基于加權乘代數算法分析全球平流層臭氧垂直分布差異*

徐自強 楊太平 錢園園 司福祺?

1) (中國科學院,合肥物質科學研究院,安徽光學精密機械研究所,環境光學與技術重點實驗室,合肥 230031)

2) (中國科學技術大學,合肥 230026)

全球氣候變化與南極臭氧空洞的形成促使人們關注大氣臭氧含量的變化.臭氧通常通過天底衛星實現全球連續觀測,進而獲得全球柱濃度,但隨著對臭氧的深入研究,全球臭氧分層觀測問題也隨之出現.本文將加權乘代數算法與輻射傳輸模型SCIATRAN 相結合,采用2011 年Chappuis-Wulf 波段的SCIAMACHY 臨邊輻射數據,反演出15—40 km 高度之間的平流層臭氧廓線,解決了全球臭氧分層觀測問題.在全球臭氧分層圖中,觀測到全球臭氧傳輸從低緯度地區的形成上升到中高緯度地區的消耗下降的整個過程,這與布魯爾-多布森環流直接相關.在9—10 月南極臭氧空洞最嚴重時期,南極極地環流對臭氧傳輸的阻礙作用明顯,極地環流出現“透明墻”效果.一方面赤道臭氧難以傳輸至南極地區進行補充,另一方面南極地區上空存在的臭氧消耗物質滯留導致臭氧消耗加速,低補充和高消耗共同造成南極臭氧空洞.全球臭氧分層觀測為全球臭氧研究提供了新的視角,將會促進人們對臭氧形成、傳輸以及消耗過程的研究.

1 引 言

1987 年《蒙特利爾議定書》簽訂后,各國逐步禁止消耗臭氧層物質的生產與銷售[1],自此平流層臭氧開始出現恢復跡象[2].目前,臭氧正朝著1980 年以前的水平緩慢恢復.溫度對化學反應速率的影響[3],平流層環流對溫室氣體濃度的響應都將影響臭氧的恢復[4,5].氯氟烴的排放[6?8]和含溴反應中間物也有著不可忽視的影響[9].在大氣熱力學、動力學和化學性質不斷變化的背景下,各類變化因素對臭氧垂直分布產生的影響需要通過臨邊衛星持續觀測[10].

衛星遙感技術傳統上分為天底、掩星和臨邊三種類型[11].天底觀測衛星最先提出,發展時間最長,1978 年10 月24 日發射的Nimbus 7 號上攜帶的臭氧總量繪圖系統(total ozone mapping spectrometer,TOMS),用于觀測全球臭氧分布,并在1981 年首次由衛星數據繪制了全球臭氧總量分布圖[12].此后的臭氧監測一直關注全球范圍大氣臭氧總量的變化,并在1982 年冬季首次觀測到南極臭氧洞[13].臭氧總量分布問題得到解決,但臭氧垂直分布問題隨之而來,掩星觀測由此應運而生.1995 年歐洲航天局(European Space Agency,ESA)發射的歐洲遙感衛星–2(European remote sensing-2,ERS-2)搭載全球臭氧觀測儀(global ozone monitor instrument,GOME),其265—340 nm 的紫外波段可以進行臭氧垂直廓線的反演[14].臭氧的垂直分布問題得到初步解決,但是掩星觀測技術只有在太陽或其他恒星穿過地平線時,才能觀測到有效數據.這極大地限制了觀測數量,得到的臭氧垂直分布圖空間覆蓋率非常有限.針對極為有限的空間分布問題,后續又提出臨邊觀測.2002 年ESA 發射的環境衛星 (environmental satellite,Envisat)上搭載大氣掃描成像吸收光譜儀(scanning imaging absorption spectrometer for atmospheric chartography,SCIAMACHY)同時具有臨邊和對地觀測模式[15].由SCIAMACHY 得到臭氧垂直分布很好地解決了掩星觀測有限的空間分布問題,實現了全球范圍內的臭氧垂直分布監測,為全球臭氧垂直分布研究帶來新的思路.

