短波紅外三維亞像元低層水云散射效應對二氧化碳反演的影響分析

白文廣， 張鵬*， 盧乃錳， 張文建， 馬剛， 漆成莉， 劉輝

1 中國氣象局中國遙感衛星輻射測量和定標重點開放實驗室/國家衛星氣象中心(國家空間天氣監測預警中心)， 北京 100081 2 許健民氣象衛星創新中心/國家衛星氣象中心(國家空間天氣監測預警中心)， 北京 100081

0 引言

大量觀測數據證實，受人類活動特別是大量化石燃料燃燒以及森林樹木砍伐影響，大氣中溫室氣體二氧化碳(CO2)含量已由工業革命前約 280 ppmv增加到現在的 400 ppmv左右，并仍以約 2 ppmv 年增長率增長，已經給地球氣候平衡造成了嚴重影響 (Komhyr et al., 1985；Bai et al., 2010).多項研究指出，高精度CO2衛星遙感觀測數據(不確定度優于1 ppmv，約0.25%)在化學模式中的科學同化是實時獲得全球精確CO2源匯分布的最有效手段之一(Baker et al., 2010; Connor et al., 2016; Miller et al., 2018).

衛星觀測的1.6、2.0 μm太陽反射譜段，是非常純凈的CO2吸收波段，包含了整層大氣CO2濃度信息，理論上是非常理想的探測譜段，目前已經發射的GOSAT、OCO-2、TanSat等衛星均采用該譜段進行CO2探測(Crisp et al., 2017; Taylor et al., 2016; Lee et al., 2017; Yang et al., 2018).然而如何基于衛星觀測實現1 ppmv的觀測精度是一項巨大的挑戰，了解所有可能的物理效應及其在多大程度上影響CO2反演對于改進現有的反演算法至關重要.其中一項重要的影響因素是大氣粒子的散射效應，近紅外譜段為太陽反射波段，對大氣粒子散射非常敏感，需要考慮大氣中氣溶膠或云粒子的散射影響，對散射特性估計的不確定性將直接導致對輻射傳輸路徑估算的誤差，進而表現為CO2反演誤差，目前高質量近紅外波段CO2遙感產品集中在氣溶膠光學厚度小于0.3(550 nm)的晴空視場(O′Dell et al., 2018; Jung et al., 2016).

美國Colorado大學Massie等(2017，2021)通過OCO-2晴空CO2產品，地基觀測以及MODIS/Aqua云場分布的輻射統計分析發現：在多云分布的場景下，觀測視場周圍三維云散射效應將影響晴空視場CO2的反演精度，量值估計約1.2～2.6 ppmv.引起該誤差的主要原因是目前發布的衛星近紅外CO2反演算法中，均假設滿足一維輻射傳輸計算條件.而實際的衛星觀測近紅外譜段，晴空視場大氣頂輻射將會受到視場周圍或視場內部分布的云粒子的三維散射輻射影響.而目前算法中晴空視場的判識主要基于O2A 0.76 μm波段反演的地表氣壓與分析場模擬地表氣壓差值來實現，并不能很好識別視場周圍云分布以及視場內有部分低層云存在的情況(Taylor et al., 2016).美國Wisconsin大學Merrelli等(2015)將一維輻射傳輸假設的反演算法用于三維輻射傳輸模擬觀測場的反演，模擬反演結果顯示目前的云剔除方案并不能完全識別視場部分有云分布的場景，一維輻射傳輸假設條件引入的CO2反演誤差隨太陽天頂角的升高，云占比空間的增大以及地表反射率的減小而增大，最大誤差可以高達10 ppmv.僅此一項誤差遠超過對衛星CO2產品的精度要求，然而該研究模擬分析中并未考慮粒子散射的偏振效應.Natraj等(2007)以美國碳衛星為例對忽略O2A帶偏振輻射傳輸計算可能導致的CO2反演誤差進行了分析評估，指出忽略O2A帶偏振計算可能引入高達10 ppmv的XCO2反演誤差. 白文廣等(2018)基于一維輻射傳輸模擬分析了近紅外1.6 μm波段忽略分子瑞利散射和氣溶膠散射產生的偏振效應導致的輻射模擬誤差以及對大氣二氧化碳反演結果的影響，發現忽略大氣分子、氣溶膠粒子的偏振特性，有可能導致遠高于精度需求的反演誤差.

