近日，大气环境领域权威期刊ERL（Environment Research Letters）（2020年IF=6.09，中科院一区，top期刊）在线发表了题为“Is the efficacy of satellite-based inversion of SO₂ emission model dependent ? ”的研究论文，报告了卫星校正的SO₂排放在不同空气质量模式中应用与评估。此项成果由南京信息工程大学李楠副教授和美国爱荷华大学王俊教授领衔，联合南方科技大学、中科院地球环境研究所和日本国立环境研究所的相关学者共同完成，AirMORE课题组成员汤克勤、冯伟航和张皓然参与此项研究。

      基于卫星的大气污染物“自上而下”排放估算是大气环境领域的研究热点，该方法可以优化传统的“自下而上”的大气污染物排放清单，降低由基础数据统计所带来的数值误差和时间滞后的问题。然而，在已有的 “自上而下”排放估算的研究中，校正排放和验证效果的模式往往为同一模式，既是“运动员”又是“裁判员”的配置会给研究结果带来不确定性。

图1.我国SO₂排放的先验清单和基于卫星校正的清单

      本研究使用全球化学模式GEOS-CHem，结合OMI的卫星遥感SO₂斜柱浓度数据，校正现有的“自下而上”SO₂排放清单。结果指出，先验SO₂排放清单在我国不同区域均存在一定程度的高估（7%~188%），尤其是华北地区、长三角地区和四川盆地。

图2.基于卫星校正的SO₂排放数据在不同模式中的表现

      进一步，本研究使用两种区域空气质量模式WRF-CHem和CMAQ，配合不同的化学机制，设计四组模拟方案，每组模拟均分别使用“自下而上”和“自上而下”的SO₂排放清单，模拟结果与OMI SO₂垂直柱浓度数据、MODIS气溶胶光学厚度数据，以及我国648个地基观测站点的SO₂地表浓度数据进行验证。结果表明，GEOS-CHem“自上而下”估算的SO₂排放数据，应用在其他物理-化学方案完全不同的区域模式（WRF-CHem和CMAQ）中也可以显著提升模式对SO2的模拟能力。

      随着对地静止空气质量监测卫星的问世，气溶胶和短寿命气体（SO₂、NO₂等）的常规监测将很快可从静止卫星平台获得。可以预见，随着高时空分辨率卫星数据的海量获取，基于卫星的“自下而上”的排放校正将迎来一个快速发展的时代。这对于未来自然灾害或突发公共卫生事件（例如COVID-19）期间的空气质量模拟尤为重要。

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