数据产品
在 ACM 研究组，我们相信开放与共享数据是推动科学与技术进步的有力方式，而且往往不可或缺；这也是我们长期坚持的理念。欢迎使用本组研发的数据、算法与模式产品。使用前请注意以下使用条款：
- 用于研究和/或教育目的时，须引用相关文献，即下方各产品介绍中列出的参考文献；除个别产品另有说明外，不要求署名共同作者。
- 用于商业、营利或其它非研究、非教育目的时，须事先征得研究组负责人的许可。
- 无论何种目的，再分发（re-distribute）本组产品均须事先获得许可。
- 本组不对产品中可能存在的任何错误与缺陷，以及产品的误用承担责任。
- 欢迎提出反馈意见，以帮助进一步完善本组产品。
如需许可或反馈，请联系研究组负责人林金泰教授（linjt@pku.edu.cn）。下载数据需进行一次简短的登记：点击下载链接会弹出登记表单，登记后即自动开始下载。
注册用户分布
数据产品注册用户在全球的地理分布，按数据产品着色（右上角图层控件可切换底图）。圆点上的数字是该处聚合的注册账号数：缩小时同一国家/省份的用户并为一个点，放大后逐级拆到地级市、县与单位，避免圆点互相重叠。同一账号登记多个产品时按产品各计一次，因此同一地点可能在多种颜色下出现。图例前的勾选框可只看选中的产品。
- 注册用户
- 766
- 机构单位
- 337
- 国家和地区
- 27
统计截至 （+08:00）
地图显示的是城市级匿名位置。点位优先按注册时填写的单位确定，单位无法确定时才使用 IP。放大后，点旁会标出在该地注册的单位名称。无法定位的注册记录不画在地图上，但仍计入下方的统计。在迁移至新网站的过程中，部分注册账号可能已丢失。地图上不出现姓名与邮箱。已禁用滚轮缩放，避免干扰页面滚动。
各产品用户统计
统计表：全部产品。
| 产品 | 注册用户 | 机构单位 | 国家和地区 | 注册时间 |
|---|---|---|---|---|
| POMINO-OMI 对流层 NO₂ | 512 | 237 | 15 | – |
| POMINO-TROPOMI 对流层 NO₂ | 382 | 196 | 18 | – |
| Global-POMINO-TROPOMI | 1 | 1 | 1 | – |
| POMINO-GEMS 对流层 NO₂ | 67 | 48 | 14 | – |
| 全球自然源排放 | 225 | 130 | 14 | – |
| PHLET-OMI 氮氧化物排放 | 0 | — | — | — |
| PM2.5 组分观测数据集 | 0 | — | — | — |
| 能见度转换 AOD | 166 | 106 | 11 | – |
| EOF-EEMD 统计分析包 | 141 | 95 | 10 | – |
| PKUCPL 双向耦合器 | 133 | 91 | 9 | – |
| 合计（去重） | 766 | 337 | 27 | — |
各产品统计来自注册记录，按账号去重（同一邮箱只计一次），产品顺序与本页一致；单位与国家取每个账号最近一条登记信息。合计行按所选产品去重：同一账号登记多个产品只计一次，单位与国家同样如此。注册时间为北京时间（UTC+8）。PHLET-OMI 氮氧化物排放、PM2.5 组分观测数据集尚无登记记录（—）。
POMINO-OMI 对流层 NO₂
简介
卫星反演的对流层 NO₂ 柱浓度可用于推断 NOx 污染、NOx 排放与大气化学过程。现有卫星产品在气溶胶光学效应、地表反射各向异性、NO₂ 垂直廓线以及云光学特性等假设上仍存在局限。
我们据此研制了面向亚洲的北京大学臭氧监测仪 NO₂ 产品（POMINO-OMI）。目前提供三个版本：POMINO-OMI v1、v2 与 v2.1，推荐使用最新的 v2.1 数据集开展研究。
算法
POMINO-OMI v1（Lin et al., 2014; Lin et al., 2015）：
这是最初的 POMINO 算法。
POMINO v1 在 25–50 km 的水平分辨率下，显式表征气溶胶光学效应与地表反射的角度依赖性，并考虑气压、气温和 NO₂ 大气廓线的动态变化。逐日 AOD 由嵌套 GEOS-Chem 模拟，并按月用 MODIS（C5.1）数据进一步约束；逐日 BRDF 数据来自 MCD43C2（C5.1）。
在 NO₂ 反演之前，我们以一致的大气与地表状态假设反演云顶气压和云量。
NO₂ 与云的反演采用 KNMI 提供的对流层 NO₂（DOMINO v2）与 O₂–O₂ 二聚体（OMCLDO2 v1.1.1.3）的 SCD、大气顶反射率及其他辅助信息（www.temis.nl）。
我们基于辐射传输模式 LIDORT v3.6 开发了用于计算大气质量因子的 AMFv6 代码。相较 Paul Palmer、Randall Martin 等人的代码，AMFv6 增加了上述多种能力以适应此处的计算需求。AMFv6 对每个卫星像元显式计算辐射传输，无需查找表；计算已并行化，使用 16 个 CPU 核时，全球覆盖一天的反演约需三小时。
POMINO-OMI v2（Liu et al., 2019）：
在 v1 基础上，POMINO v2 用 CALIOP 月气候态进一步约束气溶胶消光垂直廓线，改用 QA4ECV 的 SCD 数据，并更新为 MODIS（C6）融合 AOD 与 MCD43C2（C6）逐日 BRDF。
POMINO-OMI v2.1（Zhang et al., 2022）：
在 v2 基础上，v2.1 修正了此前 RAA 补角使用有误的问题，将空间范围扩展到东亚、东南亚大部与南亚大部（70–140°E，15–55°N），直接使用 QA4ECV 的有效像元与角点经纬度信息进行 NO₂ 反演，并更新了反演所用的辅助参数。
验证
POMINO v1 与中国的 MAX-DOAS NO₂ 观测一致，R² 为 0.96，而 DOMINO v2 为 0.72。一致性提升与以下做法有关：逐像元显式计算辐射传输（不使用查找表）、云与 NO₂ 反演中各参数处理一致、显式表征气溶胶光学效应（而非通过调整“有效”云量隐式表征气溶胶），以及考虑地表反射各向异性。除中低污染情形外，POMINO v1 尤其可以更好地刻画高污染情形（如高气溶胶与高 NO₂ 浓度）。
POMINO v2 进一步减小了相对 MAX-DOAS 的偏差，同时保持高相关性。
AMFv6 代码
AMFv6 代码已公开。目前 AMFv6 还允许用户（部分功能可能需要进一步定制）：
- 开启/关闭气溶胶光学效应的显式表征，或利用观测修订气溶胶信息
- 选用多种地表反射数据（目前支持 OMI、MODIS 黑空、MODIS 蓝空、MODIS BRDF）
- 开启/关闭动态大气（如随时空变化的气温、气压廓线等）
- 在线反演云，或读取第三方云数据
- 读取地表气压观测，替代模式气象场中的气压
- 以 ascii、binary 或 netcdf 格式输出 AMFv6 结果
- 生成/使用查找表（某些情形下可选）
POMINO-OMI v1 产品
这是最初的 POMINO 产品，数据覆盖 2004—2016 年。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ 垂直柱浓度（VCD）产品为 0.25° × 0.25° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
上述链接中的 “readme_POMINO_level3.txt” 提供说明，并附 IDL 与 Fortran 读取示例。
Level-2 数据
包含逐像元的 NO₂ 对流层 VCD 产品及辅助数据。
每个 tar.gz 文件包含一个月的数据文件；每个数据文件包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数的 Level-2 数据。
上述链接中的 “readme_POMINO_level2.txt” 提供说明，并附 IDL 与 Fortran 读取示例。
POMINO-OMI v2 产品
本产品于 2020/09/01 发布，数据覆盖 2004 年 1 月至 2020 年 6 月。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.25° × 0.25° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
上述链接提供了用 IDL 与 Fortran 读取 Level-2 数据的示例。
