BRD算法在卫星反演二氧化硫中的应用与比较

本文档深入探讨了卫星反演二氧化硫的Bayesian Retrieval (BRD)算法的研究，重点关注了该算法在大气监测中的应用。首先，章节一介绍了大气中二氧化硫的重要性，包括其氧化反应和主要来源，以及卫星探测二氧化硫的历史发展，如TOMS、GOME/SCIAMACHY和OMI等卫星的SO2探测技术。作者明确阐述了本研究的具体内容和意义，旨在通过OMI数据处理和BRD算法提高二氧化硫浓度的准确估算。 第二章详细解析了AURA卫星和其搭载的OMI仪器，包括卫星的轨道参数、任务、仪器的性能参数、测量技术和光谱通道，以及与其他紫外光谱仪的比较。此外，还讨论了OMI的数据处理流程和二氧化硫反演方法。 在第三章，作者进行了卫星遥感大气二氧化硫的正演模拟分析，利用TOMRAD模式模拟辐射计算，考虑了辐射传输中的关键因素如O3廓线选择、云和气溶胶影响，并构建了大气质量因子敏感性试验和三维订正查找表。这部分内容深入探讨了反演过程中的复杂性和不确定性。 接下来的章节转向臭氧柱总量反演方法，解释了基本原理，涉及辐射传输参数化、表面反射率处理、臭氧总量的估算和迭代反演过程。章节五专门针对OMI的BRD算法进行深入剖析，包括其基于紫外波段O3和SO2气体吸收特征的反演理论，背景值偏差的校正，以及与DOAS方法的比较。同时，通过实例分析了智利Llaima火山爆发和阿留申群岛火山爆发事件中的SO2反演结果。 第六章扩展到FY-3卫星和TOU（Total Ozone Ultraviolet）仪器的研究，分析了TOU的通道特性，展示了初步的二氧化硫反演结果，并提出了TOU载荷设计的改进建议。这一部分展示了不同卫星平台在二氧化硫监测上的潜力。 最后，第七章是对全文的总结，强调了BRD算法在卫星反演二氧化硫方面的贡献，以及未来可能的研究方向和挑战。本文的研究成果对于理解和改善大气环境监测，尤其是二氧化硫排放的监测具有重要的科学价值和实际应用意义。