基于卫星-地面观测资料的O3浓度同化反演系统的制作方法

基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统
技术领域
1.本发明涉及环境技术领域，具体涉及一种基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统。


背景技术：

2.臭氧(o3)是氮氧化物(nitrogen oxides,nox)和挥发性有机物(volatile organic compounds,vocs)等前体物在日照条件下通过一系列光化学反应而形成的，是影响大气环境质量的重要污染气体。高浓度o3会对人体健康产生很大的危害。环境检测数据显示近年来o3浓度呈现逐年递增的趋势，并且作为首要污染物的天数逐年增加，目前o3正在成为大气环境治理面临的主要问题之一，其前提物和o3浓度的时空分布特征近年来是空气研究的热点。
3.当前对流层o3估算的方法主要包含残差法和直接反演的方法；近地表层o3的估算方法包含：经验统计的方法和大气化学模式模拟；这些方法都各自存在一定的缺陷，具体为：
4.(1)当前对流层o3估算的方法主要包含残差法和直接反演的方法，残差法包含：不同载荷产品相结合反演，但是这种方法由于载荷仪器在观测时间、仪器性能等方面存在差异，致使反演结果存在较大误差；对流层云法，目前该方法仅能局限于高反照率对流性云存在的地区(热带地区)进行对流层o3的反演；云切片法(cloud-slicing)，此反演方法在中国区域的o3反演中还没有推广。另一种对流层直接反演法为最优估计算法，该方法是大气遥感中的经典理论，并得到了广泛应用。
5.(2)近地表层o3的估算方法包含：经验统计的方法，该方法易于实现，估算精度也较高，但是这种研究方法主要针对研究区域较小且比较离散的区域；大气化学模式模拟，但是受“自下而上”排放清单数据误差影响具有较大的不确定性，此外当前的研究模拟的分辨率较低。
6.因此，现有的反演方法主要是针对o3浓度进行的反演，鲜有研究通过优化o3前体物排放清单的方法进行o3对流层和近地表层的估算研究。由于o3前体物的排放清单对大气环境污染治理同样具有重要的作用，因此，迫切的需要发展一套大气o3同化反演系统，通过优化o3物的前体物nox和vocs对o3对流层和近地表层进行估算研究。


技术实现要素：

7.有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是目前现有技术中，针对o3浓度进行的反演，均未有针对前体物以及近地表层的考虑，导致对o3浓度进行的反演精确度不高，参考价值低的缺陷问题。
8.为实现上述目的，本发明提供一种基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，基于风云三号气象卫星紫外高光谱载荷观测数据和o3地面监测站数据，运用集合卡尔曼平滑同化反演方法(enks)和区域中尺度大气化学传输模式(wrf-chem)用于同化反演全
球和重点区域对流层和近地面o3浓度；
9.具体包括以下步骤：
10.步骤1、o3浓度观测数据的获取与预处理，包括o3地面站观测数据的获取和预处理、风云卫星o3观测数据的获取与预处理、同一格网点内观测数据冲突情况下的预处理；
11.步骤2、根据步骤1中的基于风云卫星和地面观测数据进行同化反演；
12.步骤3、输出反演结果以及进行分析得出结论；
13.进一步地，所述步骤1中，所述o3地面站观测数据的获取和预处理，包括从地面监测站进行o3浓度观测数据的收集，并对收集的地面o3浓度数据进行质量控制；
14.进一步地，所述质量控制方法操作步骤为：
15.步骤1-(1)每天恒定值检查；如果全天24小时min(o3)＝max(o3)，则该全天的数据被排除；
16.步骤1-(2)观测数据超过500ug/m3被剔除；
17.步骤1-(3)单峰检查。如果(hi)时刻的观测值高出前一时刻(h
