基于MODIS数据和辅助信息估算1公里范围内的全天空红斑紫外线辐射及日照射剂量：算法开发、全球产品生成及精度评估

《Remote Sensing of Environment》：Estimation of 1 km all-sky erythemal ultraviolet radiation and daily dose based on MODIS data and ancillary information: algorithm development, global product generation, and accuracy assessment

本研究提出了一种新的参数模型，结合多光谱卫星数据和辅助信息（如DSR、TOC、SZA和海拔）估算全天空UVER，并开发了多次散射校正算法以提高高反射表面精度。验证显示模型精度高（R2=0.86，RMSE=607.92 J/m2·天），并生成了2005-2022年全球1km分辨率UVER日剂量产品，纳入GLASS产品体系，适用于气候与健康应用。

　　紫外辐射在维持生态系统平衡和影响人类健康方面具有重要作用。它既可以带来益处，也可能造成危害。紫外线（UV）辐射根据波长可以分为UVA（320-400纳米）、UVB（280-320纳米）和UVC（200-280纳米）。尽管UV辐射仅占全球到达大气层顶部的太阳辐射的8.3%，但其对人类健康、植物生长以及生态环境的影响却非常显著。UV暴露对人类的影响取决于其强度，适量的暴露有助于维生素D的合成，降低某些疾病如前列腺癌的风险，但过量的暴露则可能导致DNA结构的损伤，增加皮肤癌和白内障的风险，从而对健康构成威胁。同时，过量的UV辐射也会削弱植物的光合作用，降低作物产量。

自20世纪60年代以来，平流层臭氧浓度逐渐下降，至20世纪90年代末达到最低点。虽然臭氧浓度正在逐步恢复，但这一过程预计将持续数十年。臭氧的减少对气候变化产生了影响，而气候变化反过来也会影响臭氧的消耗和UV辐射的水平。尽管《蒙特利尔议定书》对臭氧消耗进行了有效控制，但由于气候变化的不确定性，未来地表UV辐射水平的变化仍存在一定的不确定性。此外，近年来皮肤癌的发病率显著上升，考虑到皮肤癌的滞后性，预计到2050年其发病率将达到高峰。因此，持续监测UV辐射变得尤为重要，特别是在气候条件变化较大的时期，需要一个长期可靠、高分辨率和高精度的数据集。

UV辐射的生物效应可以通过不同的作用光谱函数来描述，其中用于评估皮肤对晒伤敏感性的“红斑作用光谱”是一种常用模型。类似的作用光谱也存在于植物生长、维生素D合成和DNA损伤等领域，并且这些作用光谱之间存在较强的关联性。红斑紫外线辐射（UVER）是指通过红斑作用光谱加权的UVA和UVB辐射，其中UVB占83%，UVA占17%。UVER的每日剂量通常以焦耳每平方米每天（J/m2·day）为单位，是评估地表UV辐射强度的一个可靠指标。

许多因素影响到达地表的UVER。在平流层中，总臭氧柱（TOC）对UVER的穿透起到关键作用。据研究，只有不到3%的UVER能够到达对流层下部和地表。除了臭氧的影响，UVER还受到地日距离、太阳天顶角（SZA）、云层覆盖、气溶胶、地表反射率和海拔等因素的影响。这些因素与UVER之间的相互作用较为复杂。首先，地日距离随季节变化，直接影响地表大气层外的太阳辐射强度。这种变化可以解释大约7%的太阳辐射强度差异。其次，太阳天顶角影响辐射通过大气层时的路径长度，较大的天顶角意味着较长的传输路径，从而导致辐射的更大衰减。第三，云层和气溶胶通过吸收和散射作用对地表UVER起到显著的衰减作用。据观察，云层和气溶胶引起的衰减大约占25-30%。然而，需要注意的是，云层有时也可能在某些条件下增强地表的UVER水平，这与无云条件下的预期值不同。第四，海拔对UVER水平有明显影响，通常随着海拔的升高，UVER水平也会增加。这可以归因于高海拔地区大气密度较低，导致UVER的散射和吸收减少。第五，在积雪覆盖区域，由于地表与大气之间的多重散射，UVER水平会显著增加。在晴朗条件下，这种增加可能达到15-25%，而在多云条件下甚至可以高达80%。

