引言

沙尘气溶胶是大气气溶胶重要的组成部分，会占对流层气溶胶总量的一半以上。沙尘气溶胶源自沙尘天气的起沙、输送过程，全球范围主要有中亚、北美、中非及澳大利亚等四大沙尘天气频发区。我国北方地区是中亚沙尘源区的一部分，是沙尘暴的多发地，几乎每年春季都会有不同强度沙尘天气的发生(Pye，1987；周自江和章国材，2003)。

沙尘对天气、气候和环境的影响广泛，例如沙尘气溶胶通过“直接效应”“间接效应”“半直接效应”等影响大气动力过程和地气系统能量收支平衡(Kaufman et al，2001；Sokolik，2002；Huang et al，2006；2010；Wang et al，2008；石广玉等，2008；Shao et al，2011；张天航等，2016)，沙尘气溶胶影响全球物质循环和生态环境(Jickells et al，2005；Kaufman et al，2005；Maher et al，2010；Muhs，2013；Chen et al, 2017)等。

对沙尘发生区域和强度的准确监测是有效预警和预报沙尘灾害及研究沙尘气候环境效应的首要问题之一，卫星遥感覆盖范围大，观测频次稳定，逐渐成为全球监测沙尘气溶胶特征的有效手段。正是基于此，对沙尘暴和沙尘气溶胶的卫星遥感研究从20世纪80年代开始持续受到国内外学者们的关注，从未间断(石广玉和赵思雄，2003；曾庆存等，2007)。

20世纪70年代中期，国际上已经尝试应用卫星遥感手段来进行沙尘气溶胶的监测，只是受到卫星观测波长和通道的限制，方法比较简单。Shenk and Curran(1974)，Norton et al(1980)很早就应用静止卫星的可见光和红外数据监测出水面上空的沙尘气溶胶，并估算了其光学厚度。Ackerman(1989)利用卫星数据提取沙尘信息，较早地提出了沙尘定量识别的思路，并论证了应用卫星光谱资料进行沙尘气溶胶光学厚度反演的可行性与研究潜力。由于单一通道对沙尘、地表和云目标的探测数值比较接近，使用单一通道数据判识这些信息有很大的局限性。90年代后，卫星遥感沙尘突破了只利用单通道信息的局限，多通道遥感数据对沙尘进行监测的研究逐渐发展起来。应用卫星的多通道信息可以较好地获得沙尘、地表和云在反照率和温度上存在的差异，有效判识沙尘暴发生区域(方宗义等，2001；范一大等，2002)。

2000年前后，随着一系列对地观测计划的实施，微波遥感、红外高光谱遥感、光学主动遥感技术陆续投入应用，卫星遥感沙尘气溶胶在监测手段、参数类别和定量精度等方面均有很大程度的改进和提高，从早期的沙尘区域识别、到半定量强度计算、再到对沙尘光学参数和沙尘高度的定量反演等方面不断深入进步，取得了相当丰富的成果(Chen et al，2014)。任何单一的遥感手段获取的沙尘气溶胶信息存在明显的差异和局限，不能够全面反映沙尘目标物的特征，随着全球沙尘起沙和输送研究的深入，特别是数值模拟技术的发展，综合利用多源遥感数据进行沙尘监测成为新的发展方向(Li et al，2015；Zhao et al，2015；Mamouri et al，2016；El-Askary et al，2015；Madhavan et al，2017)。

本文系统整理和介绍了目前常用的可见近红外、热红外、被动微波、紫外和主动激光测量等五类卫星遥感沙尘气溶胶的主要方法，在总结典型遥感仪器和主要产品基础上，讨论了遥感产品的定量精度和地面验证问题，结合辐射传输理论模拟了可见近红外和热红外的卫星观测，探讨了可见近红外遥感的地表反照率影响、热红外高光谱遥感的波段选择问题，最后对未来的一些研究重点进行了展望。

1 沙尘气溶胶卫星遥感的主要方法

卫星遥感监测沙尘气溶胶的方法在发展过程中经不断改进和创新，逐渐形成了被动遥感和主动遥感两类不同的监测方法。星载被动遥感利用太阳或地气系统等自然辐射源来反演所需的大气参量，沙尘的被动遥感方法主要分为可见近红外VIR方法(Kaufman et al, 2001)、热红外TIR方法(Zhang et al, 2006)、微波极化指数MPI法(Huang et al, 2007)，以及紫外吸收气溶胶指数AAI方法(De Graaf et al, 2005)等。主动遥感使用人为方式产生的辐射源(如激光雷达等)，通过接收后向散射信号，从中识别沙尘层的存在并获得沙尘层高度和厚度信息(Vaughan et al，2009)。

