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<section class="header">
<h1>大气环境遥感论文速递</h1>
<section class="date">2025/01/19</section>
</section>
<section id="papers-container"><section class="paper-card">
<section class="paper-title">CLANN: Cloud amount neural network for estimating 3D cloud from geostationary satellite imager</section>
<section class="paper-authors">Han Lin, Jun Li, Min Min, Feng Zhang, Keyue Wang, Qunyong Wu</section>
<section class="paper-journal">Remote Sensing of Environment</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114600" target="_blank">https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114600</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">云量</span>
<span class="topic-tag">三维云结构</span>
<span class="topic-tag">地球静止卫星</span>
</section>
<section class="abstract-content">该论文题为“CLANN：用于从地球静止卫星成像仪估算三维云量的云量神经网络”。研究开发了一种名为CLANN的<b>机器学习模型</b>，用于构建<b>三维云量</b>。通过<b>敏感性测试</b>表明，关键特征增强了CLANN的准确性。CLANN揭示了<b>三维云分布</b>的详细季节性变化。CLANN结合了<b>风云四号A卫星</b>的<b>先进地球静止辐射成像仪(AGRI)</b>数据、<b>ERA5大气再分析数据</b>和<b>CALIPSO/CALIOP</b>产品。结果表明，CLANN模型的云量估计与CALIOP数据之间存在显着的相关性（Pearson's r = 0.73）。云量加权高度在高度定位方面显示出CLANN估计和CALIOP数据之间的高度一致性，均方根误差为1.88 km，Pearson's r 为0.92。排列重要性分析显示，水汽带亮度温度和上层温度等关键特征显著提高了模型精度。敏感性测试突出了1.375 μm波段在卷云高度检测中的关键作用。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">An Interpretable Deep Inference Model With Dynamic Constraints for Forecasting the Evolution of Sea Surface Variables in the South China Sea</section>
<section class="paper-authors">Qi Shao, Guangchao Hou, Wei Li, Guijun Han, Maoteng Duan, Qingyu Zheng, Song Hu</section>
<section class="paper-journal">Geophysical Research Letters</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024GL112118" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024GL112118</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">海面温度</span>
<span class="topic-tag">热带气旋</span>
<span class="topic-tag">海气相互作用</span>
</section>
<section class="abstract-content">该论文题为“用于预测南海海面变量演变的具有动态约束的可解释深度推理模型”。研究设计了一种可解释的<b>深度推理预测模型</b>，以提高海面变量的预测能力。通过将<b>海气耦合机制</b>作为动态约束，提高了模型的可解释性和预测性能。研究结果强调了<b>海气相互作用</b>在预测海面变量，特别是<b>热带气旋</b>引起的<b>海面温度</b>变化中的关键作用。此外，引入了<b>Liang-Kleeman信息流</b>，一种因果推理方法，来优化预测因子的选择。利用<b>卫星遥感数据</b>，研究证明了该模型在南海10天内实现海面多变量预测的能力，并验证了模型在正常和极端天气条件下的适用性，突显了其在提高海面变量预测方面的有效性。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Tandem Reaction on Ru/Cu-CHA Catalysts for Ammonia Elimination with Enhanced Activity and Selectivity</section>
<section class="paper-authors">Qi An, Mengyuan Zhang, Jianhua Liu, Tingxu Chen, Yueqing He, Diru Liu, Yunbo Yu, Guangyan Xu, Hong He</section>
<section class="paper-journal">Environmental Science & Technology</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1021/acs.est.4c10396" target="_blank">https://doi.org/10.1021/acs.est.4c10396</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">氨气</span>
<span class="topic-tag">氮氧化物</span>
<span class="topic-tag">催化氧化</span>
</section>
