Ny invers algoritme til CO2-hentning fra satellitobservationer

Atmosfærisk kuldioxid (CO2) er en primær drivhusgas, der vedvarende er steget i løbet af de sidste par årtier. Det er en vigtig drivkraft for regionale og globale klimaændringer. De fleste CO2-kilder og dræn er placeret nær overfladen. Observationer fra kortbølge infrarøde lydgivere indlæst på satellit, såsom Greenhouse Gases Observing SATellite (GOSAT) og Orbiting Carbon Observatory (OCO-2) kan give nøjagtige målinger af den kolonnegennemsnitlige atmosfæriske CO2-koncentration.

Den atmosfæriske radiative transfer ligning (RTE) er en Fredholm integreret ligning af den første slags, som er anerkendt som sandsynligvis dårligt konditioneret. Dermed, det omvendte problem baseret på RTE er ikke godt stillet. Den omvendte metode til genfinding af atmosfæriske gasprofiler er normalt baseret på optimeringsteori.

I en nylig artikel, en forbedret begrænsningsmetode til satellit CO2-fjernmåling i det (kortbølgede infrarøde) SWIR-bånd blev foreslået, som kombinerer et forbehandlingstrin, der er påført a priori-tilstandsvektoren før hentning, med den modificerede dæmpede Newton-metode (MDNM).

MDNM indeholder to begrænsende faktorer, der stabiliserer genfindingens iterationer. Levenberg-Marquardt parameteren (γ) bruges til at sikre en positiv hessisk matrix, og en skalafaktor (α) bruges til at justere trinstørrelsen. Algoritmen søger iterativt efter en optimeret løsning ved hjælp af observerede spektrale udstrålinger, og parametre (γ og α) justeres passende. En præprocessor til initialisering af det første gæt (X0) før hentningerne, når algoritmen registrerer, at X0 er langt fra den sande tilstandsvektor. En ny datascreeningsmetode til detektering af skyscener præsenteres også baseret på de forskellige spektrumformer i oxygen-A- og to mikron-båndene.

Denne forskning har til formål at stabilisere genvindings iterationer. Foreløbige valideringer indikerer, at kvaliteten af ​​de MDNM-baserede genfindingsresultater er relativt stabil.