1.1 可见近红外遥感

可见近红外通道是遥感卫星的经典通道，也是最早用于沙尘遥感判识的通道。目前最成熟和广泛使用的沙尘气溶胶定量遥感方法源自1999年发射的美国EOS/MODIS遥感仪器的陆地上空气溶胶反演方法，即所谓的“暗像元法”(Kaufman et al, 1997)，主要原理是利用浓密植被在红光和蓝光波段对地表反射率比较低且易于确定的特点，去除来自地表的贡献，从而获得大气程辐射，经过水汽吸收和分子瑞利散射订正，可以得到气溶胶的光学厚度(AOD)。如果利用两个以上通道，还可以得到两个波长上的AOD比值，即Angstrom指数(α指数)。AOD表征大气气溶胶的浓度，α指数表征气溶胶粒子的大小，α指数越小，粒子尺度越大。背景大气AOD很低(小于0.1)，当大气中有沙尘发生时，AOD主要源自沙尘气溶胶的贡献，用公式可以简化表示如下：

$ \begin{array}{l} {\tau _a} = \left[ {R(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0}) - \frac{{{\rm{ \mathsf{ π} }}{I_s}{{\rm{e}}^{ - {\tau _1}/\mu }}}}{{{\mu _0}{F_0}}}} \right] \times \\ \frac{{4{\rm{ \mathsf{ π} }}\mu {\mu _0}}}{{\omega P(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0})}}{\rm{ }} - {\tau _m} - {\tau _g} \end{array} $

(1)

式中，τ_a即为沙尘气溶胶的AOD；$R(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0}) $为大气顶表观反射率，即卫星测量值；$ \left[ {R\left({\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0}} \right) - \frac{{{\rm{ \mathsf{ π} }}{I_s}{{\rm{e}}^{ - {\tau _1}/\mu }}}}{{{\mu _0}{F_0}}}} \right]$为大气程辐射对应的表观反射率；ω和$P(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0}) $分别为沙尘气溶胶的单次散射反照率和散射相函数，由沙尘气溶胶的物理化学组成确定；τ_m是分子瑞利散射引起的光学厚度，τ_g是大气气体吸收引起的光学厚度；(μ, φ)是卫星观测天顶角余弦和方位角，(μ₀, φ₀)是太阳入射天顶角余弦和方位角。

该方法适用于浓密植被覆盖、湖面、海洋上空等暗表面地区。Hsu et al(2006)发现在高地表反射率地区，红(0.66 μm)、蓝(0.47 μm)和中红外波段地表反射率的线性关系不成立，通过在红光和蓝光波段AOD对天顶辐亮度有显著的贡献，提出了基于地表反射率库的深蓝算法(Deep Blue)，相较于暗像元算法，它能够对高地表反射率地区的气溶胶光学厚度进行有效反演。

在分析沙尘粒子与云等其他粒子不同的发射和散射特性的基础上，国内外学者们发展出一系列应用可见近红外方法监测陆上沙尘信息的反演方法，包括阈值判别法、最佳波段组合指数法等(肖继东等，2007；Hutchison et al，2008)，能有效识别沙尘、云和地表等不同地物特征。近年的研究中，Zhao(2012)开发了一种沙尘监测方案，这一方案基于可见光通道反射率(或辐射率)或红外通道亮温(BT)的分析，通过所选通道的反射率和亮温差异大小来推断沙尘粒子的特征。

应用可见近红外(VIR)技术可以对水面和陆地暗背景上空的沙尘进行有效的监测，它的精度误差主要来自于表面反射率的影响。一般而言，沙尘发生源区的下垫面为高反射率的沙漠等地区，使得利用VIR技术定量遥感沙尘产生相当大的误差。而且沙尘发生时，常常伴随有云的出现，VIR技术无法穿透云层，不能观测到云下的沙尘情况。