POMINO-OMI v2.1 产品
本产品于 2021/10/28 发布，数据覆盖 2012 年 5 月至 2021 年 3 月。
POMINO-OMI v2.1 在 2020 年 1、4、7、10 月的月均 NO₂ VCD 分布（0.25° × 0.25°）：
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.25° × 0.25° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
上述链接提供了用 IDL 与 Fortran 读取 Level-2 数据的示例。
参考文献
Lin, J.-T. *, R. V. Martin, K. F. Boersma, M. Sneep, P. Stammes, R. Spurr, P. Wang, M.
Van Roozendael, K. Clémer, and H. Irie: Retrieving tropospheric nitrogen dioxide from the Ozone
Monitoring Instrument: Effects of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile
of nitrogen dioxide, Atmos. Chem. Phys., 14, 1441-1461, doi:10.5194/acp-14-1441-2014, 2014 (PDF)
(Original algorithm: proof of concept)
Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Xin, J.-Y., Boersma, K. F., Spurr, R., Martin, R., and
Zhang, Q.: Influence of aerosols and surface reflectance on satellite NO2 retrieval: seasonal
and spatial characteristics and implications for NOx emission constraints, Atmospheric Chemistry
and Physics, 15, 11217-11241, doi:10.5194/acp-15-11217-2015, 2015 (PDF)
(Supplement) (Original algorithm and POMINO v1 product)
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Boersma, K. F. *, Pinardi, G., Wang, Y., Chimot, J., Wagner,
T., Xie, P., Eskes, H., Van Roozendael, M., Hendrick, F., Wang, P., Wang, T., Yan, Y.-Y.,
Chen, L.-L., and Ni, R.-J.: Improved aerosol correction for OMI tropospheric NO2 retrieval
over East Asia: constraint from CALIOP aerosol vertical profile, Atmospheric Measurement Techniques,
12, 1-21, doi:10.5194/amt-12-1-2019, 2019 (PDF) (Updated
algorithm and POMINO v1.1 and v2 products)
Zhang, Y.-H., Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Kong, H., Chen, L.-L., Weng, H.-J.,
and Li, C.-J.: High-resolution tropospheric NO2 Retrieval over Asia based on OMI POMINO
v2.1 and quantitative comparison with other products (in Chinese), National Remote Sensing Bulletin,
26, 971-987, doi:10.11834/jrs.20221413, 2022 (PDF)(Supplement)
POMINO-TROPOMI 对流层 NO₂
简介
POMINO-TROPOMI 产品由 2017 年 10 月 13 日发射的对流层监测仪（TROPOMI）反演得到。
TROPOMI 是搭载于太阳同步轨道 Sentinel-5 Precursor（S5P）卫星上的紫外/可见/近红外/短波红外后向散射传感器，过境时间为当地太阳时 13:30。自 2019 年 8 月 6 日（第 9388 轨）起，S5P 的运行方案将 NO₂ 观测（可见光波段）的天底空间分辨率由 7.0 km（沿轨）× 3.5 km（跨轨）提高到 5.5 km × 3.5 km。
反演范围为 70°–140°E、15°–55°N。目前提供了多个版本：POMINO-TROPOMI v1.2、v1.2.2、v2 与 v2.1，数据使用建议见下。后续我们将做一次全时段重处理，以形成一致的数据产品。
算法
POMINO-TROPOMI v1（Liu et al., 2020）：
TROPOMI 对流层 NO₂ 反演算法（POMINO-TROPOMI）建立在此前用于臭氧监测仪（OMI）的 POMINO 算法之上，基于调用辐射传输模式 LIDORT v3.6 的 AMFv6 软件包。两者差异主要与仪器有关，如可用光谱覆盖与空间分辨率，以及云反演的细节。
下图展示 POMINO-TROPOMI 用 AMFv6 计算对流层 NO₂ VCD 的流程：先取官方 TM5-MP-DOMINO（OFFLINE）产品的对流层斜柱浓度（SCD），再在对流层大气质量因子（AMF）计算上作改进。相较官方产品，POMINO-TROPOMI 显式表征逐日气溶胶散射/吸收、逐日地表反射随光路几何的变化（BRDF），并使用空间分辨率较高的先验 NO₂ 廓线等。
TROPOMI 与 OMI 的 NO₂ 反演最大差异在于（前置的）云反演。TROPOMI 的云压（CP）取自基于 O₂ A 带（约 758 nm）的 FRESCO-S 云产品（van Geffen et al., 2019），我们在 NO₂ 拟合波长（437.5 nm）重新计算有效云量（CF）。由于 FRESCO-S 的 CP 未做显式气溶胶订正与 BRDF 处理，设置不一致可能带来不确定性。这种 CP/CF 的混合方案与 OMI 不同——后者基于 O₂–O₂ 算法重新计算 CP 与 CF。
算法细节及与官方产品算法的比较见 Liu et al. (2020)。
POMINO-TROPOMI v1.2：
在 v1 基础上，v1.2 改用 S5P-PAL 产品的对流层 NO₂ SCD 与 FRESCO-wide 云产品的云压（Van Geffen et al., 2022），并将逐日 NO₂、气压、气温与气溶胶廓线插值到 2.5 km 分辨率用于反演。
POMINO-TROPOMI v1.2.2：
v1.2.2 修正了 v1.2 自 2021 年起在 BRDF 系数插值中的一个小问题；2021 年之前的数据与 v1.2 相同。
POMINO-TROPOMI v2：
v2 是 v1.2.2 的更新版本，反演算法有如下重要改进：
- 利用 NASA GEOS-CF v1.0 数据集提供的体积混合比廓线，以及 GEOS-Chem wiki 的 Hi_Spectral_Res_Files.v9-02 气溶胶光学特性，计算硫酸盐—硝酸盐—铵盐（SNA）、黑碳（BC）、有机碳（OC）、沙尘与海盐气溶胶的光学厚度（OD）垂直廓线。
- 计算对流层 NO₂ AMF 时，地表气压、对流层顶、温度廓线、相对湿度廓线与先验 NO₂ 廓线等其他辅助参数也取自 GEOS-CF v1.0。
