减污降碳大气环境遥感技术丛书·地面二氧化氮浓度与氮氧化物排放遥感反演（精装）

本书系统地介绍了利用卫星遥感技术估算地面二氧化氮(NO?)浓度与反演氮氧化物(NO?)排放的近期新研究进展与关键技术。读者通过本书可深入了解从卫星传感器、数据产品到应用算法的全链条技术，系统学习如何应用化学传输模型、机器学习、资料同化等多种方法，实现高时空分辨率的NO?浓度制图与NO?排放量估算。书中介绍的核心算法与不确定性分析框架，能够更准确地评估污染物时空分布特征与排放源强度，为区域空气质量管理与环境健康风险评价提供有力的技术支持。

本书可供从事大气科学、环境遥感、地理信息科学、公共健康等领域的科研人员及政策制定者参考使用。

第1章 国内外二氧化氮监测卫星传感器

1.1 氮氧化物介绍

1.1.1 基本情况

1.1.2 氮氧化物监测

1.2 初期阶段的二氧化氮监测卫星传感器

1.2.1 GOME

1.2.2 SCIAMACHY

1.3 当前在轨运行的二氧化氮监测卫星传感器

1.3.1 OMI

1.3.2 GOME-2

1.3.3 OMPS-NM

1.3.4 TROPOMI

1.3.5 GEMS

1.3.6 TEMPO

1.3.7 EMI/EMI-Ⅱ

1.3.8 OMS-N

1.3.9 Sentinel-4

1.3.10 Sentinel-5

1.4 预计未来发射的二氧化氮监测卫星传感器

1.4.1 NO2I

1.4.2 TANGO-Nitro

1.4.3 TANSO-3

第2章 二氧化氮柱浓度卫星遥感反演

2.1 二氧化氮柱浓度卫星遥感反演算法

2.1.1 比尔-朗伯定律

2.1.2 DOAS

2.1.3 二氧化氮斜柱浓度卫星遥感反演算法

2.1.4 对流层二氧化氮垂直柱浓度卫星遥感反演算法

2.2 二氧化氮柱浓度卫星遥感反演产品

2.2.1 全球二氧化氮柱浓度卫星遥感反演产品

2.2.2 区域型二氧化氮柱浓度卫星遥感反演产品

2.3 多源二氧化氮柱浓度卫星遥感反演产品融合

2.3.1 研究背景及进展

2.3.2 研究实例

第3章 地面二氧化氮浓度卫星遥感估算

3.1 地面二氧化氮浓度卫星遥感估算方法

3.1.1 基于化学传输模型的估算方法

3.1.2 基于统计模型的估算方法

3.2 基于OMI和GOME-2的地面二氧化氮卫星遥感估算与制图

3.2.1 可行性分析

3.2.2 变量选择与统计描述

3.2.3 方法描述

3.2.4 预测性能评估

3.2.5 地面白天NO?浓度均值估算结果空间分布

3.3 基于TROPOMI的地面二氧化氮卫星遥感估算与制图

3.3.1 TROPOMI和OMI数据空间覆盖度对比

3.3.2 方法描述

3.3.3 TROPOMI和OMI数据估算结果对比分析

3.4 基于GEMS的地面二氧化氮卫星遥感估算与制图

3.4.1 数据集构建

3.4.2 不确定性量化增强的机器学习模型

3.4.3 模型评估和重要性分析

3.4.4 地面二氧化氮浓度时空分布及不确定性

第4章 氮氧化物排放卫星遥感反演

4.1 基于局地质量守恒的氮氧化物排放反演

4.1.1 质量平衡法

4.1.2 有限差分质量平衡法

4.1.3 迭代有限差分质量平衡法

4.2 基于资料同化技术的氮氧化物排放反演

4.2.1 四维变分法

4.2.2 集合卡尔曼滤波

4.3 基于函数拟合法的氮氧化物排放反演

4.3.1 指数修正高斯模型

4.3.2 多元线性回归

4.4 基于简化二维传输模型的氮氧化物排放反演

4.4.1 散度法

4.4.2 PHLET法

4.4.3 MCMFE法

4.5 基于深度学习技术的氮氧化物排放反演

4.5.1 卷积神经网络

4.5.2 长短期记忆网络

4.5.3 深度学习气象数据对NO?排放反演的影响

参考文献