Satellite Aerosol(위성 에어로졸)란 무엇입니까?
Satellite Aerosol 위성 에어로졸 - Satellite aerosol optical depth (AOD) measures can provide a valuable alternative to the coarse spatial resolution of ground PM2. [1] 5 and PM10 concentrations from satellite aerosol optical depth (AOD) data. [2] Recent years have seen the increasing inclusion of per-retrieval prognostic (predictive) uncertainty estimates within satellite aerosol optical depth (AOD) data sets, providing users with quantitative tools to assist in the optimal use of these data. [3] The long-term temporal–spatial variations in the aerosol optical properties over the Tibetan Plateau (TP) and the potential long-range transport from surrounding areas to the TP were analyzed in this work, by using multiple years of sun photometer measurements (CE318) at five stations in the TP, satellite aerosol products from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and CloudAerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP), back-trajectory analysis from the Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) and model simulations from the Goddard Earth Observing System (GEOS)Chem chemistry transport model. [4] Health impact analyses are increasingly tapping the broad spatial coverage of satellite aerosol optical depth (AOD) products to estimate human exposure to fine particulate matter (PM 2. [5] The accuracy of these satellite aerosol products is also evaluated and compared through cross-validation against ground observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET) project measured at local stations. [6] The present study examines the spatial, seasonal and inter annual variation of biomass burning and its impact on regional aerosol optical properties over Northern India using multi-satellite aerosol observations: Active fire points, AOD (550 nm) and AE (550-860 nm) from MODIS retrievals during January 2003-December 2017 and AAOD (388 nm), SSA (388 nm) and AI from OMI UV retrievals during January 2005-December 2017. [7] It first is demonstrated, using satellite aerosol optical depth retrievals available for both 1985 and 2013, that the aerosol fields for the reference conditions and also for the perturbed ones, as well as the difference between the two, were consistent in the model and the satellite retrievals. [8] 5-10 concentrations in monitors where only PM10 data were available (stage 1); impute missing satellite Aerosol Optical Depth (AOD) data using estimates from atmospheric ensemble models (stage 2); establish a relationship between measured PM and satellite, land use and meteorological parameters (stage 3); predict stage 3 model over each 1-km2 grid cell of Italy (stage 4); and improve stage 3 predictions by using small-scale predictors computed at the monitor locations or within a small buffer (stage 5). [9] 5 monitoring has limited temporal and spatial coverage, satellite aerosol remote sensing data has been increasingly applied to map large-scale PM2. [10] 5 concentrations measured at ground monitoring stations and satellite aerosol optical depth (AOD) data. [11] 5 based on satellite aerosol optical depth (AOD) is a widely used method. [12] In spite of the relatively large uncertainty range of the cloud top height, the comparison of the detection sensitivity towards sulfate aerosol between MIPAS and a suite of widely used UV/VIS limb and IR nadir satellite aerosol measurements shows that MIPAS provides complementary information in terms of detection sensitivity. [13] Satellite aerosol optical depth (AOD) has been widely employed to evaluate ground fine particle (PM2. [14] Different from the traditional satellite aerosol retrievals conducted pixel by pixel, we derive the aerosol optical thickness (AOT) of multiple pixels simultaneously by