Published August 26, 2022
| Version v1
Publication
Open
AEROsol generic classification using a novel Satellite remote sensing Approach (AEROSA)
Creators
- 1. Entomological Society of America
- 2. Royal Netherlands Meteorological Institute
- 3. Aerospace Information Research Institute
- 4. State Key Laboratory of Remote Sensing Science
- 5. Ministry of Ecology and Environment
- 6. Korea Centre for Atmospheric Environment Research
- 7. Urban Unit
Description
Numerous studies (hereafter GA: general approach studies) have been made to classify aerosols into desert dust (DD), biomass-burning (BB), clean continental (CC), and clean maritime (CM) types using only aerosol optical depth (AOD) and Ångström exponent (AE). However, AOD represents the amount of aerosol suspended in the atmospheric column while the AE is a qualitative indicator of the size distribution of the aerosol estimated using AOD measurements at different wavelengths. Therefore, these two parameters do not provide sufficient information to unambiguously classify aerosols into these four types. Evaluation of the performance of GA classification applied to AErosol Robotic NETwork (AERONET) data, at sites for situations with known aerosol types, provides many examples where the GA method does not provide correct results. For example, a thin layer of haze was classified as BB and DD outside the crop burning and dusty seasons respectively, a thick layer of haze was classified as BB, and aerosols from known crop residue burning events were classified as DD, CC, and CM by the GA method. The results also show that the classification varies with the season, for example, the same range of AOD and AE were observed during a dust event in the spring (20 th March 2012) and a smog event in the autumn (2nd November 2017). The results suggest that only AOD and AE cannot precisely classify the exact nature (i.e., DD, BB, CC, and CM) of aerosol types without incorporating more optical and physical properties. An alternative approach, AEROsol generic classification using a novel Satellite remote sensing Approach (AEROSA), is proposed to provide aerosol amount and size information using AOD and AE, respectively, from the Terra-MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) Collection 6.1 Level 2 combined Dark Target and Deep Blue (DTB) product and AERONET Version 3 Level 2.0 data. Although AEROSA is also based on AOD and AE, it does not claim the nature of aerosol types, instead providing information on aerosol amount and size. The purpose is to introduce AEROSA for those researchers who are interested in the generic classification of aerosols based on AOD and AE, without claiming the exact aerosol types such as DD, BB, CC, and CM. AEROSA not only provides 9 generic aerosol classes for all observations but can also accommodate variations in location and season, which GA aerosol types do not.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تم إجراء العديد من الدراسات (فيما يلي GA: دراسات النهج العام) لتصنيف الهباء الجوي إلى غبار صحراوي (DD)، وحرق الكتلة الحيوية (BB)، وأنواع قارية نظيفة (CC)، وبحرية نظيفة (CM) باستخدام العمق البصري للهباء الجوي فقط (AOD) وأس Ångström (AE). ومع ذلك، يمثل AOD كمية الهباء الجوي المعلقة في العمود الجوي في حين أن AE هو مؤشر نوعي لتوزيع حجم الهباء الجوي المقدر باستخدام قياسات AOD بأطوال موجية مختلفة. لذلك، لا توفر هاتان المعلمتان معلومات كافية لتصنيف الهباء الجوي بشكل لا لبس فيه في هذه الأنواع الأربعة. يوفر تقييم أداء تصنيف GA المطبق على بيانات AErosol Robotic NETwork (AERONET)، في مواقع الحالات ذات أنواع الهباء الجوي المعروفة، العديد من الأمثلة التي لا تقدم فيها طريقة GA نتائج صحيحة. على سبيل المثال، تم تصنيف طبقة رقيقة من الضباب على أنها BB و DD خارج حرق المحاصيل والمواسم المتربة على التوالي، وتم تصنيف طبقة سميكة من الضباب على أنها BB، وتم تصنيف الهباء الجوي من أحداث حرق بقايا المحاصيل المعروفة على أنها DD و CC و CM بطريقة GA. تظهر النتائج أيضًا أن التصنيف يختلف باختلاف الموسم، على سبيل المثال، لوحظ نفس نطاق AOD و AE خلال حدث الغبار في الربيع (20 مارس 2012) وحدث الضباب الدخاني في الخريف (2 نوفمبر 2017). تشير النتائج إلى أن AOD و AE فقط لا يمكنهما تصنيف الطبيعة الدقيقة (أي DD و BB و CC و CM) لأنواع الهباء الجوي دون دمج المزيد من الخصائص البصرية والفيزيائية. يُقترح نهج بديل، وهو تصنيف AEROSol العام باستخدام نهج الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية (AEROSA)، لتوفير معلومات عن كمية وحجم الهباء الجوي باستخدام AOD و AE، على التوالي، من مجموعة Terra - MODIS (مقياس الطيف التصويري متعدد الاستبانة) 6.1 المستوى 2 الجمع بين منتج الهدف المظلم والأزرق العميق (DTB) وبيانات AERONET الإصدار 3 المستوى 2.0. على الرغم من أن AEROSA تعتمد أيضًا على AOD و AE، إلا أنها لا تدعي طبيعة أنواع الهباء الجوي، بل توفر بدلاً من ذلك معلومات عن كمية الهباء الجوي وحجمه. والغرض من ذلك هو تقديم AEROSA لأولئك الباحثين المهتمين بالتصنيف العام للهباء الجوي بناءً على AOD و AE، دون المطالبة بأنواع الهباء الجوي الدقيقة مثل DD و BB و CC و CM. لا توفر AEROSA 9 فئات من الهباء الجوي العام لجميع الملاحظات فحسب، بل يمكنها أيضًا استيعاب الاختلافات في الموقع والموسم، والتي لا توفرها أنواع الهباء الجوي GA.Translated Description (French)
