數據聯合同化的碳源匯估測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及遙感技術、大氣科學、生態學等學科領域，特別是涉及基于衛星-地基 CO2數據聯合同化的碳源匯估測方法。
【背景技術】
[0002] 人類活動引起的大氣CO2濃度升高導致全球氣候變化，給人類社會的生存和發展 帶來了巨大威脅。陸地生態系統碳匯與大氣CO 2間存在著緊密關系，它不僅被動地受大氣 CO2的影響和控制，也對大氣CO2存在反饋作用，在氣候系統中具有舉足輕重的地位。因此， 在氣候與環境問題日益突出的今天，加深對陸地生態系統碳源匯的動態變化機制的理解， 加強區域陸地碳源匯分布格局的認識，具有重要的科學價值。
[0003] 目前，國際上已發展了一系列直接（如：箱式通量觀測法及通量塔觀測法）或間接 (如："自下而上"的陸面生態過程模型模擬、土地利用和土地覆被變化監測法，"自上而下" 的大氣CO 2反演法）的碳源匯觀測與估算方法。其中，"自上而下"的大氣反演法是碳源匯 計算的重要方法，在估算區域和全球生態系統碳收支和預測未來氣候變化和人類活動改變 條件下生態系統碳循環過程提供了有效的手段。然而，傳統的大氣CO 2反演法是利用分散 在世界各地的近地面CO2濃度觀測站（僅約200個點）數據作為觀測值，結合數據同化方 法進行的碳源匯推算。由于觀測站點的數量不足、分布不勻及觀測指標的不統一，使全球二 氧化碳濃度/源匯估算結果具有相當大的不確定性。因此，地基碳觀測數據有限的現狀，對 準確估算全球碳源匯分布以及大氣CO 2濃度總體狀況提出了嚴重的挑戰。
[0004] 大氣CO2反演法的模擬精度對觀測數據的依賴性強，其觀測數據的數量和質量決 定了碳源匯模擬結果的時空分辨率和精度。由于目前可用的地基CO 2觀測站點數量不夠、 數據分布不均及觀測指標不統一等限制，大氣反演法往往只能用有限的站點去估測幾年內 (10-20年）全球幾十個（22-100)區的平均碳通量的分布情況，其模擬結果的精度、時間和 空間分辨率都比較低。
[0005] 鑒于以上問題，開發一種能夠提高時間和空間分辨率以及估算精度的碳源匯估測 方法具有重要意義。
【發明內容】
[0006] 本發明的目的是提供一種基于衛星-地基CO2數據聯合同化的碳源匯估測方法， 使其對碳源匯的估測結果具有較高的精度和時空分辨率，從而克服現有方法對碳源匯估測 結果精度低、時空分辨率低的不足。
[0007] 為實現上述目的，本發明采用如下技術方案：
[0008] 基于衛星-地基CO2數據聯合同化的碳源匯估測方法，包括以下步驟：根據先驗 CO2通量數據驅動大氣傳輸模型，獲得CO 2模擬濃度時空數據集；采用集合卡爾曼平滑方法 同化〇)2觀測數據，對所述CO 2觀測數據與CO 2模擬濃度之差最小化求解，獲得優化的CO 2濃 度及CO2通量的時空分布場；其中，所述CO 2觀測數據包括CO 2站點濃度數據及CO 2衛星柱 濃度數據：當所述CO2觀測數據為CO 2站點濃度時，從所述CO 2模擬濃度時空數據集中提取 時空信息匹配的〇)2模擬濃度，對該CO 2模擬濃度與所述CO 2站點濃度之差最小化求解；當 所述CO2觀測數據為CO 2衛星柱濃度時，從所述CO 2模擬濃度時空數據集中提取時空信息匹 配的〇)2模擬濃度，先將該CO 2模擬濃度轉化成CO 2模擬柱濃度，再對CO 2衛星柱濃度與轉化 后的〇)2模擬柱濃度之差最小化求解。
[0009] 進一步地，所述CO2站點濃度數據來自美國海洋與大氣總署的地球系統研宄實驗 室及澳大利亞聯邦科學與工業研宄組織的瓶裝采樣的flask數據；所述CO 2衛星柱濃度數 據來自G0SAT-AC0S3. 3中的L2數據產品。
[0010] 進一步地，所述進行同化過程的CO2衛星柱濃度數據選取G0SAT-AC0S V3. 3中標 記為Good，且滿足以下條件的數據：衛星柱濃度數據與其對應的轉化后的CO2模擬柱濃度 相差小于3ppm。
