中可以看出,这种现象在南北半球均存在,在北半球低臭氧柱条件下卫星的高估情况更加明显。

图9 全球臭氧总柱依赖性Fig.9 Global ozone total column dependence

图10 南半球臭氧总柱依赖性Fig.10 Southern hemisphere ozone total column dependence

图11 北半球臭氧总柱依赖性Fig.11 Northern hemisphere ozone total column dependence

3 观测差异分析

3.1 卫星观测结果与地基观测结果差异分析

造成地基Pandora与星载OMI观测差异的原因,可能有两个方面。一是观测方法不同所造成的系统误差,OMI数据通过卫星遥感的手段获取,其分辨率为13 km×24 km[32],其测量结果是这个范围内臭氧的平均柱浓度;而Pandora仪器属于地基观测,观测结果代表了站点所在位置上方的臭氧柱浓度。虽然对OMI数据进行了空间插值,但还是无法精确获得Pandora地基站点处的卫星观测臭氧柱总量数据。二是云所带来的影响,OMI在观测臭氧时使用天底观测的方式,通过观测地球大气及表面的后向散射辐射来获取大气中的臭氧信息,这种观测方式对于对流层和边界层的臭氧不够灵敏[32];而Pandora仪器采用天顶观测,基于差分吸收技术来反演臭氧,使用大气臭氧斜柱总量除以大气质量因子(AMF)得到垂直臭氧总量,云的存在使得AMF的组成需要考虑云顶到大气上界、云的厚度以及地面到云顶三部分,从而影响了Pandora仪器所观测得到的臭氧数据精度。在平流层存在大量云时,云层以下的气体吸收结果会受到云的影响,卫星观测结果与地基观测结果出现差异,而云以及云的各种物理特性(包括云高、云量等)都可能会造成地基Pandora与星载OMI之间观测结果的差异[32]。

3.2 地基与卫星观测差异对臭氧柱总量的依耐性分析

在不同臭氧柱总量情况下,OMI卫星监测结果存在不同程度的高估或低估:臭氧柱总量低于220 Du时,OMI臭氧测量结果高估约13%;而当臭氧柱总量高于400 Du时,OMI臭氧测量结果出现低估现象,当臭氧柱总量达到500 Du时,OMI卫星监测结果低估约4%。臭氧空洞出现,是因为位于平流层下方的臭氧被破坏,平流层上方的臭氧没有受到影响,相对下方陆地来说,臭氧减少了大约50%左右。因此在臭氧柱总量较低的时候,由于卫星观测时采用的天底观测模式,在平流层上方臭氧浓度较高,所以会导致卫星的测量结果明显偏高;而在臭氧柱总量较高时,臭氧浓度最大部分在20～25 km,位于平流层的中下部分,此时平流层下方臭氧浓度较高,而地基观测采用的天顶观测模式,因此地基观测的结果会高于卫星观测的结果。

4 结论

在全球范围内,星载OMI与地基Pandora的臭氧观测结果表现出了很好的相关性和地域特征,在北半球的相关性明显高于南半球;在全球范围内的大多数站点上,星载OMI的观测结果普遍高于地基Pandora的观测结果,造成这种现象的原因可能是由于云的存在;但在Innsbruck站点和Davos站点上,地基Pandora的观测结果高于星载OMI的观测结果,造成这种现象的原因可能和这两个站点所处的地理位置有关;星载OMI与地基Pandora之间的观测差异也受到了臭氧柱总量的影响,在臭氧柱总量比较低的时候(低于220 Du,对应于臭氧空洞条件),OMI的观测结果相比于Pandora观测结果高估了13%;而在臭氧柱总量高于400 Du时,OMI的臭氧总量数据相比于Pandora的臭氧柱总量数据出现了被低估的情况,随着臭氧柱总量越高,高估情况也越严重,在总臭氧柱量达到500 Du时,高估达到了4%左右。