De nombreuses études (ci-après GA : études d'approche générale) ont été réalisées pour classer les aérosols en types de poussière du désert (DD), de combustion de la biomasse (BB), de type continental propre (CC) et de type maritime propre (CM) en utilisant uniquement la profondeur optique des aérosols (AOD) et l'exposant Ångström (AE). Cependant, l'AOD représente la quantité d'aérosol en suspension dans la colonne atmosphérique tandis que l'AE est un indicateur qualitatif de la distribution granulométrique de l'aérosol estimée à l'aide de mesures de l'AOD à différentes longueurs d'onde. Par conséquent, ces deux paramètres ne fournissent pas suffisamment d'informations pour classer sans ambiguïté les aérosols en ces quatre types. L'évaluation de la performance de la classification GA appliquée aux données AErosol Robotic NETwork (AERONET), sur des sites pour des situations avec des types d'aérosols connus, fournit de nombreux exemples où la méthode GA ne fournit pas de résultats corrects. Par exemple, une fine couche de brume a été classée BB et DD en dehors des saisons de brûlage des cultures et poussiéreuses respectivement, une épaisse couche de brume a été classée BB et les aérosols provenant d'événements connus de brûlage des résidus de culture ont été classés DD, CC et CM par la méthode GA. Les résultats montrent également que la classification varie avec la saison, par exemple, la même gamme d'AOD et d'AE a été observée lors d'un épisode de poussière au printemps (20 mars 2012) et d'un épisode de smog à l'automne (2 novembre 2017). Les résultats suggèrent que seuls l'AOD et l'AE ne peuvent pas classer avec précision la nature exacte (c.-à-d. DD, BB, CC et CM) des types d'aérosols sans incorporer plus de propriétés optiques et physiques. Une approche alternative, la classification générique AEROsol utilisant une nouvelle approche de télédétection par satellite (AEROSA), est proposée pour fournir des informations sur la quantité et la taille des aérosols en utilisant AOD et AE, respectivement, à partir des données Terra-MODIS (spectroradiomètre d'imagerie à résolution modérée) 6.1 Niveau 2 combinées Dark Target et Deep Blue (DTB) et AERONET Version 3 Niveau 2.0. Bien qu'AEROSA soit également basé sur l'AOD et l'AE, il ne revendique pas la nature des types d'aérosols, mais fournit plutôt des informations sur la quantité et la taille des aérosols. L'objectif est d'introduire AEROSA pour les chercheurs qui s'intéressent à la classification générique des aérosols basée sur l'AOD et l'AE, sans revendiquer les types d'aérosols exacts tels que DD, BB, CC et CM. AEROSA fournit non seulement 9 classes d'aérosols génériques pour toutes les observations, mais peut également s'adapter aux variations de lieu et de saison, ce qui n'est pas le cas des types d'aérosols GA.Translated Description (Spanish)
Se han realizado numerosos estudios (en adelante GA: estudios de enfoque general) para clasificar los aerosoles en polvo del desierto (DD), quema de biomasa (BB), continental limpio (CC) y marítimo limpio (CM) utilizando solo la profundidad óptica del aerosol (AOD) y el exponente Ångström (AE). Sin embargo, AOD representa la cantidad de aerosol suspendido en la columna atmosférica, mientras que el AE es un indicador cualitativo de la distribución de tamaño del aerosol estimado utilizando mediciones de AOD a diferentes longitudes de onda. Por lo tanto, estos dos parámetros no proporcionan información suficiente para clasificar inequívocamente los aerosoles en estos cuatro tipos. La evaluación del rendimiento de la clasificación GA aplicada a los datos de AErosol Robotic NETwork (AERONET), en sitios para situaciones con tipos de aerosol conocidos, proporciona muchos ejemplos en los que el método GA no proporciona resultados correctos. Por ejemplo, una capa delgada de neblina se clasificó como BB y DD fuera de las temporadas de quema de cultivos y polvorienta, respectivamente, una capa gruesa de neblina se clasificó como BB y los aerosoles de eventos conocidos de quema de residuos de cultivos se clasificaron como DD, CC y CM por el método GA. Los resultados también muestran que la clasificación varía con la temporada, por ejemplo, se observó el mismo rango de AOD y AE durante un evento de polvo en la primavera (20 de marzo de 2012) y un evento de smog en el otoño (2 