0 引言

CO$_{2}$是影响地球辐射平衡的最重要温室气体之一^[1].世界气象组织(World Meteorological Organization, WMO)全球大气观测(Global Atmosphere Watch, GAW)计划指出, 2016年全球CO$_{2}$地表年平均浓度已达到403.3 mL$\cdot$L$^{-1}$, 是工业革命时期的145%^[2]. 1990—2016年, 长寿命温室气体增长了39.9%, 其中, CO$_{2}$的贡献约占总增长率的80%^[3], 且碳循环将成为影响未来气候预测不确定性的主要来源之一^[4].因此, CO$_{2}$的全球监测对全球气候变暖的研究有着重要意义.

国外已发射了3颗极轨卫星搭载的红外高光谱探测器, 分别是2002年5月发射的搭载于地球观测系统(Earth Observing System, EOS)Aqua卫星平台上的大气红外探测仪(Atmospheric Infrared Sounder, AIRS), 2006年10月发射的MetOp-A/B卫星平台上的红外大气探测干涉仪(Infrared Atmospheric Sounding Interferometer, IASI)以及2011年10月升空的Suomi NPP卫星上的跨轨迹红外探测器(Cross-track Infrared Sounder, CrIS).众多学者进行了红外高光谱探测器监测CO$_{2}$的可行性分析, 并指出AIRS和IASI可以在反演过程中引入先进的微波探测器(Advanced Microwave Sounding Unit A, AMSU-A)和巴西湿度探测器(Humidity Sounder for Brazil, HSB)的观测数据, 用以降低CO$_{2}$反演的不确定性^[5]. Zhou、Song等量化了红外光谱中与CO$_{2}$及CH$_{4}$测量相关的误差, 指出温度及重叠气体的精确测量有助于提高AIRS反演CO$_{2}$及CH$_{4}$的精度^[6-7].经试验表明, AIRS、IASI及CrIS通过结合AMSU的温湿度廓线, CO$_{2}$反演误差可达0.5%$\sim $1.5%^[8-11].

我国2017年11月发射的风云三号04卫星搭载了红外高光谱大气探测仪(Hyperspectral Infrared Atmospheric Sounder, HIRAS)和温室气体吸收光谱仪(Greenhouse-gases Absorption Spectrometer, GAS). HIRAS由中国科学院上海技术物理研究所研制, 是我国自主研发的红外高光谱精密遥感仪器^[12], 它的15.3 $\mu $m及4.3 $\mu $m波段是CO$_{2}$强吸收带.由于同样可以反演得到CO$_{2}$大气柱浓度的信息, 因此, 其不仅可以与同星搭载的GAS的反演数据进行比较, 也可以和我国已经升空的碳卫星数据互相验证, 达到检验仪器性能与精度的目的.正是由于极轨卫星对于同一地点时空覆盖的空白会导致数据的不连续, 因此同一平台上的HIRAS和GAS获取的CO$_{2}$信息可以在一定程度上弥补这种资料的不连续, 从而在时空上有助于温室气体监测的卫星星座组网.同时, 红外高光谱探测已经有了一定历史资料, HIRAS的引入可以延长温室气体气候数据的时间序列.

红外高光谱探测器具有数千个通道, 但只有少部分通道对CO$_{2}$敏感.首个需要解决的问题是选出一系列能最好地反映CO$_{2}$特性的通道.通道选择的方法主要分为两种, 一种方法是基于雅克比(Jacobian)矩阵, 另一种是利用迭代的方法选出信息容量最大的通道^[13].通常用于表征通道信息的是信息容量及自由度, 信息容量是能定量描述观测中信息量多少的指数^[14]. 1949年, Shannon等提出用一个唯一的量来度量信息源的不确定性, 后来称为信息熵或Shannon熵^[15].但是由于一个精度很高的标量和一个精度较低的矢量数据可能具有相同的信息容量, 在实际分析中还需引入自由度, 即在测量矢量中有用的独立信号^[16].国内外已经有大量学者对信息容量及自由度分析方法进行过研究^[17-18], 但是通道选择的对象多为水汽和温度. Crevoisier等在进行AIRS的CO$_{2}$及痕量气体(N$_{2}$O、CO、CH$_{4})$的通道选择时, 基于Chédin对CO$_{2}$敏感性的分析并结合雅克比矩阵提出了最优敏感性廓线方法(the Optimal Sensitivity Profile (OSP) method).通多对比OSP、信息容量和自由度三种分析方法的通道选择结果, 后两者或多或少依赖于背景场协方差矩阵和误差协方差矩阵的先验信息, 这些影响通道选择的信息并不适用于CO$_{2}$及其他痕量气体; 而前者仅使用CO$_{2}$特征变化值(即敏感性的偏导)并独立地考虑了每一个气压层, 其通道的敏感高度在平流层和对流层分布更为合理.因此OSP方法在CO$_{2}$的通道选择上适用性更强, 亦可应用于其他高光谱红外探测器.同时, 欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)利用AIRS模拟数据进行的CO$_{2}$数据同化研究表明, 相比于那些将温度、水汽及CO$_{2}$信息容量融合到一起的方法而言, 由OSP方法选出的通道有效地提高了CO$_{2}$反演精度^[19].

