XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System气溶胶
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。
结合温度和降水，以限制气溶胶对观察到的气候变化的贡献
摘要：利用过去来改善未来的预测，需要对气候和温室气体（GHG）（GHGS）对观察到的气候变化的个人气候贡献进行理解和定量，这受到气候溶液强迫和反应的大量不确定性的阻碍。为了估算历史气溶胶响应，我们通过结合观察到的热带潮湿和干燥区域观察到的变化的信号，半明确温度不对称的温度不对称，全球平均温度（GMT）以及全球平均降水（GMLP）（GMLP）的信号来归因于温度和降水的关节变化。指纹代表气候反应对气溶胶（AERS）和其余的外部强迫（NOAER；主要是GHG）源自来自历史单和所有模型的大型组合，该模型来自耦合模型对间隔项目的第6阶段的三个模型，并使用完美的模型研究选择。是由不完善的模型研究和水文灵敏度分析支持的，该分析支持了我们选择温度和降水细纹的选择。我们发现，包括温度和降水在内的诊断效果稍微更好地限制了纯粹基于温度或仅基于GMT的诊断，并允许AER冷却的归因（即使在纤维上不包含GMT时）。这些结果在来自不同气候模型的纤维上具有鲁棒性。AER和NOAER的估计贡献与其他已发表的估计值一致，包括最新IPCC报告的估计。最后，我们将气溶胶诱导的冷却的0.46 K（[2 0.86，2 0.05] k）的最佳估计归因于2010年Noaer升温的1.63 K（[1.26，2.00] k），相对于1850年至1900年，使用GMT和GMLP的综合信号。
附件 - IPCC
气溶胶 悬浮在空气中的固体或液体颗粒，其典型粒径范围为几纳米至几十微米，在对流层中的大气寿命可达数天，在平流层中的大气寿命可达数年。气溶胶一词包括颗粒和悬浮气体，在本报告中通常以复数形式使用，表示“气溶胶颗粒”。对流层的气溶胶可能来自自然或人为；平流层气溶胶主要来自火山喷发。气溶胶可通过散射和吸收辐射（气溶胶-辐射相互作用）直接引起有效的辐射强迫，并通过充当影响云特性的云凝结核或冰核粒子（气溶胶-云相互作用）以及沉积在雪或冰覆盖的表面而间接引起有效的辐射强迫。大气气溶胶可能以初级颗粒物的形式排放，也可能由大气中的气态前体（二次生成）形成。气溶胶可能由海盐、有机碳、黑碳 (BC)、矿物质（主要是沙漠尘埃）、硫酸盐、硝酸盐和铵或它们的混合物组成。另请参阅短期气候强迫因素 (SLCF)。
通过考虑云与陆地表面之间的耦合来约束气溶胶云相互作用
气溶胶云相互作用（ACI）对于通过影响能量和水周期来调节地球气候至关重要。然而，ACI的影响具有很大的不确定性，这是由观察到的估计值和模式估计之间的系统差异所证明的。这项研究量化了ACI确定的主要偏差，这是由于传统的表面或空间测量结果无法在云水平上捕获气溶胶，除非云与陆地表面结合。我们引入了一种先进的方法来确定ACI的辐射强迫，该方法通过考虑云表面的结合。通过整合现场观测，卫星数据和模型模拟，这种方法揭示了气溶胶垂直传输和由云耦合引起的ACI效应的剧烈性。在耦合方案中，气溶胶比在脱钩条件下更均匀地增强边界层的云液滴浓度，在该条件下，来自自由气氛的气溶胶主要影响云的性质，从而导致明显的冷却效应。我们的发现聚光灯云表面耦合是ACI量化的关键因素，并暗示了传统估计中潜在的评估不足。
火星大气中HCl，H2O，气溶胶和温度之间的关系：2。定量相关
摘要在火星大气中检测氯化氢（HCL）是Exomars痕量气轨道（TGO）任务的主要目标之一。使用大气化学套件中红外通道（ACS MIR）发现其发现的季节性独特，并可能与灰尘活动联系起来。本文是一项研究的第2部分，该研究通过比较用TGO与MARS气候声音（MCS）测量的TGO与灰尘和水冰不相处进行比较，研究了HCL和气溶胶之间的联系。在第1部分中，我们显示并比较了HCl，水蒸气，温度，粉尘不透明度和水冰不透明度的季节性演变，整个Mars年34 - 36年（太阳纵向180°–360°）34-36岁。在第2部分中，我们研究了每个数量和臭氧之间垂直分布的定量相关性。我们表明，HCl和水蒸气之间存在很强的正相关，这是由于HCl与水蒸气光解产品反应时HCl的快速光化学生产速率所致。我们还显示出水蒸气和温度之间的正相关性，但无法显示温度与HCl之间的任何相关性。灰尘和水冰的不透明与灰尘和水蒸气之间存在弱相关性，但灰尘和HCL之间的相关性仅相关。我们讨论了可能的来源和下沉，鉴于分布式间隔，HCl和水冰之间的相互作用最有可能。
使用气溶胶质谱法对纳米级颗粒物物质的定量化学测定：从uncrewe