(i-1)
)和后一时刻(h
(i+1)
)50ug/m3，则(hi)时刻的观测数据被剔除；
18.步骤1-(4)平均峰值检查。如果在三个连续时刻(h_(i-1),h_i,h_(i+1))的平均浓度值高出前一时刻(h
(i-2)
)和后一时刻(h
(i+2)
)80ug/m3，则三个连续时刻(h
(i-1)
,hi,h
(i+1)
)被剔除；
19.进一步地，所述步骤1中，所述风云卫星o3观测数据的获取，其o3浓度观测数据来自fy-3a卫星、fy-3b卫星、fy-3c卫星；
20.所述风云卫星o3观测数据的预处理，首先，基于模型空间分辨率，将1h内每个格网点所包含的质量好的观测点过滤出来；其次，对过滤后观测点的卫星柱浓度、卫星气压加权函数、先验廓线和核函数使用式(1)求平均；最后，将平均值引入o3同化反演系统参与同化。
[0021][0022]
式(1)中，代表卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的平均后状态；
[0023]
n代表卫星1h内观测点的个数；
[0024]
i(i《＝n)代表观测点序数；
[0025]
代表第i个卫星观测点的卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的原始状态；
[0026]
进一步地，所述步骤1中，所述同一格网点内观测数据冲突情况下的预处理，按照如下方式对风云卫星观测数据和地面监测站观测数据的两种数据源数据进行筛选：
[0027]
a.有地面观测数据的情况首先选择地面观测数据而舍弃卫星观测数据；
[0028]
b.缺失地面观测数据情况下，选择风云卫星观测数据；
[0029]
c.如果一个格网内出现同一观测数据源的多个点，则求均值；
[0030]
进一步地，所述步骤2中，同化反演具体包括：
[0031]
步骤2-(1)利用集合卡尔曼平滑enks方法最小化代价函数，实现大气o3反演模型对o3前体物no
x
和vocs排放清单的同化及优化；在优化过程中我们假定no
x
/vocs的排放比例
是不变的，其代价函数如式(2)：
[0032][0033]
式(2)中，
[0034]
y0为风云卫星和地面观测站的o3浓度观测值；
[0035]
r是o3浓度观测值的误差协方差矩阵；
[0036]
x0是no
x
和vocs排放的先验值；
[0037]
p是x0的背景误差协方差矩阵；
[0038]
x是状态变量，代表大气o3反演模型中要求解的o3前体物no
x
和vocs的排放；
[0039]
h是大气o3同化反演系统中的大气传输模型wrf
–
chem，用以生成o3模拟浓度，并根据o3浓度观测数据的空间、时间信息来对模拟浓度进行采样和尺度转化，为同化提供数据准备；
[0040]
步骤2-(2)对模型的模拟浓度和风云卫星、地面观测站两种数据源的o3浓度观测数据进行的空间匹配；
[0041]
步骤2-(3)将风云卫星o3柱浓度数据和地面观测数据同时引入o3同化反演系统，进行对流层和近地表o3浓度，以及其前体物no
x
和vocs的排放优化；
[0042]
进一步地，所述步骤2-(1)中，所述最小化代价函数j，可以获取x的最优化估测，如式(3)所示：
[0043][0044]
式(3)中，
[0045]
k是一个增益矩阵，表示如下式(4)方程：
[0046]
k＝(ph
t
)/(hph
t
+r)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0047]
的分析误差表示如下：
[0048][0049]
式中，i表示一个单位矩阵。
[0050]
进一步地，所述步骤2-(2)中，所述地面观测站点数据的空间匹配为根据站点位置插值模型模拟值；
[0051]
进一步地，所述步骤2-(2)中，所述风云卫星观测数据的空间匹配为卫星核函数尺度转化法模拟浓度与卫星柱浓度的尺度匹配，具体为：
[0052]