因此, 本文利用逐线积分辐射传输模式(Line-By-Line Radiative Transfer ModelLBLRTM), 以5种标准大气模式(热带、中纬度夏季、中纬度冬季、亚北极夏季、亚北极冬季)为背景, 模拟了15 $\mu $m通道上HIRAS接收到的出射辐射.利用OSP通道选择方法, 选出了适用于CO$_{2}$反演的一系列通道.

1 仪器及正演模式 1.1 HIRAS与AIRS、IASI、CrIS的对比

卫星监测CO$_{2}$的发展有效地克服了传统监测技术无法实时覆盖区域和全球范围的缺憾.目前, 星载CO$_{2}$探测器主要分为3类:综合性星载被动探测仪器、专用的CO$_{2}$探测卫星和正在研制中的星载主动激光雷达探测器^[20].其中, 红外的综合性星载CO$_{2}$探测器包含AIRS、IASI、CrIS及中国于2017年11月发射的HIRAS, 这类高光谱探测器技术相对成熟, 观测气体包含CO$_{2}$和其他微量气体, 并被广泛应用于数值天气预报, 气候变化和化学组份研究^[5].

AIRS是一种光栅式红外高光谱探测仪, 覆盖3.74$\sim $15.4 $\mu $m红外光谱区域, 具有2 378个通道, 其光谱分辨率较之前的红外探测器提高了100多倍^[21].它可以提供大气及地表温度、水汽和云成分的三维场, 也可以检测O$_{3}$、CO$_{2}$、CO、CH$_{4}$等温室气体, 其中CO$_{2}$强吸收带为4.3 $\mu $m和15 $\mu $m. IASI采用了干涉式分光技术, 其红外高光谱探测范围为3.7$\sim $15.5 $\mu $m, 共有8 461个通道, 能够获得高精度高光谱分辨率的全球温湿度廓线, 并以此提高了天气预报的准确性.另外, IASI还可以提供晴空条件下的地表发射率和海表面温度^[22]. IASI与AIRS的主要区别在于, AIRS在4.4 $\mu $m的CO$_{2}$波段辐射噪声(约0.1K)更小, 这主要是由于AIRS的主动冷却探测器造成的^[5]. CrIS是热红外傅里叶变换光谱仪, 采用干涉分光技术, 光谱覆盖范围为3.9$\sim $15.4 $\mu $m.不同于IASI对整段光谱连续采样, CrIS是对长波红外、中波红外及短波红外分别进行采样, 它的光谱分辨率低于AIRS和IASI. 3种传感器的基本参数如表 1所示^[23-25].

HIRAS采用干涉分光技术, 覆盖了长波、中长波1及中长波2三个波段, 光谱范围分别为650$\sim $1 136 cm$^{-1}$(15.38$\sim $8.8 $\mu $m)、1 210$\sim $1 750 cm$^{-1}$(8.26$\sim $5.71 $\mu $m)及2 155$\sim $2 550 cm$^{-1}$(4.64$\sim $3.92 $\mu $m).其主要目标是通过探测3.92~15.38 $\mu $m范围内地气系统出射的高分辨率红外辐射, 为大气温湿度廓线反演产品开发、数值天气预报及气候研究提供支持, 同时也可作为国际空间载荷红外辐射基准^[26].从仪器参数可以看到, 15$\mu $m通道位于长波波段, 其光谱分辨率为0.625 cm$^{-1}$, 灵敏度为0.15$\sim $0.4 K, 而4.3 $\mu $m位于中长波2波段光谱分辨率近2.5 cm$^{-1}$, 光谱分辨率较低, 且灵敏度为0.3$\sim $1.2 K, 仪器噪声较大.因此我们取光谱分辨率较高且仪器噪声较小的15 $\mu $m通道进行通道选择试验.

