川续断（Dipsacus fullonum L.）提取物及其活性成分作为天然添加剂防止酶促褐变的表征

　　极端大气事件是与大气背景状态相比具有异常强度或化学成分的罕见现象。许多此类事件在全球变暖背景下对人类健康构成威胁，因此早期检测和监测至关重要。红外大气探测干涉仪（IASI）能够全球尺度测量30多种大气化学物种，在此背景下具有巨大潜力。然而，当前和即将到来的大量

　　极端大气事件是与大气背景状态相比具有异常强度或化学成分的罕见现象。许多此类事件在全球变暖背景下对人类健康构成威胁，因此早期检测和监测至关重要。红外大气探测干涉仪（IASI）能够全球尺度测量30多种大气化学物种，在此背景下具有巨大潜力。然而，当前和即将到来的大量卫星观测数据使得智能数据筛选越来越具有挑战性。本研究旨在通过开发一种基于IASI L1C光谱主成分分析（PCA）的专用算法来克服这一限制。该算法命名为IASI-PCA，设计用于系统检测火灾、火山喷发、沙尘暴、污染羽流以及其他未分类的极端大气事件。检测到的事件被定义为相对于正常或未扰动条件下IASI观测的代表性全球变异的谱异常值。单个光谱的检测由其选定谱域中的异常行为驱动，其中已针对10多种物种定义了一组优化指标，以根据其化学特征区分事件。该方法已实现在近实时运行系统中，分别在一小时和一天内提供检测和分类产品。IASI-PCA方法已应用于多个案例研究，证明其是以下方面的强大工具：(1)高效检测和监测火灾，无论是孤立源还是扩展羽流；(2)处理晴空和云天条件；(3)检测主要与方解石相关的沙尘羽流；(4)识别污染源；(5)检测火山事件。通过处理一个代表性研究时段，也说明了本研究结果与EUMETSAT主成分压缩（PCC）结果的一致性。

　　大气极端事件（如野火、火山喷发、沙尘暴及污染事件）在全球变暖背景下频率和强度增加，严重威胁人类健康与生态系统。现有卫星观测如红外大气探测干涉仪（IASI）虽能提供全球尺度的化学物种数据，但海量数据使得智能筛选和快速检测面临挑战。传统方法依赖晴空条件或耗时反演算法，难以实现近实时、全天候监测。九游会（J9）为此，研究人员开发了基于IASI L1C光谱的主成分分析（PCA）检测算法，旨在自动识别异常谱特征，为风险管理提供快速响应工具。该研究论文发表在《Plants》。

　　研究人员采用主成分分析（PCA）对IASI L1C光谱进行降维与重构，通过计算归一化谱残差及其标准差（stdv）或均值，针对11种物种和4个地球物理参数定义了30个光谱指标，并设定昼夜检测阈值。利用全球约120,000个参考光谱（覆盖2020年全年，均衡昼夜、云量及纬度）训练PCA基，通过清洗异常值优化基向量。结合形态学后处理（膨胀腐蚀）识别羽流，根据触发指标组合分类为火灾、火山、方解石等事件。系统已部署于AERIS/ICARE基础设施，实现近实时（NRT）运行。

　　- 4.1.1 孤立野火检测：通过分析法国Var地区2021年8月16-17日野火，IASI-PCA利用IASI-B和IASI-A数据在夜间检测到孤立瞬时视场（IFOV），触发CO和CO2指标，通过光谱对比证实了燃烧信号增强。

　　- 4.1.2 野火检测与监测：针对2024年9月8-12日南美火灾，IASI-C数据表明CO和NH3检测数在9月10日达峰值（约1000和300个异常值），挥发性有机物（VOCs）如CH3OH和C2H2呈现延迟峰值，反映羽流远距离传输与化学转化。

　　- 4.1.3 全天候检测能力：以2024年6月14日夜为例，IASI-PCA在云量覆盖（包括100%云区）的情况下仍能检测火灾羽流，而传统L2产品（如HRI）受云限制，验证了全天气检测能力。

　　- 4.1.4 沙尘羽流检测：针对2018年7月沙特阿拉伯沙尘暴，IASI-PCA通过CaCO3指标检测到方解石信号，与10 μm气溶胶光学厚度（AOD）产品一致，证明其监测沙尘事件的能力。

　　- 4.2.1 基于EUMETSAT-PCC的评估：对比IASI-PCA与EUMETSAT主成分压缩（PCC）在埃及（zone 1）和沙特阿拉伯（zone 2）的方解石残留物，两者在848 cm-1和871 cm-1特征峰一致，但IASI-PCA通过阈值区分更优。时空平均CaCO3分数显示昼夜差异，且两区域持续高分数，表明地表矿物贡献。

　　- 4.2.2 NH3排放热点检测：基于2025年全年IASI-C数据，NH3指标在印度河流域和华北平原检测到农业源热点，昼夜差异明显，与ANNI-NH3-v4产品空间一致，但IASI-PCA仅检测高浓度异常。

　　2025年11月24日（昼夜）运行产品示例中，IASI-PCA成功检测并分类出火山喷发（埃塞俄比亚Hayli Gubbi火山、秘鲁Saban Caya火山）、火灾（澳大利亚）、沙尘（沙特阿拉伯）及其他未分类事件，展示了一小时检测、一天分类的近实时能力。

　　讨论部分指出，IASI-PCA除已知事件检测外，还可用于未分类事件（Band_n指标）和仪器异常诊断。未来方向包括跨卫星融合（IASI-B和IASI-C）、适应下一代任务（IASI-NG）、优化训练集（考虑长期趋势）及量化云天与晴空灵敏度差异。结论部分强调，基于IASI L1C光谱的PCA方法是一种高效的全天候极端事件检测技术，已部署于AERIS/ICARE平台，提供近实时产品，预计2026年公开可用。研究结论：该方法能自动检测火灾、火山、沙尘及污染事件，且与EUMETSAT-PCC结果一致，为大气监测提供鲁棒工具。