臨邊觀測技術由搭載在太陽中間層探測衛星(solar mesosphere explorer,SME)上的紫外光譜儀(the ultraviolet spectrometer,UVS)率先應用,并成功獲得了臭氧剖面圖[16].目前應用臨邊觀測技術的載荷除了有搭載在Envisat 上的SCIAMACHY 外,還包括搭載在Odin 衛星上的光學光譜和紅外成像系統(optical spectrograph and infrared imager system,OSIRIS)[17]、搭載在Meteor-3M 衛星上的平流層氣溶膠和氣體實驗-III(tratospheric aerosol and gas experiment-III,SAGE-III)[18]、搭載在國家極軌衛星(national polar-orbiting partnership,NPP)上的臭氧測繪與廓線探測-臨邊廓線(ozone mapping and profiler suite-limb profiler,OMPS-LP)[19].目前中國尚未有在軌的臨邊觀測衛星,由中國科學院安徽光學精密機械研究所在研的大氣臨邊觀測衛星將于近幾年發射,將在國內首次獲得全球臨邊觀測數據[20,21].

目前臨邊數據反演臭氧垂直廓線的方法主要有數值模擬和光譜分析兩大類.1982 年,Aruga 和Heath[22]使用輻射差值的方法對平流層至中間層的臭氧垂直分布進行了臨邊反演的可行性分析.2006 年,郭霞等[23]使用輻射差值的方法基于臨邊觀測數據進行了平流層空氣密度和臭氧反演的研究.2002 年,Auvinen 等[24]將改進剝洋蔥法(modified onion-peeling approach,MOP)首次應用到OSIRIS臨邊觀測數據中,使用低切高的透射光譜與平流層頂的參考光譜進行比值反演出多種臭氧的垂直廓線.2006 年,Rohen 等[25]使用SCIAMACHY 的UV波段臨邊觀測數據,將輻射正規化和最優估計(optimal estimation,OE)相結合成功反演出平流層上層到中間層下層的臭氧垂直廓線.2011 年,汪自軍[26]采用斷層掃描技術反演臭氧,并得到大氣臭氧的數密度分布.目前學界已經提出了許多從臨邊衛星的散射輻射數據中反演平流層臭氧廓線的方法.本文研究的重點是將SCIAMACHY 臨邊數據進行歸一化和波長配對再結合加權乘代數方法,最終反演出平流層臭氧垂直數密度廓線[27].

本文先對臨邊反演的原理做簡要概述,再運用臨邊算法反演出全球臭氧分層圖,最后分析全球臭氧的分布特點.

2 臨邊觀測幾何與原理

相較于傳統的天底觀測,臨邊觀測在研究臭氧垂直精細結構方面具有巨大提升.在軌衛星水平方向觀測獲得大氣反射的輻射數據,通過算法反演即可得到大氣垂直結構廓線.反演時,由于大氣的非線性,故而無法通過輻射直接求出線性解,即臭氧垂直廓線.這需要先建立正向輻射傳輸模型,通過不斷調整先驗廓線求解輻射值,再與觀測值逼近,最后得到合理的臭氧垂直廓線.

2.1 臨邊觀測幾何

如圖1 中水平淡藍線所示,臨邊觀測衛星在水平方向上掃描分層大氣的結構,同時記錄大氣的發射光譜和散射光譜.不同的掃描視線穿過不同的分層,對大氣的掃描通常從地表高度開始,按照一定的角度向上逐次掃描,得到不同大氣分層的數據.最后一次掃描指向深空以記錄暗電流對數據的影響便于日后校正.沿著飛行方向,不同分層掃描出的切點構成一個切面.組成切面的切點不在同一地理位置上空,因此得到的切面不垂直于水平面.完成一次掃描后電機再次回到原始位置進行下一輪的掃描.圖1 中太陽天頂角(solar zenith angles,SZA)、太陽散射角(single scattering albedo,SSA)和SAA(solar azimuth angle,SAA)分別表示太陽天頂角、太陽散射角和太陽方位角.圖1 中非水平淡藍線與淡藍字表示臨邊觀測的各種輻射源及其相關標注.臨邊觀測到的輻射源主要包括單次大氣散射光(single scatter,SS)、多次大氣散射光(multiple scatter,MS)和地表散射光(albedo scatter,AS)三種.輻射來源中SS 占據最大的比重,但是MS 和AS 的影響也不可忽略.

圖1 臨邊觀測幾何圖Fig.1.Limb observation geometry.

2.2 臨邊觀測原理

大氣遙感逆問題大多是非線性的,因此需要通過數值模擬逼近的方法解決非線性問題.由于輻射傳輸問題的復雜性與非線性,正向模型使用數值模擬計算是可行的,但反之則不可行.通過正向模擬與實際值比較,修正預估參數,多次修正之后即可得到近似準確的預估值[28].