现有的UVER估算方法包括地面观测和卫星观测两种途径。传统的估算方法通常分为两个步骤：首先估算晴空条件下的地表UV辐照度，然后通过云层和气溶胶的透射因子将晴空条件下的UV辐照度调整为实际的UV辐照度。在第一步中，晴空条件下的地表UV辐照度通常使用辐射传输模型或经验模型进行估算。在第二步中，已经提出了多种方法来校正云层的影响并调整晴空UV辐射到实际地表辐射。一种直接方法是利用臭氧测量仪器的UV反射通道，这种方法在Nimbus-7总臭氧测绘光谱仪（TOMS）、全球臭氧监测实验（GOME）和臭氧监测仪器（OMI）中得到了成功应用。TROPOMI（臭氧监测仪器）通过构建查找表来计算云光学深度，基于354纳米处的反射率。然而，在高反照率地表上，354纳米处的反射率对云光学深度变化的敏感性较低，这可能导致在这些地表上估算结果的准确性下降。另一种方法是结合多个传感器的数据，例如使用先进甚高分辨率辐射计（AVHRR）仪器的可见反射数据和NASA地球辐射预算实验（ERBE）的短波云反射数据，与GOME或TOMS数据结合，以估算地表UV。此外，还有一种方法是使用机器学习技术来估算云层的影响。基于地面测量数据的经验方法也存在，但需要在不同地点重新训练模型。

基于上述方法，已经开发出多种UV产品，包括OMI L3 UV日产品（OMUVBd）、GOME L3日UV产品（OUV）、基于卫星的对流层发射监测互联网服务（TEMIS）L3 UV产品，以及TROPOMI L2 UV产品。这些产品在空间分辨率和时间跨度上各有不同，如图1所示。然而，这些产品在时间跨度或空间分辨率上仍存在一定的限制。此外，某些产品（如OMUVBd）由于卫星传感器的“行异常”问题，导致空间不连续。虽然Lakkala等人（2020a, 2020b）表明可以通过结合TOMS、OMI和TROPOMI的UV时间序列数据构建一个30年的全球观测数据集，但这三个数据集之间存在同质化问题，且现有的空间分辨率仍不足以满足当前的需求。因此，仍然需要一种能够提供长期数据、高空间分辨率和高精度的产品，以满足现有需求。

本研究的主要目标包括：（i）基于多光谱光学卫星数据和其他辅助信息，开发一种新的参数方法来估算全天候地表UVER及其每日剂量；（ii）使用全球分布的地面测量数据对UVER和EDD进行验证；（iii）利用MODIS数据生成一个覆盖全球、时间跨度为2005至2022年的1公里分辨率EDD产品，并将其空间和时间分布与现有的低分辨率产品进行对比。本文的结构如下：第二部分描述了本研究中使用的卫星数据和地面测量数据；第三部分详细介绍了本文中用于估算EDD的具体算法；第四部分和第五部分分别展示了我们模型的性能并比较了我们的EDD地图与现有卫星产品；第六部分总结了本研究的结论。

在本研究中，我们使用地面测量的DSR和UVER数据来训练和验证模型。我们收集了来自全球不同地点的地面测量数据，包括来自地表辐射预算网络（SURFRAD）的7个站点、来自UV-B监测和研究计划（UVMRP）的30个站点、来自大气成分变化检测网络（NDACC）的12个站点以及来自挪威UV监测计划的7个站点。这些站点位于不同的气候区域，包括热带沙漠等。这些数据覆盖了从2005到2012年的时期，并用于模型的训练和验证。

为了估算全天候地表UVER及其每日剂量，我们提出了一种新的参数方法，该方法结合了多光谱光学卫星数据和其他辅助信息。基于已知的理论：（i）在晴空条件下，生物活性UV辐射（包括UVER）与太阳天顶角（SZA）和总臭氧柱（TOC）之间存在明确的函数关系；（ii）云层对UV辐射的衰减方式与云层对可见光的衰减方式相似。因此，我们提出了一种方法，该方法利用全天候和高空间分辨率的DSR产品中的云层和气溶胶信息，结合其他数据，以估算UVER。

在本研究中，我们使用站点数据进行最小二乘法估算模型参数。模型的训练和验证精度如图5所示。在训练和验证过程中，模型的R2值大于0.88，RMSE小于24.08 mW/m2。验证精度略低于训练精度，这表明模型没有过拟合。此外，为了验证多重散射校正的重要性以及校正的准确性，我们选择了积雪覆盖区域的数据进行分析。积雪覆盖区域的多重散射效应显著，因此校正对于提高估算的准确性至关重要。

臭氧对UVER的衰减作用显著，直接影响到达地表的UVER量。云层同样通过吸收和散射作用对地表UVER起到关键的衰减作用。臭氧表现出明显的季节性特征，其空间依赖性随着纬度的增加而显著变化。与臭氧相比，云层的变化更为随机、不规则，并且更频繁地导致UVER的衰减。因此，云层和臭氧的共同作用对UVER的估算至关重要。

