改良されたモディスダークターゲットアルゴリズムによる合計およびファインモードエアロゾル光学深度の検索

合計および細かいモードエアロゾル光学深度（AODTおよびAODF）、およびファインモード画分（FMF = AODF/AODT）は、気候変動および大気環境研究の重要な変数です。衛星観測からの高精度、特にFMFとAODFからの高精度の検索は依然として困難です。この研究の目的は、グローバルスケールでAODT、AODF、およびFMFを取得するための中程度の解像度イメージングスペクトロラジメーター（MODIS）ランドダークターゲット（DT）アルゴリズムを改善することを目的としています。過小評価された表面反射率（SR）がAODTを過大評価し、DTアルゴリズムのエアロゾルサイズパラメーターを過小評価できるという事実に基づいて、SR決定を改善するために2つの堅牢なスキームが開発されました。2.12 µmのSRの代わりに。2番目（New2 DT）は、11年のMODISデータを使用して、ピクセルごとのスケールで毎月のスペクトルSR関係モデル（2.12-0.47および2.12-0.65 µm）データベースを確立しました。次に、AODFとFMFを取得するために、物理プロセスに基づいた新しいルックアップテーブルアプローチが提案されました。新しいMODIS AODT、FMF、およびAODFは、Aerosol Robotic Network（Aeronet）の検索と比較されました。結果は、新しいAODTS、AODFS、およびFMFSのルート平均平方根誤差（RMSE）がそれぞれ0.096-0.103、0.098-0.099、およびそれぞれ0.167-0.180であり、コレクション6.1（C6.1）よりも優れていることを示しました。グローバルな航空サイトによる検証におけるDT（0.117、0.235、および0.426）。検証結果から、New2 DTはより優れたAODTおよび粗いモードAOD検索を提供し、New1 DTはAODFおよびFMFのパフォーマンスが向上しました。新しいDTアルゴリズムのAODF、FMF、およびAODCの空間パターンは、地球の反射率エアロゾル製品の偏光と方向性の空間パターンに匹敵しました。したがって、新しいアルゴリズムは、長期的なMODISデータを使用して高精度で科学界に土地を越えてグローバルなAODT、FMF、およびAODF製品を提供する可能性があります。

Total and fine mode aerosol optical depth (AODT and AODF), as well as the fine mode fraction (FMF = AODF/AODT), are critical variables for climate change and atmospheric environment studies. The retrievals with high accuracy from satellite observations, particularly FMF and AODF over land, remain challenging. This study aims to improve the Moderate-resolution Imaging Spectro-radiometer (MODIS) land dark target (DT) algorithm for retrieving AODT, AODF, and FMF on a global scale. Based on the fact that the underestimated surface reflectance (SR) could overestimate the AODT and underestimate the aerosol size parameter in the DT algorithm, two robust schemes were developed to improve SR determination: the first (NEW1 DT) used the top of the atmosphere reflectance instead of SR at 2.12 µm; the second (NEW2 DT) used eleven-year MODIS data to establish a monthly spectral SR relationship model (2.12-0.47 and 2.12-0.65 µm) database at pixel-by-pixel scale. Then a novel lookup table approach based on the physical process was proposed to retrieve the AODF and FMF. The new MODIS AODT, FMF, and AODF were compared to AERosol RObotic NETwork (AERONET) retrievals. Results showed that the root mean square error (RMSE) was 0.096-0.103, 0.098-0.099, and 0.167-0.180 for the new AODTs, AODFs, and FMFs, respectively, which were better than that of the Collection 6.1 (C6.1) DT (0.117, 0.235, and 0.426) in the validation by global AERONET sites. From the validation results, NEW2 DT provided better AODT and coarse mode AOD retrievals, while NEW1 DT had better AODF and FMF performances. The spatial patterns of AODF, FMF, and AODC of the new DT algorithms were comparable to those of the Polarization and Directionality of the Earth's Reflectances aerosol product. Hence, the new algorithms have the potential to provide global AODT, FMF, and AODF products over land to the scientific community with high accuracy using long-term MODIS data.