adding a smoothness constraint on the spatial variation of aerosols and oceanic substances, which helps the satellite retrieval, with higher consistency from pixel to pixel. [15] In this work, we use existing particulate matter (PM) data from Dakar, Senegal, satellite aerosol optical depth (AOD) and the Weather Research and Forecasting (WRF) model to evaluate the role of dust transport from the Sahara and PM concentrations and exposure into other administrative districts of Senegal during 2015 and 2016. [16] Satellite aerosol optical depth (AOD), an important physical property of aerosol particles, can serve as a proxy for investigating particle pollution because it can provide observations with comprehensive spatial and temporal coverage compared with ground-level measurements. [17] The PM size distribution from satellite aerosol data for the last 15 years for Lahore is used to predict the PV soiling loss using a model based on Mie scattering theory and Lambert-Beer law. [18] 5 concentration using satellite aerosol optical depth (AOD), land use data and meteorological parameters. [19] In this analysis, near-surface sulfate and nitrate mass concentrations at a 10-km resolution over the North China Plain (NCP) from 2006 to 2014 were first obtained based on satellite aerosol optical depth (AOD) data and the global 3D chemical transport model (GEOS-Chem) in combination with vertical profiles from Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). [20] This study provides a comprehensive understanding of aerosol properties in this area, and the results will help to optimize the satellite aerosol inversion algorithm and promote regional climate change research. [21] We analyzed five decades (1964–2017) of surface synoptic observations (World Meteorological Weather Present weather codes) and concurrent satellite aerosol detection (UV Aerosol Index from the Total Ozone Monitoring Sensor and Ozone Monitoring Instrument detectors, 1978–2017). [22] 5 concentrations using satellite aerosol optical depth (AOD) retrieval. [23] Designed for ocean color and ocean biology retrievals, OCI also enables continuation of heritage satellite aerosol products and the development of new aerosol characterization from space. [24] 5) from satellite aerosol optical depth (AOD). [25] Satellite aerosol products have been widely used to retrieve ground PM2. [26] 5) and to optimize smoke exposure estimates, we integrated modeling results with the high-resolution Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction satellite aerosol optical depth and the U. [27] This study presents a dedicated evaluation of a newly released satellite aerosol product derived from Advanced Very-High-Resolution Radiometer (AVHRR) measurements by using the Deep Blue/SOAR aerosol retrieval algorithm. [28] We investigated spatiotemporal variation and data quality of two global satellite Aerosol Optical Depth (AOD) products derived from MODIS and VIIRS imagery. [29] Our results show that the fusion methods can improve both data coverage and quality of satellite aerosol optical depth (AOD). [30]위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 측정은 지상 PM2의 거친 공간 분해능에 대한 귀중한 대안을 제공할 수 있습니다. [1] 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터의 5 및 PM10 농도. [2] 최근 몇 년 동안 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터 세트 내 검색당 예후(예측) 불확실성 추정치가 증가하여 사용자에게 이러한 데이터의 최적 사용을 지원하는 정량적 도구를 제공했습니다. [3] 이 연구에서는 수년간의 태양 광도계 측정(CE318)을 사용하여 Tibetan Plateau(TP)의 에어로졸 광학 특성과 주변 지역에서 TP로의 잠재적인 장거리 이동의 장기적 시간-공간적 변화를 분석했습니다. TP의 5개 스테이션에서 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 및 CALIOP(CloudAerosol Lidar with Orthogonal Polarization)의 위성 에어로졸 제품, HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)의 역궤적 분석 및 Goddard의 모델 시뮬레이션 지구 관측 시스템(GEOS) 화학 화학 수송 모델. [4] 건강 영향 분석은 점점 더 광범위한 공간 범위를 활용하고 있습니다. 