1.2 LBLRTM模式

卫星遥感CO$_{2}$的正演模拟是指利用辐射传输模式模拟计算大气中的辐射传输过程, 研究利用卫星探测数据反演大气CO$_{2}$浓度的可行性, 进行测量波段的选取和敏感性验证等数值实验, 为卫星探测器的发展提供一定依据^[27].本文采用的辐射传输模式是逐线积分辐射传输模式(LBLRTM), 它是一种高效、精准的逐线辐射传输算法, 是在美国空军菲利浦实验室开发的FASCODE的基础上发展而来的.它可以高分辨率、高精度地计算大气辐射和大气光谱透过率, 在许多反演算法中被用作前向模型并为气候模式中快速辐射模拟提供基础^[28-29]. LBLRTM覆盖了微波到红外的整个光谱, 光谱分辨率在0.000 25 cm$^{-1}$至0.000 5 cm$^{-1}$之间^[30]. LBLRTM处于辐射传输领域的前沿, 且计算结果被认为是红外辐射传输模式的参考标准, 它具有很长的发展历史并仍在持续更新.本文采用的版本是LBLRTM v12.4, 其具有如下几个重要特点^[29]:

(1) 在计算所有大气层时均采用voigt线形;

(2) 它融合了自然增宽和外增宽的水汽连续吸收模型MT_CKD, 这个模型也融合了二氧化碳的连续吸收及其他气体的连续吸收;

(3) 从高分辨率透过率分子吸收库HITRAN中获取谱线和吸收截面资料;

(4) 计算精度约为0.5%, 已经用实验观测数据进行模拟验证过;

(5) 可计算透过率、光学厚度、衰减程度、辐射率和辐射等效亮温.

在本次亮温模拟中, 我们将大气分为46个气压层, 并且近似认为水平大气层中温压条件以及吸收气体含量是稳定的.模拟以5种标准大气模式作为背景, 分别是热带大气、中纬度夏季大气、中纬度冬季大气、亚北极夏季大气及亚北极冬季大气.大气中CO$_{2}$初始浓度设定为330 mL$\cdot$L$^{-1}$, 波段范围为650~810 cm$^{-1}$, 分辨率设定为仪器分辨率, 即0.625 cm$^{-1}$, 朗伯体、地表发射率为1, 晴空无气溶胶, 垂直向下观测, 作为前向模型的输入参数.

2 敏感性分析

通道选择的原则是根据探测器通道的峰值贡献量进行选择, 要求所选通道不但能反映大气层的基本信息量, 而且在反演过程中既省时又能达到最好的效果.在实际的通道选择中, 应遵循下面一些基本准则: ①对待反演变量敏感; ②光谱特征非常清楚, 辐射传输模式具有较高的模拟精度; ③探测器的噪声和定标误差要小; ④所选通道之间信息不相关; ⑤通道权重函数的宽度要小.值得注意的是基于不同的目的, 通道选择的方案也不相同^[16].本文采用的OSP方法, 是基于对CO$_{2}$、其他大气成分、地表热力学成分的敏感性分析得来的.

为了达到通道优选的目的, 被选通道必须最大可能地从大气层顶观测辐射中探测到CO$_{2}$的变化(即“信号”), 同时对其他气体及热力学变量敏感性最低(即“噪声”).因此, 我们通道选择的首要任务是研究不同组份的敏感性, 然后选出具有最高信号-噪声比的通道.

2.1 敏感性

在背景场上给目标物理量一个微小的扰动, 并计算频率$\nu$上辐射强迫对于扰动的响应$\Delta R(\nu)$, 即扰动前后亮温的差值, 定义如下^[31]:

$ \begin{align} S(\nu)\delta X_j=\frac {R(X_o, \nu)}{\partial X_j } \partial X_j\approx\Delta R_j (\nu), \end{align} $

(1)

$ \begin{align} \Delta R_j (\nu)=R(X_o+\delta X_j )-R(X_o ) . \end{align} $

(2)

其中, $S(\nu)$是敏感性的偏导即雅克比, 用${R(X_o, \nu)}/{\partial X_j }$表示. $R$为亮温, $X_o$为扰动前大气的状态, $\partial X_j$为气压层$j$上对物理量$X$(温度、H$_{2}$O、CO$_{2}$、O$_{3}$、地表温度、发射率等)的微小扰动.

