[发明专利]一种大气二氧化碳柱浓度高覆盖度重建方法

说明书

本发明提供了一种大气二氧化碳柱浓度高覆盖度重建方法，包括：步骤1、分析大气COsubgt;2/subgt;来源和变化影响因子，将COsubgt;2/subgt;柱浓度产品与各变化影响因子的数据统一到相同的分辨率，进行数据匹配，通过计算COsubgt;2/subgt;柱浓度和各变化影响因子间的Person相关性，进行变量筛选；步骤2、利用筛选出的变化影响因子组成建模数据集，利用随机森林模型对建模数据集进行建模，并调整模型参数，使得模型验证结果最优，得到COsubgt;2/subgt;柱浓度预测模型；步骤3、将区域内的所有的建模数据进行标准空间网格化处理，利用搭建好的COsubgt;2/subgt;柱浓度预测模型进行预测，得到区域内每天的所有网格点COsubgt;2/subgt;柱浓度数据集。本发明能获取到区域全覆盖的COsubgt;2/subgt;柱浓度的日尺度级数据。

技术领域

本发明属于大气二氧化碳浓度预测技术领域，具体涉及到一种大气二氧化碳柱浓度高覆盖度重建方法。

背景技术

工业革命以来，全球大气CO₂浓度急剧增加，根据地面观测数据表明，大气CO₂浓度从工业革命初的280ppm增加到2020年的413.2ppm，并且每年还以接近2ppm的增量不断升高。CO₂作为最重要的温室气体，是全球变暖的重要影响因子。随着大气CO₂浓度增大，全球温室效应也不断增大，极端天气、自然灾害频发，极端事件显著增多，使得世界各国纷纷制定碳中和气候目标，积极应对气候变化成为全球性挑战。为应对气候变化，人类积极寻求全球性合作。2015年气候变化巴黎大会通过的《巴黎协定》，代表了全球绿色低碳转型的大方向，为2020年以后全球合作应对气候变化构建了制度框架。《巴黎协定》确立了全球应对气候变化的共同目标：到21世纪末将全球气温升幅控制在工业化前水平基础上不超过2℃，努力控制在1.5℃以内，尽快实现全球温室气体排放达峰，在21世纪下半叶实现温室气体净零排放。准确预测大气CO₂的浓度变化，并且有效应对，是实现地球可持续发展的重大科学问题。

大气CO₂是地球碳循环的重要组成部分，是大气、陆地、海洋碳交换之间的媒介，对地表碳源碳汇的研究有十分重要的作用。然而，关于碳源碳汇的研究还有许多不确定的问题，比如区域中小尺度碳排放强度的测算，碳源碳汇的地理位置的确定。若想解决这类问题，需要利用更高时空分辨率和更高覆盖度的大气CO₂浓度数据。

由于大气散射导致的光路传输过程中路径加长，传输过程中由于云层遮盖的问题而无法得到有效的辐射信号，气溶胶类型、大小不一致导致存在复杂的大气散射现象，在CO₂浓度反演过程中因为精度不高被剔除。如OCO-2卫星，在经过质量控制后，有效的观测数据仅占所有观测数据的10％左右。

OCO-2卫星是继GOSAT卫星之后全球第二颗碳卫星，在2014年发射升空，OCO-2上携带单一的传感器，由三个同视轴的长狭缝光栅成像光谱仪组成，设有三个观测通道：分别为CO₂弱吸收带通道WCO₂(波段1.591～1.621μm)、CO₂强吸收带通道SCO₂(波段2.043～2.083μm)和O2-A吸收带通道ABO2(波段0.758～0.773μm)，各个波段的光谱分辨率均大于0.17㎝^-1，信噪比400，即使是在黑暗的海洋区域当太阳高度角高达80°时依然能获取有效数据。OCO-2具有3种常规观测模式：耀斑观测、天底观测及目标观测模式，当卫星飞跃太阳直射半球时，在10km的成像宽度内，OCO-2的每个观测通道每秒收集24个波段的波谱信息，每天产生约一百万个观测点。一个月内有7％-12％的观测点通过云校正以及其他数据质量筛选过程，以反演大气CO₂柱浓度。

OCO-2卫星的重返周期为16天，即便是能够进行监测的区域，其数据也仅是16天获取一次，无法反映真实的CO2柱浓度的季度均值和空间分布结果。