인공위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 제품에 대한 인간 노출 추정 미세먼지(PM 2. [5] 이러한 위성 에어로졸 제품의 정확도는 지역 관측소에서 측정된 AERONET(AErosol RObotic NETwork) 프로젝트의 지상 관측에 대한 교차 검증을 통해 평가되고 비교됩니다. [6] 현재 연구는 다중 위성 에어러솔 관측을 사용하여 북부 인도에서 바이오매스 연소의 공간적, 계절적 및 연간 변동과 지역 에어러솔 광학 특성에 미치는 영향을 조사합니다. 활성 발화점, AOD(550nm) 및 AE(550-860nm) 2003년 1월-2017년 12월 MODIS 검색과 2005년 1월-2017년 12월 OMI UV 검색의 AAOD(388nm), SSA(388nm) 및 AI. [7] 1985년과 2013년에 사용 가능한 위성 에어러솔 광학 깊이 검색을 사용하여 기준 조건과 섭동 조건에 대한 에어로졸 필드와 둘 사이의 차이가 모델과 위성에서 일치한다는 것이 먼저 입증되었습니다. 검색. [8] PM10 데이터만 사용할 수 있는 모니터의 5-10 농도(1단계); 대기 앙상블 모델의 추정치를 사용하여 누락된 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 데이터를 전가합니다(2단계). 측정된 PM과 위성, 토지 이용 및 기상 매개변수 간의 관계를 설정합니다(3단계). 이탈리아의 각 1km2 그리드 셀에 대해 3단계 모델을 예측합니다(4단계). 모니터 위치에서 또는 작은 버퍼 내에서 계산된 소규모 예측자를 사용하여 단계 3 예측을 개선합니다(단계 5). [9] 5 모니터링은 시간 및 공간 범위가 제한되어 있으며 위성 에어로졸 원격 감지 데이터는 대규모 PM2를 매핑하는 데 점점 더 많이 적용되고 있습니다. [10] 지상 모니터링 스테이션 및 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 데이터에서 측정된 5가지 농도. [11] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)를 기반으로 하는 5는 널리 사용되는 방법입니다. [12] 구름 꼭대기 높이의 상대적으로 큰 불확실성 범위에도 불구하고 MIPAS와 널리 사용되는 UV/VIS limb 및 IR 최하위 위성 에어러솔 측정 사이의 황산염 에어러솔에 대한 탐지 민감도를 비교하면 MIPAS가 다음과 같은 측면에서 보완적인 정보를 제공한다는 것을 알 수 있습니다. 감지 감도. [13] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)는 지상 미세 입자(PM2.2)를 평가하는 데 널리 사용되었습니다. [14] 수행되는 기존의 위성 에어로졸 검색과 다릅니다. 픽셀 단위로 에어로졸 광학을 유도합니다. 부드러움을 추가하여 동시에 여러 픽셀의 두께(AOT) 에어로졸과 해양 물질의 공간적 변화에 대한 제약 픽셀에서 픽셀로 더 높은 일관성으로 위성 검색을 돕습니다. [15] 이 작업에서 우리는 세네갈 다카르, 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 및 기상 연구 및 예보(WRF) 모델의 기존 입자상 물질(PM) 데이터를 사용하여 사하라 사막 및 PM 농도 및 노출로부터 먼지 이동의 역할을 평가합니다. 2015년과 2016년에 세네갈의 다른 행정 구역으로 [16] 에어로졸 입자의 중요한 물리적 특성인 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)는 지상 측정과 비교하여 포괄적인 공간 및 시간 적용 범위를 가진 관측을 제공할 수 있기 때문에 입자 오염 조사를 위한 프록시 역할을 할 수 있습니다. [17] Lahore의 지난 15년 동안 위성 에어러솔 데이터의 PM 크기 분포는 Mie 산란 이론과 Lambert-Beer 법칙에 기반한 모델을 사용하여 PV 오염 손실을 예측하는 데 사용됩니다. [18] 5 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD), 토지 이용 데이터 및 기상 매개변수를 사용한 농도. [19] 이 분석에서 2006년부터 2014년까지 화북평원(NCP)의 10km 분해능에서 표면 근처의 황산염 및 질산염 질량 농도는 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터와 글로벌 3D 화학 수송 모델을 기반으로 처음 획득되었습니다. (GEOS-Chem)은 Cloud-Aerosol Lidar 및 Infrared Pathfinder Satellite Observations(CALIPSO)의 수직 프로파일과 결합됩니다. [20] 이 연구는 이 지역의 에어러솔 특성에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 그 결과는 위성 에어러솔 역전 알고리즘을 최적화하고 지역 기후 변화 연구를 촉진하는 데 도움이 될 것입니다. [21] 우리는 50년(1964-2017)의 표면 종관 관측(세계 기상 기상 현재 기상 코드)과 동시 위성 에어러솔 탐지(총 오존 모니터링 센서 및 오존 모니터링 기기 탐지기의 UV 에어로졸 지수, 1978-2017)를 분석했습니다. [22] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 검색을 사용한 5가지 농도. [23] 해양 색상 및 해양 생물학 검색을 위해 설계된 OCI는 또한 유산 위성 에어로졸 제품의 지속과 우주에서 새로운 에어로졸 특성화의 개발을 가능하게 합니다. [24] 5) 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD)에서. [25] 위성 에어로졸 제품은 지상 PM2를 회수하는 데 널리 사용되었습니다. [26] 5) 연기 노출 추정치를 최적화하기 위해 모델링 결과를 대기 보정 위성 에어러솔 광학 깊이의 고해상도 다중 각도 구현 및 U. [27] 이 연구는 Deep Blue/SOAR 에어로졸 검색 알고리즘을 사용하여 AVHRR(Advanced Very-High-Resolution Radiometer) 측정에서 파생된 새로 출시된 위성 에어로졸 제품에 대한 전용 평가를 제공합니다. [28] MODIS 및 VIIRS 이미지에서 파생된 두 개의 글로벌 위성 AOD(Aerosol Optical Depth) 제품의 시공간적 변화와 데이터 품질을 조사했습니다. [29] 우리의 결과는 융합 방법이 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)의 데이터 범위와 품질을 모두 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. [30]
satellite aerosol optical 위성 에어로졸 광학