目前國內外研究中對三維云場偏振散射效應如何影響CO2反演的認識非常有限，本研究嘗試針對1.6 μm波段三維云偏振散射效應對XCO2反演影響，模擬分析忽略三維低層水云偏振散射計算導致的觀測輻射強度計算誤差，并通過敏感性模擬計算，估算不同散射場景下忽略三維亞像元云偏振散射效應可能引入的XCO2反演偏差.

1 短波紅外三維云散射輻射傳輸計算

1.1 三維矢量輻射傳輸方程求解

三維大氣中，太陽反射波段矢量輻射傳輸方程表示為 (Doicu et al., 2013)

(1)

(2)

其中，I=[I,Q,U,V]T為4個斯托克斯參數；J(r,μ,φ)表示源函數；σext和ω分別為消光系數和單次散射反射率；Z表示散射矩陣；(-μ0,φ0)為太陽入射方向；F=[F,0,0,0]為大氣頂太陽輻射度；τ表示光學厚度；μ和φ分別為天頂角余弦和方位角；τsun(r)表示大氣頂到空間坐標r處的太陽入射消光光學厚度.

三維空間輻射傳輸方程的求解是一個五維(三個空間，入射和觀測兩個角度)的邊值問題，對計算效率的要求較高.目前常用也是最早用于三維云效應輻射傳輸計算的方法是基于物理統計原理的蒙特卡洛方法，該方法通過模擬光子在介質中的路徑傳播來求解輻射傳輸方程，通過海量光子的模擬，可以實現非常高的計算精度，但速度較慢.考慮到計算效率的問題，本研究將采用基于球諧函數展開與離散坐標結合的逐次散射方法求解(Doicu et al., 2013)，通過球諧函數空間的散射積分計算與離散坐標空間的輻射流模擬相耦合，并通過自適應網格技術的引入，在滿足求解精度的條件下有效地提高了計算速度 (Evans, 1998).該方法將輻射量、源函數和散射矩陣基于復廣義球諧函數展開表示為

(3)

(4)

(5)

(6)

求解過程主要包含以下幾步：首先可以采用愛丁頓(Edington)近似方法求解得到斯托克斯向量中輻射強度項I，并將Q,U,V設置為零，做為迭代初始值；根據式(7)計算得到廣義球諧函數空間中的源函數向量；進一步利用式(4)將源函數向量變換到離散坐標空間；然后在離散坐標空間沿路徑s對源函數進行積分，求解斯托克斯向量，表示為

(8)

最后，根據式(6)將離散坐標空間斯托克斯向量變換到廣義球諧函數空間，進行下一次迭代，直至滿足計算精度需求，詳見(Evans, 1998).

1.2 短波紅外三維散射輻射傳輸模擬

短波紅外1.6 μm波段輻射傳輸計算需要同時考慮大氣分子吸收、瑞利散射，氣溶膠以及云粒子的消光作用.在1976年美國標準大氣基礎上，將CO2含量按廓線比例增加到400 ppmv左右，采用逐線積分的方法計算得到大氣分子吸收光學厚度(Clough et al., 2014)，利用Bates方法計算大氣分子瑞利散射消光截面(Rozanov et al., 2014).整層氣溶膠光學厚度設為0.3(500 nm處)，并假設消光系數隨壓強呈高斯分布(本文假設峰值在0.9 atm，高斯分布尺度參數0.03 atm)，消光、散射截面以及散射相矩陣函數采用WMO氣溶膠模型(本文假設為大陸型，Rozanov et al., 2014).水滴粒子假設為球形且滿足伽馬分布，半帶參數設置為6以表征大陸和海洋水云粒子特性(Kokhanovsky, 2006)，本文中假設水粒子有效半徑為16 μm，采用Segelstein(1981)給出的純水復折射率參數，基于米散射理論計算得到水云粒子的散射、消光截面和散射相函數矩陣(Mishchenko and Yang, 2018).

