基于统计与光程分布的二氧化碳反演方法

为了研究气候变化, 需要实现遥感卫星对二氧化碳(CO2)的高精度测量。气溶胶和透射率较高的薄卷云的散射是影响大气中CO2反演精度的主要环境因素。结合主成分分析(PCA)的统计方法和光程概率分布的密度函数(PPDF)方法, 利用PCA方法得到大气CO2反演的先验值, 避免了因偏差过大而导致的运算结果无法接近真值; 基于3层PPDF模型, 解决了薄卷云和气溶胶散射引起的光子路径变化而导致的吸收谱线变化的问题。结果表明, PCA方法和PPDF方法联合反演的反演精度得到明显提高; 对2013年塔克拉玛干沙漠GOSAT数据的反演结果进行分析, 采用单一的PPDF方法得到的反演结果的方差为3.5, 两种方