Satellite aerosol optical depth (AOD) measures can provide a valuable alternative to the coarse spatial resolution of ground PM2. [1] 5 and PM10 concentrations from satellite aerosol optical depth (AOD) data. [2] Recent years have seen the increasing inclusion of per-retrieval prognostic (predictive) uncertainty estimates within satellite aerosol optical depth (AOD) data sets, providing users with quantitative tools to assist in the optimal use of these data. [3] Health impact analyses are increasingly tapping the broad spatial coverage of satellite aerosol optical depth (AOD) products to estimate human exposure to fine particulate matter (PM 2. [4] It first is demonstrated, using satellite aerosol optical depth retrievals available for both 1985 and 2013, that the aerosol fields for the reference conditions and also for the perturbed ones, as well as the difference between the two, were consistent in the model and the satellite retrievals. [5] 5-10 concentrations in monitors where only PM10 data were available (stage 1); impute missing satellite Aerosol Optical Depth (AOD) data using estimates from atmospheric ensemble models (stage 2); establish a relationship between measured PM and satellite, land use and meteorological parameters (stage 3); predict stage 3 model over each 1-km2 grid cell of Italy (stage 4); and improve stage 3 predictions by using small-scale predictors computed at the monitor locations or within a small buffer (stage 5). [6] 5 concentrations measured at ground monitoring stations and satellite aerosol optical depth (AOD) data. [7] 5 based on satellite aerosol optical depth (AOD) is a widely used method. [8] Satellite aerosol optical depth (AOD) has been widely employed to evaluate ground fine particle (PM2. [9] In this work, we use existing particulate matter (PM) data from Dakar, Senegal, satellite aerosol optical depth (AOD) and the Weather Research and Forecasting (WRF) model to evaluate the role of dust transport from the Sahara and PM concentrations and exposure into other administrative districts of Senegal during 2015 and 2016. [10] Satellite aerosol optical depth (AOD), an important physical property of aerosol particles, can serve as a proxy for investigating particle pollution because it can provide observations with comprehensive spatial and temporal coverage compared with ground-level measurements. [11] 5 concentration using satellite aerosol optical depth (AOD), land use data and meteorological parameters. [12] In this analysis, near-surface sulfate and nitrate mass concentrations at a 10-km resolution over the North China Plain (NCP) from 2006 to 2014 were first obtained based on satellite aerosol optical depth (AOD) data and the global 3D chemical transport model (GEOS-Chem) in combination with vertical profiles from Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations (CALIPSO). [13] 5 concentrations using satellite aerosol optical depth (AOD) retrieval. [14] 5) from satellite aerosol optical depth (AOD). [15] 5) and to optimize smoke exposure estimates, we integrated modeling results with the high-resolution Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction satellite aerosol optical depth and the U. [16] We investigated spatiotemporal variation and data quality of two global satellite Aerosol Optical Depth (AOD) products derived from MODIS and VIIRS imagery. [17] Our results show that the fusion methods can improve both data coverage and quality of satellite aerosol optical depth (AOD). [18]위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 측정은 지상 PM2의 거친 공간 분해능에 대한 귀중한 대안을 제공할 수 있습니다. [1] 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터의 5 및 PM10 농도. [2] 최근 몇 년 동안 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터 세트 내 검색당 예후(예측) 불확실성 추정치가 증가하여 사용자에게 이러한 데이터의 최적 사용을 지원하는 정량적 도구를 제공했습니다. [3] 건강 영향 분석은 점점 더 광범위한 공간 범위를 활용하고 있습니다. 인공위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 제품에 대한 인간 노출 추정 미세먼지(PM 2. [4] 1985년과 2013년에 사용 가능한 위성 에어러솔 광학 깊이 검색을 사용하여 기준 조건과 섭동 조건에 대한 에어로졸 필드와 둘 사이의 차이가 모델과 위성에서 일치한다는 것이 먼저 입증되었습니다. 