[发明专利]一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法

权利要求书

1.一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，依次包括以下步骤：

步骤S1、定量反演计算CH₄柱浓度；

步骤S2、使用定量反演得到的CH₄柱浓度校正模式模拟的CH₄柱浓度的方法，并根据模式中的垂直分层信息，估算近地表CH₄柱浓度；

步骤S3、从历史清单数据中提取牧场CH₄排放量；

步骤S4、基于历史多源数据，训练CH₄排放模型，输入更新的遥感、模式数据，估算新的CH₄排放量。

2.如权利要求1所述的一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，所述步骤S1依次包括以下步骤：

步骤S11、云参数反演：依据477 nm波段的O2-O2吸收带云参数反演算法进行云量估算，该算法假设云为不透明的朗伯反射表面，考虑大气的偏振效应和大气廓线的影响，基于高光谱分辨率大气辐射传输模型在紫外—可见光波段的天顶反照率构建关于观测角度、地表反射率、云量、云压要素的云高和云量查找表，利用云量查找表和卫星实际观测差分反演获得的O2-O2总量及其他参数，获得卫星实际观测处的云量信息；

步骤S12、CH₄斜柱总量反演：根据光谱定标方程，对原始的光谱数据进行定标，基于差分光学吸收光谱法DOAS算法，利用近红外1200～1400nm窗口的卫星天顶高光谱探测量，获得太阳辐射以及反射到卫星传感器的对地观测辐射来反演整个光路的CH4斜柱总量；

步骤S13、CH₄斜柱总量转换为垂直柱总量：利用高光谱分辨率大气辐射传输模型，建立关于CH4廓线、观测几何角度、地表反射率、气溶胶、云多个参数的大气质量因子查找表，计算卫星对应角度的大气质量因子AMF，将反演斜柱总量转换为垂直柱总量。

3.如权利要求2所述的一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，所述步骤S11中，卫星反演云顶高度和等效辐射云量结果作为辐射传输模型输入，进行卫星入瞳处天顶辐射和大气质量因子的计算。

4.如权利要求2所述的一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，所述步骤S13中，使用参考区域方法来校正随纬度和观测角度变化的背景误差。

5.如权利要求1所述的一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：从历史清单目录中，筛选出与畜牧业排放相关的CH₄排放清单网格数据，根据牧场的位置信息，剔除非牧场区域，得到涵盖牧场的CH₄排放网格数据，最后引入牧场所在网格的养殖行业信息，剔除非牧场的CH₄排放量。

6.如权利要求1所述的一种多源数据融合下的牧场甲烷排放量估算方法，其特征在于，所述步骤S4依次包括以下步骤：

步骤S41、对历史排放清单、历史反演浓度数据校正后的模式近地表浓度数据和历史的气象场数据，按照时空匹配提取CH₄浓度-排放的训练样本集；

步骤S42、构建机器学习模型，使用训练样本数据训练CH₄排放模型；

步骤S43、依次输入若干年的卫星校正近地面CH₄浓度数据和气象场数据，估算若干年的牧场CH₄排放量。