2.2.1 臨邊觀測分層

圖2 中內圓表示地球,外層的圓環代表大氣層.為了便于介紹,這里將大氣分成3 層,實際中按照衛星參數將分層控制在10—20 層之間.圖2中水平藍線表示衛星觀測視線,i,i?1 ,i?2 和i ?3 分別表示視線的4 個交點.命名交點i與交點i ?1 之間的大氣為第i層大氣,以此類推,共有第i,i ?1 和i?2 三層大氣.re表示地球半徑,th表示相對與海平面的高度,ri表示第i層大氣底端到地心的距離,ri?1表示第i?1 層大氣底端到地心的距離,ri?2表示第i?2 層大氣底端到地心的距離,ri?3表示第i?3 層大氣底端到地心的距離.

圖2 臨邊觀測原理圖Fig.2.Limb observation schematic.

視線依次穿過不同的大氣分層,但在每個分層的光程并不相同.光程的長短會影響最終的結果,因此需要計算出穿過每層大氣的光程.光程的長度計算如下:

其中,Si表示第i分層的光程;Si?1表示第i?1 分層的光程;Si?2表示第i?2 分層的光程.

再計算每個分層的光程占整個光程的比重時,由于Si?2后面的光程數值遠小于前3 個光程,因此可以忽略占比,僅考慮前:3 個的占比.代入衛星參數計算權重占比如下:

其中Wi表示第i分層的光程占總光程的權重;Wi?1表示第i?1 分層的光程占總光程的權重;Wi?2表示第i?2 分層的光程占總光程的權重.這里有兩個特殊情況: 當反演的層數是最外層時,W1=1 ;當反演的層數是外兩層時,W2≈0.75,W1≈0.25 .對于每個切點i,權重因子Wi總和為1.現實中多層大氣超過一定高度后臭氧含量非常稀薄,無法得到有效數據,因此有效層數的選擇需要依靠臭氧先驗廓線確定.

2.2.2 輻射歸一化與波長配對

云高、氣溶膠和儀器誤差等干擾因素不可避免存在,并且每次干擾因素的值是變量.將每個高度臨邊輻射值歸一化到參考高度處的輻射值則能很好地排除這些因素的干擾[29].歸一化公式如下:

其中,I(λ,hi) 表示波長λ在切線高度hi處的臨邊輻射;I(λ,href) 表示波長λ在參考切線高度href處的臨邊輻射,href取40 km;In(λ,hi) 表 示波長λ在切線高度hi處的歸一化臨邊輻射.

單個歸一化輻射值直接反演的精度和靈敏度都不高,而一個吸收峰和相鄰的兩個吸收谷進行配對運用則可以提高反演精度和靈敏度.3 個波長配對公式如下:

其中,y(hi) 是將高度hi處的3 個波長配對后的觀測向量.這里λ2表示選定的波峰599.11 nm,λ1和λ3表示選定的波谷532.16 nm 和664.12 nm.

圖3 所示為觀測向量與模型模擬向量.第一次模擬向量y(hi) 是通過先驗臭氧廓線得到,與實測向量y(hi) 有較大的差距.隨著迭代次數的增加,模擬向量y(hi) 與實測向量y(hi) 值逐漸接近.迭代到第9 次時二者基本一致,迭代到第14 次時誤差更小.理論上隨著迭次數的無限增加,實測y(hi) 與模擬y(hi) 會無限接近.迭代次數過少誤差變大,迭代次數過多計算時間變長,迭代次數的選擇下文將會介紹.

圖3 輻射歸一化與波長配對圖Fig.3.Radiance normalization and wavelength pairing diagram.

2.2.3 加權乘代數算法

將加權乘代數算法與大氣輻射傳輸模型SCIATRAN[18]相結合即可從臨邊衛星數據反演平流層臭氧密度廓線.加權乘代數算法使用多個觀測向量反演目標高度的臭氧廓線.在每次迭代中,用于更新每個高度的臭氧含量的權重因子是觀測到的和建模的測量向量元素的比值[30].迭代方程如下:

圖4 是先驗臭氧廓線與模擬臭氧廓線.先驗廓線在前幾次迭代后改變迅速,迭代到第9 次與第14次后,兩條曲線差異不大,并在36 km 高度臭氧廓線出現精細結構.隨著迭代次數增加,理論上臭氧廓線會無限接近真實值.但是迭代次數增大,反演計算成本會增高.因此將反演終止條件設為觀測向量y(hj)observation與模擬向量的相對誤差低于3%即可,這在保證精度的情況下也限制迭代次數.

