基于时间序列技术的NOAA/AVHRR陆地气溶胶遥感反演研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41271371
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    75.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0113.遥感科学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Atmospheric aerosols play an important role in the radiation balance and global climate changing. Satellite remote sensing is an effective method to obtain aerosol's spatial and temporal distribution. Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) is the only sensor which can provide the Earth observation datasets as long as 30 years. However, it is difficult to retrieve aerosol over land and provide the global products because of the band limitation of AVHRR sensor. In our study, we will focus on modeling and inversion from AVHRR data. Aerosol optical depth and bidirectional reflectance distribution function (BRDF) parameters will be retrieved by a new time series technique. To determined aerosol's type, prior knowledge is needed. We will test our algorithm over many different sites. After evaluating the accuracy and feasibility of our algorithm, we will apply it to AVHRR data for the generatation of aerosol product over China. From our study, it is possible to get aerosol datasets over 30 years and support the climate changing study.
大气气溶胶是地气辐射平衡的重要影响因子。利用卫星观测资料能够反演气溶胶的时空分布,进而为研究气候变化提供支持。AVHRR是唯一能够提供30年对地观测资料的卫星传感器。由于AVHRR传感器通道有限,其在陆地气溶胶反演方面进展缓慢,难以提供全球产品。本研究将针对AVHRR传感器特点,建立地气耦合的气溶胶光学厚度遥感反演模型,利用时间序列技术实现地气分离,同时获得陆地气溶胶光学厚度和地表二向性反射参数。为解决气溶胶遥感反演中类型参数确定的难题,本研究将基于地面长年观测资料和其他辅助数据,建立AVHRR陆地气溶胶反演先验知识库。通过选取不同实验区进行反演测试,评价反演算法的适用性和反演精度,之后应用于中国地区大尺度气溶胶光学厚度产品样例生产。通过本项研究建立的基于时间序列技术的AVHRR陆地气溶胶遥感反演算法,有望实现30年中国地区的气溶胶产品生产,进而为全球气候变化研究提供必要的数据支撑。

结项摘要

AVHRR能够提供将近40年连续且全球覆盖的卫星数据,对于研究气溶胶属性长时间变化趋势有着其他卫星传感器无法替代的重要作用。由于海洋表面反射率较低且空间变化较小,海洋表面信号弱对卫星信号贡献小且稳定,使得基于AVHRR反演的气溶胶产品局限于海洋上空。而陆地地表反射率空间上不均一,时间上不稳定等因素限制了陆地气溶胶反演研究的发展。本研究针对AVHRR传感器特点,建立了地气耦合的气溶胶光学厚度遥感反演模型,利用不同方案实现地气分离,达到获取气溶胶光学厚度的目的。AVHRR发射前进行了实验室定标,发射升空后,运行环境(失重、真空、温度和光照等条件的剧烈变化)和发射前截然不同,导致传感器相应也发生很大变化,且传感器在长期的运行过程中也会发生衰减,继续应用发射前的定标系数会产生很大的误差,且随着运行时间的增加定标误差会增大。本研究使用国际通用的七个恒定目标,以高质量SeaWiFS数据为参考,实现了对目前所有16颗搭载AVHRR传感器,覆盖30余年的可见光/近红外通道数据的重定标,生产了AVHRR 30余年重定标数据集。为解决气溶胶遥感反演中类型参数确定的难题,本研究基于地面长年观测资料和其他辅助数据,建立了AVHRR陆地气溶胶反演先验知识库。采用时间序列技术与构建波段关系的方法,分别构建了陆地气溶胶反演模型LABITS与ALAD。选取不同实验区进行反演测试,评价反演算法的适用性和反演精度,之后应用于气溶胶光学厚度产品样例生产。最后,应用本研究建立的LABITS算法生产了中国区2008年陆地气溶胶与地表反射率产品,应用ALAD算法于AVHRR重定标数据集生产了中国华北地区与欧洲中部地区自1980年30余年陆地气溶胶产品,进而为全球气候变化研究提供必要的数据支撑。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(14)
专利数量(0)
Retrieval of aerosol optical depth over land surfaces from AVHRR data
从 AVHRR 数据反演陆地表面气溶胶光学深度
  • DOI:
    10.5194/amt-7-2411-2014
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    Atmospheric Measurement Techniques
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Kokhanovsky A. A.;von Hoyningen-Huene W.;de Leeuw G.;Burrows J.P.
  • 通讯作者:
    Burrows J.P.
Can satellite-derived aerosol optical depth quantify the surface aerosol radiative forcing?
卫星气溶胶光学深度可以量化表面气溶胶辐射强迫吗?
  • DOI:
    10.1016/j.atmosres.2014.07.008
  • 发表时间:
    2014-12
  • 期刊:
    Atmospheric Research
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Ceamanos, Xavier;Roujean, Jean-Louis;Carrer, Dominique;Xue Yong
  • 通讯作者:
    Xue Yong
High-Throughput Geocomputational Workflows in a Grid Environment
网格环境中的高吞吐量地理计算工作流程
  • DOI:
    10.1109/mc.2015.331
  • 发表时间:
    2015-11-01
  • 期刊:
    COMPUTER
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Liu, Jia;Xue, Yong;He, Xingwei
  • 通讯作者:
    He, Xingwei
Retrieval of aerosol optical depth and surface reflectance over land from NOAA AVHRR data
从 NOAA AVHRR 数据中反演陆地上的气溶胶光学深度和表面反射率
  • DOI:
    10.1016/j.rse.2013.01.020
  • 发表时间:
    2013-06
  • 期刊:
    Remote Sensing of Environment
  • 影响因子:
    13.5
  • 作者:
    Li, Chi;Yang, Leiku;Hou, Tingting;Marir, Farhi
  • 通讯作者:
    Marir, Farhi
Sensor-based clear and cloud radiance calculations in the community radiative transfer model
社区辐射传输模型中基于传感器的晴朗和云辐射计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Applied Optics
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Liu, Quanhua;Xue, Y.;Li, C.
  • 通讯作者:
    Li, C.

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其他文献

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  • 期刊:
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    --
  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 作者:
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    薛勇
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴雨川

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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