CN110942049B - 一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统 - Google Patents

一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统，该系统包括：1)对流层臭氧廓线反演模块，利用TropOMI紫外高光谱数据反演对流层臭氧廓线；2)近地面臭氧污染源指示值反演模块，利用TropOMI对流层NO2和HCHO柱浓度产品，结合大气化学模型Geos‑Chem，获取近地面NO2和HCHO浓度，计算二者浓度比值，获得近地面臭氧污染源指示值；3)近地面臭氧浓度反演模块，综合NO2、HCHO和地面国控站点臭氧监测值等，通过多元回归模型获取近地面臭氧浓度；4)臭氧污染源目标识别模块，利用近地面臭氧浓度结果，选取臭氧重污染区，结合近地面臭氧污染源指示值和亚米级高分影像，识别臭氧污染源。

Description

一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统
技术领域
本发明涉及卫星遥感技术领域，尤其涉及一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统。
背景技术
由于挥发性有机物(VOCs)和氮氧化物(NOx)的大气光化学反应导致的近地面臭氧(简称O3)污染在夏季频繁发生，臭氧污染是目前影响城市优良天数的最主要污染因子。大气中臭氧90％在平流层，10％在对流层，同时人为污染源排放的臭氧前体物氮氧化物和VOCs等大部分集中于对流层中低层，直接利用卫星遥感反演的臭氧柱浓度，无法精准定位受人为排放导致的臭氧重污染区域。因此如何获取近地面臭氧浓度、即时准确的发现臭氧污染源是目前大气臭氧污染治理所面临的重要问题。
TropOMI高空间分辨率和高光谱分辨率的卫星遥感监测数据，大大提高了在小尺度范围内，发现臭氧污染排放异常的可能性。目前卫星遥感反演臭氧廓线主要有紫外高光谱和热红外高光谱两种方式，在热红外波段，会受地面热辐射信息影响，在紫外波段，入射的太阳辐射会随着对流层底层空气密度的增加而减弱，因此两种方式对对流层底层的臭氧反演误差都较大，需要综合与臭氧生成相关的气温、近地面NO2和HCHO浓度等因子，通过多元回归获取到近地面臭氧浓度，来划定臭氧重污染区域。进一步通过近地面臭氧污染指示值，结合亚米级高分影像的目标识别结果，来定位臭氧污染源，提高大气臭氧污染监管效率和污染治理的精准性。
发明内容
针对上述问题，本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统。
第一方面，本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，包括以下四个步骤：
步骤一、利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
步骤二、综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
步骤三、通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
步骤四、臭氧污染源识别。
优选地，所述步骤一具体包括：
选取300nm—330nm波段，考虑臭氧雅克比垂直分布以及干扰气体影响，选取在不同高度层雅克比峰值最大，且SO2气体干扰信息最小的波段作为反演波段；
获取Geos-ChemSO2廓线，气候模式臭氧先验廓线和ECMWF大气温度廓线，并插值到3.5km×7km格网单元；
利用最优估计法反演对流层臭氧廓线，迭代形式如下：
Xi+1＝Xa+(Ki TSe -1Ki+Sa -1)-1Ki TSe -1·[(Y-F(Xi))-Ki(Xa-Xi)]，
其中，Xi+1为当前迭代时的臭氧廓线，Xi为上一次迭代时的臭氧廓线，Xa为臭氧先验廓线，Sa为先验误差协方差矩阵，Se为观测误差协方差矩阵，这里用对角矩阵，
Figure BDA0002322453550000021
为权重函数或雅克比，Y为TropOMI卫星观测值，F(X)为模拟观测值，选用Vlidort辐射传输模型进行模拟；
对于先验误差协方差矩阵，其计算公式为：
Figure BDA0002322453550000022
其中，|Zi-Zj|为第i层和第j层的高度差，l为相关长度。
优选地，所述步骤二具体包括：
获取TropOMI对流层NO2和HCHO柱浓度，提取Geos-Chem模拟的NO2和HCHO廓线；
通过公式
Figure BDA0002322453550000031
计算得到近地面NO2和HCHO柱浓度，其中，Strop为近地面NO2和HCHO浓度，SGeos为模式模拟近地面NO2和HCHO浓度，Ωtrop为TropOMI卫星对流层NO2和HCHO柱浓度，ΩGeos为模式模拟对流层NO2和HCHO柱浓度。
优选地，所述步骤三具体包括：
从欧洲中期天气预报中心模拟的再分析资料中，按照3.5km×7km的格网单元，插值提取每一个格网单元的气温、地表温度，同时获取地面1463个国控站点的臭氧浓度小时监测值；
利用地面站点测量的O3数据与臭氧前体物近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温和地表温度进行时间和空间上的匹配，获取训练样本数据；根据训练样本数据构建臭氧多元回归估算模型，具体为：