与 v1.2.2 相比，2022 年 7 月 v2 的对流层 NO₂ VCD 平均高 30%，污染区最高高 60%。差异主要来自 GEOS-Chem v9-02 与 GEOS-CF v1.0（化学模块为 GEOS-Chem v12.0.1）先验 NO₂ 廓线的不同：在 GEOS-CF v1.0 中，中国东部、印度等污染区的 NO₂ 更多集中在近地面，使对流层 NO₂ AMF 更小、VCD 更高。2022 年 12 月两者差异平均在 10% 以内，反映气溶胶光学特性与先验 NO₂ 廓线的综合影响。
用香河、徐州站有限的 MAX-DOAS NO₂ VCD 观测与中国生态环境部（MEE）地面 NO₂ 观测进行的验证表明，v2 总体优于 v1.2.2。
POMINO-TROPOMI v2.1：
v2.1 在 v2 基础上改进了 MODIS AOD 的时空插值，覆盖 2020 年 1 月至今（持续更新），可提供连续稳定的数据集。
我们还基于 2022 年月度数据比较了 v2.1 与 v1.2.2 的对流层 NO₂ VCD，用户可按需选择版本。
验证中纳入了更多 MAX-DOAS NO₂ VCD 观测，进一步支持 v2.1 总体优于 v1.2.2。
比较与验证结果见 v2.1 与 v1.2.2 对比；中国用户也可使用夸克网盘镜像。
数据使用建议：
各版本及其推荐使用时段如下：
POMINO-TROPOMI v1.2.x：基于 TROPOMI PAL v2.3.1（2018-05-01 至 2022-07-17）与 TROPOMI OFFL v2.4.0（2022-07-17 至 2022-12-31）
v1.2：2018-05-01 至 2020-12-31
v1.2.2：2021-01-01 至 2022-12-31（2018-05-01 至 2020-12-31 与 v1.2 相同）
POMINO-TROPOMI v2：基于 TROPOMI OFFL v2.4.0
v2：2023-01-01 至 2023-12-31
POMINO-TROPOMI v2.1：基于 TROPOMI RPRO v2.4.0（2022-07-25 之前）与 TROPOMI OFFL v2.4.0–v2.8.0（持续更新，详见 TROPOMI NO₂ 数据版本说明）
v2.1：2020-01-01 至今（待定）
POMINO-TROPOMI v1.2 产品
本产品于 2022/10/05 发布，数据覆盖 2018 年 5 月至 2022 年 6 月。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
POMINO-TROPOMI v1.2.2 产品
本产品于 2023/01/25 发布，数据自 2021 年 1 月起；2021 年之前的数据与 v1.2 相同。将视人力与需求不定期更新。
POMINO-TROPOMI v1.2.2 在 2022 年 1、4、7、10 月的月均 NO₂ VCD 分布（0.05° × 0.05°）：
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
POMINO-TROPOMI v2 产品
本产品于 2023/10/25 发布，数据自 2023 年 1 月起。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
POMINO-TROPOMI v2.1 产品
本产品于 2025/12/10 发布，计划覆盖 2020 年 1 月至今并持续更新；将视人力与需求不定期更新。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
参考文献
Lin, J.-T. *, R. V. Martin, K. F. Boersma, M. Sneep, P. Stammes, R. Spurr, P. Wang, M.
Van Roozendael, K. Clémer, and H. Irie: Retrieving tropospheric nitrogen dioxide from the Ozone
Monitoring Instrument: Effects of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile
of nitrogen dioxide, Atmos. Chem. Phys., 14, 1441-1461, doi:10.5194/acp-14-1441-2014, 2014 (PDF)
(Original algorithm: proof of concept)
Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Xin, J.-Y., Boersma, K. F., Spurr, R., Martin, R., and
Zhang, Q.: Influence of aerosols and surface reflectance on satellite NO2 retrieval: seasonal
and spatial characteristics and implications for NOx emission constraints, Atmospheric Chemistry
and Physics, 15, 11217-11241, doi:10.5194/acp-15-11217-2015, 2015 (PDF)
(Supplement) (Original algorithm and POMINO v1 product)
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Boersma, K. F. *, Pinardi, G., Wang, Y., Chimot, J., Wagner,
T., Xie, P., Eskes, H., Van Roozendael, M., Hendrick, F., Wang, P., Wang, T., Yan, Y.-Y.,
Chen, L.-L., and Ni, R.-J.: Improved aerosol correction for OMI tropospheric NO2 retrieval
over East Asia: constraint from CALIOP aerosol vertical profile, Atmospheric Measurement Techniques,
12, 1-21, doi:10.5194/amt-12-1-2019, 2019 (PDF) (Updated
algorithm and POMINO v1.1 and v2 products)
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Kong, H., Boersma, K. F., Eskes, H., Kanaya, Y., He,
Q., Tian, X., Qin, K., Xie, P., Spurr, R., Ni, R.-J., Yan, Y.-Y., Weng, H.-J., and Wang,
J.-X.: A new TROPOMI product for tropospheric NO2 columns over East Asia with explicit aerosol
corrections, Atmospheric Measurement Techniques, 13, 4247-4259, doi:10.5194/amt-13-4247-2020,
2020 (PDF) (Supplement)
(POMINO-TROPOMI algorithm and v1 product)
Global-POMINO-TROPOMI NO₂ and HCHO
简介
全球 POMINO-TROPOMI 研究产品旨在改善 TROPOMI 对流层 HCHO 与 NO₂ VCD 反演的一致性——这对联合使用卫星 HCHO 与 NO₂ 观测的研究（如臭氧敏感性分析）至关重要。目前提供 2021 年 4 月、7 月、10 月与 2022 年 1 月共四个月的数据，后续将扩充。
算法
全球 POMINO-TROPOMI 算法着重改进全球 HCHO 与 NO₂ 大气质量因子（AMF）的计算及其一致性。算法基于由 LIDORT v3.6 驱动的并行 AMFv6 软件包，并针对 POMINO-TROPOMI 做了更新。订正后的 HCHO 差分斜柱浓度（dSCD）与对流层 NO₂ SCD 分别取自官方 RPRO HCHO v2.4.1 与 RPRO NO₂ v2.4.0 产品。