<section class="abstract-content">这篇论文题为“Ru/Cu-CHA催化剂上用于消除氨的串联反应，具有增强的活性和选择性”。研究开发了一种双功能<b>Ru/Cu-CHA沸石催化剂</b>，用于氨的氧化。该催化剂结合了选择性催化氧化(SCO)位点(Ru)和选择性催化还原(SCR)位点(Cu)。通过多种表征技术，发现Cu2+离子分散在沸石内，而RuOx团簇和纳米颗粒则存在于沸石内部和表面。<b>原位漫反射红外光谱</b>、<b>原位拉曼光谱</b>和<b>密度泛函理论</b>计算证实，吸附在Cu2+路易斯酸位点上的NH3能有效降低RuO2的能量势垒，显著增强催化剂的低温活性。此外，Cu2+离子还能通过<b>串联SCR反应</b>进一步促进副产物(NOx)的消除，从而大大提高氮选择性。在实际氨消除过程中，该催化剂在200°C下表现出>94%的<b>催化活性</b>和>90%的<b>氮选择性</b>。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Short-term exposure to warm-season ozone, cardiovascular mortality, and novel high-risk populations: A nationwide time-stratified case-crossover study</section>
<section class="paper-authors">Seoyeong Ahn, Hyewon Yun, Jieun Oh, Sooyoung Kim, Hyemin Jang, Yejin Kim, Cinoo Kang, Sojin Ahn, Ayoung Kim, Dohoon Kwon, Jinah Park, Insung Song, Jeongmin Moon, Ejin Kim, Jieun Min, Ho Kim, Whanhee Lee</section>
<section class="paper-journal">Atmospheric Environment</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2025.121031" target="_blank">https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2025.121031</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">臭氧</span>
<span class="topic-tag">心血管疾病</span>
<span class="topic-tag">病例交叉研究</span>
</section>
<section class="abstract-content">该研究题为《短期暴露于夏季臭氧、心血管死亡率和新型高危人群：一项全国时间分层病例交叉研究》。研究利用**机器学习**模型估算了韩国2015年至2019年期间**夏季臭氧**与**心血管疾病**（CVD）死亡率之间的关系。研究采用全国范围的**病例交叉**设计，克服了以往研究数据有限的不足，并使用了高精度的臭氧浓度数据模型（R2 > 0.92）。研究结果表明，夏季臭氧暴露与CVD死亡风险增加相关，特别是在0-59岁的**年轻**人群中，且**缺血性心脏病**的关联性最强。此外，研究还发现医院床位的可及性与臭氧相关的缺血性心脏病死亡率呈负相关。该研究估计，由夏季臭氧导致的CVD死亡比例为5.10%，损失的生命年数（YLL）为119,353.37年。研究强调，年轻人群是夏季臭氧暴露的高危人群，并建议制定更严格的臭氧减排措施。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Evaluating the Effects of Biomass Burning on Severe Haze Formation in a Megacity of Sichuan Basin, Southwestern China</section>
<section class="paper-authors">Zhier Bao, Yiliang Liu, Lingshuo Meng, Yan Han, Mi Tian, Guangming Shi, Qiyuan Wang, Yu Huang, Chao Peng, Bin Luo, Wei Zhang, Huanbo Wang, Junji Cao, Fumo Yang, Yang Chen</section>
<section class="paper-journal">Journal of Geophysical Research: Atmospheres</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024JD042516" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024JD042516</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">空气质量监测</span>
<span class="topic-tag">PM2.5</span>
<span class="topic-tag">生物质燃烧</span>
</section>
<section class="abstract-content">这篇论文题为“评估生物质燃烧对中国西南四川盆地特大城市严重雾霾形成的影响”。研究在四川盆地典型大城市成都进行了实地观测，以调查雾霾形成的驱动因素。结果发现，<b>生物质燃烧有机气溶胶(BBOA)</b>的积累在成都雾霾形成中起着重要作用。PM2.5中BBOA的平均质量分数从晴天时的约1%增加到严重雾霾期间的约10%。结合<b>后向轨迹分析</b>和<b>火点分布</b>，评估了生物质燃烧排放的区域传输效应。当生物质燃烧排放从邻近地区输送到成都时，BBOA浓度增加了约3倍，PM2.5浓度增加了约54%。此外，研究重新评估了指示生物质燃烧排放影响的参数f60，确定其值为0.54%，而非此前广泛使用的0.3%。研究揭示了生物质燃烧排放对四川盆地城市地区雾霾形成的重要性，并为该地区的污染物减排策略提供了新见解。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Permafrost Response in Northern High‐Latitude Regions to 1.5°C Warming and Overshoot Scenarios Achieved via Solar Radiation Modification</section>
<section class="paper-authors">Duoying Ji, Min Cui, Yangxin Chen, Yongjiu Dai</section>