把wrf-chem模拟的分层浓度插值到风云卫星的分层高度浓度；以风云卫星先验廓线、气压加权函数、平均核函数为基础，基于卫星柱浓度转换公式(6)，计算与卫星柱浓度相匹配的模拟柱浓度；
[0053][0054]
式(6)中，
[0055]
是我们转化后的模拟柱浓度；
[0056]ht
是风云卫星提供的气压加权函数；
[0057]
xa是风云卫星的先验廓线；
[0058]
a分别是风云卫星的平均核函数；
[0059]
xh是大气传输模型在风云卫星分层高度插值获取到的模拟浓度；
[0060]
采用以上方案，本发明公开的基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，具有以下优点：
[0061]
(1)本发明的基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，解决了如何基于o3浓度观测资料同化o3前体物的排放进行对流层和近地表o3估算反演的技术难题；通过同化o3前体物排放清单的方法进行o3对流层和近地表层的估算方法鲜有研究。风云卫星三号o3观测数据和地面观测站点数据为同化系统的构建提供了足够的数据支持。本专利运用集合卡尔曼平滑的方法(enks)和wrf-chem模式构建一套全球/区域o3同化反演系统，通过实时优化o3的前体物no
x
和vocs的排放清单，提高对流层和近地表o3估算的反演精度；
[0062]
(2)本发明的基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，解决了把具有异构性且不同尺度的地面观测和风云卫星o3浓度数据应用到o3同化反演系统而避免数据冲突的技术难题；提高尺度匹配度，提高了o3浓度的预报精度；
[0063]
综上所述，本发明公开的基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，通过实时优化氮氧化物(nitrogen oxides,no
x
)和挥发性有机物(volatile organic compounds,vocs)的排放清单，提高了对流层和近地面o3浓度的反演精度，为环保部门在治理大气污染、制定环保政策方面提供有效的参考价值。
[0064]
以下将结合具体实施方式对本发明的构思、具体技术方案及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
[0065]
图1为本发明实施例中的风云三号卫星o3浓度观测数据示意图；
[0066]
图2为本发明实施例中的柱浓度尺度转换示意图；
[0067]
图3为本发明实施例中的o3地面站观测数据o3浓度进行质量控制后分布图；
[0068]
图4为本发明实施例中的对流层和近地表o3浓度以及其前体物no
x
和vocs的排放优化示意图；
[0069]
图5为本发明实施例中同化后的o3浓度模拟值与观测值的散点分析图；
具体实施方式
[0070]
以下介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，这些实施例为示例性描述，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
[0071]
实施例
[0072]
以下就o3浓度地面站观测数据、风云三号卫星柱浓度观测数据为例对观测数据的预处理方案做简要描述：
[0073]
1、观测数据的获取与预处理
[0074]
(1)o3地面站观测数据的获取和预处理
[0075]
o3监测站点在中国区域，除西北和西南地区以外，分布相对密集且均匀，可以在一定程度上弥补当前风云三号卫星o3浓度观测数据(图1)分布不均的问题。其小时步长监测
数据可以通过中国环境监测总站获取(http://www.cnemc.cn/)。o3浓度地面观测数据引入同化系统可以很大程度上提高中国区域对流层和近地面o3估算的反演精度。在把o3浓度地面站观测数据引入o3同化反演法之前，需要对观测数据进行一系列质量控制。质量控制方法如下：