POMINO 以逐像元辐射传输模拟而非查找表计算 AMF，并针对 HCHO 与 NO₂ 各自波长，基于 GEOS-CF v1.0 分物种气溶胶与 MODIS AOD 数据显式实施气溶胶订正。TROPOMI 过境时刻的逐日先验 HCHO 与 NO₂ 廓线同样取自 GEOS-CF v1.0，水平分辨率为 0.25° × 0.25°。
计算 NO₂ AMF 时，为考虑陆面与近岸海面的反射各向异性，使用 MODIS MCD43C2.061 在 470 nm 附近（band 3，459–479 nm）的 BRDF 系数；HCHO 因 MODIS 不含紫外波段，改用 KNMI TROPOMI DLER v2.0 数据库中 340 nm 的气候态 DLER。
为保持云订正一致，HCHO 与 NO₂ 的 AMF 计算使用相同的云信息：对每个像元，(1) 取 FRESCO-S 云产品的云顶气压，(2) 以与业务 NO₂ 算法类似的方式在 440 nm 重新计算云量。为模拟 440 nm 的大气顶反射率以反演云量，所用辅助参数与 NO₂ AMF 计算完全一致，即由 MODIS BRDF 系数得到的地表反射率与显式气溶胶信息。
算法细节与验证结果见 Zhang et al. (2025)。
全球 POMINO-TROPOMI 反演数据集
2021 年 4 月、7 月、10 月与 2022 年 1 月的全球 POMINO-TROPOMI 对流层 HCHO 与 NO₂ VCD。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 HCHO 与 NO₂ 对流层 VCD 数据为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 HCHO 与 NO₂ AMF、对流层 HCHO 与 NO₂ VCD、AOD、SSA 及其他辅助参数。
所含变量（VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明见 Readme。
Level-2 数据
Level-2 数据量较大，暂不提供下载链接；如有需要请联系我们。
参考文献
Lin, J.-T. *, R. V. Martin, K. F. Boersma, M. Sneep, P. Stammes, R. Spurr, P. Wang, M.
Van Roozendael, K. Clémer, and H. Irie: Retrieving tropospheric nitrogen dioxide from the Ozone
Monitoring Instrument: Effects of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile
of nitrogen dioxide, Atmos. Chem. Phys., 14, 1441-1461, doi:10.5194/acp-14-1441-2014, 2014 (PDF)
(Original algorithm: proof of concept)
Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Xin, J.-Y., Boersma, K. F., Spurr, R., Martin, R., and
Zhang, Q.: Influence of aerosols and surface reflectance on satellite NO2 retrieval: seasonal
and spatial characteristics and implications for NOx emission constraints, Atmospheric Chemistry
and Physics, 15, 11217-11241, doi:10.5194/acp-15-11217-2015, 2015 (PDF)
(Supplement) (Original algorithm and POMINO v1 product)
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Kong, H., Boersma, K. F., Eskes, H., Kanaya, Y., He,
Q., Tian, X., Qin, K., Xie, P., Spurr, R., Ni, R.-J., Yan, Y.-Y., Weng, H.-J., and Wang, J.-X.:
A new TROPOMI product for tropospheric NO2 columns over East Asia with explicit aerosol corrections,
Atmospheric Measurement Techniques, 13, 4247-4259, doi:10.5194/amt-13-4247-2020, 2020 (PDF)
(POMINO-TROPOMI algorithm and v1 product)
Zhang, Y.-H., Yu, H., De Smedt, I., Lin, J.-T. *, Theys, N., Van Roozendael, M. *,
Pinardi, G., Compernolle, S., Ni, R.J., Ren, F.-X., Wang, S.-J., Chen, L.-L., Van Geffen, J.,
Liu, M.-Y., Cede, A., Merlaud, A., Friedrich, M., Richter, A., Piters, A., Kumar, V., Sinha,
V., Wagner, T., Choi, Y., Takashima, H., Kanaya, Y., Irie, H., Spurr, R., Sun, W.-F., and Fabris,
L.: Global retrieval of TROPOMI tropospheric HCHO and NO2 columns with improved consistency
based on updated Peking University OMI NO2 algorithm, Atmospheric Measurement Techniques, 18,
7, doi:10.5194/amt-18-1561-2025, 2025 (PDF) (Supplement)
(updated algorithm for global retrieval)
POMINO-GEMS 对流层 NO₂
简介
POMINO-GEMS 产品基于 2020 年 2 月发射的地球同步环境监测光谱仪（GEMS）研制，反演范围为 70°–140°E、15°–55°N。目前提供 POMINO-GEMS v1 和 v1.0.1 数据集。
GEMS 搭载于定点 128.2°E 赤道上空的 GK-2B 卫星，气体与气溶胶的标称空间分辨率在扫描中心与东部区域分别约为 7 km × 8 km 和 3.5 km × 8 km。全视场覆盖 5°S–45°N、80°E–152°E。随着太阳直射点周年移动，每日逐时观测次数由冬季 6 次增至夏季 10 次。
算法
POMINO-GEMS v1（Zhang et al., 2023）：
GEMS 对流层 NO₂ 反演算法在此前的 POMINO-OMI 算法基础上发展而来：先利用 GEMS v1.0、TROPOMI PAL v2.3.1 与 GEOS-CF v1.0 数据得到逐时对流层 NO₂ 斜柱浓度（SCD），再用在线并行的 LIDORT 驱动 AMFv6 软件包计算逐时对流层 NO₂ 大气质量因子（AMF）。下图给出算法流程。
首先，联合 GEMS v1.0 与 TROPOMI PAL v2.3.1 产品，得到每日逐时 0.05° × 0.05° 的订正后 NO₂ 总 SCD。其次，利用 TROPOMI PAL v2.3.1 与 GEOS-CF v1.0 的平流层 NO₂ 数据，按 GEMS 观测几何换算为平流层 NO₂ SCD，扣除后得到对流层 NO₂ SCD。
计算逐时对流层 NO₂ AMF 时，显式表征地表反射随光路几何的变化（BRDF）与气溶胶散射/吸收效应，并采用空间分辨率较高的先验 NO₂ 垂直廓线。由于云特性是 NO₂ 反演的前提，我们在 AMF 计算前基于 O₂–O₂ 算法、使用一致的辅助参数重新反演云量与云压。