本研究以OCO-2 1.6 μm波段星下點觀測為試驗平臺(地球表面觀測視場約為1.3 km× 2.3 km，光譜分辨率約0.08 nm)，模擬區域設置為3.0 km× 3.0 km(水平，網格間距100 m) × 30.0 km(高度)，并假設周期性水平邊界條件；地面氣壓設置為950 hPa，地表假設為朗伯體且水平空間均勻分布；大氣氣壓、溫度、大氣分子和氣溶膠濃度水平均勻分布；區域中心設置單一長方體水云，云底高度為1.6 km，云層厚度為0.6 km，云層內水滴均勻分布，水滴濃度根據垂直方向總光學厚度縮放.

在以上三維輸入參數構建的基礎上，根據1.1節方法可計算得到該區域大氣頂單色斯托克斯向量(光譜采樣點間隔0.002 nm)，OCO-2光譜儀設計只對主平面輻射垂直分量敏感，觀測的通道輻射量Ic h可以表示為

(9)

式中v表示波長；f(v)表示光譜響應函數，由實驗室測量得到；S(x,y)為儀器空間響應函數，由于缺乏實際測量值，這里假設為半高寬1.7和2.3 km的二維高斯函數.如圖1為儀器光譜響應函數卷積后的大氣頂通道輻射量模擬結果，圖2為對應的經空間響應函數卷積后的觀測輻射量.地表反射率設為0.2(植被)，云層垂直方向光學厚度為10(下文中光學厚度均為550 nm波長處值 )，太陽天頂角為30°，方位角為270°.圖1和2中(a)、(b)、(c) 分別為1595.482(窗區)、1608.620(弱吸收)和1608.660 nm(強吸收)通道模擬結果，云區水平區域0.3 km×0.3 km；(d)、(e)、(f) 分別為對應通道云區0.7 km×0.7 km場景下的模擬結果，X軸為東西向，Y軸為南北向.

圖1 儀器光譜響應函數卷積后的三維云場大氣頂通道輻射量模擬(a)、(b)、(c)分別為1595.482(窗區)、1608.620(弱吸收)和1608.660 nm(強吸收)通道模擬結果，云區水平區域0.3 km×0.3 km；(d)、(e)、(f) 分別為對應通道云區0.7 km×0.7 km場景下的模擬結果.Fig.1 Simulated channel radiance at the top of the 3D cloud atmosphere field((a), (b), (c) are 1595.482 (window area), 1608.620 (weak absorption), and 1608.660 nm (strong absorption) channels, respectively. The horizontal area of the cloud area is 0.3 km×0.3 km; (d), (e), (f) are the simulation results for cloud area of 0.7 km×0.7 km.

圖2 經空間響應函數卷積后的三維云場大氣頂觀測輻射量(與圖1對應)Fig.2 Simulated channel radiance at the top of the 3D cloud atmosphere field convolution by the spatial response function (corresponding to Fig.1)