[0076]
1)每天恒定值检查。如果全天24小时min(o3)＝max(o3)，则该全天的数据被排除。
[0077]
2)观测数据超过500ug/m3被剔除。
[0078]
3)单峰检查。如果(hi)时刻的观测值高出前一时刻(h
i-1
)和后一时刻(h
i+1
)50ug/m3，则(hi)时刻的观测数据被剔除。
[0079]
4)平均峰值检查。如果在三个连续时刻(h
i-1
,hi,h
i+1
)的平均浓度值高出前一时刻(h
i-2
)和后一时刻(h
i+2
)80ug/m3，则三个连续时刻(h
i-1
,hi,h
i+1
)被剔除。
[0080]
对上述质量控制前后o3浓度观测数据分布情况进行对比分析，如图3所示：
[0081]
从图3的质量控制前与质量控制后的对比可知，经过质量控制，o3浓度观测数据分布相对于控制前的汇聚度好；
[0082]
(2)风云卫星o3观测数据的获取与预处理
[0083]
风云三号气象卫星是为了满足中国天气预报、气候预测和环境监测等方面的迫切需求建设的第二代极轨气象卫星，由三颗卫星组成(fy-3a卫星、fy-3b卫星、fy-3c卫星)，风云三号气象卫星的目标是获取地球大气环境的三维、全球、全天候、定量、高精度资料。由于同化系统所采用的观测数据为小时分辨率，因此在同化之前需要进行如下预处理：首先，将1h内质量好(“good”quality)的观测点过滤出来；其次，对过滤后观测点的卫星柱浓度、卫星气压加权函数、先验廓线和核函数求平均；最后，将平均值引入o3同化反演系统参与同化。
[0084][0085]
式中，代表卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的平均后状态，n代表卫星1h内观测点的个数，i(i《＝n)代表观测点序数，代表第i个卫星观测点的卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的原始状态。
[0086]
(3)同一格网点内观测数据冲突情况下的预处理
[0087]
为了匹配观测数据和模型模拟值，系统基于wrf-chem模型模拟结果的格网大小作为采样匹配的依据，将风云卫星观测数据和地面监测站观测数据同时引入o3同化反演系统，由此，在同一格网点内同时存在两种类型o3浓度观测数据的情况出现是不可避免的，不同类型的观测数据之间具有一定的差异，为了避免这种差异对反演结果精度的影响，按照如下方式对两种数据源数据进行筛选：
[0088]
a.有地面观测数据的情况首先选择地面观测数据而舍弃卫星观测数据。
[0089]
b.缺失地面观测数据情况下，选择风云卫星观测数据。
[0090]
c.如果一个格网内出现同一观测数据源的多个点，则求均值。
[0091]
2、基于风云卫星和地面观测数据的同化反演方法
[0092]
我们以风云卫星柱浓度和地面观测数据为观测，遵循贝叶斯理论，利用集合卡尔曼平滑enks方法最小化代价函数，实现大气o3反演模型对o3前体物no
x
和vocs排放清单的同化及优化。在优化过程中我们假定no
x
/vocs的排放比例是不变的，其代价函数如下：
[0093][0094]
其中，y0为风云卫星和地面观测站的o3浓度观测值，r是o3浓度观测值的误差协方差矩阵；x0是no
x
和vocs排放的先验值，p是x0的背景误差协方差矩阵；x是状态变量，代表大气o3反演模型中要求解的o3前体物no
x
和vocs的排放；h是大气o3同化反演系统中的大气传输模型wrf-chem，用以生成o3模拟浓度，并根据o3浓度观测数据的空间、时间信息来对模拟浓度进行采样和尺度转化，为同化提供数据准备。
[0095]
最小化代价函数j，可以获取x的最优化估测：
[0096][0097]
式中，k是一个增益矩阵，表示如下方程：
[0098]
k＝(ph
t
)/(hph
t
