近日，中国科学院空天信息创新研究院副研究员陈兴峰团队，联合中国气象科学研究院、中国科学院大气物理研究所等单位合作研究，提出了一种深度学习方法，利用向日葵8号（Himawari-8, H8）地球同步卫星的数据反演臭氧柱浓度（TCO）。
臭氧是一种影响大气辐射和地表空气质量的大气成分。监测整层大气臭氧柱浓度的分布具有重要意义。地面站点，例如Pandora观测网络利用观测太阳直射给出准确的臭氧柱浓度。地面站点不能提供空间上连续覆盖的监测。TROPOMI等遥感器搭载于太阳同步轨道卫星可以实现全球覆盖监测，但无法实现高时间分辨率的动态监测，且空间分辨率较低，为7km。
研究人员基于H8卫星的AHI多光谱相机在9.6μm波长处设置了一个可用于臭氧监测的臭氧吸收光谱波段，开发了一个全连接的神经网络模型NNO3-G。该模型是利用ERA5 TCO数据进行训练，从而在H8图像的无云区域反演TCO，其TCO产品具有2km的高空间分辨率和10 min的高时间分辨率（图1）。
图1 静止卫星的高时间分辨率臭氧动态监测
NNO3-G模型通过完全独立、未参加深度学习训练的地基Pandora测量数据验证。验证结果表明，模型反演的TCO产品结果精度高，皮尔逊相关系数为0.95，R2为0.89，平均绝对误差为8.88 DU（图2）；并且与专门用于大气气体监测的TROPOMI遥感器TCO产品对比，展现了一致的空间分布规律（图3）。
图2?地基Pandora数据验证静止卫星TCO反演精度
图3?TROPOMI（左）和H8/NNO3-G（右）的同时间同区域臭氧监测结果对比
上述研究成果以“A Neural Network Method for Ozone Retrieval using Himawari-8/AHI Geo-satellite Observations”为题，于2025年3月发表在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》期刊。该研究得到民用航天预先技术研究、国家重点研发计划、国家自然科学基金等项目的共同资助。
论文链接：https://doi.org/10.1109/TGRS.2025.3548600
科技日报北京12月18日电 （记者张佳欣）美国威斯康星大学麦迪逊分校工程师使用超音速冷喷涂技术，生产出一种新的核聚变“ ·“我相信，有一天我们将能够以像手术那样的精确度来改变致病基因。” ·“目前还没有在大脑中使用任 如果有一只眼睛，能帮我们一直看到中国南海海底深处，会看到什么？ 除了深邃黑暗的海洋，慢慢爬动的潜铠虾和海底岩石等，好像还有 12月16日，“第六届中国行业发展高峰论坛”暨上海交通大学行业研究院五周年系列活动（上海站）成功举行。此次论坛主题为“知 郭永怀、李佩、王承书、王希季、邓稼先、王淦昌、钱骥……一串令人肃然起敬的名字，在中国科学院大学（以下简称国科大）师生 2023年12月28日，陕西省审计厅在官网发布《2023年第9号审计结果公告》，其中西北大学2019年度预算执行及财务收支情况审计 。本文链接：研究提出静止卫星臭氧监测新方法http://www.sushuapos.com/show-11-19517-0.html
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