1.2 热红外遥感

早在20世纪70年代，国外学者就在沙尘的红外特性方面展开了研究。Shenk and Curran (1974)通过对THIR(temperature humidity infrared radio-meter)卫星数据的分析，研究了THIR在观测沙尘和卷云目标的光谱通道亮温差异，提出了利用红外波段区分沙尘、云和晴空的方法。Legrand et al(1992)尝试使用卫星红外数据对沙尘参数进行反演，用中尺度边界层模型正向模拟了撒哈拉地区沙尘气溶胶的影响，结合Meteosat沙尘影像，确定了卫星对各物理变化响应的敏感度，并建立了可用来表征沙尘强度信息的红外沙尘差值指数(infrared difference dust index, IDDI)，为之后的红外反演沙尘参数研究提供了参考和思路。胡秀清等(2007)总结了沙尘气溶胶在红外分裂窗通道表现出的两个特征，基于沙尘多通道光谱聚类法，开发了针对静止气象卫星监测沙尘的业务算法，获取了沙尘暴监测和红外沙尘差值指数产品。此后，基于IDDI值算法和不同地区沙尘气溶胶的特征，用来描述沙尘强度的沙尘指数法被不断改进且更加适应于不同的地理区域特征(Klüser and Schepanski, 2009；Good et al，2012；Di et al，2016；曹广真等，2016)，极大地提高了沙尘气溶胶卫星遥感的监测精度，应用这些方法能够对沙尘进行高精度的定性及半定量分析。

为了能够在高亮陆地表面定量反演沙尘气溶胶参数，Zhang et al(2006)发展了考虑沙尘云微物理特征的红外大气辐射传输计算模型，研究了沙尘气溶胶光学厚度、粒子有效半径变化对MODIS 8.5、11和12 μm波段亮温的影响，发现11 μm通道的亮温同沙尘大气的光学厚度存在较强的线性关系，11 μm与12 μm通道的亮温差同沙尘粒子的等效半径间也存在较强的线性关系。在此基础上建立了沙尘气溶胶反演的查找表，可以定量遥感沙尘气溶胶的AOD和粒子有效半径r_e。

基于TIR技术定量遥感沙尘参数的主要误差来自地表温度、大气温度廓线和地表比辐射率的不确定性(张鹏等，2007)，而这些因素都是空间分布的慢变函数，对TIR技术定量遥感沙尘的影响相对较小。因此，在卫星定量遥感沙尘气溶胶的研究中，TIR技术尤其是高光谱TIR技术拥有比较大的优势和研究潜力。此外，TIR技术不受白天和夜间观测条件的限制，可以有效监测夜间沙尘范围。

1.3 被动微波遥感

可见光和红外技术虽然能够有效监测沙尘信息，但无法穿透冰云，不能有效监测云下沙尘。研究学者们通过分析沙尘对微波辐射的影响，提出了利用微波技术识别部分云下沙尘区域的新方法。

Huang et al(2007)通过对发生在我国塔克拉玛干和内蒙古等地区的多次沙尘暴天气进行微波数据分析，应用卫星微波扫描辐射计Aqua/AMSR-E与微波辐射传输模式对沙尘进行观测和模拟。对沙尘的微波辐射传输进行敏感性分析的结果表明，沙尘发生时在小于36.5 GHz的低频波段亮温值大于晴空，但在高频波段由于沙尘对微波的散射、吸收作用大于向外的辐射，沙尘目标亮温值比晴空的小，证明了沙尘情况下对高频微波会有明显的削减影响，并有较弱的去极化作用。基于这种影响，定义了一种新的极化亮温差(microwave polarized index, MPI)指数，用于监测沙尘，即：

$ \begin{array}{l} MPI{\rm{ }} = 89{\rm{GHz}}\left(V \right) - 89{\rm{GHz}}\left(H \right) - \\ 23.8{\rm{GHz}}\left(V \right) + 23.8{\rm{GHz}}\left(H \right)\\ = \Delta {T_{b89{\rm{GHz}}}} - \Delta {T_{b23.8{\rm{GHz}}}} \end{array} $

(2)

式中用低频和高频亮温差作为微波散射指数，即使用23.8和89 GHz通道亮温值来研究沙尘对微波的散射效果，可以同时描述沙尘对微波高频的衰减作用和去极化作用。选取了塔克拉玛干沙漠和内蒙古等地区的6次典型沙尘个例，统计分析了每次沙尘暴天气中不同区域MPI指数的变化范围。Ge et al(2008)也基于此方法，应用Aqua/AMSR-E微波辐射计，深入研究了沙尘气溶胶在微波波段的特征，并应用2003—2006年发生在塔克拉玛干地区的8个沙尘个例对该方法进行了系统的验证。

