查找表方法确定气溶胶类型

大气气溶胶通过直接吸收和散射太阳辐射，能够改变地气辐射传输能量平衡，影响全球或区域气候变化(Andreae和Crutzen，1997；Ramanathan 等，2001)；粒径较小的气溶胶颗粒能够直接进入人体，对人体健康造成严重危害(Charlson 等，1992)。准确了解气溶胶空间分布对研究其气候效应、评价大气颗粒物污染等具有重要意义。

遥感技术可以在气溶胶监测中发挥重要作用，从而了解其气候和环境效应。气溶胶光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)是遥感监测气溶胶的一个重要的光学特性参量，而气溶胶类型是影响气溶胶光学厚度遥感反演精度以及基于光学厚度数据分析颗粒物污染的重要因素之一(Kaufman和Sendra，1988；King 等，1992)。故反演气溶胶光学厚度时，先确定与研究地区相符合的气溶胶类型是非常必要的。

1983年，国际大气物理协会提出标准辐射大气SRA (Standard Radiation Atmosphere)气溶胶模型(Deepak和Gerber，1983)，SRA模型把对流层气溶胶按组成成分分为水溶性、沙尘性、海洋性和煤烟性4种粒子，同时定义了大陆型、城市/工厂型和海洋型3种基本气溶胶模型；D’Almeida等人(1991)在全球范围内总结气溶胶气候学，通过对大量数据的分析，列出与经度、纬度和季节有关的对流层气溶胶的主要类型，为不同地区气溶胶类型的选择提供了参考；MODIS数据在进行全球气溶胶光学厚度产品生产时，利用全球的AERONET站点地基观测数据，通过聚类分析得到不同季节的全球气溶胶类型分布(Levy，2007)。由于实时确定气溶胶类型比较困难，当前在气溶胶光学厚度遥感反演时，通常是依据区域的气候特点以及工业发展情况，参照SRA等现有的气溶胶模型来确定不同区域的气溶胶类型。气溶胶来源的复杂性，使得气溶胶类型处于不断地变化中，而不同的气溶胶类型对辐射的影响具有明显的差异(陈好 等，2013；王中挺 等，2012；Sun 等，2016)。研究表明，气溶胶的化学组分会决定了其吸湿性、光学特性等(Cappa 等，2011；Che 等，2015)。气溶胶的化学组分复杂，不同类型气溶胶可能包含无机化合物(硫酸盐、硝酸盐、氨、氢离子、水分)、元素碳及有机化合物等(美国环境保护局，2008)，无机物、不吸光的有机物趋向于散射可见光，而元素碳、吸光的有机物具有强烈吸收太阳福射的能力。气溶胶类型的遥感研究很大程度上受限制于其化学组分的判定(Sreekanth，2014)。因此，依据区域和季节特点划分气溶胶类型不能真实反映出气溶胶类型的空间分布状况。实时的气溶胶类型确定对于提高气溶胶光学厚度的遥感反演精度具有重要的意义。

遥感方法的气溶胶类型确定主要是利用特定尺度范围内的气溶胶的光学特性，但气溶胶的空间分布和传输过程具有很大的不确定性，其特定尺度范围内的光学特性因环境条件差异会急剧变化(Nicolae 等，2015)。同时，气溶胶光学特性的获取受很大限制：遥感的方法受限于精度，而地基设备测量受限于空间覆盖率(Tan 等，2015)，故利用气溶胶的光学特性实现气溶胶类型的实时确定，存在一定困难和挑战。在气溶胶类型的实时确定方面国内外众多学者开展了大量的研究。Kaskaoutis等人(2007；2009)选择长时间序列的AERONET站点实测AOD和Ångström指数数据，对二者关系进行协同分析，通过统计分析设置不同气溶胶类型对应的AOD和Ångström指数阈值，实现了Alta Floresta等地区的气溶胶类型确定工作，并对气溶胶类型的季节变化进行分析。在Kaskaoutis等人(2007；2009)方法的基础上，Pathak等人(2012)、Rama等人(2015)、Tan等人(2015)结合不同地区的气溶胶光学特性分析，确定出Dibrugarh、Anantapur、Singapore等地区自定义的气溶胶类型。Lee等人(2010)对不同气溶胶的散射、吸收等光学特性差异进行分析，利用单次散射反照率(SSA)来区分吸收和非吸收特性气溶胶，利用细粒子百分比(FMF)来确定气溶胶模式中占主导地位的为粗粒子或细粒子，最后，运用单次散射反照率和细粒子百分比将陆地气溶胶分为沙尘、强散射类型细粒子为主、弱吸收类型细粒子等7种气溶胶类型。Srivastava等人(2014)运用Lee等人(2010)的方法，确定出2009年Delhi地区的4种气溶胶类型：污染的沙尘型(48%)、污染的大陆型(32%)、黑碳为主(11%)、有机碳为主(9%)。Amiridis等人(2011)应用拉曼激光雷达对2001年—2005年Thessaloniki的气溶胶进行观测，得到实测站点的后向散射率(LR)，并通过辐射传输计算对应时间的单次散射反照率(SSA)，选择有效的LR和SSA数据绘制散点图，结合气溶胶来源的分析，确定不同气溶胶类型对应LR和SSA的阈值，实现Thessaloniki地区气溶胶类型确定。Kumar等人(2015)联合应用2003年—2013年的MODIS、MISR和OMI卫星数据，分析气溶胶特性，分析了AOD、Ångström指数(AE)、气溶胶指数(AI)的月份、季节变化，最终通过设置AOD和AE的阈值，确定出Durban地区不同季节的5种气溶胶类型：海洋型、大陆型、生物燃烧和城市混合型、沙尘型、混合型。在国内，胡方超等人(2009)联合应用MODIS遥感数据和太阳光度计CE318数据，结合地面准同步的光谱测量，确定出太湖地区不同季节的气溶胶类型。范娇等人(2015)基于实际观测的气溶胶浓度比例，提出了一种气溶胶各组分体积百分比确定的数学模型，得到了杭州地区自定义的气溶胶类型。

当前基于气溶胶光学特性确定气溶胶类型的方法，主要是基于单波段气溶胶光学厚度或单一气溶胶光学参数与不同气溶胶类型的相关参数构建相关模型，从而确定出气溶胶类型，而由于气溶胶散射及吸收特性的复杂性，单一波段或单一参数难以精确表达不同气溶胶类型体现出的综合的光学特性。所以多波段气溶胶光学参数的应用有助于提高气溶胶类型的确定精度，胡方超等人(2009)开展了类似的研究，但使用的是迭代求解的计算方法，该方法但计算过程较为复杂、迭代运算较多，计算速度较慢，应用受到很大的局限。

针对上述问题，本文以气溶胶光学厚度的计算表达式为基础，分析并建立不同类型的气溶胶粒子数量与多波段气溶胶光学厚度之间的对应关系。基于Mie散射理论和气溶胶的相关物理性质，通过正向模拟，构建气溶胶粒子数量与气溶胶光学厚度的查找表。考虑到既保证查找表精度，又避免过分冗余造成计算效率降低，选择440 nm、670 nm、870 nm及1020 nm 4个波段的气溶胶光学厚度构建查找表。通过该查找表实现了基于多波段气溶胶光学厚度的气溶胶类型确定方法，确定出沙尘性、水溶性和煤烟3种气溶胶粒子的数量。