Evaluation of MSG-SEVIRI mineral dust retrieval products over North Africa and the Middle East
Evaluation of MSG-SEVIRI mineral dust retrieval products over North Africa and the Middle East
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对北非和中东地区 MSG-SEVIRI 矿物粉尘回收产品的评估
DOI：
10.1016/j.rse.2012.07.017
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发表时间：
2013
影响因子：
13.5
通讯作者：
Banks J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Banks J
来自第二代气象卫星上的旋转增强型可见光和红外成像仪(SEVIRI)的高时间分辨率观测可以为控制尘埃源行为的过程提供新的见解。在这里，我们评估了来自SEVIRI的多年、高时间分辨率的沙尘旗帜和沙尘气溶胶光学厚度(DAOD)记录，以确定沙尘负荷的日模式，并诊断北非和阿拉伯上空沙尘反演的问题。最初的尘埃检测方案错误地标记了发射率高达8.7μm的区域的尘埃。最新方案的实施通过利用10.8-8.7μm的平均亮度温差来缓解这种情况，以便将空气中的粉尘从岩石表面隔离出来。将使用不同方案反演的DAOD(550海里)与共同定位的AERONET观测进行比较，影响相对较小(均方根和0.02)；然而，这些站点往往位于错误探测普遍存在的区域之外。对于这些区域，新方案的应用往往会为何时触发灰尘标志提供更一致的DAOD基线，这对于建立一致的数据记录很重要。关于DAOD本身，与AERONET站点的RMS差异在0.19到0.46之间，但在协议水平上显示出明显的季节性变化，北方冬季的偏差更大。
High temporal resolution observations from the Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI), on the Meteosat Second Generation satellites, can offer new insights into the processes governing the behaviour of dust sources. Here we evaluate a multi-year, high time-resolution record of dust flagging and dust aerosol optical depth (DAOD) derived from SEVIRI to identify diurnal patterns of dust loading, and diagnose issues with the dust retrievals over North Africa and Arabia. The original dust detection scheme falsely flags dust in regions of high 8.7μm emissivity. The implementation of an updated scheme mitigates this by making use of the mean 10.8-8.7μm brightness temperature difference in order to isolate airborne dust from rocky surfaces. Comparing the DAODs (at 550nm) retrieved using the different schemes with co-located AERONET observations, the impact is relatively small (RMS<0.02); however, these sites tend to be situated away from the regions where false detections are prevalent. For these regions, the application of the new scheme tends to provide a more consistent DAOD baseline for when the dust flag is triggered, important for the creation of a consistent data record. Turning to the DAODs themselves, RMS differences with the AERONET sites range from 0.19 to 0.46, but show a clear seasonal variation in the level of agreement, with higher biases in the boreal winter.
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