微波技术可以有效地识别冰云下的沙尘区域，大量试验结果证明MPI识别的沙尘区与地面站点记录有沙尘的观测范围较为接近，结合可见与红外技术可以提高沙尘区域的判识精度。然而微波方法目前还不是很成熟，利用微波技术无法有效判识云区的存在，需要依赖于其他数据的辅助信息。此外该方法可能会在一定程度上受下垫面极化特性变化的影响，加之空间分辨率很粗，一般在几十千米以上，因此MPI技术在未来的研究过程中仍存在较大的不确定性。

1.4 紫外遥感

沙尘气溶胶作为一种吸收性气溶胶，对太阳辐射有着较强的吸收，还能通过加热大气、改变大气稳定度、蒸发云滴、减少云量等“半直接方式”影响气候。

NASA的臭氧总量测绘光谱仪(total ozone mapping spectrometer，TOMS)气溶胶指数(aerosol index，AI)表示气溶胶在紫外波段对太阳辐射的吸收程度，用来定性识别气溶胶源和传输类型。早在1997年，Herman et al(1997)就曾利用TOMS仪器探测的340和380 nm辐亮度的比值，即AI指数，研究了全球区域紫外吸收性气溶胶的分布，以及沙尘源区在内的几个主要源区的气溶胶年际变化。研究发现，沙尘气溶胶对AI信号贡献最大，因此AI能用来识别沙尘源区。在此基础上，Israelevich et al(2002)，Washington et al(2003)都曾应用TOMS的AI值来识别全球或地区的沙尘源区。

我国学者也较早应用紫外波段遥感对沙尘源区及沙尘气溶胶特性进行过研究。张军华等(2002)研究了利用TOMS资料定量遥感沙尘暴的方法，通过对一次沙尘暴过程的研究，得到了沙尘暴发生、发展、强度以及影响范围等特征。高庆先等(2004)通过对TOMS AI值分析，揭示了我国北方沙尘气溶胶的时空分布特征和长期演变规律；近些年，也有学者应用TOMS和臭氧监测仪(ozone monitoring instrument，OMI)AI值研究了全球或地区范围紫外吸收性气溶胶的时空变化特征(Li et al，2009；宿兴涛等，2015)。

利用紫外遥感的AI可在高亮地表上空对沙尘气溶胶进行反演监测，比较准确地遥感沙尘暴的发生、发展和影响范围，并能定量描述沙尘气溶胶的强度。AI资料虽然可用于研究紫外吸收性气溶胶的空间分布特征，但是它不能用于吸收性气溶胶的时间趋势分析；且由于地面“噪声”的干扰，TOMS/OMI传感器对1 km高度以下边界层吸收性气溶胶信号不敏感(宿兴涛等，2015)；应用紫外遥感方法也无法区分吸收性气溶胶种类，不能对强沙尘气溶胶天气进行定量反演。

1.5 主动激光遥感

目前为止，多数对沙尘气溶胶的垂直分布特征的研究，是基于地基激光雷达研究其单点的沙尘气溶胶垂直廓线，为了更大限度地发挥激光雷达在大气探测中的作用，在成熟的地基激光雷达单点观测的基础上，许多国家都发展了自主的星载大气探测激光雷达技术(卢乃锰等，2016；2017)。激光雷达属于主动遥感手段，优点在于探测距离大，精度高且可以进行连续观测，在进行沙尘气溶胶垂直分布研究方面具有独到的优势(Zhou et al，2012；姜学恭等，2014；郭伟等，2016)。

2009年，星载激光雷达CALIPSO (Cloud- Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)首次得到了全球范围的气溶胶或云垂直消光廓线的反演结果，较为可靠地给出了全球，尤其是沙漠、戈壁等亮地表地区的气溶胶分层特征(Vaughan et al，2009)。CALIPSO和CloudSat等星载激光雷达的应用，为高空大气气溶胶的研究提供了更多的观测资料，可以直观且有效地判断沙尘垂直分布特征，提高了沙尘气溶胶识别的准确性(白冰等，2016；Lakshmi et al，2017)，在空气质量监测和沙尘天气的数值天气预报之中都发挥着重要作用。