de noviembre de 2017). Los resultados sugieren que solo AOD y AE no pueden clasificar con precisión la naturaleza exacta (es decir, DD, BB, CC y CM) de los tipos de aerosol sin incorporar más propiedades ópticas y físicas. Se propone un enfoque alternativo, la clasificación genérica AEROsol utilizando un novedoso enfoque de teledetección satelital (AEROSA), para proporcionar información sobre la cantidad y el tamaño de los aerosoles utilizando AOD y AE, respectivamente, a partir de los datos de Terra-MODIS (espectrorradiómetro de imágenes de resolución MODerate) Collection 6.1 Level 2 combined Dark Target and Deep Blue (DTB) y AERONET Version 3 Level 2.0. Aunque AEROSA también se basa en AOD y AE, no afirma la naturaleza de los tipos de aerosol, sino que proporciona información sobre la cantidad y el tamaño del aerosol. El propósito es introducir AEROSA para aquellos investigadores que estén interesados en la clasificación genérica de aerosoles basada en AOD y AE, sin reclamar los tipos de aerosol exactos como DD, BB, CC y CM. AEROSA no solo proporciona 9 clases de aerosoles genéricos para todas las observaciones, sino que también puede adaptarse a las variaciones en la ubicación y la temporada, lo que no hacen los tipos de aerosoles GA.Files
pdf.pdf
Files
(4.6 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:ed4d081e683b52b452c90bbe41938d78
|
4.6 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تصنيف AEROSol العام باستخدام نهج جديد للاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية (AEROSA)
- Translated title (French)
- Classification générique AEROsol utilisant une nouvelle approche de télédétection par satellite (AEROSA)
- Translated title (Spanish)
- Clasificación genérica de AEROsol utilizando un nuevo enfoque de teledetección por satélite (AEROSA)
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4293181962
- DOI
- 10.3389/fenvs.2022.981522
References
- https://openalex.org/W1533261678
- https://openalex.org/W1585217063
- https://openalex.org/W1606767976
- https://openalex.org/W1831560507
- https://openalex.org/W1940238987
- https://openalex.org/W1969695172
- https://openalex.org/W1970871155
- https://openalex.org/W1977518971
- https://openalex.org/W1978753385
- https://openalex.org/W1993602674
- https://openalex.org/W1993814425
- https://openalex.org/W1995123924
- https://openalex.org/W1996782635
- https://openalex.org/W1997517106
- https://openalex.org/W2001125453
- https://openalex.org/W2006764532
- https://openalex.org/W2007791627
- https://openalex.org/W2010849470
- https://openalex.org/W2012247153
- https://openalex.org/W2015471054
- https://openalex.org/W2025405078
- https://openalex.org/W2027952324
- https://openalex.org/W2038057110
- https://openalex.org/W2042119591
- https://openalex.org/W2048790791
- https://openalex.org/W2050250373
- https://openalex.org/W2053692323
- https://openalex.org/W2055388230
- https://openalex.org/W2086153848
- https://openalex.org/W2087927261
- https://openalex.org/W2089433206
- https://openalex.org/W2092808340
- https://openalex.org/W2092849026
- https://openalex.org/W2093054631
- https://openalex.org/W2099755566
- https://openalex.org/W2103977502
- https://openalex.org/W2104098396
- https://openalex.org/W2107487713
- https://openalex.org/W2113865576
- https://openalex.org/W2120512518
- https://openalex.org/W2121292063
- https://openalex.org/W2127356308
- https://openalex.org/W2133199292
- https://openalex.org/W2134624554
- https://openalex.org/W2144991971
- https://openalex.org/W2145943926
- https://openalex.org/W2147549098
- https://openalex.org/W2164882196
- https://openalex.org/W2167929905
- https://openalex.org/W2170330247
- https://openalex.org/W2174539376
- https://openalex.org/W2198326512
- https://openalex.org/W2202885242
- https://openalex.org/W2257085466
- https://openalex.org/W2342665121
- https://openalex.org/W2469290113
- https://openalex.org/W2520899494
- https://openalex.org/W2556048241
- https://openalex.org/W2611184941
- https://openalex.org/W2620573257
- https://openalex.org/W2725283725
- https://openalex.org/W2783382870
- https://openalex.org/W2784108063
- https://openalex.org/W2790045270
- https://openalex.org/W2793623049
- https://openalex.org/W2796130011
- https://openalex.org/W2807065520
- https://openalex.org/W2810022917
- https://openalex.org/W2890236410
- https://openalex.org/W2920492031
- https://openalex.org/W2978149472
- https://openalex.org/W3004445722
- https://openalex.org/W3011266583
- https://openalex.org/W3042894028
- https://openalex.org/W3087714718
- https://openalex.org/W3133901619
- https://openalex.org/W4289347436
- https://openalex.org/W635481831
- https://openalex.org/W937983156
- https://openalex.org/W986595496