2.2 季节及纬度特征分析

650$\sim $810 cm$^{-1}$(15 $\mu $m波段)为CO$_{2}$强吸收带, 其主要干扰气体是H$_{2}$O和O$_{3}$, 同时该波段还受地表温度及地表发射率的影响.为研究不同地区、不同季节背景下CO$_{2}$及其干扰因素的敏感性, 本文根据不同气体的季节循环特征来给定扰动.

首先, 研究5种大气模式下15 $\mu $m通道CO$_{2}$的敏感性, 扰动值取CO$_{2}$季节循环平均振幅的1/2, 即热带大气扰动4 mL$\cdot$L$^{-1}$, 中纬度与亚北极大气扰动9 mL$\cdot$L$^{-1}$^[32].如图 1(a)所示, 热带模式CO$_{2}$敏感性峰值可达0.15 K左右, 与仪器灵敏度相近.中纬度及亚北极模式的敏感性峰值较大, 可达0.3 K以上, 高于HIRAS的仪器噪声.由此可见, 相同的仪器性能下, 中高纬度CO$_{2}$季节循环引起的亮温变化更明显.对比图 1(b)、(c)及(d)、(e)可知, 同纬度带, 夏季与冬季的CO$_{2}$敏感性差异较大, 650~690 cm$^{-1}$范围内夏季敏感性强于冬季, 690~810 cm$^{-1}$范围内反之.由图 1(b)、(d)及(c)、(e)可知, CO$_{2}$的敏感性纬度差异不大.故季节对CO$_{2}$敏感性的影响大于纬度的影响.

其次, 研究H$_{2}$O及O$_{3}$的敏感性, H$_{2}$O的扰动值参考CrIS通道选择设置为10%^[31], O$_{3}$的扰动值根据气体的季节变化特征, 假定其不变, 设为20% ^[19].如图 2和图 3所示, 650~710 cm$^{-1}$范围内, H$_{2}$O及O$_{3}$敏感性较弱(0$\sim $0.2K); 710~810 cm$^{-1}$范围内, H$_{2}$O的敏感性波动增长, O$_{3}$的敏感性先增强再减弱, 其中, 720~750 cm$^{-1}$波段出现峰值(约0.4K), 是干扰探测CO$_{2}$的主要因素.就H$_{2}$O的季节特征而言, 同一纬度带, 冬夏两季差异较大, 夏季敏感性整体趋势高于冬季, 但冬季的波动更为剧烈, 且冬季的峰值(0.8$\sim $1.2 K)高于夏季(0.5$\sim $0.8 K); 就纬度特征而言, 夏季的敏感性随纬度的增加而增大, 冬季的敏感性峰值随纬度的增加而降低. 5种大气模式下, O$_{3}$变化引起的响应趋势较为一致, 冬季的敏感性峰值稍高于夏季.由此可见, H$_{2}$O是造成5种大气模式下CO$_{2}$通道差异的主要原因之一.

同时, 考虑到地表参数的影响, 我们将地表温度和地表发射率的扰动值设为期望的反演误差^[33], 分别是1 K和0.01.如图 4所示, 650~710 cm$^{-1}$范围内, 地表参数的敏感性趋于0, 710~810 cm$^{-1}$波段内, 地表参数敏感性随波数增长而逐渐增加, 整体趋势上冬季大于夏季, 高纬大于低纬.其中, 热带大气敏感性最弱, 亚北极冬季大气敏感性最强.总体来看, 650~710 cm$^{-1}$波段CO$_{2}$探测受到的干扰较小, 有利于监测CO$_{2}$的变化; 710 cm$^{-1}$波段之后, H$_{2}$O、O$_{3}$及地表参数的敏感性均较强, 多数通道的CO$_{2}$敏感性小于干扰参数的响应, 导致CO$_{2}$的变化无法从出射辐射中分离, 故选择过程中这一范围的通道多被剔除.