2 忽略視場內三維云散射輻射模擬誤差分析

如圖1，三個波段云頂輻射的水平空間分布表現了相似特征：由于云水粒子在1.6 μm波段有較強的散射作用，云區表現為強反射特征.X軸方向云頂輻射隨著與太陽距離的增大而減弱，Y軸方向云頂輻射由中心向兩側遞減，在0.7 km×0.7 km云場景特征更為明顯，這與三維云場內部對太陽入射輻射的多次散射消光特性有關；在太陽入射傳播路徑的云下區域形成明顯的低輻射影陰區，其區域大小、位置與太陽高度角和云場空間分布特征有關.由于太陽入射穿過云區路徑的差異，影陰區輻射量沿X軸方向表現為中間低而東西兩側較高，最小值位置與太陽高度角和云場空間分布有關.經儀器空間響應函數卷積后(圖2)，平滑了云區輻射增強和影區輻射減弱的效應，模擬輻射值與觀測視場在區域內的位置有關，在云場水平尺度較大的場景下表現更為顯著.

圖3給出了觀測視場晴空和觀測視場中心分別位于云區和影陰區中心三種情況下1.6 μm波段所有通道輻射量模擬結果.圖3(a、b)分別對應以上場景中云區水平區域0.3 km×0.3 km和0.7 km×0.7 km情況，綠色線表示晴空，紅色和藍色分別代表視場中心位于云區和影陰區中心.相比晴空視場，所有通道在云區中心視場表現為增強，在陰影區中心表現為減弱效應.此現象與地面反射率增大和減小對光譜變化的影響有相似特征，這是導致目前云檢測算法難以判斷視場內有部分低層云或者視場周圍云分布的主要原因.

圖3 1.6 μm通道在三個典型視場的輻射量模擬結果比較(a)、(b)分別對應以云區水平區域0.3 km×0.3 km和0.7 km×0.7 km; 綠色線表示晴空，紅色和藍色分別代表視場中心位于云區和影陰區中心; [1, 1], [15, 15], [15, 26]表示視場中心對應的網格位置.Fig.3 Comparison of radiation simulation results in three specific fields of view(a), (b) correspond to the horizontal cloud area of 0.3 km×0.3 km and 0.7 km×0.7 km, respectively; the green line represents the clear sky, red and blue indicate that the center of the field of view is located in the center of the cloud area and the center of the shadow area; [1, 1], [15, 15], [15, 26] represent the grid positions corresponding to the center of the field of view.

忽略三維云散射導致的輻射模擬誤差除與觀測視場位置和三維云水平尺度有關外，還與觀測幾何位置、地表反射特性以及云層本身的光學特性有關.圖4給出了典型中心視場(圖2中Y軸中心1.5 km，X軸0～3 km)，兩個通道(1595.482 nm窗區和1608.660 nm強吸收通道)在不同的地表反射率、太陽高度角以及云層光學厚度條件下忽略三維云散射效應導致的模擬輻射誤差.圖中(a)、(b)、(c)為云區水平區域0.3 km×0.3 km，(d)、(e)、(f)為云區0.7 km×0.7 km場景的結果；點實線表征窗區通道，虛線表示強吸收通道，部分觀測視場中，兩者差異較小(<0.5%)，兩線顯示基本重合.圖(a)、(d)中藍色、紅色和綠色線分別表示地表反射率0.1、0.2和0.4條件下的計算結果.由于云的強反射特性，云區視場忽略云散射導致的相對誤差隨地表反射率的減小而增大；而吸收通道表現了相對更大的輻射增量是由于云的反射減少了云下CO2的吸收作用.陰影區視場，不同地表反射率導致的差異相比云區并不顯著，由于云中粒子多次散射導致的CO2吸收路徑延長，吸收通道輻射相對減少量高于窗區通道(圖中未能顯示).圖(b)、(e)中藍色、紅色和綠色線分別對應太陽天頂角20°、30°和45°條件下的計算結果.太陽天頂角越小，陰影區面積越小且更接近云的強反射區，因忽略云散射導致的輻射模擬相對偏差最值在45°場景下表現最大.同一條件下，吸收通道有更大的相對偏差.圖(c)、(f)中藍色、紅色和綠色線分別表征云層垂直光學厚度1.0、5.0和10.0條件下的模擬結果.隨著云光學厚度的增大，云層內部多次散射效應增強，表觀反射率增大而透射率減小，云區和陰影區視場因忽略云散射導致的相對誤差隨之增加.同理，吸收通道表現有更大的相對偏差.