<section class="paper-journal">Journal of Geophysical Research: Atmospheres</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024JD041772" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024JD041772</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">永久冻土</span>
<span class="topic-tag">碳循环</span>
<span class="topic-tag">太阳辐射修正</span>
</section>
<section class="abstract-content">该论文题为“北极高纬度地区永久冻土对通过太阳辐射修正实现的1.5°C增温和过冲情景的响应”。研究探讨了<b>太阳辐射修正(SRM)</b>技术对高纬度地区<b>永久冻土</b>的影响，以及在1.5°C升温和过冲情景下的<b>永久冻土碳循环</b>变化。研究发现，SRM可以显著减缓永久冻土退化，但其效果取决于增温轨迹和干预时机。在1.5°C增温目标下，SRM可减少永久冻土退化和碳损失，但到2300年仍有部分损失。如果温度过冲后采用SRM，能恢复永久冻土面积，但损失的碳无法恢复。模型模拟表明，过冲后达到1.5°C目标可能需要增加7%的SRM应用。此外，扰动参数集合模拟表明，在1.5°C增温和过冲情景下，影响永久冻土地区土壤碳损失不确定性的关键参数与SSP5-8.5情景下的不同。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Enhancing Catalytic Removal of Autoexhaust Soot Particles via the Modulation of Interfacial Oxygen Vacancies in Cu/CeO2 Catalysts</section>
<section class="paper-authors">Yuanfeng Li, Tian Qin, Linsheng Xu, Yaxiao Ma, Haoqi Guo, Jing Xiong, Peng Zhang, Zhen Zhao, Xi Liu, Yunpeng Liu, Jianping Zou, Liwei Chen, Yuechang Wei</section>
<section class="paper-journal">Environmental Science & Technology</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1021/acs.est.4c12325" target="_blank">https://doi.org/10.1021/acs.est.4c12325</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">空气污染物</span>
<span class="topic-tag">碳烟</span>
<span class="topic-tag">催化氧化</span>
</section>
<section class="abstract-content">该论文题为“通过调控Cu/CeO2催化剂界面氧空位来增强汽车尾气碳烟颗粒的催化去除”。研究通过<b>复合沉积慢速法</b>制备了负载在CeO2纳米棒上的高分散CuO团簇。形成的<b>Cu+-Ov-Ce3+界面结构</b>单元作为活性位点，能捕获电子以活化NO和O2分子。在所有合成的催化剂中，Cu10/CeO2催化剂表现出卓越的催化性能（T50 = 351 °C），以及在去除碳烟颗粒时对H2O和SO2的显著耐受性。通过综合表征和<b>密度泛函理论计算</b>，表明界面Cu+-Ov-Ce3+位点作为电子富集中心，可以捕获来自Cu d带和Ce d/f带的电子，获得高离域电子密度，从而增强NO氧化为NO2，这在NOx辅助的碳烟氧化催化机制中起关键作用。本研究为开发具有耐H2O和SO2的高效催化剂提供了一种新策略，旨在增强碳烟颗粒的去除。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Gross primary productivity is more sensitive to accelerated flash droughts</section>
<section class="paper-authors">Yangyang Jing, Shuo Wang, Pak Wai Chan, Zong-Liang Yang</section>
<section class="paper-journal">Communications Earth & Environment</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1038/s43247-025-02013-w" target="_blank">https://doi.org/10.1038/s43247-025-02013-w</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">土壤湿度</span>
<span class="topic-tag">植被</span>
<span class="topic-tag">总初级生产力</span>
</section>
<section class="abstract-content">这篇论文题为“总初级生产力对加速的快速干旱更敏感”。研究通过分析观测数据发现，2001年至2018年间，快速发生的干旱(<b>闪旱</b>)变得更加频繁，并且干旱发展速度越快，对<b>总初级生产力</b>的影响越大。研究结果表明，在2001-2018年间，导致负标准化总初级生产力异常的1-和2-五天（5天和10天）开始的闪旱比例显著增加了约10%。此外，虽然标准化总初级生产力异常的下降速度加快，但与较慢发生的闪旱相比，它没有对较快发生的闪旱在更短的时间尺度上做出快速响应。根系较浅的植被类型对快速发生的闪旱表现出更高的敏感性。研究表明，快速发生的闪旱越来越频繁，干旱发展速度越快，对总初级生产力的影响越大。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">FLAML version 2.3.3 model-based assessment of gross primary productivity at forest, grassland, and cropland ecosystem sites</section>
<section class="paper-authors">Jie Lai, Yuan Zhang, Anzhi Wang, Wenli Fei, Yiwei Diao, Rongping Li, Jiabin Wu</section>
