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基于激光数据的北极海水二氧化碳分压研究

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星载激光雷达作为一种新型的主动遥感技术,为全球海洋昼夜以及极地冬季海水二氧化碳分压的研究提供了可能.研究通过使用云-气溶胶激光雷达与红外探路者卫星(CALIPSO)数据,对全球海表面叶绿素a(Chla)浓度进行了反演,并构建了基于激光数据的前向神经网络模型(FNN-LID),重构了北冰洋海水二氧化碳分压(p CO2)昼/夜长时序数据集.在此基础上,对基于主动遥感的极地海水Chla浓度和海水p CO2数据进行了验证与分析.结果显示,基于该算法的反演产品,具有较高的数据质量,不论是和其他被动遥感的产品还是独立浮标观测数据集都有较好的一致性,且能够有效"填充"极地冬季的数据空白.在北冰洋海区,受陆源强烈影响的边缘海都表现为较高的海表Chla浓度.北冰洋海水p CO2的空间格局表现出经向的差异,且p CO2的季节变化十分剧烈,甚至超过80 μatm.近20年来,北冰洋稳定地表现为大气二氧化碳的汇,而在东西伯利亚海和喀拉海等海冰显著衰退的地区,海面p CO2的增长率非常显著.
Arctic sea surface CO2 partial pressure based on LiDAR
The spaceborne light detection and ranging(LiDAR),as a novel active remote sensing technology,offers possibilities for global diurnal research.In this study,global sea surface chlorophyll-a(Chla)concentrations were in-verted using satellite data from Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations(CALIPSO).A feed-forward neural network model based on LiDAR data(FNN-LID)was developed to reconstruct a long-term diurnal datas-et of sea surface p CO2 in the Arctic Ocean.Subsequently,verification and analysis were conducted on the polar sea sur-face Chla concentrations and sea surface p CO2 based on active remote sensing.The results demonstrated that the inver-sion products generated by this algorithm exhibit high data quality and exhibit favorable consistency with both other pas-sive remote sensing products and buoy observations.Moreover,these products effectively fill data gaps during polar winters.Along the Arctic Ocean,margin seas significantly influenced by terrestrial sources consistently display high sea surface Chla concentrations.The spatial distribution of sea surface p CO2 in the Arctic Ocean manifests meridional varia-tions,with marked seasonal fluctuations,even higher than 80 μatm.Over the past two decades,the Arctic Ocean has consistently acted as a carbon dioxide sink,while areas with substantial sea ice decline such as the East Siberian Sea and Kara Sea exhibit pronounced increases in sea surface p CO2.

spaceborne LiDARarctic oceansea surface CO2 partial pressurepolar nightlong-term variation

张思琪、陈鹏、张镇华、潘德炉

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南方海洋科学与工程广东省实验室(广州),广东 广州 511458

齐鲁工业大学(山东省科学院)海洋仪器仪表研究所,山东 青岛 266061

自然资源部第二海洋研究所 卫星海洋环境动力学国家重点实验室,浙江 杭州 310012

东海实验室,浙江 舟山 316021

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星载激光雷达反演 北冰洋 海水二氧化碳分压 极夜 长时序研究

东海实验室预研项目山东省重点研发计划国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金

DH-2022ZY0032023ZLYS014232260642276180619914532022YFC3104200

2024

10.11972/j.issn.1001-9014.2024.03.014

红外与毫米波学报
中国光学学会 中国科学院上海技术物理所

红外与毫米波学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.612
ISSN：1001-9014
年,卷(期)：2024.43(3)