圖4 臭氧數密度圖Fig.4.Ozone number density profile.

3 實測數據及反演結果

本節運用SCIAMACHY 臨邊觀測數據和SCIATRAN 模型,通過加權乘代數方法反演出全球臭氧對流層分布.

3.1 SCIAMACHY 臨邊數據和SCIATRAN模型

2002 年3 月,SCIAMACHY 發射至799.8 km高度的太陽同步極地軌道上.衛星的傾角為98.55°,下降節點的赤道穿越時間大約是上午十點[18].SCIAMACHY 是被動遙感光譜儀,觀測輻射分辨率為16 位,光譜分辨率的范圍從0.24—1.5 nm,具體取決于光譜范圍[19].除了天底和掩星測量模式外,SCIAMACHY 還包括臨邊測量模式.其測量的切高從0—100 km,垂直分辨率約為3 km.臨邊模式下的瞬時視場在切點處水平寬度約為110 km,垂直高度約為2.6 km[22].

為了反演出需要的大氣參數,需要一個正向模型模擬預期的SCIAMACHY 臨邊輻射數據,并且正向模型模擬的臨邊數據能反映大氣參數的變化.該正向模型應能模擬3 種主要的輻射源: SS,MS和AS(見圖1).其中SS 是主要因素,但MS 和AS不可忽視.臨邊觀測與天底觀測不同,由于通過大氣層的視線路徑長度較長,因此在臨邊散射正向模型中還需要考慮地表曲率的影響.Pohl 等[32]開發的球面多重散射輻射傳輸模型SCIATRAN(the spherical multiple scattering radiative transfer model)符合這些要求.其覆蓋175—2400 nm光譜范圍,并有足夠的光譜分辨率,因此被選作本研究的正向模型.SCIATRAN 包含微量氣體的吸收特征,并具有可選的輸入參數.其中包括中性大氣、太陽光譜、吸收截面、次要氣體的垂直廓線、氣溶膠和地表反照率,這些參數可用于反演計算.

3.2 全球臭氧分布變化

反演的臭氧數據高度從15—40 km,再按照月份和海拔高度分類描繪出不同的全球臭氧分布圖.圖5—圖8 展示了1 月、4 月、7 月、10 月在15 km,20 km,30 km,40 km 海拔高度的16 張臭氧分布全球圖.總體來看,這些圖中都可以觀察到的在南北極地地區存在與極地環流相關的緯向不對稱性,在非極地地區,臭氧分布在緯向分布上較為均勻.由于反演過程對太陽天頂角有限制,高于95°的數據無法準確反演.因此在南北極地地區存在無數據區域,并且這些區域大小隨著季節改變而改變.在南大西洋異常區,臭氧分布圖出現明顯的異常高值.這是因為在南大西洋上空地磁強度變弱,阻擋太陽粒子的輻射帶在這一地區明顯向地面凹陷,粒子更容易到達近地面[33].圖5—圖8 中南大西洋異常區域在15 km 高度無明顯異常,在20 km 高度異常開始顯現,在30 km 與40 km 高度異常明顯.

1963 年,由Gordon Dobson 和Alan Brewer首次提出“布魯爾-多布森環流”.布魯爾-多布森環流是指熱帶對流層空氣受熱上升到平流層,然后熱空氣冷卻下降的同時向極地方向移動的全球大氣環流模式[34].如圖5 所示,在15 km 高度(平流層下層)中高緯度地區臭氧濃度較全球其他區域較高,但不明顯,并且緯向不均勻.緯向不均勻的原因是受重力波沖破“極地環流”的封閉狀態,不明顯的高值則受平流層布魯爾-多布森環流影響將少量臭氧傳輸至此,臭氧主要傳輸至15 km 以上的高度.如圖6 所示,在20 km(平流層中下層)中高緯度地區臭氧濃度明顯高于全球其他區域,并且緯向均勻.在此高度中高緯度區域臭氧主要受布魯爾-多布森環流影響大量傳輸至此.如圖7 所示,在30 km(平流層中層)低緯度地區臭氧濃度明顯高于全球其他區域,并且緯向均勻.在此高度低緯度區域臭氧大量生成,并作為布魯爾-多布森環的源頭向極地傳輸.如圖8 所示,在40 km (平流層上層)全球臭氧濃度趨于0.臭氧在40 km 高度已經近乎消失.從圖9 平流層臭氧分布圖中可以發現,中高緯度地區平流層臭氧總含量要高于赤道地區,這是因為布魯爾-多布森環流將臭氧從熱帶傳輸至兩極,直接影響平流層臭氧的分布和豐度,導致熱帶的臭氧含量比極地低.