在本研究中，我们提出了一种新的参数算法，该算法基于多光谱光学卫星数据和其他辅助信息，用于估算全天候地表UVER及其每日剂量。该参数模型基于全球不同地点收集的地面测量UVER数据，时间跨度从2005到2012年。随后，我们使用这些站点数据进行验证，时间范围从2013到2022年，并在挪威网络中进行了独立验证。验证结果表明，该方法在不同地点和不同气候条件下均具有较高的准确性。此外，该产品还与多种全球UVER产品进行了对比，显示出在1°×1°分辨率下的可比精度和空间时间分布。1公里分辨率的GLASS EDD产品在空间和时间上具有连续性，并且对公众免费开放，因此适用于需要高空间分辨率和高精度的气候和人类健康相关应用。

本研究的成果不仅为UVER的估算提供了新的方法，还为相关领域提供了更精确的数据支持。随着全球气候变化的加剧和臭氧层的恢复，对UV辐射的监测需求也在不断增长。因此，开发一个高分辨率、长期可靠且具有连续性的UV辐射产品对于科学研究和实际应用具有重要意义。此外，该研究还展示了如何通过结合多种数据源和方法，提高UVER估算的准确性，特别是在积雪覆盖区域和高反照率地表上。这些方法的应用有助于更好地理解UV辐射对生态系统和人类健康的影响，为未来的环境监测和健康管理提供科学依据。

通过本研究，我们希望推动UV辐射监测技术的发展，特别是在高空间分辨率和高精度方面。随着卫星遥感技术的进步，未来可能开发出更先进的UV产品，以满足不断增长的科学需求。同时，我们也认识到，不同地区的气候条件和地表特性对UV辐射的影响各不相同，因此需要在不同地点进行针对性的模型训练和验证。此外，随着机器学习和人工智能技术的发展，未来可能通过更智能化的方法提高UV辐射估算的准确性，减少对传统方法的依赖。

本研究的成果不仅为UV辐射的估算提供了新的方法，还为相关领域提供了更精确的数据支持。随着全球气候变化的加剧和臭氧层的恢复，对UV辐射的监测需求也在不断增长。因此，开发一个高分辨率、长期可靠且具有连续性的UV辐射产品对于科学研究和实际应用具有重要意义。此外，该研究还展示了如何通过结合多种数据源和方法，提高UV辐射估算的准确性，特别是在积雪覆盖区域和高反照率地表上。这些方法的应用有助于更好地理解UV辐射对生态系统和人类健康的影响，为未来的环境监测和健康管理提供科学依据。

本研究的贡献在于，通过综合多光谱光学卫星数据和其他辅助信息，开发了一种新的参数方法，用于估算全天候地表UVER及其每日剂量。该方法不仅提高了估算的准确性，还解决了现有方法在高反照率地表和积雪覆盖区域中的不足。此外，该研究还通过独立验证和对比分析，展示了该产品在不同气候条件下的适用性。这些结果为未来的UV辐射监测和研究提供了重要的参考，同时也为相关领域的应用提供了可靠的数据支持。

本研究的实施还得到了多项基金的支持，包括“先进研究项目：地表关键要素的遥感反演与定量产品开发”、“湖北省自然科学基金”、“国家自然科学基金”、“风云应用先锋项目”以及“中央高校基本科研基金”。这些资金的投入确保了研究的顺利进行，并为后续研究提供了坚实的基础。此外，研究团队在方法论、数据收集、模型训练和验证等方面做出了重要贡献，为UV辐射的估算和监测提供了科学支持。

通过本研究，我们希望推动UV辐射监测技术的发展，特别是在高空间分辨率和高精度方面。随着卫星遥感技术的进步，未来可能开发出更先进的UV产品，以满足不断增长的科学需求。同时，我们也认识到，不同地区的气候条件和地表特性对UV辐射的影响各不相同，因此需要在不同地点进行针对性的模型训练和验证。此外，随着机器学习和人工智能技术的发展，未来可能通过更智能化的方法提高UV辐射估算的准确性，减少对传统方法的依赖。

综上所述，本研究为UV辐射的估算提供了一种新的参数方法，并生成了一个高分辨率、长期可靠且具有连续性的EDD产品。该产品不仅在不同地点和不同气候条件下具有较高的准确性，还适用于需要高空间分辨率和高精度的气候和人类健康相关应用。研究结果为未来的环境监测和科学研究提供了重要的参考，同时也为相关领域的应用提供了可靠的数据支持。