激光雷达探测的最大优势在于可以获得沙尘气溶胶的垂直分布廓线。偏振激光雷达可以有效监测沙尘气溶胶和云粒子的形状，从而对沙尘和云粒子进行区分；多波长米散射激光雷达还可以反演沙尘气溶胶尺度谱和有效粒子半径等信息；机载和星载激光雷达则可以获得全球范围的大气气溶胶和云的三维分布空间信息。星载激光雷达探测技术的不足之处是受激光能量的限制，白天的探测高度有限，且在数据反演方法上仍需进一步的改进和研究。

2 沙尘气溶胶卫星遥感的典型产品和地面验证问题 2.1 典型仪器和产品

早期的沙尘气溶胶产品主要为沙尘监测的专题图，即用0和1表示的有无沙尘的判识二值图，例如日本静止气象卫星葵花GMS1-5卫星上的可见红外自旋扫描辐射计VISSR，从1978年TIROS-N开始的美国极轨环境卫星NOAA系列上的甚高分辨率辐射计AVHRR等均有沙尘监测专题图产品。

自21世纪初开始，随着美国对地观测卫星中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS、中国新一代极轨气象卫星风云三号可见光红外扫描辐射计FY-3/VIRR以及静止气象卫星风云四号静止轨道辐射成像仪FY-4/AGRI等新型星载遥感仪器的发射，卫星观测的空间分辨率和定标精度得到极大改进和提高，为定量反演沙尘气溶胶提供了可能，对沙尘气溶胶的遥感监测研究开始由定性和半定量研究向沙尘属性特征参数的定量提取发展，逐渐出现了AOD、α指数、IDDI指数和r_e等产品。

近些年，人们认识到应用红外波段，特别是高光谱红外波段研究沙尘气溶胶特性的独特优势，利用高光谱卫星进行沙尘监测的方法也在不断发展，目前利用超高光谱分辨率的AIRS(atmospheric infrared sounder)观测资料不仅可以反演得到AOD，还可以反演得到沙尘顶的高度。除此之外，星载激光雷达在精确测量沙尘气溶胶特性方面也得到了广泛应用，CALIPSO卫星作为迄今为止最为成功的星载大气探测激光雷达卫星，其上搭载的星载激光雷达CALIOP已获取了大量气溶胶的垂直观测廓线数据。沙尘气溶胶卫星遥感典型仪器和产品如表 1所示。

2.2 地基观测与验证

地基观测是气溶胶研究的基础，不仅在沙尘气溶胶粒子的物理、化学及辐射特性等研究中具有广泛应用，且常常用来对卫星遥感反演结果进行检验与验证。毛节泰等(2002)曾将目前国内开展的地基遥感方法总结为：太阳直接辐射的宽带分光辐射遥感、多波段光度计遥感、根据天空散射亮度分布遥感、全波段太阳直接辐射遥感、华盖计遥感，以及激光雷达遥感等。当前国际上还建立了多个全球气溶胶光学厚度观测网络，积累了大量的数据资料。表 2总结了目前国内外具有代表性的气溶胶地基观测网络。各监测网络在世界范围内可以互相弥补观测的空白区域，通过协作组成一个完整的全球气溶胶光学厚度观测网(延昊等，2006)。

在气溶胶的地基观测网中，AERONET和SKYNET是两大主要的能够进行长期、连续观测气溶胶光学特征的数据网络，在世界各地都设有观测点(Che et al，2008；Chen et al，2016；Kosmopoulos et al，2017)。中国从21世纪初就开始着手搭建自己的气溶胶观测网，在沙尘天气多发的北方地区组建了一个自动化程度较高的沙尘暴天气综合监测网。

目前沙尘气溶胶的地面观测也主要以遥感方法为主，因此星基和地基沙尘气溶胶的产品物理定义相同或者近似，但是地基遥感由于不受下垫面的影响，所以精度较卫星遥感产品为高。只要对两种数据进行合适的时间和空间匹配，就可以利用地基遥感产品对卫星遥感反演结果进行验证，形成一个“天地一体化”系统，提高了反演结果的准确性。

但是需要特别指出的是，对地基和卫星遥感而言，均需要准确的沙尘气溶胶物理模型，即沙尘气溶胶的粒子谱分布数据和复折射率光谱数据，据此先验值作为输入假定方能在散射计算和大气辐射传输模拟计算的基础上开展沙尘气溶胶的可靠反演。目前，针对国内沙尘源区气溶胶物理特征的观测数据较少，特别是典型的戈壁沙尘气溶胶的复折射率光谱观测数据更是缺乏，应该是未来地面观测需要强化的方面。