圖6 20 km 處2011 年臭氧分布 圖 (a) 1 月;(b) 4 月;(c) 7 月;(d) 10 月Fig.6.Ozone distribution map at 20 km in 2011: (a) January;(b) April;(c) July;(d) October.

圖7 30 km 處2011 年臭氧分布 圖 (a) 1 月;(b) 4 月;(c) 7 月;(d) 10 月Fig.7.Ozone distribution map at 30 km in 2011: (a) January;(b) April;(c) July;(d) October.

圖8 40 km 處2011 年臭氧分布 圖 (a) 1 月;(b) 4 月;(c) 7 月;(d) 10 月Fig.8.Ozone distribution map at 40 km in 2011: (a) January;(b) April;(c) July;(d) October.

圖9 平流層2011 年臭氧分布圖 (a) 1 月;(b) 4 月;(c) 7 月;(d) 10 月Fig.9.Ozone distribution map in the stratosphere for 2011: (a) January;(b) April;(c) July;(d) October.

3.3 南極臭氧空洞年變化

南極地區臭氧7 月開始減少,在8—11 月出現明顯的空洞現象,12 月空洞恢復.其中9 月和10 月的臭氧空洞最為明顯.圖10 展示了2011 年8 月至11 月南極地區臭氧在平流層的空洞現象.由于不同月份太陽天頂角不同,極地無數據地區的面積大小也各不相同.六七月南極地區天頂角最大,因此無數據地區最大.但此時臭氧空洞尚未形成,對觀測影響不大.

圖10 南極地區2011 年平流層臭氧空洞圖 (a) 8 月;(b) 9 月;(c) 10 月;(d) 11 月Fig.10.Antarctic stratospheric ozone hole map in 2011: (a) August;(b) September;(c) October;(d) November.

南極空洞的形成與極地環流密切相關.在南極極夜期間極地環流強盛,在大陸架的邊緣會形成極大風速區,高度從近地面到平流層頂,持續幾個月.

長時間高海拔大范圍的極地環流將南極地區的大氣封閉,減緩了氣體交換的進程,臭氧難以補充.因此在這段時間會形成極地臭氧低值區,這是大氣封閉造成的自然現象.人類活動造成的消耗臭氧物質在南極上空滯留,加快了臭氧的消耗.最終,高消耗低補充造成南極臭氧空洞的形成.

4 討論部分

衛星反演數據的有效性需要驗證,本文采用9 月9 日10 點的第49821 軌數據進行驗證.此時臭氧空洞已經形成,這一軌數據也可以說明布魯爾-多布森環流對全球臭氧傳輸的影響,南半球的變化也可以說明南極極地環流對臭氧空洞造成的影響.本文的臭氧數據與發布的臭氧產品在中低緯度一致,在高緯度地區較為一致,本文的臭氧數據總體有效性良好.

4.1 臭氧經向傳輸

圖11 分別是SCIMACHY 臭氧產品和本文的臭氧數據,總體趨勢一致,極大值與極小值區域一致.圖中橫坐標負數表示南緯,正數表示北緯.在低緯度地區,熱帶強紫外線大量形成臭氧,同時上升熱氣流將臭氧向上推至平流層中上層.向上的熱空氣是布魯爾-多布森環流的動力源,在高空冷卻后氣流下降并向著極地方向移動,到達中高緯度地區平流層中下層.在氣流上升和下降的過程中,臭氧也隨之從低緯度向中高緯度傳輸,圖11 可以清晰地看出全球臭氧傳輸過程.南北半球總體呈現對稱趨勢,但在高緯度地區南北極則出現明顯地不同.北半球高緯度地區臭氧濃度逐漸降低過程平緩,無異常低值,而南半球高緯度地區臭氧濃度在南極圈外積累形成一個局部極大值,之后便突然形成極低值,即臭氧空洞.南極極地環流像是一堵“透明墻”,把低緯度地區傳輸來的臭氧阻隔在南極圈外.再有消耗臭氧物質在南極上空聚集,高消耗低補充共同造成南極臭氧空洞.