算法细节与产品验证见 Zhang et al. (2023)。
POMINO-GEMS v1.0.1：
v1.0.1 修正了 v1 中影响 2023 年 1 月起数据的一个问题；v1 的 2021—2022 年数据不受影响。
POMINO-GEMS v1 产品
本产品于 2023/10/08 发布，数据覆盖 2020 年 12 月至 2022 年 12 月。v1 中 2023 年及以后的数据存在严重问题，请勿使用。
POMINO-GEMS v1 在 2021 年 6—8 月的季节平均逐时 NO₂ VCD 分布（0.05° × 0.05°）：
- 2020/12—2021/02
- 2021/03—2022/12
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
- 2020/12—2021/02
- 2021/03—2022/12
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）的简要说明，见用户指南。
POMINO-GEMS v1.0.1 产品
本产品于 2026/10/08 发布，用于修正 v1 自 2023 年 1 月起的问题，v1.0.1 数据自 2023 年 1 月起。
2023 年及以后请勿使用 POMINO-GEMS v1，应改用 v1.0.1。
数据正在上传，部分文件尚不可用；将视人力与需求不定期更新。
Level-3 数据
逐日与逐月 Level-3 对流层 NO₂ VCD 产品为 0.05° × 0.05° 网格，由 Level-2 数据的格点化处理而成。
Level-3 数据包含对流层 NO₂ AMF、对流层 NO₂ VCD、550 nm AOD、550 nm SSA 及其他辅助参数。
有关所含变量（NO₂ VCD、AMF、AOD、SSA 等）及 Level-3 数据读取方式的简要说明，见用户指南。
Level-2 数据
Level-2 数据量较大，暂不提供下载链接；如有需要请联系我们。
参考文献
Lin, J.-T. *, R. V. Martin, K. F. Boersma, M. Sneep, P. Stammes, R. Spurr, P. Wang, M.
Van Roozendael, K. Clémer, and H. Irie: Retrieving tropospheric nitrogen dioxide from the Ozone
Monitoring Instrument: Effects of aerosols, surface reflectance anisotropy, and vertical profile
of nitrogen dioxide, Atmos. Chem. Phys., 14, 1441-1461, doi:10.5194/acp-14-1441-2014, 2014 (PDF)
(Original algorithm: proof of concept)
Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Xin, J.-Y., Boersma, K. F., Spurr, R., Martin, R., and
Zhang, Q.: Influence of aerosols and surface reflectance on satellite NO2 retrieval: seasonal
and spatial characteristics and implications for NOx emission constraints, Atmospheric Chemistry
and Physics, 15, 11217-11241, doi:10.5194/acp-15-11217-2015, 2015 (PDF)
(Supplement) (Original algorithm and POMINO v1 product)
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Boersma, K. F. *, Pinardi, G., Wang, Y., Chimot, J., Wagner,
T., Xie, P., Eskes, H., Van Roozendael, M., Hendrick, F., Wang, P., Wang, T., Yan, Y.-Y.,
Chen, L.-L., and Ni, R.-J.: Improved aerosol correction for OMI tropospheric NO2 retrieval
over East Asia: constraint from CALIOP aerosol vertical profile, Atmospheric Measurement Techniques,
12, 1-21, doi:10.5194/amt-12-1-2019, 2019 (PDF) (Updated
algorithm and POMINO v1.1 and v2 products)
Zhang, Y.-H., Lin, J.-T. *, Liu, M.-Y., Kong, H., Chen, L.-L., Weng, H.-J.,
and Li, C.-J.: High-resolution tropospheric NO2 Retrieval over Asia based on OMI POMINO
v2.1 and quantitative comparison with other products (in Chinese), National Remote Sensing Bulletin,
26, 971-987, doi:10.11834/jrs.20221413, 2022 (PDF) (Supplement)
Zhang, Y.-H., Lin, J.-T. *, Kim, J., Lee, H., Park, J., Hong, H., Van Roozendael,
M., Hendrick, F., Wang, T., Wang, P.-C., He, Q., Qin, K., Choi, Y., Kanaya, Y., Xu, J., Xie,
P.-H., Tian, X., Zhang, S.-B., Wang, S.-S., Cheng, S.-Y., Cheng, X.-H., Ma, J.-Z., Wagner, T.,
Spurr, R., Chen, L.-L., Kong, H., and Liu, M.-Y.: A research product for tropospheric NO2
columns from Geostationary Environment Monitoring Spectrometer based on Peking University OMI
NO2 algorithm, Atmospheric Measurement Techniques, doi:10.5194/amt-16-4643-2023, 2023 (PDF)
(Supplement) (POMINO-GEMS algorithm and v1 product)
全球高分辨率自然源排放
简介
地表自然源排放对空气质量与气候变化有重要影响：土壤排放的氮氧化物（NOx）约占全球 NOx 排放的 15%，海盐气溶胶在海洋大气的气候与化学过程中作用显著，生物源挥发性有机物（VOCs）在全球尺度上是 VOCs 的主要来源。
我们使用 Harvard-NASA 排放组件（HEMCO） 生成不同分辨率的逐时全球土壤 NOx、海盐气溶胶（SSA）与生物源 VOCs（BVOCs）排放。
这些排放以 MERRA-2 同化气象场按 0.5°（纬度）× 0.625°（经度）计算 1980—2017 年，并以 GEOS-FP 按三种分辨率（0.25° × 0.3125°、2° × 2.5°、4° × 5°）计算 2014—2017 年。更新年份的结果正在持续更新中（详见下面数据下载链接）。
本长期高分辨率排放数据集可为研究自然污染源及其对空气质量、气候与碳循环的影响提供有用信息。
我们也提供相应低分辨率的排放，可用于评估分辨率对全球与区域排放估算的影响。
