中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

作者:李忠宾; 王楠; 张自力; 王甜甜; 陶金花; 王萍; 马双良; 徐奔奔; 范萌*
来源:中国环境科学, 2020, 40(10): 4190-4204.
DOI:10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2020.0466

摘要

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪(MODIS)气溶胶光学厚度(AOD)产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正(MAIAC)AOD数据与其他产品的精度.研究表明:在同等验证条件下,相较于暗目标算法(DT)、深蓝算法(DB)和暗目标与深蓝结合算法(DTB),1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R2达到0.891,均方根误差(RMSE)仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线(EE)范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R2达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高(平均相对误差(RMB)=1.622,AOD值高估62.2%).DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.

  • 单位
    山东科技大学; 遥感科学国家重点实验室; 中国科学院; 江苏省环境监测中心