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来自Aeronet数据库的气溶胶模型。应用于表面反射验证
摘要。气溶胶在大气中的辐射转移中起关键作用，它们对气候变化产生了重大影响。在本文中，我们提出并实施了使用其Mi-Crophysical特性开发气溶胶模型的框架。诸如尺寸分布，复杂折射率和球形百分比之类的微物理特性源自全球气溶胶机器人网络（Aeronet）。但是，当执行藻类测量程序（即，早晨，早晨和晴天晚些时候的晚期）时，通常会检索这些测量值，并且可能不会对卫星覆盖时间进行临时影响，因此无法携带卫星产品的有效阀门。To address this problem of temporal inconsistency of satel- lite and ground-based measurements, we developed an ap- proach to retrieve these microphysical properties (and the corresponding aerosol model) using the optical thickness at 440 nm, τ 440 , and the Ångström coefficient between 440 and 870 nm, α 440–870 .在过去28年内，开发了851个Aeronet部位的气溶胶模型。获得的恢复表明，在经验上可以以高达23％的不确定性检索微物理的特性。一个例外是折射率NI的虚构部分，为此，衍生的不确定性达到了38％。当需要检索微物理特性以及验证卫星衍生的产品时，这些气溶胶的特定参数模型可用于研究。
全球精细分辨率尘埃光学深度数据集
摘要。监测和描述尘埃气溶胶的时空变化对于理解其在地球系统内的多种效应、相关反馈和影响至关重要。本研究介绍了 ModIs 尘埃气溶胶 (MIDAS) 数据集的开发。MIDAS 提供全球范围内 550 nm 的柱状每日尘埃光学深度 (DOD) 和 15 年期间 (2003-2017 年) 的精细空间分辨率 (0.1 ◦ × 0.1 ◦)。这个新的数据集结合了 MODIS-Aqua 在条带级别 (Collection 6.1; Level 2) 的质量过滤卫星气溶胶光学深度 (AOD) 检索，以及现代时代回顾性分析研究和应用版本 2 (MERRA-2) 再分析提供的 DOD 与 AOD 比率，以在 MODIS 原生网格上得出 DOD。在估计总 DOD 不确定性时，考虑了 MODIS AOD 和 MERRA-2 尘埃分数相对于 AEronet 机器人网络 (AERONET) 和用于空间激光雷达模拟的垂直气溶胶结构 LIVAS 的 LIdar 气候学的不确定性。MERRA-2 尘埃分数与热带大西洋和阿拉伯海沙尘带中的 LIVAS 尘埃分数高度一致；在北美和南半球，由于沙尘源较小，一致性降低。MIDAS、MERRA-2 和 LIVAS DOD 在年度和季节性空间模式方面高度一致，颜色为
甲甲基酚Alvi Gen。 11月，sp。十一月，小说 来自Aeronet数据库的气溶胶模型。应用于表面反射验证
到西班牙巴塞罗那的催化研究所； B对巴塞罗那，基金会或大学研究所的研究的支持单位，以卫生乔治·戈尔和古琳娜（Idiapjgol）的主要关注。 C学校。西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学医学院临床基础和系；斯洛文尼亚的Maribor Fality Medical；保加利亚;以及医学院汉诺威医学院，伦德大学，马尔姆伦敦大学欧元或瑞典到西班牙巴塞罗那的催化研究所； B对巴塞罗那，基金会或大学研究所的研究的支持单位，以卫生乔治·戈尔和古琳娜（Idiapjgol）的主要关注。 C学校。西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学医学院临床基础和系；斯洛文尼亚的Maribor Fality Medical；保加利亚;以及医学院汉诺威医学院，伦德大学，马尔姆伦敦大学欧元或瑞典
使用 DQ-1 卫星上的轨道高光谱分辨率激光雷达测量气溶胶光学特性：检索和验证
摘要。大气环境监测卫星 (AEMS)，也称为大旗一号或 DQ-1，于 2022 年 4 月发射；其主要有效载荷之一是高光谱分辨率激光雷达 (HSRL) 系统。这个新系统能够精确测量全球气溶胶的光学特性，在云气溶胶激光雷达和红外探路者卫星观测 (CALIPSO) 卫星退役后，可用于地球科学界。开发合适的检索算法并验证检索结果是必要的。本研究展示了一种使用 DQ-1 HSRL 系统的气溶胶光学特性检索算法。该方法检索了气溶胶的线性去极化率、后向散射系数、消光系数和光学深度。为了验证目的，我们将检索到的结果与通过 CALIPSO 获得的结果进行了比较。结果表明，两组数据的曲线高度一致，DQ-1 的信噪比 (SNR) 有所提高。美国国家航空航天局 (NASA) 微脉冲激光雷达网络 (MPLNET) 站的光学特性曲线被选中与 DQ-1 测量值进行验证，相对误差为 25%。2022 年 6 月至 2022 年 12 月期间，使用 DQ-1 卫星和 AErosol RObotic NETwork (AERONET) 进行的气溶胶光学深度测量进行了关联，得出的 R 2 值等于 0.803。我们使用 DQ-1 数据集初步研究了撒哈拉沙尘和南大西洋的输送过程
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
在GISS Modele地球系统模型中对大气棕色碳进行建模
