从填补空白的卫星观测和计量建模方法推断的全球气溶胶的可变性、可预测性和不确定性( Variability, predictability, and uncertainty in global aerosols inferred from gap-filled satellite observations and an econometric modeling approach )

Xueke Li Kai Liu Jing Tian

气溶胶的时间序列分析和随机模拟评估是气候变化和人类健康研究的关键。然而，在全球尺度上对气溶胶光学厚度(AOD)的精确表征、其可变性、趋势性、可预测性以及与之相关的不确定性的研究在很大程度上是空白的。此外，卫星反演的AODs在空间和时间上的差距仍然是准确揭示气溶胶特性的一个障碍。本研究利用MODIS采集的6个AOD反演数据对2003-2015年全球气溶胶进行时间序列分析和建模。首次将随机森林(RF)回归应用于卫星AOD反演中的缺失数据替换。然后分别使用Mann-Kendall分析方法和自回归综合移动平均(ARIMA)模型对AOD的变化和趋势进行了研究，并对未来值进行了预测。结果表明,所建立的RF模型显著提高了AOD数据的复盖率,均方根误差和平均绝对误差统计量分别低于0.13和0.08。高AOD负荷分布在亚洲东部、南部和西南部、非洲西部和中部以及南美洲北部。由于粉尘排放、生物质燃烧、化石燃料燃烧和社会经济实践,气溶胶的变化和趋势存在显著差异,这对气候系统和减缓政策的制定具有重要影响。ARIMA模型描述的AOD特征具有明显的年和季节变化，在大多数地区具有较高的精度。模型的性能受到数据质量和数据值的共同影响。总之，我们的研究表明了RF模型在重建区域尺度卫星缺失AOD反演中的可行性和适用性，以及随机ARIMA模型对AOD剖面的精确描述和预测能力。全球模拟和预测的气溶胶将改进对气溶胶影响的气候和流行病学研究的评估。

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