O3＝β1Tsurf+β2Tair+β3NO2+β4HCHO+β5O3，简化为Y＝F(X)，
其中，Y为近地面臭氧浓度，X为近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温Tair和地表温度Tsurf参数，采用加权最小二乘法计算回归系数，即X＝βY，进一步，β＝XYT(YYT)-1，利用TropOMI卫星数据，结合已经计算好的回归系数反演得到最终的近地面臭氧浓度。
优选地，所述步骤四具体包括：
计算不同城市TropOMI数据最近一年的近地面臭氧浓度年均值空间分布结果，以3.5km×7km为格网单元，根据不同城市的臭氧污染特征，当某一格网值高于城市均值的一定阈值时，该格网单元就选为臭氧重污染区域；
在选定臭氧重污染区域后，获取该区域的近地面NO2和HCHO浓度，计算HCHO和NO2浓度比值，获取区域内近地面臭氧污染源指示值PI；
当PI>N时，该区域臭氧生成受NOx控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物NO2污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展固定源和移动源的污染源目标识别；
当PI<M时，该区域臭氧生成受VOCs控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物VOCs污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展涉VOCs排放的工业企业污染源目标识别；
当M<PI<N时，该区域臭氧生成受NOx和VOCs协同控制，因此同时在该区域开展NO2污染源和VOCs污染源的目标识别；
M，N阈值取值根据不同城市的臭氧、二氧化氮和甲醛的浓度时空分布特征进行设定。
第二方面，本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别系统，包括以下四个步骤：
反演模块，用于利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
指示模块，用于综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
回归模块，用于通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
识别模块，用于臭氧污染源识别。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的步骤。
本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法和系统，该系统包括四个模块，1)对流层臭氧廓线反演模块，利用TropOMI紫外高光谱数据，在最优估计法框架下，反演获取对流层臭氧廓线浓度；2)近地面臭氧污染源指示值反演模块，利用TropOMI对流层NO2柱浓度和HCHO助浓度产品，提取大气化学模型Geos-Chem中NO2和HCHO廓线，通过比例关系获取近地面NO2和HCHO浓度，计算NO2和HCHO比值，得到近地面臭氧污染源指示值；3)近地面臭氧浓度反演模块，综合气温、近地面臭氧前体物NO2和HCHO浓度和地面国控站点臭氧浓度监测值等，通过多元回归模型获取近地面臭氧浓度；4)臭氧污染源目标识别模块，利用近地面臭氧浓度结果，选取臭氧重污染高值区，结合近地面臭氧污染源指示值和亚米级高分影像，识别臭氧污染源。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的流程图；
图2为本发明又一实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法流程图；
图3为本发明实施例中紫外通道300-330nm内497个波段在不同高度的臭氧雅克比值的示意图；
图4为本发明实施例中臭氧和二氧化硫在不同波长的吸收截面对比示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别系统的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
S1，步骤一、利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
S2，步骤二、综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
S3，步骤三、通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
S4，步骤四、臭氧污染源识别。
具体地，首先利用最优估计法，反演得到对流层臭氧廓线，然后综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，得到近地面层的NO2和HCHO浓度，并进一步计算近地面层的臭氧污染源指示值。
多元回归模型根据前面得到的臭氧廓线和臭氧污染源指示值，得到近地面臭氧浓度，根据近地面臭氧浓度，对臭氧污染源进行识别。
