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基于FY-3 MERSI多光谱通道的霾判识研究*

高玲 张兴赢 吴荣华 张碧辉

高玲, 张兴赢, 吴荣华, 张碧辉. 基于FY-3 MERSI多光谱通道的霾判识研究*[J]. 气象学报. doi: 10.11676/qxxb2023.20220079
引用本文: 高玲, 张兴赢, 吴荣华, 张碧辉. 基于FY-3 MERSI多光谱通道的霾判识研究*[J]. 气象学报. doi: 10.11676/qxxb2023.20220079
Haze Detction by multi-spectral channels of FY-3/MERSI[J]. Acta Meteorologica Sinica. doi: 10.11676/qxxb2023.20220079
Citation: Haze Detction by multi-spectral channels of FY-3/MERSI[J]. Acta Meteorologica Sinica. doi: 10.11676/qxxb2023.20220079

基于FY-3 MERSI多光谱通道的霾判识研究*

doi: 10.11676/qxxb2023.20220079

Haze Detction by multi-spectral channels of FY-3/MERSI

  • 摘要: 受高人为排放和不利天气条件共同作用,我国秋冬季霾事件频发,具有影响范围大、程度重、持续时间长的特点。为对离散的地面站点观测形成有效补充,本研究充分利用卫星大范围监测优势,依据云、冰雪、霾、亮/暗地表散射及发射特性不同波长依赖性,建立了基于多通道信息组合的霾区快速判识方法。通过引入空气分子散射订正,有效消除此前霾判识工作中大角度条件下的误判,极大缩小了阈值的变化范围,为霾区的自动识别奠定了基础。将该判识方法应用于我国风云三号(FY-3)卫星搭载的中分辨率光谱成像仪(MEdium-Resolution Spectral Imager,MERSI)上,实现了霾区的自动判识。通过与2020.10月- 2021.2月秋冬季地面气象站点中天气现象标记为霾以及地面环境监测站点中PM2.5超过75 μg/m3的数据进行对比,检验结果表明:FY-3D的霾判识结果与地面气象站点的一致性为91.1%,与环境监测站点的一致性略低,为85.6%。由于气象观测中的霾识别依靠是大气的消光能力,卫星霾判识也是通过气溶胶的消光特性来实现,因此两者特征也更为一致。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-27
  • 录用日期:  2022-08-23
  • 修回日期:  2022-08-30
  • 网络出版日期:  2022-09-05

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