+r) (4)
[0099]
的分析误差表示如下：
[0100][0101]
式中，i表示一个单位矩阵。
[0102]
整个步骤下来，实现了基于风云卫星和地面观测o3浓度对o3前体物no
x
和vocs的排放最优化估测(如公式(3)和公式(5)所示)，以此提高对流层和近地表层o3浓度的估测精度。为了验证o3同化反演系统的有效性和敛散性，首先用假定的与o3相关的理想no
x
和vocs排放清单对同化系统进行验证。验证结果显示o3同化反演系统有很好的同化效果。
[0103]
由于模型的模拟浓度和两种数据源(风云卫星和地面观测站)o3浓度观测数据的空间尺度不匹配，在同化反演之前需要进行空间匹配，地面观测站点的匹配较简单，根据站点位置插值模型模拟值即可，但是对于风云卫星观测数据需要一套严格的柱浓度转换方法。按照风云卫星参数及本研究的尺度精度要求，选择卫星核函数尺度转化法(图2)，实现模拟浓度与卫星柱浓度的尺度匹配。尺度的转换过程如下：
[0104]
①
.把wrf-chem模拟的分层浓度插值到风云卫星的分层高度浓度。
[0105]
②
.以风云卫星先验廓线、气压加权函数、平均核函数为基础，基于卫星柱浓度转换公式计算与卫星柱浓度相匹配的模拟柱浓度。其中，是我们转化后的模拟柱浓度；h
t
是风云卫星提供的气压加权函数；xa是风云卫星的先验廓线；a分别是风云卫星的平均核函数；xh是大气传输模型在风云卫星分层高度插值获取到的模拟浓度。
[0106]
最后将风云卫星o3柱浓度数据和地面观测数据同时引入o3同化反演系统，进行对流层和近地表o3浓度，以及其前体物no
x
和vocs的排放优化，如图4所示；
[0107]
其中，h
i,j
代表的是像元点(区域)j、站点浓度i的观测算子；w
i,j
代表的是像元点(区域)j、卫星柱浓度i的观测算子。不同于站点浓度观测算子h
i,j
，卫星柱浓度观测算子w
i,j
要用h
i,j
将o3前体物排放数据转化为o3分层浓度值，结合柱浓度转化公式将模拟浓度转化为o3模拟柱浓度；xi代表o3前体物no
x
和vocs的排放；yi代表o3浓度观测值(风云卫星和地面观测站)。
[0108]
如图5所示，为同化后的o3浓度模拟值与地面观测和卫星柱浓度观测的散点对比分析图，其中，(a)同化后的o3浓度模拟值与地面观测对比；(b)同化后的o3浓度模拟值与卫
星柱浓度观测对比；
[0109]
从图5中结果显示该系统在很大程度上提高了o3浓度的反演精度，可满足对流层和近地表层o3浓度的反演需求；
[0110]
综上所述，通过同化o3前体物的排放进行对流层和近地表o3估算反演；如何把具有异构性且不同尺度的地面观测和风云卫星o3浓度数据应用到o3同化反演系统而避免数据冲突；把集合卡尔曼平滑同化反演方法(enks)引入wrf-chem大气化学传输模式，结合卫星-地面o3浓度的观测资料，为o3前体物排放清单(no
x
和vocs)的优化提供了可能，提高了o3浓度的预报精度；
[0111]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的试验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种基于卫星-地面观测资料的o3浓度同化反演系统，其特征在于，基于风云三号气象卫星紫外高光谱载荷观测数据和o3地面监测站数据，运用集合卡尔曼平滑同化反演方法(enks)和区域中尺度大气化学传输模式(wrf-chem)用于同化反演全球和重点区域对流层和近地面o3浓度；具体步骤包括：步骤1、o3浓度观测数据的获取与预处理，包括o3地面站观测数据的获取和预处理、风云卫星o3观测数据的获取与预处理、同一格网点内观测数据冲突情况下的预处理；步骤2、根据步骤1中的基于风云卫星和地面观测数据进行同化反演；步骤3、输出反演结果以及进行分析得出结论。2.如权利要求1所述同化反演系统，其特征在于，所述步骤1中，所述o3地面站观测数据的获取和预处理，包括从地面监测站进行o3浓度观测数据的收集，并对收集的地面o3浓度数据进行质量控制；进一步地，所述质量控制方法操作步骤为：步骤1-(1)每天恒定值检查；如果全天24小时min(o3)＝max(o3)，则该全天的数据被排除；步骤1-(2)观测数据超过500ug/m3被剔除；步骤1-(3)单峰检查。如果(h