基于 MERRA-2、0.5° × 0.625° 的 1980—2017 年全球土壤 NOx、SSA 与 BVOCs 年排放总量（含标准差）。
基于 GEOS-FP、三种分辨率的 2014—2017 年全球土壤 NOx、SSA 与 BVOCs 年排放总量。百分比表示相对 4° × 5° 排放的变化。
土壤 NOx
基于 MERRA-2、0.5° × 0.625° 的 1980—2017 年逐月土壤 NOx 排放空间分布。
海盐气溶胶
基于 MERRA-2、0.5° × 0.625° 的 1980—2017 年逐月 SSA 排放（SALA 与 SALC 之和）空间分布。海盐气溶胶按粒径分为两类：积聚模态海盐（SALA）半径 0.01–0.5 μm，粗模态海盐（SALC）半径 0.5–8 μm。
生物源 VOCs
基于 MERRA-2、0.5° × 0.625° 的 1980—2017 年逐月生物源 VOCs 总排放（所有物种之和）空间分布。BVOCs 排放包括异戊二烯（含量最高）、丙酮（ACET）、乙醛（ALD2）、乙烯（C2H4）、乙醇（EOH）、丙烯（PRPE）、单萜烯合并项（MTPA）、其他单萜烯（MTPO）、柠檬烯（LIMO）与倍半萜烯（SESQ）。
数据
逐月
Data 数据下载
逐时
代码
Code 代码下载
参考文献
Weng, H.-J., Lin, J.-T. *, Martin, R., Millet, D. B., Jaeglé, L., Ridley, D., Keller,
C., Li, C., Du, M.-X., and Meng, J.: Global high-resolution emissions of soil NOx, sea salt
aerosols, and biogenic volatile organic compounds, Scientific Data, 7, 148, doi:10.1038/s41597-020-0488-5,
2020 (PDF)
PHLET-OMI 氮氧化物排放
简介
基于卫星的 NOx 排放反演已被证明能在高分辨率下追踪空气污染的及时变化。然而，现有方法常因计算成本在空间分辨率与覆盖范围之间折中，且难以准确刻画 NOx 非线性化学与大气传输的影响。
为解决这一问题，我们发展了快速、可靠的中国 NOx 排放高分辨率反演：基于 POMINO-OMI NO₂ VCD（v2.1）产品，反演 2012—2020 年中国大陆城市尺度的 NOx 排放，并提供 3 年滑动平均以降低不确定性。
数据集包含中国大陆全部 368 个城市及地级行政区的排放估计与不确定性。建议仅使用通过质量筛选的 288 个城市的数据（筛选依据：卫星数据可用性、地形适宜性、与 TROPOMI 反演的一致性）。数据集还包含行政边界与城市标注的 shapefile。
算法
反演基于 Level-2 POMINO-OMI 像元 NO₂ 垂直柱浓度（VCD）的夏季（6—8 月）平均。为削弱条带噪声，我们利用各卫星观测角下 NO₂ VCD 的经验分布，开发了专门的去条带方案。
反演算法基于北京大学高分辨率寿命—排放—传输（PHLET）模式及其伴随模式，可考虑各地点的大气传输以及局地 NOx 浓度与寿命之间的非线性关系，从而在大范围实现高分辨率反演。为适配 OMI 观测，采取了相应的背景扣除方案与不确定性设置。
我们的 NOx 排放包括中国大陆的人为源（化石燃料＋生物燃料）、微生物源与露天燃烧源。为了获得人为源，扣除了自然源排放数据库（Weng et al., 2020）中的土壤排放与全球火排放数据库（GFED4）中的露天燃烧排放，并过滤掉腾讯用户位置活动、夜间灯光活动与路网活动均不存在的格点。
验证
PHLET 排放数据用 GEOS-Chem（v12.9.3）模拟与地面 NO₂ 浓度观测独立验证。与常用自下而上清单驱动的模拟相比，使用 PHLET 排放的模拟在多数年份与生态环境部观测的 NO₂ 浓度更吻合，并显著提升了对年际变化的刻画能力。
下载链接
Data 城市尺度 NOx 排放数据
数据文件说明了 2025/05/15 的更新内容。
时间范围
2012—2020 年城市尺度 NOx 排放的 3 年滑动平均
空间范围
中国
参考文献
Kong, H., Lin, J.-T. *, Zhang, R.-X., Liu, M.-Y., Weng, H.-J., Ni, R.-J.,
Chen, L.-L., Wang, J.-X., Yan, Y.-Y., and Zhang, Q.: High-resolution (0.05°×0.05°) NOx
emissions in the Yangtze River Delta inferred from OMI, Atmospheric Chemistry and Physics, 19,
12835-12856, doi:10.5194/acp-19-12835-2019, 2019 (PDF) (Corrigendum) (code available soon)
Kong, H., Lin, J.-T. *, Chen, L.-L., Zhang, Y.-H., Yan, Y.-Y., Liu, M.-Y.,
Ni, R.-J., Liu, Z., and Weng, H.-J.: Considerable unaccounted local sources of NOx emissions
in China revealed from satellite, Environmental Science & Technology, 56, 7131–7142, doi:10.1021/acs.est.1c07723,
2022 (PDF) (Supplement) (Link)
Wang, S.-J., Lin, J.-T. *, Kong, H., Zhang, Y.-H., Xu, C.-H., Li, C.-J.,
and Ren, F.-X.: Comparison of Satellite-Based Fast Inversion Methods for Nitrogen Oxides
Emissions, Advance in Earth Science, 39, 269–278, doi:10.11867/j.issn.1001-8166.2024.014, 2024
(PDF) (Link)
Kong, H., Lin, J.-T. *, Ni, R.-J., Du, M.-X., Wang, J.-X., Chen, L.-L., Xu, C.-H.,
Yan, Y.-Y., Weng, H.-J., and Zhang, Y.-H.: Satellite detected weak decline of nitrogen
oxides emissions in economically small cities of China, Environmental Research Letters, doi:10.1088/1748-9326/ade170,
2025 (PDF) (Link)
PMCC 中国 PM2.5 组分观测数据集
简介
PM2.5 化学组分影响空气污染、气候变化与公共健康，但中国长期缺乏公开可用的组分观测数据。我们整编了 2000—2022 年中国 PM2.5 组分观测数据集（PMCC），涵盖硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机碳（OC）与黑碳（BC）。
公开下载的 PMCC 数据集包含来自 1200 余篇文献的 18000 余条 PM2.5 组分记录，覆盖季节平均与年均观测浓度。数据集提供采样位置（省、市、经纬度、站点类型）、观测时段（起始日期、持续月数、季节标签）、外场采样仪器、化学成分分析仪器（分别针对碳质气溶胶与水溶性离子）、PM2.5 组分浓度（µg m⁻³）以及文献来源（作者、发表年份、英文标题、中文标题（仅中文论文）、文献类型）等标准化信息，为多种应用提供公开、可复用的近地面 PM2.5 组分长期数据集。
版本 1（2000—2014）
PMCC 版本 1 整编 2000—2014 年中国 PM2.5 组分观测数据，包含 30 个省级行政区 221 个采样点的 2469 条记录；硫酸盐、硝酸盐、铵盐、OC、BC 的记录数分别为 518、519、501、472、459。