本发明实施例提供一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，该系统包括四个模块，1)对流层臭氧廓线反演模块，利用TropOMI紫外高光谱数据，在最优估计法框架下，反演获取对流层臭氧廓线浓度；2)近地面臭氧污染源指示值反演模块，利用TropOMI对流层NO2柱浓度和HCHO助浓度产品，提取大气化学模型Geos-Chem中NO2和HCHO廓线，通过比例关系获取近地面NO2和HCHO浓度，计算NO2和HCHO比值，得到近地面臭氧污染源指示值；3)近地面臭氧浓度反演模块，综合气温、近地面臭氧前体物NO2和HCHO浓度和地面国控站点臭氧浓度监测值等，通过多元回归模型获取近地面臭氧浓度；4)臭氧污染源目标识别模块，利用近地面臭氧浓度结果，选取臭氧重污染高值区，结合近地面臭氧污染源指示值和亚米级高分影像，识别臭氧污染源。
在上述实施例的基础上，优选地，具体地，步骤一具体包括：选取300nm—330nm波段，考虑臭氧雅克比垂直分布以及干扰气体影响，选取在不同高度层雅克比峰值最大，且SO2气体干扰信息最小的波段作为反演波段。
获取Geos-ChemSO2廓线，气候模式臭氧先验廓线和ECMWF大气温度廓线，并插值到3.5km×7km格网单元；
利用最优估计法反演对流层臭氧廓线，迭代形式如下：
Xi+1＝Xa+(Ki TSe -1Ki+Sa -1)-1Ki TSe -1·[Y-F(Xi))-Ki(Xa-Zi)]，
其中，Xi+1为当前迭代时的臭氧廓线，Xi为上一次迭代时的臭氧廓线，Xa为臭氧先验廓线，Sa为先验误差协方差矩阵，Se为观测误差协方差矩阵，这里用对角矩阵，
Figure BDA0002322453550000071
为权重函数或雅克比，Y为TropOMI卫星观测值，F(X)为模拟观测值，选用Vlidort辐射传输模型进行模拟；
对于先验误差协方差矩阵，其计算公式为：
Figure BDA0002322453550000072
其中，|Zi-Zj|为第i层和第j层的高度差，l为相关长度。
具体地，Geos-Chem表示大气化学传输模型，ECMWF为欧洲中期天气预报中心，Vlidort辐射传输模型表示矢量辐射传输模型。
在上述实施例的基础上，优选地，步骤二具体包括：
获取TropOMI对流层NO2和HCHO柱浓度，提取Geos-Chem模拟的NO2和HCHO廓线；
通过公式
Figure BDA0002322453550000073
计算得到近地面NO2和HCHO柱浓度，其中，Strop为近地面NO2和HCHO浓度，SGeos为模式模拟近地面NO2和HCHO浓度，Ωtrop为TropOMI卫星对流层NO2和HCHO柱浓度，ΩGeos为模式模拟对流层NO2和HCHO柱浓度。
具体地，TropOMI表示对流层臭氧监测仪。
在上述实施例的基础上，优选地，步骤三具体包括：
从欧洲中期天气预报中心模拟的再分析资料中，按照3.5km×7km的格网单元，插值提取每一个格网单元的气温、地表温度，同时获取地面1463个国控站点的臭氧浓度小时监测值；
利用地面站点测量的O3数据与臭氧前体物近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温和地表温度进行时间和空间上的匹配，获取训练样本数据；根据训练样本数据构建臭氧多元回归估算模型，具体为：
O3＝β1Tsurf+β2Tair+β3NO2+β4HCHO+β5O3，简化为Y＝F(X)。
其中，Y为近地面臭氧浓度，X为近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温Tair和地表温度Tsurf参数，采用加权最小二乘法计算回归系数，即X＝βY，进一步，β＝XYT(YYT)-1，利用TropOMI卫星数据，结合已经计算好的回归系数反演得到最终的近地面臭氧浓度。
在上述实施例的基础上，优选地，步骤四具体包括：
计算不同城市TropOMI数据最近一年的近地面臭氧浓度年均值空间分布结果，以3.5km×7km为格网单元，根据不同城市的臭氧污染特征，当某一格网值高于城市均值的一定阈值时，该格网单元就选为臭氧重污染区域；
在选定臭氧重污染区域后，获取该区域的近地面NO2和HCHO浓度，计算HCHO和NO2浓度比值，获取区域内近地面臭氧污染源指示值PI；
当PI>N时，该区域臭氧生成受NOx控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物NO2污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展固定源和移动源的污染源目标识别；
当PI<M时，该区域臭氧生成受VOCs控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物VOCs污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展涉VOCs排放的工业企业污染源目标识别；
当M<PI<N时，该区域臭氧生成受NOx和VOCs协同控制，因此同时在该区域开展NO2污染源和VOCs污染源的目标识别；
M，N阈值取值根据不同城市的臭氧、二氧化氮和甲醛的浓度时空分布特征进行设定。
图2为本发明又一实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法流程图，如图2所示，该方法包括：
首先利用TropOMI监测仪获取卫星紫外波段光谱和太阳光谱，最优估计法利用该紫外波段光谱和太阳光谱、臭氧先验廓线、ECMWF温度廓线，得到对流层臭氧廓线。
