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    First Global Carbon Dioxide Maps Produced from Tan Sat Measurements

    2018-04-08 10:59:02DongxuYANGYiLIUZhaonanCAIXiCHENLuYAOandDarenLU
    Advances in Atmospheric Sciences 2018年6期

    Dongxu YANG,Yi LIU?,2,Zhaonan CAI,Xi CHEN,Lu YAO,2,and Daren LU

    1Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China

    2University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China

    1. The need for global carbon monitoring from space and the Tan Sat mission

    Global warming is a major problem,for which carbon dioxide(CO2)is the main greenhouse gas involved in heating the troposphere.However,the poor availability of global CO2measurements makes it difficult to estimate CO2emissions accurately.Satellite measurements would be very helpful for understanding the global CO2flux distribution if the CO2column-averaged dry-air mole fraction(XCO2)could be measured with a precision of 1–2 ppm(Baker et al.,2010).The Greenhouse Gases Observing Satellite(GOSAT)(Yokota et al.,2009;Yoshida et al.,2013;Kuze et al.,2014)was launched in 2009,followed by the Orbiting Carbon Observatory 2(OCO-2)(Eldering et al.,2016;Crisp et al.,2017;Bsch et al.,2011)in 2014.Tan sat,a Chinese Earth observation satellite dedicated to monitoring CO2,was launched in December 2016 and is the third satellite capable of monitoring greenhouse gases by hyper-spectral near infrared/shortwave infrared(NIR/SW IR)measurement.

    The Tan Sat mission was supported by the Ministry of Science and Technology of China,the Chinese Academy of Sciences,and the China Meteorological Administration.Tan Sat is an agile,sun-synchronous satellite that operates in three observation modes—namely,the nadir,sun-glint,and target modes.The line of sight tracks the principal plain in nadir mode and the glint in sun-glint mode,which increases the incident signal level and guarantees high performance of the charge-coupled device(Liu et al.,2013a;Cai et al.,2014).The Atmospheric Carbon dioxide Grating Spectroradiometer(ACGS)was designed to measurenear-infrared/shortwave infrared backscattered sunlightin the mole cularoxygen A-band(0.76μm)and two CO2bands(1.61 and 2.06μm)(Wang et al.,2014;Li et al.,2017;Zhang et al.,2017).The Cloud and Aerosol Polarization Imager(CAPI)measures in ultraviolet,visible,and NIR regions to improve the information on aerosol optical properties and the cloud mask for the CDS measurements(Chen et al.,2017a,2017b;Wang et al.,2017).

    2. In-orbit CO2 measurements from Tan Sat

    After Tan Sat was launched in December 2016,in-orbit and calibration tests were completed in the summer of 2017,and the performance of the instrument has since been evaluated in test sessions.TanSat XCO2retrieval algorithm was developed based on Institute of Atmospheric Physics Carbon dioxide retrieval Algorithm for Satellite remote sensing,referred to as IAPCAS(Yang et al.,2015).IAPCAS also informed the development of ATANGO(Application of TanSat XCO2Retrieval Algorithm in GOSAT Observations).Its retrieval accuracy and precision have been validated by Total Carbon Column Observing Network(TCCON)measurements(Liu et al.,2013b;Yang et al.,2015),and the retrieval product has been applied in estimations of carbon flux inversion in China(Yang et al.,2017).The retrieval relies on mathematical and physical models to approach XCO2from hyper-spectrum measurements restored in the L1B data.The result is the best estimate after comparison between the simulated satellite-received spectrum and measurements.The first global XCO2maps based on Tan Sat measurements show the global distribution over land in April and July 2017(Fig.1).

    Based on the maps,a seasonal decrease in CO2concentration from spring to summer in the Northern Hemisphere is obvious,and results from a change in the rate of photosynthesis.This effect is also reflected in the XCO2gradient between the Northern Hem is p here and Southern Hem is p here shown in Fig.1a.Emission hot spots due to anthropogenic activity,such as industrial activity and fossil fuel combustion,are clearly evident in eastern China,the eastern United States,and Europe,as reflected by the relatively high levels of XCO2.

    3. Outlook

    Fig.1. Global XCO2 maps produced from Tan Sat in nadir mode in(a)April and(b)July 2017.The colored marks indicate the XCO2 values and the color scale bar is shown at the bottom of each figure.

    There are still gaps in the Tan Sat measurements between the footprints of each orbit,and these missing measurements also continue to impact on the carbon flux inversion estimation(Feng et al.,2009).The gaps can be filled by using both OCO-2 and Tan Sat XCO2measurements because the footprint tracks are almost parallel and interlaced,such that OCO-2 provides an additional measurement track between two Tan Sat tracks.This improves the spatial coverage significantly when compared with the use of a single satellite(i.e.,either OCO-2 or Tan Sat).Accuracy and precision of XCO2data are essential for the joint application of OCO-2 and Tan Sat data.Hence,research focusing on the validation of satellite in-orbit calibration and retrieval algorithms is required to evaluate their precision and reduce the bias associated with their use.