3 利用可见近红外遥感数据获取沙尘参数的数值模拟分析和地表反照率影响评估 3.1 可见近红外遥感沙尘的数值模拟分析

可见近红外波段，卫星探测到的受沙尘气溶胶吸收和散射影响的辐射能量主要由三部分组成：(1)表示来自大气的散射太阳光，包含大气气体分子的瑞利(Rayleigh)散射和来自大气气溶胶散射的贡献；(2)是地表与大气间的多次反射后的直接透射辐射；(3)是地表与大气间的多次反射后的漫射透射辐射(图 1)。

根据平面平行大气辐射传输理论，在朗伯体地表，大气反射各向同性假定条件下，可见光波段卫星观测辐亮度可近似表示为(廖国男，1985)：

$ \begin{array}{l} {I^*}\left({0;\mu, \varphi } \right) = I\left({0;\mu, \varphi } \right) + {I_s}{{\rm{e}}^{ - {\tau _1}/\mu }} + \\ \frac{1}{{\rm{ \mathsf{ π} }}}\int_0^{2{\rm{ \mathsf{ π} }}} {\int_0^1 {T\left({\mu, \varphi ;\mu \prime, \varphi \prime } \right){I_s}\mu \prime {\rm{d}}\mu \prime {\rm{d}}\mathit{\emptyset} \prime } } \end{array} $

(3)

$ {I_s} = \frac{{{r_s}}}{{1 - {r_s}\bar r}}\frac{{{\mu _0}{F_0}}}{{\rm{ \mathsf{ π} }}}\left[ {\frac{1}{{T\left({{\mu _0}} \right)}} + {{\rm{e}}^{ - {\tau _1}/\mu }}} \right] $

(4)

式中，I^*(0;μ, φ)表示卫星接收到的大气顶部反射辐射；μ为卫星视场角余弦值；φ表示方位角；τ₁为大气总光学厚度；T为大气漫射透射函数；I_s表示向上的漫射辐强度；r_s为地表反照率；${\bar r} $ 为平均大气反射比；μ₀为太阳入射角余弦，F₀为太阳光谱函数。式(3)中右边第一项为大气反射贡献，第二、第三项分别表示地表与大气多次反射后的直接透射辐射和散射透射部分，与地表反照率密切相关。实际计算中，漫射透射部分作用很小，常忽略不计。

式(3)进一步在单次散射近似条件下，经分子瑞利散射订正后，卫星观测的表观反射率R与沙尘气溶胶光学厚度τ^*关系可近似表示为(廖国男，1985)：

$ \begin{array}{l} R(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0}) = \frac{{{\rm{ \mathsf{ π} }}{I^*}\left({0;\mu, \varphi } \right){\rm{ }}}}{{{\mu _0}{F_0}}}{\rm{}} \approx \\ {\tau ^*}\frac{{\omega P(\mu, \varphi ;{\mu _0}, {\varphi _0})}}{{4{\rm{ \mathsf{ π} }}\mu {\mu _0}}}{\rm{ }} + \frac{{{\rm{ \mathsf{ π} }}{I_s}{{\rm{e}}^{ - {\tau _1}/\mu }}}}{{{\mu _0}{F_0}}} \end{array} $

(5)

式中，右边第一项表示气溶胶单次散射贡献，第二项表示地表反射贡献。由式(5)可见，随着地表反照率的升高，卫星观测表观反照率增大；随着气溶胶光学厚度增大，气溶胶单次散射贡献增强，来自地表反射辐射贡献减弱。因此如何从卫星观测中剔除地表影响是对气溶胶精确遥感的关键。

3.2 地表反照率的影响评估

为定量评估地表反照率的影响，本文利用6 s辐射传输模式，模拟得到四种AOD浓度条件下0.47 μm波长处卫星观测表观反射率与地表反射率的差值随地表发射率的变化关系，结果如图 2所示。图中设定太阳天顶角为45°，卫星观测天顶角为30°，太阳方位角为98°，卫星方位角为99°，采用气溶胶类型为沙漠型气溶胶。从图 2可见，表观反射率与地表反射率的差值随着地表反射率的增加呈线性减小变化，说明卫星观测信号中大气的贡献减小，地表的贡献加大。当地表反射率大于0.3后，卫星观测信号以地表的贡献为主，即高亮地表不再适合气溶胶的定量遥感。另外，气溶胶光学厚度越大，差值的线性变化斜率越大，表明暗背景上空，气溶胶浓度越高，气溶胶的反演精度越高。上述结论同Fraser and Kaufman(1985)的分析结果类似。