版本 1 的详细信息见 Geoscientific Model Development 发表的《Evaluation of CMIP6 model simulations of PM2.5 and its components over China》。
版本 2（2000—2022）
与 v1 相比，v2 扩展了时间范围、文献来源与观测记录数，并细化了站点类型、采样与分析仪器以及碳质气溶胶原始测量类型等信息。
版本 2 包含 1234 篇文献、1294 个采样点的 18979 条 PM2.5 组分记录；硫酸盐、硝酸盐、铵盐、OC、BC 分别为 3883、3904、3703、3612、3877 条，其中 2000—2013 年 5959 条、2014—2022 年 13020 条。
PMCC 数据集的更多细节见 ESSD 预印本《A literature-derived observational dataset of PM2.5 components over China (PMCC) from 2000 to 2022》。
关键词
PM2.5 组分、有机碳、黑碳、硫酸盐、硝酸盐、铵盐、观测浓度
下载链接
上图给出 PMCC 版本 2 中 2000—2022 年 PM2.5 组分的观测记录。子图 (a) 按四个区域着色：西部红色、东北紫色、华北蓝色、中南绿色，中国大陆各省均有观测记录，数字为省份编号；子图 (b) 为各省观测记录数，上方横轴的数字与柱色对应子图 (a) 中的省份。
时间范围
2000—2022 年，季节记录与年记录
空间范围
中国
参考文献
Ren, F.-X., Lin, J.-T. *, Xu, C.-H., Adeniran, J. A., Wang, J., Martin, R. V.,
van Donkelaar, A., Hammer, M., Horowitz, L., Turnock, S. T., Oshima, N., Zhang, J., Bauer, S.,
Tsigaridis, K., Seland, Ø., Nabat, P., Neubauer, D., Strand, G., van Noije, T., Le Sager, P.,
and Takemura, T.: Evaluation of CMIP6 model simulations of PM2.5 and its components over China,
Geoscientific Model Development, 17, 4821–4836, doi:10.5194/gmd-17-4821-2024, 2024 (PDF)
(Supplement1) (Supplement2)
(Link)
能见度转换 AOD
简介：能见度数据为什么有助于气溶胶反演？
研究气溶胶对区域与全球气候及其变化的影响，需要数十年尺度的气溶胶数据；然而高质量的卫星或地面气溶胶观测难以覆盖如此长的时间。全球数千个站点的地面能见度观测可为长期气溶胶反演提供有用信息，补充卫星与地面观测。我们将能见度观测与化学传输模式模拟相结合，把近地面站点能见度转换为格点化 AOD，得到新的格点 AOD 数据集。
由站点能见度转换为格点 AOD 的方法
第一步：在无降水、无雾的条件下，由经质量控制的 3 小时能见度观测计算近地面气溶胶消光系数（AEC）。
第二步：用 GEOS-Chem 模拟的、时空匹配的 AOD 与 AEC 之比，将近地面 AEC 转换为整层 AOD。这样引入了模式的气溶胶廓线信息，而不是像以往许多研究那样假定均匀指数垂直分布。
第三步：将能见度转换得到的 AOD 与 GEOS-Chem 模拟 AOD 融合，生成经纬度格点上的“融合”AOD 数据集（当前分辨率为 0.667°（经度）× 0.5°（纬度））。对每一天、每个格点，取格点中心 2° 半径内所有站点，计算能见度转换 AOD 与 GEOS-Chem AOD 的比值，并以比值中位数对格点上的模拟 AOD 进行缩放。
产品与验证
由此得到能见度—模式融合的格点 AOD 数据。新数据保留了模式 AOD 的空间分布，同时用能见度观测订正了模式偏差。
融合 AOD 数据集与 MODIS、AERONET、CARSNET 和 CSHNET 的 AOD 数据高度一致，偏差小（中国东部 < 0.05），且具有较高的空间与时间（日、季节、年际）相关性。
数据
目前提供 2004/10—2013/04 中国东部（101.25°E–126.25°E，19°N–46°N）的逐月数据，可免费用于非商业用途。
数据分辨率：0.667°（经度）× 0.5°（纬度）。
逐月平均能见度—模式融合 AOD 分布动画：2004/10—2013/04
数据下载
能见度—模式融合逐月平均 AOD 数据下载。读取二进制数据的方法见文件内的
“readme”。
订正后的能见度—模式融合逐月平均 AOD 数据下载。为便于与
MODIS/Aqua 逐月 AOD 比较，我们还提供按“MODIS 有效天数与能见度有效天数之差”订正后的逐月数据，细节见下文文献。读取二进制数据的方法见文件内的 “readme”。
参考文献
Lin, J.-T. *, and Li, J.: Spatio-temporal variability of aerosols over East China inferred
by merged visibility-GEOS-Chem aerosol optical depth, Atmospheric Environment, 132, 111-122,
doi:10.1016/j.atmosenv.2016.02.037, 2016 (PDF)
Lin, J.-T. *, van Donkelaar, A., Xin, J., Che, H., and Wang, Y.: Clear-sky aerosol optical
depth over East China estimated from visibility measurements and chemical transport modeling,
Atmospheric Environment, 95, 257-267, doi:10.1016/j.atmosenv.2014.06.044, 2014 (PDF)
EOF-EEMD 统计分析包
简介
空气污染物、气象要素等许多变量往往具有复杂的时空变率，包含大量非周期、非平稳的时间尺度，难以定量刻画与可视化。
我们整编的 EOF-EEMD 分析—可视化软件包用于评估跨尺度的时空变率（无论是否周期/平稳）。如下图所示，软件包依次包含 EOF 分析（Lorenz, 1956）、EEMD 分析（Wu et al., 2009）、带边际谱分析（MSA）的希尔伯特—黄变换（HT），以及定量刻画观测或模式数据时空尺度的可视化步骤。
下载 EOF-EEMD
部分代码采用 Zhaohua Wu 的 MATLAB 代码，部分在 Jinxuan Chen 与 May Fu 的代码基础上修改，详细致谢见用户指南。
参考文献
Liu, M.-Y., Lin, J.-T. *, Wang, Y.-C., Sun, Y., Zheng, B., Shao, J., Chen,
L.-L., Zheng, Y., Chen, J., Fu, M., Yan, Y.-Y., Zhang, Q., and Wu, Z.: Spatiotemporal
variability of NO2 and PM2.5 over Eastern China: observational and model analyses with a novel
statistical method, Atmospheric Chemistry and Physics, 18, 1–20, doi:10.5194/acp-18-1-2018,
2018 (PDF) (Supplement)
Wu, Z., Huang, N. E., and Chen, X.: The Multi-Dimensional Ensemble Empirical Mode Decomposition
Method, Adv. Adapt. Data Anal., 1, 339–372, https://doi.org/10.1142/S1793536909000187, 2009
Lorenz, E. N.: Empirical Orthogonal Functions and Statistical Weather Prediction, Dep. Meteorol.