摘要。气溶胶生成技术扩展了气溶胶质谱法（AMS）的实用性，用于对机载颗粒和液滴的化学分析。但是，标准的雾化技术需要相对较大的液体量（例如，几毫升）和限制其效用的高样品质量。在这里，我们报告了需要低至10 µL样品的微型欺凌AMS（MN-AMS）技术的发展和表征，并且可以通过使用同位素标记的内部标准标准标记的Or- ganic和无机物质的纳米含量水平进行定量（34 sO 34 os 34 os）。使用标准SO，该技术的检测极限分别以0.19、0.75和2.2 ng的硫酸盐，硝酸盐和器官确定。这些物种的分析回收率分别为104％，87％和94％。该MN-AMS技术成功地应用了使用微小颗粒物（PM）采样器收集的过滤器和iM骨骼样品，可在未蛋白质的大气表调节平台上部署，例如未蛋式的空中系统（UASS）和绑扎气球系统（TBSS）。从能源部（DOE）南部大平原（SGP）天文台进行的UAS场运动收集的PM样品的化学组成。与通过共同固定的气溶胶化学物种物种（ACSM）测量的原位PM组成进行了很好的比较。此外，MN-AM和离子色谱（IC）很好地同意硫酸盐和硝酸盐的测量
气候的数据驱动建模
项目详细信息：平流层气溶胶是气候系统最重要的强迫之一，通常通过太阳辐射的散射和吸收来导致地球的全球尺度表面冷却。大型火山喷发一直是平流层气溶胶层的主要贡献者，计算廉价的数值模型可用于预测来自火山硫等先例的排放中的气溶胶光学特性和气候强迫。这样的模型对于提供气候模型所需的输入至关重要，并了解平流层气溶胶的过去和未来气候影响。但是，现有模型并不能很好地捕获火山喷发幅度，纬度和羽高度如何调节气溶胶光学特性。此外，持续的气候变化可能会大大改变平流层气溶胶的来源。越来越强烈的野生火力是由快速变暖的推动力，现在通常会产生足够高的羽毛，足以将气溶胶注入平流层。不受控制的气候变化的观点也加强了关于研究和潜在部署平流层气溶胶注入地球工程的争论，以积极冷却我们的星球。
投影检测量化气溶胶光学厚度，用于高空间分辨率光学图像的大气校正
摘要：光学遥感数据的大气校正需要确定气溶胶和气体的光学特性。提出了一种方法，该方法允许从无云情况下的投影像素中以低于 5 m 的空间采样间隔检测光学遥感数据的气溶胶散射效应。导出的气溶胶光学厚度分布用于改进大气补偿。第一步，一种新颖的光谱投影检测算法使用光谱指数确定阴影区域。对投影掩模的评估显示整体分类准确率在 80% 的水平上。使用这种导出的阴影图，将 ATCOR 大气补偿方法迭代应用于阴影区域，以找到最佳气溶胶量。通过分析完全阴影像素与直接照明区域的物理大气校正来找到气溶胶光学厚度。基于阴影的气溶胶光学厚度估计方法 (SHAOT) 在机载成像光谱数据以及摄影测量数据上进行了测试。对于所研究的测试案例，使用这种导出的气溶胶光学厚度进行大气校正的反射率值的精度可以从 3-4% 提高到优于 2% 的水平。
CloudSat-CALIPSO 发射 - 喷气推进实验室
CALIPSO 任务是一项多传感器卫星实验，它使用创新方法探索我们的大气层并研究气溶胶和薄云。CALIPSO 将从太空提供首次全球云和气溶胶剖面和物理特性调查，包括季节和地理变化。CALIPSO 将收集其他地球观测卫星无法提供的有关云和气溶胶垂直结构的信息。这些观测结果与其他任务的同步数据相结合，将大大增强我们对云和气溶胶如何相互作用、全球产生的气溶胶数量、它们如何运输以及气溶胶在大气中停留多长时间的理解。CALIPSO 测量最终将有助于改善对天气、气候和空气质量的预测。CALIPSO 的主要任务计划持续三年。
开发臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 数据同化方案，用于明亮表面的气溶胶建模——朝着紫外光谱直接辐射同化迈出了一步
摘要。使用矢量线性离散纵坐标辐射传输 (VLIDORT) 代码作为前向模型模拟的主要驱动程序，开发了一种首创的数据同化方案，用于将臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 测量值同化到海军气溶胶分析和预测系统 (NAAPS)。这项研究表明，与 NAAPS 自然运行的值相比，使用 OMI AI 数据同化可以显著降低 NAAPS 分析中的均方根误差 (RMSE) 和绝对误差。模型模拟的改进证明了 OMI AI 数据同化对于多云区域和明亮表面的气溶胶模型分析的实用性。然而，单独的 OMI AI 数据同化并不优于在无云天空和黑暗表面使用被动式气溶胶光学厚度 (AOD) 产品的气溶胶数据同化。此外，由于 AI 同化需要在前向模拟中部署完全多散射感知辐射传输模型，因此计算负担是一个问题。尽管如此，新开发的建模系统包含了紫外 (UV) 光谱中辐射同化的必要成分，我们的研究表明，未来在紫外和可见光谱中直接辐射同化，可能与 AOD 同化相结合，可用于气溶胶应用。可以添加其他数据流，包括来自对流层监测仪 (TROPOMI) 的数据、