    Acknowledgements.This work was supported by the National Key R&D Program of China(2016YFA0600203),the National High-Tech Research and Development Program(2011AA12A104),and External Cooperation Program of the Chinese Academy of Sci-ences(Grant No.GJHZ1507).The people working on the TanS at mission are highly appreciated.The authors would also like to thank the science teams of GOSAT,SCHIAMACHY,and OCO-2 for valuable discussions,as well as groups at the University of Leicester and RemoTeC(SRON and KIT)for their valuable suggestions.

    Cai,Z.N.,Y.Liu,and D.X.Yang,2014:Analysis of XCO2retrieval sensitivity using simulated Chinese carbon satellite(TanSat)measurements.Science China Earth Sciences,57,1919–1928,https://doi.org/10.1007/s11430-013-4707-1.

    Chen,X.,D.X.Yang,Z.N.Cai,Y.Liu,and R.Spurr,2017a:Aerosol retrieval sensitivity and error analysis for the cloud and aerosol polarimetric imager on board TanSat:The effect of multi-angle measurement.Remote Sensing,9,183,https://doi.org/10.3390/rs9020183.

    Chen,X.,J.Wang,Y.Liu,X.G.Xu,Z.N.Cai,D.X.,Yang,C.X.Yan,and L.Feng,2017b:Angular dependence of aerosol information content in capi/tansat observation over land:Effect of polarization and synergy with atrain satellites.Remote Sensing of Environment,196,163–177,https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.007.

    Crisp,D.,and Coauthors,2017:The on-orbit performance of the orbiting carbon observatory-2(OCO-2)instrument and its radiometrically calibrated products.Atmospheric Measurement Techniques,10,59–81,https://doi.org/10.5194/am t-10-59-2017.

    Eldering,A.,and Coauthors,2016:The orbiting carbon observatory-2:First 18 months of science data products.Atmospheric Measurement Techniques Discussions,10,549–563,https://doi.org/10.5194/am t-10-549-2017.

    Feng,L.,P.I.Palmer,H.Bsch,S.Dance,2009:Estimating surface CO2 fluxes from space-borne CO2 dry air mole fraction observations using an ensemble kalman filter.Atmos.Chem.Phys.,9,2619–2633,https://doi.org/10.5194/acp-9-2619-2009.

    Kuze,A.,and Coauthors,2014:Long-term vicarious calibration of GOSAT short-wave sensors:Techniques for error reduction and new estimates of radiometric degradation factors.IEEE Trans.Geosci.Remote Sens.,52,3991–4004,https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2278696.

    Li,Z.G.,and Coauthors,2017:Prelaunch spectral calibration of a carbon dioxide spectrometer.Measurement Science and Technology,28,065801,https://doi.org/10.1088/1361-6501/aa6507.

    Liu,Y.,Z.N.Cai,D.X.Yang,M.Z.Duan,and D.Lu,2013a:Optimization of the instrument con figuration for TanSat CO2 spectrometer.Chinese Science Bulletin,58,2787–2789.(in Chinese)

    Liu,Y.,D.X.Yang,and Z.N.Cai,2013b:A retrieval algorithm for TanSat XCO2observation:Retrieval experiments using GOSAT data.Chinese Science Bulletin,58,1520–1523,https://doi.org/10.1007/s11434-013-5680-y.

    Wang,Q.,Z.D.Yang,and Y.M.Bi,2014:Spectral parameters and signal-to-noise ratio requirement for TanSat hyper spectral remote sensor to measure atmospheric CO2.Remote Sensing of the Atmosphere,Clouds,and Precipitation,https://doi.org/10.1117/12.2067572.

    Wang,X.,Z.Guo,Y.P.Huang,H.J.Fan,and W.B.Li W,2017:A cloud detection scheme for the Chinese carbon dioxide observation satellite(TANSAT).Adv.Atmos.Sci.,34(1),16–25,https://doi.org/10.1007/s00376-016-6033-y.

    Yang,D.X.,Y.Liu,Z.N.Cai,J.B.Deng,J.Wang,and X.Chen,2015:An advanced carbon dioxide retrieval algorithm for satellite measurements and its application to GOSAT observations.Science Bulletin,60,2063–2066,httpS://doi.org/10.1007/s11434-015-0953-2.

    Yang,D.X.,H.F.Zhang,Y.Liu,B.Z.Chen,Z.N.Cai,and D.R.Lu,2017:Monitoring carbon dioxide from space:Retrieval algorithm and flux inversion based on GOSAT data and using carbontracker-china.Adv.Atmos.Sci.,34,965–976,https://doi.org/10.1007/s00376-017-6221-4.

    Yokota,T.,Y.Yoshida,N.Eguchi,Y.Ota,T.Tanaka,H.Watanabe,and S.Maksyutov,2009:Global concentrations of CO2and CH4retrieved from GOSAT:First preliminary results.Sola,5,160–163,https://doi.org/10.2151/sola.2009-041.

    Yoshida,Y.,and Coauthors,2013:Improvement of the retrieval algorithm for GOSAT SW IR XCO2and XCO4and their validation using TCCON data.Atmospheric Measurement Techniques,6,1533–1547,https://doi.org/10.5194/am t-6-1533-2013.

    Zhang,H.,Y.Q.Zheng,C.Lin,W.Q.Wang,Q.Wang,and S.Li,2017:Laboratory spectral calibration of TanSat and the influenc of multiplex merging of pixels.Int.J.Remote Sens.,38,3800–3816,https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1306142.

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