<section class="paper-journal">Geoscientific Model Development Discussions</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.5194/gmd-2024-169" target="_blank">https://doi.org/10.5194/gmd-2024-169</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">碳循环</span>
<span class="topic-tag">卫星遥感</span>
<span class="topic-tag">总初级生产力</span>
</section>
<section class="abstract-content">该论文题为“FLAML 2.3.3版本模型对森林、草地和农田生态系统站点总初级生产力的评估”。研究通过结合FLAML模型和基于<b>光能利用率(LUE)</b>的模型，创建了新的FLAML-LUE模型，用于估算不同生态系统的<b>总初级生产力(GPP)</b>。模型输入包括<b>气象数据</b>、<b>涡动协方差测量</b>和<b>遥感指数</b>，分析了不同变量组合在日、8日、16日和月时间尺度上对GPP的影响。结果显示，FLAML-LUE模型在不同生态系统中的表现存在差异，森林生态系统的R²值在0.56到0.94之间，草地生态系统的R²值在0.62到0.87之间，农田生态系统的R²值在0.78到0.88之间。时间尺度的延长能显著提高模型模拟的精度。重要性排序表明，<b>植被指数</b>和<b>温度</b>是GPP估算的最重要变量，而湿度指数的重要性相对较低。此研究为估算GPP通量和评估变量对GPP估算的影响提供了一种新方法，具有在区域尺度上预测不同植被类型的GPP的潜力。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">Biomass Burning Plumes From Indochina Toward Southern China: Predominant Synoptic Weather Processes and Interactions</section>
<section class="paper-authors">Lian Xue, Ke Ding, Xin Huang, Anbao Zhu, Sijia Lou, Zilin Wang, Yuning Xie, Aijun Ding</section>
<section class="paper-journal">Journal of Geophysical Research: Atmospheres</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024JD041813" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024JD041813</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">生物质燃烧</span>
<span class="topic-tag">气溶胶</span>
<span class="topic-tag">天气模式</span>
</section>
<section class="abstract-content">这篇论文题为“来自印度支那向中国南方的生物质燃烧羽流：主要的天气过程和相互作用”。研究了印度支那半岛(ICP)的<b>生物质燃烧</b>(BB)羽流如何被特定的天气过程输送到中国南方，以及它们之间的相互作用。研究通过识别过去20年与明显BB羽流输送相关的三种主要天气过程，其中大陆低压和冷锋过境占76%以上。在伴随地面升温的低压事件中，一个气旋系统徘徊在中国南方，南风促进了BB羽流在对流层下部的向北移动。第二种类型由持续1-2天的<b>锋面过境</b>引起，将BB羽流提升到700百帕以上并向下游输送。通过WRF-Chem模拟发现，气溶胶辐射效应导致东亚南部沿海地区地表附近平均冷却2°C，对流层下部升温1.5°C。这导致大气更加稳定，抑制低压系统，但增强冷锋系统。本研究强调了考虑<b>野火污染物</b>与不同天气过程之间相互作用的重要性。</section>
</section>
<section class="paper-card">
<section class="paper-title">The Thermosphere Was Poorly Predictable Not Only During but Also Before and After the Starlink Storm on 3–4 February 2022</section>
<section class="paper-authors">M. O. Reznychenko, D. V. Kotov, P. G. Richards, O. V. Bogomaz, A. I. Reznychenko, L. P. Goncharenko, T. G. Zhivolup, I. F. Domnin</section>
<section class="paper-journal">Geophysical Research Letters</section>
<section class="paper-doi"><a href="https://doi.org/10.1029/2024GL112620" target="_blank">https://doi.org/10.1029/2024GL112620</a></section>
<section class="topic-tags">
<span class="topic-tag">热层密度</span>
<span class="topic-tag">电离层密度</span>
<span class="topic-tag">空间天气</span>
</section>
<section class="abstract-content">这篇论文题为“热层不仅在2022年2月3-4日星链风暴期间，而且在此之前和之后都难以预测”。研究利用NRLMSISE-00模型对2022年2月1日至9日全球六个地点的<b>电离层</b>进行了模拟，包括所谓的<b>星链风暴</b>。与以往研究不同，该研究侧重于风暴周围的磁平静日。结果发现，F2层峰值密度的<b>观测值</b>比<b>模拟值</b>高出约50%。这意味着白天热层中的<b>氧气密度</b>比NRLMSISE-00模型的预测高出约30%。进一步调查表明，这种差异并非星链风暴期间独有，在其他年份的某些时期也存在类似问题。研究指出，解决这一模型偏差对于准确预测大气环境至关重要，以避免空间资产的正常运行受损甚至损失。</section>
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论文总结由AI生成，如有失偏颇，敬请指正！<br>关注本公众号，获取更多大气环境遥感科学研究动态
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