逆向建模的原理是什么?

Question

我读了几篇有关排放清单的论文，讨论了逆向建模。这是另一种估计地面排放的方法自顶向下方法)。卫星传感器通常支持垂直柱密度的产品(VCD)。

这里的目标似乎是产生排放和VCD之间的关系。在我看来，这里隐藏着一些不确定性:

(1)某一物种的网格状VCD可由邻近区域的不同前驱体形成。

(2)模型中的化学系统也存在一些固有的偏差，可能会遗漏一些关键的源或汇过程。

(3)化学输运模型输入源库时，高度信息和具体位置是两个关键参数。在逆建模领域，我们对真实源的信息一无所知。E火场、发电厂)。

考虑到这些疑问，如何在卫星数据和源排放之间产生相对精确的关系?

Answer 1

根据我的理解，这个问题指的是旨在利用卫星检索大气成分来估计污染物排放通量的研究。在数学上，这意味着估计对流-扩散-反应系统中的强迫项，给定一组示踪剂观测。

对排放进行定位的程度取决于污染物:对于像二氧化氮这样的短期污染物，给定的观测结果将受到相对较小的区域的影响，而对于长期污染物(比如CO)，有效的解决方案要低得多。对于长期存在的污染物，这个问题还没有很好地提出，需要以某种方式加以规范。通常情况下，你不会从头开始重新构建排放，而是尝试完善现有的排放清单。

你提到的关于模型误差的问题是真实存在的，并且肯定会在基于卫星产品的任何排放估计中引入偏差。在这一领域工作的人很好地理解了这一点，但困难在于量化由模型不确定性引起的误差。

考虑到这些疑问，如何在卫星数据和源排放之间产生相对精确的关系?

众说纷纭。根据我的经验，很少有科学家相信基于卫星的排放可以取代传统的排放清单。另一方面，对于许多地区和污染物，常规排放清单也涉及大量外推。最终的问题是，与现有库存相比，反向建模是否可以提供一些有用的附加价值。