摘要。Brown carbon (BrC) is an absorbing organic aerosol (OA), primarily emitted through biomass burn- ing (BB), which exhibits light absorption unique to both black carbon (BC) and other organic aerosols.Despite many field and laboratory studies seeking to constrain BrC properties, the radiative forcing (RF) of BrC is still highly uncertain.To better understand its climate impact, we introduced BrC to the One-Moment Aerosol (OMA) module of the GISS ModelE Earth system model (ESM).We assessed ModelE sensitivity to primary BrC processed through a novel chemical aging scheme and to secondary BrC formed from biogenic volatile organic compounds (BVOCs).初始结果表明，BRC通常贡献0.04 Wm-2的辐射效应最高的辐射效应。Sensitivity tests indicate that explicitly simulating BrC (separating it from other OAs), including secondary BrC, and simulating chemical bleaching of BrC contribute distinguishable radiative effects and should be accounted for in BrC schemes.This addition of prognostic BrC to ModelE allows greater physical and chemical complexity in OA representation with no apparent trade-off in model performance, as the evaluation of ModelE aerosol optical depth against Aerosol Robotic Network (AERONET) and Moderate Res- olution Imaging Spectroradiometer (MODIS) retrieval data, with and without the BrC scheme, reveals similar skill in both cases.Thus, BrC should be explicitly simulated to allow more physically based chemical compo- sition, which is crucial for more detailed OA studies like comparisons to in situ measurement campaigns.我们在本文结尾的Modele内包含了BRC代表的最佳实践摘要。
LGHAP V2：无全球无间隙的气溶胶光学深度和PM 2。自2000年以来，通过大地数据分析得出的5个浓度数据集
摘要。我们先前研究中产生的长期无缘高分辨率空气污染物（LGHAP）浓度数据集提供了空间连续的每日气溶胶光学深度（AOD）和细节颗粒物（PM 2。5）自2000年以来，中国1公里的网格分辨率的浓度。这一进步赋予了对区域气溶胶变化的前所未有的评估及其对过去20年中环境，健康和气候的影响。但是，有必要增强这种高质量的AOD和PM 2。5浓度数据集具有新的可靠功能和扩展的空间覆盖范围。在这项研究中，我们介绍了全球尺度LGHAP数据集（LGHAP V2）的版本2，该版本是通过使用多功能数据科学，模式识别和机器学习方法的无缝集成的改进的Big Earth Data Analytics生成的。特定的，从相关卫星，地面监测站获得的多模式AOD和空气质量测量值通过利用基于随机的数据驱动模型的能力来协调。随后，开发了改进的基于张量流的AOD重建算法，以编织统一的多源AOD产品共同填充数据差距，以填补大气孔校正（MAIAIA）AOD AOD AOD从Terra的多角度实现。消融实验的结果表明，在收敛速度和数据准确性方面，基于张量的间隙填充方法的改进性能更好。for pm 2。5浓度测量。 验证结果表明无间隙PM 2。 55浓度测量。验证结果表明无间隙PM 2。5Ground-based validation results indicated good data accuracy of this global gap-free AOD dataset, with a correlation coefficient ( R ) of 0.85 and a root mean square error (RMSE) of 0.14 compared to the worldwide AOD observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET), outperforming the purely re- constructed AODs ( R = 0.83, RMSE = 0.15), but they were比原始的Maiac AOD检索稍差（r = 0.88，RMSE = 0.11）。5浓度映射，一种新颖的深度学习方法，称为场景意识到的集合学习图表网络（SCAGAT）。在考虑到跨区域的数据驱动模型的场景代表性时，SCAGAT算法在空间外推时进行了更好的表现，在很大程度上降低了对有限和/甚至不存在原位PM 2的区域的建模偏差。5浓度估计值具有更高的预测精度，与PM 2相比，R为0.95，RMSE为5.7 µg m-3。
Vdo 温度传感器数据表
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