MIT, 1(Statistical Forecasting Project;Scientific Report No. 1), 49, 1956
PKUCPL 双向耦合器
简介
我们发展了 PKUCPL（PeKing University CouPLer）耦合器，它以双向耦合的方式集成多个模式，即允许模式之间相互反馈。
发展 PKUCPL 的想法源于现有全球模拟往往高估全球对流层氧化能力：广泛用于研究全球空气污染与传输的全球化学传输模式受水平分辨率较粗的限制，无法细致刻画污染源区的小尺度非线性过程。而传统单向嵌套区域模式把全球模式结果作为侧边界条件，却不反馈给全球模式，因此不会改变模拟的全球大气环境。粗分辨率全球模拟通常高估对流层氧化能力，即高估 OH 与臭氧浓度，低估 CO 浓度、MCF 寿命与 CH₄ 寿命。
我们发展并使用 PKUCPL，将全球 GEOS-Chem 化学传输模式（约 2° 分辨率）与其覆盖亚洲、北美和欧洲的多个嵌套模式（0.5° 或 0.25° 分辨率）以双向耦合方式集成。示例可见耦合区域与耦合流程图（全球＋三个嵌套模式）。
GEOS-Chem 全球模式与嵌套模式双向耦合的效果
在双向耦合框架下，PKUCPL 既把全球模式结果作为嵌套模式的侧边界条件，又把嵌套模式结果经重网格化后替换嵌套区域内的全球模式结果，从而实现全球与嵌套模式之间的双向反馈。由此，嵌套区域（通常为主要污染源区）内较小尺度的非线性过程得以更好刻画，并能影响全球大尺度大气化学。
因此，双向耦合同时改进了区域化学与全球传输的模拟：显著缓解全球模拟对对流层氧化能力的高估，并大幅降低 OH 与臭氧浓度，提高 CO 浓度、MCF 寿命与 CH₄ 寿命，使之更接近观测结果（Yan et al., 2014; Yan et al., 2016）。
在 Yan et al. (2014) 中：
- 以 CO 为示踪物诊断双向耦合的影响（双向耦合与“纯”全球模拟之差：2008-07-01 至 2008-08-15 动画）。与纯全球模式相比，双向耦合使 2009 年全球对流层平均 CO 浓度增加 10.4%，北半球增幅更大，达 13.3%；相应全球对流层平均 OH 减少 4.2%，甲基氯仿寿命延长 4.2%。结果是 CO、OH 含量与 MCF 寿命更接近基于观测的估计（见2009 年全球对流层 OH 收支）。
- 双向耦合模式与全球模式的差异来自多种因素，包括 NOx、CO 与 VOC 的小尺度变率、依赖分辨率与气象的自然源排放以及其他小尺度非线性过程。见各因素对 2009 年 1 月双向耦合模式与全球模式对流层 CO 差异的贡献百分比。
- 与 2009—2011 年多个季节 HIPPO 航次太平洋对流层 CO 观测（航迹与时间）的比较显示，双向耦合显著改进了 CO 的浓度与时空变率的模拟结果：9 km 以下平均偏差为 1.1 ppb（1.4%），而单独全球模式为 −7.2 ppb（−9.2%）。见五次 HIPPO 航次的 CO 时间—高度分布与五次航次的 CO 垂直廓线。
- 双向耦合也影响其他物种的模拟，见 2009 年的初步结果：全球对流层疏水性 BC、全球对流层亲水性 BC、全球对流层 OH、全球对流层 O₃。
在 Yan et al. (2016) 中：
我们针对 2009 年的分析发现：模拟的全球对流层平均 OH 浓度降低 5%，MCF 与 CH₄ 寿命延长 5%；全球对流层臭氧总量减少 10%，全球 CO 总量增加 10%。这些变化都减小了相应变量模拟中的正/负偏差。
应用于 GEOS-Chem 的 PKUCPL 代码
自 v10 起，PKUCPL 已被 GEOS-Chem 标准模式采用。
用户可简单设置，将全球模式与任意数量的嵌套模式耦合。
全球模式（如 2.5°（经度）× 2°（纬度）、5° × 4°）与区域模式（如 0.667° × 0.5°、0.3125° × 0.25°）均可选择多种分辨率。
PKUCPL 把双向耦合的计算复杂度降到最低，用户按简明手册可在 1—2 小时内完成设置；全球/嵌套模式可按需运行在不同节点。
耦合系统的计算时间取决于最慢的单个模式，并与之相当。测试表明，相较最慢的单个模式（北美嵌套模式）仅需约 2% 的额外运行时间。
更多细节见该 wiki 页面。
用 PKUCPL 集成其他模式
PKUCPL 已公开，具有一定的灵活性，可修改后用于其他类型模式的耦合（如化学模式与气候/气象模式之间，或不同复杂度的大气与海洋模式之间）。欢迎联系我们开展合作。
参考文献
Yan, Y.-Y., Lin, J.-T. *, Kuang, Y., Yang, D.-W., and Zhang, L.: Tropospheric carbon
monoxide over the Pacific during HIPPO: Two-way coupled simulation of GEOS-Chem and its multiple
nested models, Atmospheric Chemistry and Physics, 14, 12649-12663, doi:10.5194/acp-14-12649-2014,
2014 (PDF)
Yan, Y.-Y., Lin, J.-T. *, Chen, J., and Hu, L.: Improved simulation of tropospheric
ozone by a global-multi-regional two-way coupling model system, Atmospheric Chemistry and Physics,
16, 2381-2400, doi:10.5194/acp-16-2381-2016, 2016 (PDF)
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