此外, 通常在探测时, 所有对于CO$_{2}$敏感的通道都将温度看作是第一敏感参数, 而将CO$_{2}$变化的响应看作是干扰因素.但是, Chédin认为在一定的时间范围(约2周)内, 扰动温度廓线产生的信号值通常是随机分布的, 在大量采样时温度的变化会被平均掉^[33].同时, 参考Crevoisier的通道选择, 暂不考虑温度的敏感性^[19].

3 OSP通道选择方案 3.1 通道选择标准

在通道选择过程中有三个标准:信噪比、CO$_{2}$扰动前后的亮温差及雅克比廓线峰值的高度. CO$_{2}$扰动所产生的亮温变化值称为信号, 干扰参数扰动所产生的亮温变化值称为噪声, CO$_{2}$信号与干扰信号总和的比值称为“信噪比”(signal-to-interference ratio, STI ratio).通常所选的高信噪比通道是由于CO$_{2}$信号强导致, 但有时因干扰信号过低, 即使CO$_{2}$响应微弱也会导致高信噪比.在进行AIRS的CO$_{2}$通道选择时, Crevoisier指出应按照扰动值确定一个阈值, 确保不要选出过多的通道, 即CO$_{2}$的信号一定要高于这一阈值^[19].因此, 根据CO$_{2}$的扰动值将热带地区阈值设为0.05 K, 温带及极地的阈值设为0.1 K, 值得注意的是仪器的灵敏度与阈值的设定有关, 这一问题将在3.3节讨论.信噪比是表征大气柱浓度总量的一个选择标准, 为研究不同通道的高度特征, 还需引入CO$_{2}$雅克比廓线峰值的高度作为第三个选择标准, 并且按照以下的步骤进行选择:第一, 选出在不同的气压层上, CO$_{2}$雅克比峰值最大的通道作为气压层的第一通道; 第二, 计算信噪比, 剔除信噪比较小的通道以及CO$_{2}$响应小于信号阈值的通道; 第三, 以每一气压层上第一通道信噪比的十分之一为阈值, 剔除雅克比峰值在同一高度层但信噪比小于这一阈值的通道.

3.2 通道选择结果

本研究计算了650~810 cm$^{-1}$波段共257个通道的CO$_{2}$亮温变化、信噪比、CO$_{2}$雅克比廓线及其峰值高度.以热带地区为例, 基于OSP的步骤选出33个适用于热带大气模式下进行CO$_{2}$反演的通道, 所选通道的三个标准如图 5所示, CO$_{2}$雅克比廓线如图 6(a)所示.

热带大气模式下, 所选通道的敏感高度在不同压强上分布合理(图 6(a)), 其中, 有7条通道敏感高度在平流层(约10 hPa), 有26条通道敏感高度在对流层(150$\sim $500 hPa)(图 5(c)).敏感高度在平流层的通道(通道1~6, 25)的CO$_{2}$信号普遍较弱(约0.1 K), 但其信噪比却很高(如通道1信噪比约为16), 因此在通道选择中应将两个标准结合来看.

计算每1 km改变1 mL$\cdot$L$^{-1}$所产生的亮温变化, 得到5种大气模式下所选通道的雅克比廓线(见图 6).敏感高度存在纬度差异及季节差异, 且在对流层和平流层规律不同.对流层范围内, CO$_{2}$敏感高度随纬度增长而降低, 夏季高于冬季, 冬季部分通道的敏感高度趋近于地面; 亚北极冬季敏感高度最低, 雅克比峰值最大.平流层范围内, 敏感高度差异较大, 热带地区主要集中在10 hPa以下, 敏感高度随纬度增加而增高, 冬季高于夏季.由此可见, 即使是同一条通道, 在5种大气模式下, 敏感高度及强弱也不相同.