3 忽略三維云散射導致的二氧化碳反演誤差估算

如上分析，忽略三維云散射效應后，云區中心視場輻射模擬結果偏低，且偏差量隨著地表反射率的減小、太陽天頂角升高和云層光學厚度的增大而增大；而陰影區中心視場輻射模擬結果偏高，偏差量隨太陽天頂角升高、云層光學厚度的增大而增大，隨地表反射率的變化并不顯著.根據白文廣等(2018)，光譜中包含的CO2信息主要來自吸收線通道和窗區通道輻射的比值，輻射量模擬誤差不能完全轉化為CO2反演誤差，可以用吸收通道與窗區通道輻射比值的誤差來表征由此引入的CO2反演誤差.如圖5為不同視場中心忽略三維云散射計算和1 ppmv XCO2濃度變化導致的該比值變化的百分比量.圖中(a)、 (b)分別對應0.3 km×0.3 km和0.7 km×0.7 km云場，輸入參數設置與圖2對應場景相同.由圖5a可見遠離云場中心的區域邊緣視場忽略三維云散射后引入的吸收通道與窗區通道比值約為1 ppmv CO2變化偏差的1/2，相當于0.5 ppmv的XCO2誤差；在云區中心視場此比值為1 ppmv CO2比值變化偏差的2～3倍，引入誤差約為2～3 ppmv；在陰影區中心視場此比值與1 ppmv CO2變化比值相當，引入誤差約為1 ppmv.由圖5b的 0.7 km× 0.7 km云場可知，忽略三維云散場場景將引入更大的反演誤差，如在云區中心視場吸收通道與窗區通道比值約為1 ppmv CO2比值變化的10倍，若晴空檢測算法不能有效判斷此視場為云區將可能引入高達10 ppmv的XCO2誤差.

圖4 不同的地表反射率、太陽高度角以及云層光學厚度條件典型中心視場忽略三維云散射效應導致的輻射誤差模擬(a)、(b)、(c) 云區水平區域0.3 km× 0.3 km； (d)、(e)、(f) 云區0.7 km × 0.7 km場景的結果;點實線表征窗區通道，虛線表示強吸收通道.Fig.4 Simulated radiation error caused by ignoring the 3D cloud scattering effect in a typical central field of view under different surface reflectivity, solar elevation angle, and cloud optical thickness(a), (b), (c) The horizontal area of the cloud area is 0.3 km×0.3 km； (d), (e), (f) are the simulation results for cloud area of 0.7 km×0.7 km; the solid dot line represents the window channel, and the dashed line represents the strong absorption channel.

圖5 忽略三維云散射計算和1 ppmv XCO2濃度變化導致的吸收線通道和窗區通道輻射比值比較(a)、 (b)分別對應0.3 km×0.3 km和0.7 km×0.7 km云場; 黑色點表示1 ppmv XCO2濃度變化比值，綠色、紅外和藍色線分別表示以模擬區域邊緣第一網格、云區中心和陰影區中心為觀測視場中心的比值計算結果； [1, 1], [15, 15], [15, 26]表示視場中心對應的網格位置.Fig.5 Comparison of radiance ratios of absorption line channel and window channel caused by ignoring 3D cloud scattering calculation and 1 ppmv XCO2 concentration change(a), (b) Correspond to 0.3 km×0.3 km and 0.7 km×0.7 km cloud fields, respectively; black dots indicate 1 ppmv XCO2 concentration change ratio, the green, infrared and blue lines represent the ratio calculation results with the first grid at the edge of the simulated area, the center of the cloud area and the center of the shadow area; [1, 1], [15, 15], [15, 26] represent the grid positions corresponding to the center of the field of view.