从以上分析可知，利用可见光遥感，能够有效监测海洋上空的沙尘气溶胶(Stowe et al，1997；Norton et al，1980)；但对于下垫面类型复杂的地表，需要考虑式(5)中地表反射贡献。当地表反射率大到一定数值时，随着光学厚度的增大，表观反射率变化不大，卫星观测辐射主要来自地表反射贡献，因此本方法难以准确反演陆地上空的沙尘信息，即高亮背景上空气溶胶遥感的难题。

4 利用热红外高光谱遥感数据获取沙尘参数的数值模拟分析和通道选择问题 4.1 热红外高光谱遥感沙尘的数值模拟分析

不考虑沙尘的垂直结构，将沙尘假定为一个等效高度层(图 3)，这样卫星观测的大气层顶出射红外辐射可以用式(6)表示如下：

$ {I_{{\rm{TOA}}}} = {I_0}{T_{\rm{s}}} + {I_{{\rm{low}}}}{T_{\rm{d}}}{T_2} + {I_{\rm{d}}}{T_2} + {I_{{\rm{upper}}}} $

(6)

即卫星观测的辐射主要由地表的发射辐射项、等效沙尘层下部大气的发射辐射项、等效沙尘层的发射辐射项，以及等效沙尘层上部大气的发射辐射项共4项组成。式(6)中，I_TOA为到达大气层顶的辐射；I₀为地表发射的辐射；I_low，I_d和I_upper分别为下部大气层、等效沙尘层和上部大气层的发射辐射；T_s为整层大气透过率；T₁，T_d和T₂分别为下部大气层、等效沙尘层和上部大气层的透过率。

式(6)中，下部大气和上部大气的发射辐射项分别包含了上行发射辐射项和下行辐射项的反射两个部分，各层大气的发射辐射项由普朗克函数B(t)描述，经过推导最终沙尘大气的辐射传输计算方程可以表示如下：

$ \begin{array}{l} {I_{{\rm{TOA}}}} = {\rm{ }}{\varepsilon _{\rm{s}}}B\left({{t_{\rm{s}}}} \right){T_{\rm{s}}} + \int_{{p_s}}^0 {B\left(t \right){\rm{d}}T} + \\ (1 - {\varepsilon _{\rm{s}}}){T_{\rm{s}}}\int_0^{{p_s}} {B\left(t \right){\rm{d}}\frac{{{T_{\rm{s}}}}}{T}} + \\ {\varepsilon _{\rm{d}}}B({t_{\rm{d}}}){T_2} + (1 - {\varepsilon _{\rm{s}}}){\rm{ }}\frac{{T_{\rm{s}}^2}}{{{T_{\rm{d}}}{T_2}}}{\varepsilon _{\rm{d}}}B({t_{\rm{d}}}) + \\ (1 - {\varepsilon _{\rm{s}}} - {T_{\rm{d}}}){T_2}\int_0^{{p_{\rm{d}}}} {B\left(t \right){\rm{d}}\frac{{{T_2}}}{T}} {\rm{}} \end{array} $

(7)

式中，ε_s表示地表发射率；t_s表示地表温度；t_d表示沙尘层温度；t为大气压强p处温度；B为黑体普朗克函数；T为压强p处的大气透过率；ε_d为沙尘层发射率；T_d为沙尘层总透过率，p_s和p_d分别表示地表与沙尘层压强。式中右边第一项表示地表发射辐射的透射辐射；第二项表示大气上行发射辐射；第三项为大气下行辐射经地表反射的透射辐射；第四项为等效沙尘层向上发射的透射辐射；第五项表示等效沙尘层向下发射经地表反射的透射辐射；第六项为沙尘上部大气下行辐射经沙尘层反射的透射辐射。具体推导过程可参见文献(董超华等，2013)。