表 2为5种大气模式下选出的可用于反演大气CO$_{2}$的通道号, 用t、s区分通道所在的敏感高度, 并且列出每一通道可适用的大气模式, 同时将通道在光谱上的位置列于图 7. 5种大气模式的通道数分别为33、34、33、34、30, 其中有20条重合通道. CO$_{2}$的敏感性及其高度的季节性变化导致部分通道并不适用于全部大气层结.以通道668.125 cm$^{-1}$为例(见表 3), 该通道的敏感高度在5种大气模式下相差不多(约2hPa), 且雅克比峰值在同一气压层最大, 在第一次选择中被选出.但其信噪比及CO$_{2}$亮温变化在不同地区差异较大, 热带及中纬度夏季信噪比远小于1, 中纬度冬季及亚北极冬夏两季均处于20以上.结合干扰气体的敏感性(见图 2和图 3)可知, 热带及中纬度夏季背景下, 这一波段的H$_{2}$O及O$_{3}$敏感性均较大(约0.2K), CO$_{2}$的响应为0.03及0.09, 导致这两种模式的信噪比过低, CO$_{2}$的信号不易被分离出来; 相反, 后三种模式中, H$_{2}$O及O$_{3}$干扰趋近于0, CO$_{2}$的响应在出射辐射中占主要部分.因此, 前两种模式下该通道被剔除, 而后三种模式可用该通道进行反演.故，在不同大气层结下, 选取不同组合的CO$_{2}$通道十分必要.

3.3 CO$_{2}$阈值讨论

OSP方法的三个标准之一是CO$_{2}$的亮温变化需高于一定的阈值, 以防止选出过多的通道.此前我们根据扰动值将这一阈值设为0.05 K, 但这一阈值的设定也应与仪器的噪声相关.以热带大气为例, 假设仪器的噪声为0.05 K、0.1 K及0.15 K, 并以此作为CO$_{2}$亮温变化的阈值, 再次筛选的通道数为33、28、23.参考图 5(a)的标准, 当阈值为0.1 K时, 通道655 cm$^{-1}$、658.125 cm$^{-1}$、664.375 cm$^{-1}$、680.625 cm$^{-1}$以及695.625 cm$^{-1}$将被剔除, 其中包含4个平流层通道; 当阈值为0.15 K时, 通道665 cm$^{-1}$、666 cm$^{-1}$、875 cm$^{-1}$、698.125 cm$^{-1}$、702.5 cm$^{-1}$以及720.625 cm$^{-1}$被剔除, 平流层通道被全部剔除.由此可见, 低的仪器噪声有助于敏感高度分布的合理化, 同时对我们使用平流层通道进行反演CO$_{2}$意义重大.

4 结论与展望

本文选取红外高光谱探测器HIRAS 15 $\mu $m通道为研究对象, 基于LBLRTM的亮温模拟, 采用最优敏感性廓线(OSP)方法, 在5种大气背景下进行适用于CO$_{2}$反演的通道选择, 得如下结论.

(1) 15 $\mu $m波段干扰CO$_{2}$反演的主要气体是H$_{2}$O及O$_{3}$, 同时CO$_{2}$还受地表温度及地表发射率的影响, 其中650~710 cm$^{-1}$受到的干扰较小, 710~810 cm$^{-1}$受到干扰较大. CO$_{2}$及其干扰参数的敏感性均呈现出季节差异高于纬度差异的现象, H$_{2}$O的干扰最大, 季节及纬度差异最大.主要体现在H$_{2}$O夏季平均敏感性高于冬季, 冬季的敏感性峰值高于夏季, O$_{3}$及地表参数冬季整体高于夏季.

(2) 5种大气模式下适用于CO$_{2}$反演的通道数分别为33、34、33、34、30, 其中有20条重合通道.对流层范围内, 敏感高度随纬度增长而降低, 夏季高于冬季; 平流层范围内, 敏感高度差异较大, 热带地区主要集中在10 hPa以下, 敏感高度随纬度增加增高, 冬季高于夏季.因此, 在不同大气层结下, 应采用不同的通道组合.

(3) 当仪器噪声降低至0.05 K时, 有助于探测器获取敏感高度处于平流层的CO$_{2}$信息.本文中通道选择的结果及季节特征对后期进行CO$_{2}$反演有着重要的借鉴作用.

此外, 在实际应用时仍需注意的两点: ① Diao等认为, 在北半球人类活动剧烈的区域, 不同卫星反演值(如AIRS和IASI)的精度容易出现较大的差异^[34], 在今后进行HIRAS数据评估及质量控制时应加以关注; ②漆成莉等指出HIRAS的设计方案和数据特征均和国外同类仪器有较大的区别^[26], 因此在后期的CO$_{2}$反演中还需有针对性的研发, 才能使HIRAS在我国的数值天气预报和气候模式中发挥更大作用.