圖11 9 月9 日49821 軌臭氧結果 (a) SCIAMACHY V3.5;(b)本文結果Fig.11.49821 orbital ozone results on 9 September: (a)SCIAMAHY V3.5;(b) the results of this paper.

4.2 數據誤差分析

為了便于直觀地展示和比較本文反演數據的有效性,將SCIMACHY 產品數據作為參考值,進行本文反演數據與SCIMACHY 產品數據的相關系數與絕對誤差分析:

其中,X表示本文反演數據,Y表示SCIMACHY產品數據,C ov(X,Y) 表示X與Y的協方差,Var(X)與 V ar(Y) 表 示X與Y的方差,B IAS 表示X與Y的絕對誤差.

圖12 是9 月9 日49821 軌數據相關系數和絕對誤差圖.橫坐標負數表示南緯,正數表示北緯.從相關系數分布來看,在中低緯度本文反演數據與SCIMACHY 產品數據大部分有著高達0.99 的相關性,臭氧濃度的絕對誤差均值在1DU,極少數區域誤差在3DU;在南北半球的高緯度地區本文反演數據與SCIMACHY 產品數據的相關性降低,只有0.93 左右,臭氧濃度的絕對誤差均值增至3DU,極少數區域誤差增至6DU.太陽天頂角在兩極地區變大,只選取了小于95°的輻射數據進行反演.在超過95°后,輻射數據無法反演臭氧.因此有理由認為極地的太陽天頂角過大是造成數據可靠性下降的主要因素.

圖12 9 月9 日49821 軌誤差分析 (a)相關系數;(b)絕對誤差;Fig.12.Error analysis of 49821 orbital on 9 September: (a)Correlation coefficient;(b) absolute error.

5 結 論

本文運用加權乘代數方法從SCIMACHY 臨邊輻射數據反演出2011 年全球臭氧分層圖,并驗證具有良好的準確性.通過對全球臭氧分層的觀測與臭氧精細結構的研究,觀察到全球臭氧傳輸與布魯爾-多布森環流的聯系.通過對南極地區臭氧的分層研究,得到南極臭氧空洞、南極極地環流以及消耗臭氧物質三者之間的關系.本文最終得出如下結論:

1)將本文反演的臭氧數據與SCIMACHY 產品進行誤差分析,二者在中低緯度地區有0.99 的相關系數與平均1DU 的絕對誤差,數據有效.受太陽天定角過大的影響,極點地區沒有臭氧數據,高緯度地區相關系數降至0.93,絕對誤差均值增至3DU,但數據仍舊有效.

2)全球臭氧傳輸從低緯度地區開始,熱帶地區平流層生成大量臭氧,隨著熱氣流上升至平流層中上層,冷卻下降向著極地方向傳輸.布魯爾-多布森環流將臭氧從熱帶移向兩極輸送,影響平流層臭氧的分布和豐度,導致熱帶地區的臭氧濃度比極地地區少.在不同高度的平流層,臭氧含量全球分布各不相同.在15 km 和20 km 處,臭氧在高緯度地區聚集;在30 km 處,臭氧在低緯度地區聚集.

3)9 月與10 月的南極臭氧空洞與極地環流密切相關,南極極地環流造成的“透明墻”效果在這一時段最為明顯,熱帶地區的臭氧無法補充到南極,再有消耗臭氧物質在南極上空滯留導致臭氧消耗加快.低補充高消耗導致南極臭氧空洞的形成.在3 月與4 月的北極地區,由于大陸與海洋交替導致重力波變化,北極極地環流封閉性被破壞,無法產生“透明墻”效果,因此沒有形成臭氧空洞的條件.

本文重點關注全球臭氧分層觀測并分析全球臭氧分層分布特點.對臭氧的形成、傳輸和消耗全過程有了更清晰的認識.受限于南極點附近的無數據區域,無法繪制全部地區的臭氧分布圖,未來需要改進算法或改進衛星觀測方式得到完整的全球數據.臭氧垂直分辨率也偏低,只有3 km,未來硬件方面的升級將會提升垂直分辨率.由于近地面輻射數據受地形、氣溶膠和云層等因素干擾,對流層臭氧反演問題有待解決.全球臭氧變化是一個漫長的過程,往往以年為單位,因此也需要長時間多衛星聯合觀測.在研的國產臨邊衛星技術參數指標與SCIMACHY 相近,本研究將為未來的國產臨邊衛星數據反演提供基礎數據.