然后根据近地面NO2浓度和近地面HCHO浓度，得到近地面臭氧污染源指示值。
接着根据前面得到的对流层臭氧廓线，提取最底层臭氧浓度，最底层的高度范围为0-1km，将最底层臭氧浓度和气温、地表温度、近地面NO2浓度、近地面HCHO浓度、近地面国控点臭氧浓度检测值输入到多元加权回归模型中，得到高空间分辨率近地面臭氧浓度。
最后根据高空间分辨率近地面臭氧浓度，划分臭氧高值区，也就是臭氧高污染区域，根据臭氧高值区，结合亚米级高分影像和近地面臭氧污染源指示值，得到臭氧污染目标识别结果，从而进行NO2治理和VOCs治理。
其中，NO2表示二氧化氮化学分子式，HCHO表示甲醛化学分子式，VOCs表示挥发性有机物。
图3为本发明实施例中紫外通道300-330nm内497个波段在不同高度的臭氧雅克比值的示意图，图3中横坐标表示臭氧廓线雅克比，纵坐标表示压强，从图3中可以看出：每个波段对应的雅克比峰值(垂直分布上，每条廓线在不同高度对应不同的雅克比值)不一样，挑选在同一高度，峰值最大的波段作为反演波段。
图4为本发明实施例中臭氧和二氧化硫在不同波长的吸收截面对比示意图，如图4所示，图中Ozone表示臭氧，SO2表示二氧化硫，横坐标表示波长，纵坐标表示气体吸收截面，从图4可以看出，在该波段范围内，存在SO2的强吸收，会对臭氧吸收产生一定程度的影响。
图5为本发明实施例提供的一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别系统的结构示意图，该系统包括对流层臭氧廓线反演模块501、近地面臭氧污染源指示值反演模块502、近地面臭氧浓度反演模块503和臭氧污染源目标识别模块504，其中：
对流层臭氧廓线反演模块501用于利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
近地面臭氧污染源指示值反演模块502用于综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
近地面臭氧浓度反演模块503用于通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
臭氧污染源目标识别模块504用于臭氧污染源识别。
本系统实施例与上述方法实施例的执行过程相同，详情请参考上述方法实施例，本系统实施例在此不再赘述。
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图6所示，该服务器可以包括：处理器(processor)610、通信接口(Communications Interface)620、存储器(memory)630和通信总线640，其中，处理器610，通信接口620，存储器630通过通信总线640完成相互间的通信。处理器610可以调用存储器630中的逻辑指令，以执行如下方法：
步骤一、利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
步骤二、综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
步骤三、通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
步骤四、臭氧污染源识别。
此外，上述的存储器630中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：
步骤一、利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
步骤二、综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
步骤三、通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
步骤四、臭氧污染源识别。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，其特征在于，包括以下四个步骤：
步骤一、利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
步骤二、综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
步骤三、通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
步骤四、臭氧污染源识别；
所述步骤三具体包括：
从欧洲中期天气预报中心模拟的再分析资料中，按照3.5km×7km的格网单元，插值提取每一个格网单元的气温、地表温度，同时获取地面1463个国控站点的臭氧浓度小时监测值；
利用地面站点测量的O3数据与臭氧前体物近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温和地表温度进行时间和空间上的匹配，获取训练样本数据；根据训练样本数据构建臭氧多元回归估算模型，具体为：
O3＝β1Tsurf+β2Tair+β3NO2+β4HCHO+β5O3，简化为Y＝F(X)，