검색. [5] PM10 데이터만 사용할 수 있는 모니터의 5-10 농도(1단계); 대기 앙상블 모델의 추정치를 사용하여 누락된 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 데이터를 전가합니다(2단계). 측정된 PM과 위성, 토지 이용 및 기상 매개변수 간의 관계를 설정합니다(3단계). 이탈리아의 각 1km2 그리드 셀에 대해 3단계 모델을 예측합니다(4단계). 모니터 위치에서 또는 작은 버퍼 내에서 계산된 소규모 예측자를 사용하여 단계 3 예측을 개선합니다(단계 5). [6] 지상 모니터링 스테이션 및 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 데이터에서 측정된 5가지 농도. [7] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)를 기반으로 하는 5는 널리 사용되는 방법입니다. [8] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)는 지상 미세 입자(PM2.2)를 평가하는 데 널리 사용되었습니다. [9] 이 작업에서 우리는 세네갈 다카르, 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 및 기상 연구 및 예보(WRF) 모델의 기존 입자상 물질(PM) 데이터를 사용하여 사하라 사막 및 PM 농도 및 노출로부터 먼지 이동의 역할을 평가합니다. 2015년과 2016년에 세네갈의 다른 행정 구역으로 [10] 에어로졸 입자의 중요한 물리적 특성인 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)는 지상 측정과 비교하여 포괄적인 공간 및 시간 적용 범위를 가진 관측을 제공할 수 있기 때문에 입자 오염 조사를 위한 프록시 역할을 할 수 있습니다. [11] 5 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD), 토지 이용 데이터 및 기상 매개변수를 사용한 농도. [12] 이 분석에서 2006년부터 2014년까지 화북평원(NCP)의 10km 분해능에서 표면 근처의 황산염 및 질산염 질량 농도는 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD) 데이터와 글로벌 3D 화학 수송 모델을 기반으로 처음 획득되었습니다. (GEOS-Chem)은 Cloud-Aerosol Lidar 및 Infrared Pathfinder Satellite Observations(CALIPSO)의 수직 프로파일과 결합됩니다. [13] 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD) 검색을 사용한 5가지 농도. [14] 5) 위성 에어러솔 광학 깊이(AOD)에서. [15] 5) 연기 노출 추정치를 최적화하기 위해 모델링 결과를 대기 보정 위성 에어러솔 광학 깊이의 고해상도 다중 각도 구현 및 U. [16] MODIS 및 VIIRS 이미지에서 파생된 두 개의 글로벌 위성 AOD(Aerosol Optical Depth) 제품의 시공간적 변화와 데이터 품질을 조사했습니다. [17] 우리의 결과는 융합 방법이 위성 에어로졸 광학 깊이(AOD)의 데이터 범위와 품질을 모두 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. [18]
satellite aerosol product 위성 에어로졸 제품
The long-term temporal–spatial variations in the aerosol optical properties over the Tibetan Plateau (TP) and the potential long-range transport from surrounding areas to the TP were analyzed in this work, by using multiple years of sun photometer measurements (CE318) at five stations in the TP, satellite aerosol products from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and CloudAerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP), back-trajectory analysis from the Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) and model simulations from the Goddard Earth Observing System (GEOS)Chem chemistry transport model. [1] The accuracy of these satellite aerosol products is also evaluated and compared through cross-validation against ground observations from the AErosol RObotic NETwork (AERONET) project measured at local stations. [2] Designed for ocean color and ocean biology retrievals, OCI also enables continuation of heritage satellite aerosol products and the development of new aerosol characterization from space. [3] Satellite aerosol products have been widely used to retrieve ground PM2. [4] This study presents a dedicated evaluation of a newly released satellite aerosol product derived from Advanced Very-High-Resolution Radiometer (AVHRR) measurements by using the Deep Blue/SOAR aerosol retrieval algorithm. [5]이 연구에서는 수년간의 태양 광도계 측정(CE318)을 사용하여 Tibetan Plateau(TP)의 에어로졸 광학 특성과 주변 지역에서 TP로의 잠재적인 장거리 이동의 장기적 시간-공간적 변화를 분석했습니다. TP의 5개 스테이션에서 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 및 CALIOP(CloudAerosol Lidar with Orthogonal Polarization)의 위성 에어로졸 제품, HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)의 역궤적 분석 및 Goddard의 모델 시뮬레이션 지구 관측 시스템(GEOS) 화학 화학 수송 모델. [1] 이러한 위성 에어로졸 제품의 정확도는 지역 관측소에서 측정된 AERONET(AErosol RObotic NETwork) 프로젝트의 지상 관측에 대한 교차 검증을 통해 평가되고 비교됩니다. [2] 해양 색상 및 해양 생물학 검색을 위해 설계된 OCI는 또한 유산 위성 에어로졸 제품의 지속과 우주에서 새로운 에어로졸 특성화의 개발을 가능하게 합니다. [3] 위성 에어로졸 제품은 지상 PM2를 회수하는 데 널리 사용되었습니다. [4] 이 연구는 Deep Blue/SOAR 에어로졸 검색 알고리즘을 사용하여 AVHRR(Advanced Very-High-Resolution Radiometer) 측정에서 파생된 새로 출시된 위성 에어로졸 제품에 대한 전용 평가를 제공합니다. [5]