采用相似方法，對不同地表反射率、太陽高度角以及云層垂直光學厚度場景下忽略三維云散射效應引入的XCO2偏差進行模擬，結果見圖6—8，圖中第一行(a)、(b)、(c)對應圖2中云區水平區域0.3 km×0.3 km場景； (d)、(e)、(f)對應云區水平區域0.7 km×0.7 km場景.對比可見同一條件下，忽略三維云散射后，0.7 km×0.7 km云場景表現為更為顯著的XCO2反演偏差，且該偏差與觀測視場與云區和陰影區位置有關.圖6(a、d)地表反射率設置為0.1；(b)、(e)為0.2；(c)、(f)為0.4條件下(其他設置與圖2相同)區域內不同觀測視場計算結果.在云場區反演結果呈明顯的負偏差，偏差量隨地表反射率的減小而增大，最大值可高達10～15 ppmv.此現象可以解釋為云層的強反射作用減少了部分云下CO2的吸收作用，導致吸收通道輻射相對增量高于窗區通道，使得云場區XCO2反演結果偏低(負值)；然而隨著地表反射率的變大，增強了地表與云之間的多次反射和地表反射輻射在云中傳輸的有效光學路徑，從而一定程度上增加了CO2的吸收作用，使得吸收通道輻射相對增量有所減小，最終表現為忽略三維云散射后XCO2反演誤差隨地表反射率的增大而減小.與云場區觀測視場不同，陰影區由于光路中云中粒子多次散射導致的CO2吸收路徑延長，使得在忽略三維云散射后XCO2反演結果要偏高(正值).隨著地表反射率的增大，云和地表之間的多次反射以及云中粒子多次散射隨之增強，進一步延長了CO2有效吸收路徑，使得在高地表反射率條件下XCO2反演誤差更大，可高達10 ppmv左右.

圖6 不同地表反射率場景下忽略三維云散射效應引入的XCO2偏差模擬比較(a)、(d)地表反射率設置為0.1；(b)、(e)為0.2；(c)、(f)為0.4.Fig.6 XCO2 retrieval errors caused by ignoring the 3D cloud scattering effect in different surface reflectivity scenarios(a), (d) The surface reflectance is set to 0.1; (b), (e) are set to 0.2; (c), (f ) is 0.4.

圖7(a、d)太陽天頂角設置為20°；(b)、(e)為30°；(c)、(f)為45°條件下(其他設置與圖2相同)區域內不同觀測視場估算結果.圖中可見，隨著太陽天頂角的升高，云區與陰影區距離增大，XCO2反演結果偏低區域變大，XCO2反演結果偏高區域隨著陰影區位置的移動而變化.同時，隨太陽天頂角增大，太陽入射輻射穿過云區的路徑增長，云中粒子多次散射導致的CO2吸收路徑增加，使得陰影區視場忽略三維云散射后XCO2反演偏高值變大.圖8為不同云層垂直光學厚度場景下忽略三維云散射效應引入的XCO2偏差估算結果，其中(a)、(d)中云層垂直方向光學厚度為1.0；(b)、(e)為5.0；(c)、(f)為10.0，其他設置與圖2相同.在云層光學厚度與云層水平區域覆蓋較小的條件下(云區水平區域0.3 km×0.3 km，垂直光學厚度1.0)，觀測視場內云場散射效應基本可以忽略(圖8a所示).隨著云層光學厚度的增加，表觀反射率增大，忽略三維云散射后云場區XCO2反演誤差明顯升高(0.7 km×0.7 km場景，云層垂直光學厚度1.0，偏差約為-3～-4 ppmv；當光學厚度增長至10.0后，誤差可高達10～15 ppmv，遠高于XCO2的反演精度需求)，陰影區由于吸收光學路徑的增長使得XCO2偏高值增大(0.7 km× 0.7 km場景，云層光學厚度1.0，偏差約為-2～-3 ppmv；光學厚度增至10.0，偏差約為6～8 ppmv).

