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研究作者及机构
本研究的作者包括李瑞杰、白开旭、焦鹏龙、陈贺、何惠群、邵柳青、孙一兵、郑哲、常伟斌等。研究团队主要来自华东师范大学地理科学学院地理信息科学教育部重点实验室、崇明生态研究所、上海人工智能实验室、上海航天科技有限公司、上海航天技术研究院以及中佛罗里达大学土木、环境与建筑工程系。该研究于2024年发表在《Remote Sensing of Environment》期刊上，论文编号为114039。
学术背景
甲烷（CH₄）是地球大气中最重要的温室气体之一，其辐射强迫效应在一个世纪内大约是二氧化碳（CO₂）的20倍。甲烷不仅对全球变暖有显著影响，还是对流层臭氧的重要前体。约60%的全球甲烷排放来自农业和化石燃料开采等人为活动。因此，准确监测大气甲烷浓度（XCH₄）对于改善碳核算和气候变化归因具有重要意义。然而，传统的全物理碳检索算法存在计算量大、算法约束多等问题，限制了全球甲烷制图的效率。本研究提出了一种基于机器学习和多目标规划的无偏甲烷估计算法（UNMAMO），旨在提高甲烷监测的精度和计算效率。
研究流程
研究分为以下几个主要步骤：
数据来源与预处理
辐射传输模拟
使用SCIATRAN v4.6软件进行辐射传输模拟，评估TROPOMI SWIR波段内甲烷及其他干扰物质（如水汽、气溶胶等）的光谱灵敏度。通过多目标规划方法，确定对甲烷敏感而对其他物种不敏感的TROPOMI波段，并计算甲烷敏感波段与相邻不敏感波段之间的波段比，以提高信噪比（SNR）。
机器学习模型构建
以GOSAT XCH₄检索为学习目标，TROPOMI波段比、气象因子和光照几何为预测变量，利用随机森林（Random Forest, RF）建立机器学习回归模型。研究还开发了三个子模型进行对比，以评估不同变量对模型性能的影响。
全球XCH₄制图
利用训练好的RF模型，结合TROPOMI L1B日辐射观测数据，生成2021年全球XCH₄地图，网格分辨率为0.05°。研究还评估了UNMAMO检索的空间覆盖率和数据精度。
主要结果
1. 光谱信号增强
波段比的使用显著提高了甲烷的信噪比，减少了地表反照率和气溶胶的干扰。与原始L1B辐射相比，波段比与XCH₄的相关性更密切，表明其作为XCH₄检索代理变量的有效性。
机器学习模型性能
完整的UNMAMO模型在交叉验证中表现出最高的预测精度，决定系数（R²）为0.88，均方根误差（RMSE）为11.28 ppb。子模型的对比结果表明，气象因子和地形数据对模型性能有显著贡献。
全球XCH₄检索精度
UNMAMO检索与TCCON观测数据的相关系数为0.91，RMSE为17.16 ppb，优于TROPOMI操作产品（RMSE为19.66 ppb）。此外，UNMAMO检索的空间覆盖率几乎是操作产品的两倍。
甲烷异常探测
UNMAMO检索成功探测到全球多个典型排放源区域的甲烷异常，如美国德克萨斯州的二叠纪盆地、中国新疆的军东煤矿以及中非的热带湿地，展示了其在全球甲烷预算管理中的潜力。
结论
本研究开发了一种基于机器学习和多目标规划的无偏甲烷估计算法（UNMAMO），显著提高了全球甲烷制图的精度和计算效率。UNMAMO方法克服了传统全物理算法的计算效率低和检索成功率低的问题，提供了更高的空间覆盖率和数据精度。该研究为全球甲烷监测和管理提供了新的工具，支持了全球碳核算和可持续发展目标的实现。
研究亮点
1. 创新性方法：UNMAMO方法首次将机器学习与多目标规划相结合，用于大气甲烷的无偏估计。
2. 高效计算：UNMAMO方法在桌面计算机上即可实现近实时甲烷检索，计算速度显著优于传统全物理算法。
3. 广泛应用：UNMAMO检索成功探测到全球多个典型排放源区域的甲烷异常，展示了其在全球甲烷预算管理中的潜力。
其他价值
本研究还为未来机器学习模型的更新频率、气象数据的替代方案以及波段比计算的优化提供了参考，为进一步提高甲烷检索精度和效率指明了方向。
以上报告详细介绍了该研究的背景、流程、结果和意义，旨在为其他研究者提供全面的参考。