其中，Y为近地面臭氧浓度，X为近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温Tair和地表温度Tsurf参数，采用加权最小二乘法计算回归系数，即X＝βY，进一步，β＝XYT(YYT)-1，利用TropOMI卫星数据，结合已经计算好的回归系数反演得到最终的近地面臭氧浓度。
2.根据权利要求1所述基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
选取300nm-330nm波段，考虑臭氧雅克比垂直分布以及干扰气体影响，选取在不同高度层雅克比峰值最大，且SO2气体干扰信息最小的波段作为反演波段；
获取Geos-ChemSO2廓线，气候模式臭氧先验廓线和ECMWF大气温度廓线，并插值到3.5km×7km格网单元；
利用最优估计法反演对流层臭氧廓线，迭代形式如下：
Xi+1＝Xa+(Ki TSe -1Ki+Sa -1)-1Ki TSe -1·[(Y-F(Xi))-Ki(Xa-Xi)]，
其中，Xi+1为当前迭代时的臭氧廓线，Xi为上一次迭代时的臭氧廓线，Xa为臭氧先验廓线，Sa为先验误差协方差矩阵，Se为观测误差协方差矩阵，这里用对角矩阵，
Figure FDA0002635311280000021
为权重函数或雅克比，Y为TropOMI卫星观测值，F(X)为模拟观测值，选用Vlidort辐射传输模型进行模拟；
对于先验误差协方差矩阵，其计算公式为：
Figure FDA0002635311280000022
其中，|Zi-Zj|为第i层和第j层的高度差，l为相关长度。
3.根据权利要求1所述基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，其特征在于，所述步骤二具体包括：
获取TropOMI对流层NO2和HCHO柱浓度，提取Geos-Chem模拟的NO2和HCHO廓线；
通过公式
Figure FDA0002635311280000031
计算得到近地面NO2和HCHO柱浓度，其中，Strop为近地面NO2和HCHO浓度，SGeos为模式模拟近地面NO2和HCHO浓度，Ωtrop为TropOMI卫星对流层NO2和HCHO柱浓度，ΩGeos为模式模拟对流层NO2和HCHO柱浓度。
4.根据权利要求1所述基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法，其特征在于，所述步骤四具体包括：
计算不同城市TropOMI数据最近一年的近地面臭氧浓度年均值空间分布结果，以3.5km×7km为格网单元，根据不同城市的臭氧污染特征，当某一格网值高于城市均值的一定阈值时，该格网单元就选为臭氧重污染区域；
在选定臭氧重污染区域后，获取该区域的近地面NO2和HCHO浓度，计算HCHO和NO2浓度比值，获取区域内近地面臭氧污染源指示值PI；
当PI＞N时，该区域臭氧生成受NOx控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物NO2污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展固定源和移动源的污染源目标识别；
当PI＜M时，该区域臭氧生成受VOCs控制，结合亚米级高分影像，有针对性的开展臭氧前体物VOCs污染源判别，建立污染源特征库，以自动识别和人工解译相结合的方式，开展涉VOCs排放的工业企业污染源目标识别；
当M＜PI＜N时，该区域臭氧生成受NOx和VOCs协同控制，因此同时在该区域开展NO2污染源和VOCs污染源的目标识别；
M、N阈值取值根据不同城市的臭氧、二氧化氮和甲醛的浓度时空分布特征进行设定。
5.一种基于卫星遥感的臭氧污染源识别系统，其特征在于，包括以下四个模块：
对流层臭氧廓线反演模块，用于利用最优估计法，反演对流层臭氧廓线；
近地面臭氧污染源指示值反演模块，用于综合卫星反演产品和大气化学模式模拟结果，获取近地面NO2和HCHO浓度，进一步计算近地面臭氧污染源指示值；
近地面臭氧浓度反演模块，用于通过多元回归模型，获取近地面臭氧浓度；
臭氧污染源目标识别模块，用于臭氧污染源识别；
所述近地面臭氧浓度反演模块具体包括：
从欧洲中期天气预报中心模拟的再分析资料中，按照3.5km×7km的格网单元，插值提取每一个格网单元的气温、地表温度，同时获取地面1463个国控站点的臭氧浓度小时监测值；
利用地面站点测量的O3数据与臭氧前体物近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温和地表温度进行时间和空间上的匹配，获取训练样本数据；根据训练样本数据构建臭氧多元回归估算模型，具体为：
O3＝β1Tsurf+β2Tair+β3NO2+β4HCHO+β5O3，简化为Y＝F(X)，
其中，Y为近地面臭氧浓度，X为近地面NO2和HCHO浓度、TropOMI近地面臭氧浓度、气温Tair和地表温度Tsurf参数，采用加权最小二乘法计算回归系数，即X＝βY，进一步，β＝XYT(YYT)-1，利用TropOMI卫星数据，结合已经计算好的回归系数反演得到最终的近地面臭氧浓度。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的步骤。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于卫星遥感的臭氧污染源识别方法的步骤。
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