圖7 不同太陽天頂角場景下忽略三維云散射效應引入的XCO2偏差模擬比較(a)、(d) 太陽天頂角設置為20°； (b)、(e) 為30°； (c)、(f) 為45°.Fig.7 XCO2 retrieval errors caused by ignoring 3D cloud scattering effect under different solar zenith angle scenarios(a), (d) Solar zenith angle set to 20°; (b), (e) to 30°; (c), (d) (f) is 45°.

圖8 不同云光學厚度場景下忽略三維云散射效應引入的XCO2偏差估算比較(a)、(d) 云層垂直方向光學厚度設置為1.0； (b)、(e) 為5.0； (c)、(f) 為10.0.Fig.8 XCO2 retrieval errors caused by ignoring the 3D cloud scattering effect in different cloud optical depth scenarios(a), (d) The optical thickness in the vertical direction of the cloud layer is set to 1.0; (b), (e) are set to 5.0; (c), (d) (f) is 10.0.

4 結論

本文以OCO-2 1.6 μm波段星下點觀測為試驗平臺，基于三維矢量輻射傳輸計算模型，計算了亞像元低層水云的三維偏振散射輻射效應；模擬分析了水平云區0.3 km×0.3 km和0.7 km×0.7 km場景，在不同地表反射率、太陽高度角以及云層垂直光學厚度條件下，忽略三維云偏振散射效應導致的通道輻射模擬誤差；并分析估算了平面平行大氣輻射傳輸假設對XCO2反演的影響.

水云粒子在1.6 μm波段有較強的散射作用，云區表現為強反射特征，在陰影區表現為減弱效應.此現象與地面反射率直接增大和減小引起的光譜變化有相似特征，導致現有云檢測算法難以判識觀測視場是否受到云的污染.本文模擬結果顯示，忽略三維云散射導致的輻射模擬偏差與觀測視場幾何位置、三維云水平尺度分布、地表反射特性以及云層本身的光學特性有關.晴空平面平行大氣假設忽略三維云場散射效應后，云區中心視場輻射模擬結果偏低，且相對偏差量隨著地表反射率的減小、太陽天頂角的升高和云層光學厚度的增大而增大；而陰影區中心視場輻射模擬結果將偏高，且相對偏差量隨太陽天頂角升高、云層光學厚度的增大而增大，隨地表反射率的變化并不顯著.

基于吸收通道與窗區通道輻射比值差異，估算不同場景下忽略三維云偏振散射效應可能造成CO2反演偏差，結果表明：對于OCO-2星下點觀測模式，在云場區觀測視場引入的CO2反演偏差呈明顯的負值，偏差量隨地表反射率的減小、太陽高度角的升高、云層垂直光學厚度的增加而增大；陰影區觀測視場CO2反演偏差為正值，偏差值隨地表反射率增大、太陽高度角升高以及云層垂直光學厚度的增加而增大.多數場景中估算結果遠大于XCO21～2 ppmv 觀測精度需求，甚至高達10～15 ppmv，如何剔除三維云散射影響的觀測視場或者在反演算法中修正三維云散射效應對于提高CO2反演精度將非常重要.

值得注意的是，為了簡化模型，本文研究中只考慮低層水云粒子散射作用，且假設云層分布為理想的長方體結構，與真實大氣中復雜的云層分布有較大的差距.未來工作需要深入研究不同云層分布結構在復雜觀測條件下引起的三維散射效應.

致謝感謝K. Franklin Evans和Adrian Doicu教授提供的三維矢量輻射傳輸方程求解代碼；V.V. Rozanov教授提供的氣溶膠散射特性參數；Michael I. Mishchenko和Yang Ping教授提供的米散射計算代碼；Rober Kurucz教授提供的太陽光譜；NASA OCO-2項目組提供的OCO-2光譜響應函數數據.