4.2 热红外高光谱遥感的通道选择问题

近年来，伴随高光谱分辨率红外探测仪器的开发，如大气红外探测仪AIRS和红外大气探测干涉仪(the infrared atmospheric sounding interferometer，IASI)，诸多红外探测方法得以更为充分的应用。Pierangelo et al(2004；2005)通过对沙尘气溶胶光谱特征的敏感性分析，应用AIRS高光谱红外数据同时反演得到了大西洋海域上空撒哈拉沙尘层的光学厚度和高度信息，并利用多个红外与近红外通道资料，建立了沙尘粗粒子模型有效半径。此后，利用高光谱红外资料对沙尘气溶胶的红外特性和光学参数的研究受到了更多的重视，国内外的专家学者们也相继提出了很多新的思路和方法，并尝试应用高光谱数据结合其他卫星资料对沙尘层高度进行定量化反演(DeSouza-Machado et al，2006；2010；Peyridieu et al，2010；Yao et al，2012；2015)，极大地拓宽了沙尘遥感的研究领域。

图 4为应用辐射传输模式RTTOV(Radiative Transfer for TOVS)模拟得到的不同沙尘光学厚度、不同高度条件下的大气顶观测辐射值。其中设定地表温度289.94 K，地表比辐射率0.98，采用气溶胶类型为亚洲沙尘类型ASDU，大气模式均采用1976年美国标准大气，模拟光学厚度为波长10 μm处光学厚度值。其中不同光学厚度试验中假设沙尘层高度在3 km，不同高度试验中假设沙尘气溶胶光学厚度为1(10 μm处)。图中可见，在窗区12 μm波段附近(800~900 cm^-1)和4 μm波段附近(2500~2600 cm^-1)，随着沙尘气溶胶光学厚度的增大和沙尘气溶胶层在大气中高度位置的升高，亮温值均逐渐减小，可以根据这一特点设计反演算法得到沙尘气溶胶的光学厚度和等效沙尘层的高度。

热红外高光谱遥感通常在4~15 μm波段区间分出上千个观测通道，沙尘气溶胶的散射在该区间呈现慢变特点，而沙尘气溶胶吸收除了在紫外存在一个变化较大的硅酸盐吸收谱带外，复折射率虚部逐步增大，但是总体也呈现出慢变的特点(图 5)。因此可以断定，利用热红外高光谱遥感存在大量冗余信息，需要对遥感的通道进行有效信息选择。

5 结论与展望

通过对不同卫星遥感监测手段的分析，对未来的卫星遥感沙尘气溶胶提出了如下展望：

(1) 本文综合回顾和比较了卫星遥感沙尘气溶胶的主被动方法，一般而言可见近红外方法适合浓度含量不高的沙尘气溶胶的反演，但是高亮地表上空的定量反演一直是该方法无法解决的难题；热红外遥感适用于高浓度含量的沙尘气溶胶的反演，可用于夜间的沙尘遥感，但需要提前获取准确的下垫面温度信息。上述两种方法均只适用于晴空无云大气的遥感，当沙尘上层有云遮挡时，微波遥感可以获取云下沙尘的信息，但是空间分辨率和定量精度均不高。利用紫外遥感可在高亮地表上空对沙尘气溶胶进行监测，是对吸收性气溶胶遥感的一种有益的补充。层顶高度和垂直廓线分布是沙尘气溶胶的重要参数，最为准确的测量依靠星载的激光雷达探测，如美国的CALIPSO。

(2) 对于卫星定量遥感沙尘气溶胶而言，需要准确的沙尘气溶胶物理模型，即沙尘气溶胶的粒子谱分布数据和复折射率光谱数据，据此方能在散射计算和大气辐射传输模拟计算的基础上发展可靠的沙尘气溶胶反演算法。目前，针对国内沙尘源区气溶胶物理特征的观测数据较少，特别是典型的戈壁沙尘气溶胶的复折射率光谱观测数据更是缺乏，应该是未来地面观测需要强化的方面。

(3) 近年来，热红外技术凭借其独特的优势，受到了各国专家学者们的重视，特别当大气中沙尘浓度含量增高时，可见和近红外的信号趋于饱和，应用红外辐射可以定量遥感沙尘光学厚度，随着新型星载红外高光谱仪器，如美国的JPSS-1/CrIS和我国的FY-3/HIRAS的投入使用，使得沙尘高度、沙尘粒子有效半径等参数的定量遥感成为可能，因此应用热红外技术定量遥感沙尘的方法仍然有较大的研究空间。

(4) 通过建立有效的多源信息融合方法，综合多种遥感数据及已有产品信息，充分分析各种遥感仪器和遥感观测方法的优势及局限，利用主、被动相结合的遥感方式，实现遥感观测彼此之间的优势互补，能够更加全面监测并分析沙尘过程，并通过数据同化技术改进和提高数值模拟沙尘起沙和输送的预报精度。