[0011] 進一步地，所述同化過程是通過大氣反演模型進行的。
[0012] 進一步地，具體包括以下步驟：S1 :根據碳通量調整系數背景場1/，利用方 程1-1計算先驗〇)2通量數據，即CO 2通量預報場；
[0013] X(t)= fU t) = [(Fbio，t+Focn，J X At+Fff，t+Ffire，t (1-1)
[0014] 式中，X (t)代表CO 2通量，F bi。，t、F_，t、Fff，t、F f ire，t分別代表陸表碳通量、海洋碳通量、 人為碳排放以及野火燃燒碳排放，λ t為碳通量調整系數，下標t代表時間，當t = 0時，λ t 為初始值I. 〇 ;S2 :根據所述先驗0)2通量數據，驅動大氣傳輸模式運行，生成CO 2模擬濃度 時空數據集；S3 :采用集合卡爾曼平滑方法對時空信息匹配的CO2觀測濃度與CO 2模擬濃度 之差最小化求解，獲得優化的碳通量調整系數2Λ即λ t的分析場，再根據IZz利用方程1-1 計算優化的CO2通量，即CO 2通量分析場；S4 :根據優化的CO 2通量再次驅動大氣傳輸模式， 獲得優化后的〇)2模擬濃度時空數據集；S5 :將優化的碳通量調整系數\?作為下一時刻的 碳通量調整系數的背景場，返回步驟Sl。
[0015] 進一步地，所述陸表碳通量FbiU是通過陸地生態系統模型獲得的。
[0016] 進一步地，所述將0)2模擬濃度轉化成CO 2模擬柱濃度是通過公式1-2進行的：
【主權項】
1. 基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特征在于，包括以下步驟： 根據先驗CO2通量數據驅動大氣傳輸模型，獲得CO 2模擬濃度時空數據集； 采用集合卡爾曼平滑方法同化〇)2觀測數據，對所述CO 2觀測數據與CO 2模擬濃度之差 最小化求解，獲得優化的CO2濃度及CO 2通量的時空分布場； 其中，所述CO2觀測數據包括CO 2站點濃度數據及CO 2衛星柱濃度數據： 當所述CO2觀測數據為CO 2站點濃度時，從所述CO 2模擬濃度時空數據集中提取時空信 息匹配的〇)2模擬濃度，對該CO 2模擬濃度與所述CO 2站點濃度之差最小化求解； 當所述CO2觀測數據為CO 2衛星柱濃度時，從所述CO 2模擬濃度時空數據集中提取時空 信息匹配的〇)2模擬濃度，先將該CO 2模擬濃度轉化成CO 2模擬柱濃度，再對CO 2衛星柱濃度 與轉化后的〇)2模擬柱濃度之差最小化求解。
2. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其 特征在于，所述CO2站點濃度數據來自美國海洋與大氣總署的地球系統研宄實驗室及澳大 利亞聯邦科學與工業研宄組織的瓶裝采樣的flask數據；所述CO 2衛星柱濃度數據來自 G0SAT-AC0S3. 3中的L2數據產品。
3. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特征 在于，所述進行同化過程的CO 2衛星柱濃度數據選取G0SAT-AC0S V3. 3中標記為Good，且滿 足以下條件的數據：衛星柱濃度數據與其對應的轉化后的CO2模擬柱濃度相差小于3ppm。
4. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，所述同化過程是通過大氣反演模型進行的。
5. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，具體包括以下步驟： 51 :根據碳通量調整系數背景場利用方程1-1計算先驗〇)2通量數據，即CO2 通量預報場； x(t)= f (λt) = [(Fbio，t+Focn，J X At+Fff，t+Ffire，t (1-1) 式中，x(t)代表CO 2通量，F bi()，t、F_，t、Fff，t、F fiM，t分別代表陸表碳通量、海洋碳通量、人 為碳排放以及野火燃燒碳排放，λ t為碳通量調整系數，下標t代表時間，當t = 0時，λ 初始值I. 〇 ; 52 :根據所述先驗0)2通量數據，驅動大氣傳輸模式運行，生成CO 2模擬濃度時空數據 集； 53 :采用集合卡爾曼平滑方法對時空信息匹配的CO2觀測濃度與CO2模擬濃度之差最小 化求解，獲得優化的碳通量調整系數λ ta，即At的分析場，再根據λ ta利用方程1-1計算優 化的CO2通量，即CO 2通量分析場； 54 :根據優化的CO2通量再次驅動大氣傳輸模式，獲得優化后的CO 2模擬濃度時空數據 集； 55 :將優化的碳通量調整系數λ ta作為下一時刻的碳通量調整系數的背景場，返回步 驟Sl0
6. 根據權利要求5所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，所述陸表碳通量Fbi()， t是通過陸地生態系統模型獲得的。
7. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，所述將〇)2模擬濃度轉化成CO 2模擬柱濃度是通過公式1-2進行的： = h^"Xa +h -Xa) (12) 式中，是轉化后的CO2模擬柱濃度；1^是衛星提供的氣壓加權函數；Xa是衛星提供 的先驗廓線；A是衛星提供的平均核函數；Xh是與衛星提供的先驗濃度廓線Xa時空尺度相 匹配的、大氣傳輸模式模擬的模擬濃度廓線。
8. 根據權利要求7所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，所述模擬濃度廓線Xh通過以下方式實現與所述先驗濃度廓線X 3時空尺度相匹配： 大氣傳輸模式首先根據衛星柱濃度數據的時間、空間信息對CO2模擬濃度進行采樣，獲 得時空信息相一致的〇)2模擬濃度，再根據先驗濃度廓線X a的分層高度對CO 2模擬濃度進 行插值，以生成與先驗濃度廓線Xa時空尺度相匹配的模擬濃度廓線X h。
9. 根據權利要求1所述的基于衛星-地基CO 2數據聯合同化的碳源匯估測方法，其特 征在于，所述同化過程通過最小化代價函數J獲取要求解的CO 2通量X及其分析誤差P 3的 最優化估測： X = x〇+k (y°-H (x〇)) (1-6) Pa= (I-kH)P (1-8) 其中，k是一個增益矩陣，表示如下方程： k = (PHt) / (HPHT+R) (1-7) 所述代價函數J : Jr = y(.y〇 -//(Λ.))7" Zi 1 (少'11 - "(Λ.))) + I(X - Λ.0 )Γ/) 1 (Λ. - Λ.0 ) ( 1_5 ) 式中，/是CO2觀測濃度，R = varU)是觀測濃度誤差協方差矩陣；Xtl是先驗CO 2通 量，P是先驗CO2通量的誤差協方差矩陣；上標T代表矩陣轉置； H為如下所示的觀測算子矩陣：
其中Hij代表像元點i、地基站點濃度j的地基站點觀測算子;Wij代表的是像元點i、衛 星柱濃度j的衛星濃度觀測算子。
【專利摘要】本發明公開了基于衛星-地基CO2數據聯合同化的碳源匯估測方法，所述方法結合CO2站點濃度、CO2衛星柱濃度，采用集合卡爾曼平滑方法求解出最優化的CO2濃度和通量時空分布場。本發明引進柱濃度同化方案，構建了基于衛星柱濃度及地基站點觀測數據為基礎的衛星-地基CO2聯合同化方法，改進了大氣反演模型只能同化站點觀測CO2濃度的缺陷，實現了多種來源CO2數據的聯合同化，為精確的區域碳源/匯估算提供有效手段。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104834823
【申請號】CN201510251620
【發明人】陳報章, 張慧芳
【申請人】中國科學院地理科學與資源研究所
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年5月18日