i
)时刻的观测值高出前一时刻(h
(i-1)
)和后一时刻(h
(i+1)
)50ug/m3，则(h
i
)时刻的观测数据被剔除；步骤1-(4)平均峰值检查。如果在三个连续时刻(h_(i-1),h_i,h_(i+1))的平均浓度值高出前一时刻(h
(i-2)
)和后一时刻(h
(i+2)
)80ug/m3，则三个连续时刻(h
(i-1)
,h
i
,h
(i+1)
)被剔。3.如权利要求1所述同化反演系统，其特征在于，所述步骤1中，所述风云卫星o3观测数据的获取，其o3浓度观测数据来自fy-3a卫星、fy-3b卫星、fy-3c卫星；所述风云卫星o3观测数据的预处理，首先，基于模型空间分辨率，将1h内每个格网点所包含的质量好的观测点过滤出来；其次，对过滤后观测点的卫星柱浓度、卫星气压加权函数、先验廓线和核函数使用式(1)求平均；最后，将平均值引入o3同化反演系统参与同化。式(1)中，代表卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的平均后状态；n代表卫星1h内观测点的个数；i(i<＝n)代表观测点序数；代表第i个卫星观测点的卫星柱浓度(或卫星气压加权函数、先验廓线或核函数)的原始状态。4.如权利要求1所述同化反演系统，其特征在于，所述步骤1中，所述同一格网点内观测数据冲突情况下的预处理，按照如下方式对风云卫星观测数据和地面监测站观测数据的两种数据源数据进行筛选：a.有地面观测数据的情况首先选择地面观测数据而舍弃卫星观测数据；
b.缺失地面观测数据情况下，选择风云卫星观测数据；c.如果一个格网内出现同一观测数据源的多个点，则求均值。5.如权利要求1所述同化反演系统，其特征在于，所述步骤2中，同化反演具体包括：步骤2-(1)利用集合卡尔曼平滑enks方法最小化代价函数，实现大气o3反演模型对o3前体物no
x
和voc
s
排放清单的同化及优化；在优化过程中我们假定no
x
/voc
s
的排放比例是不变的，其代价函数如式(2)：式(2)中，y0为风云卫星和地面观测站的o3浓度观测值；r是o3浓度观测值的误差协方差矩阵；x0是no
x
和voc
s
排放的先验值；p是x0的背景误差协方差矩阵；x是状态变量，代表大气o3反演模型中要求解的o3前体物no
x
和voc
s
的排放；h是大气o3同化反演系统中的大气传输模型wrf
–
chem，用以生成o3模拟浓度，并根据o3浓度观测数据的空间、时间信息来对模拟浓度进行采样和尺度转化，为同化提供数据准备；步骤2-(2)对模型的模拟浓度和风云卫星、地面观测站两种数据源的o3浓度观测数据进行的空间匹配；步骤2-(3)将风云卫星o3柱浓度数据和地面观测数据同时引入o3同化反演系统，进行对流层和近地表o3浓度，以及其前体物no
x
和voc
s
的排放优化。

技术总结
本发明提供一种基于卫星-地面观测资料的O3浓度同化反演系统，基于风云三号气象卫星紫外高光谱载荷观测数据和O3地面监测站数据，运用集合卡尔曼平滑同化反演方法和区域中尺度大气化学传输模式用于反演全球和重点区域对流层和近地面O3同化反演；本发明公开的基于卫星-地面观测资料的O3浓度同化反演系统，通过实时优化氮氧化物和挥发性有机物的排放清单，提高了对流层和近地面O3浓度的反演精度，为环保部门在治理大气污染、制定环保政策方面提供有效的参考价值。有效的参考价值。有效的参考价值。


技术研发人员：刘靓珂 郭立峰 仲峻霆 李佳迎 吴崇源
受保护的技术使用者：中国气象科学研究院
技术研发日：2023.01.31
技术公布日：2023/9/25