中国各省区近10年遥感气溶胶光学厚度和变化

用2000—2009年MODIS大气气溶胶光学厚度(AOD))资料,分析中国29个省(区、市)AOD多年平均值和年际间变化趋势。中国10年平均AOD高值区主要集中在华北、华中、华南和新疆,低值区主要在青藏高原、西北(除新疆外)、东北和西南地区。中国有13个省(市、区)多年平均AOD超过0.4。最高为0.735(江苏)。只有西藏和黑龙江的AOD小于0.2,其余15个省区市的AOD在0.2至0.3之间。除新疆外,中国的AOD高值区全部集中在工业发达和人口密集的地区。中国年际间AOD的变化为上升趋势。近10 a来AOD增长的倾向率为0.019/10a,即增加了4.3%。其中在2000—2007年间的上升最为明显,在2007年达到近10 a来的最高峰(0.437 6),2008年以后中国的AOD开始出现下降趋势,2009年达到近10 a来最低值(0.372 0)。有17个省区市AOD气候学变化倾向率为正值,变化的范围为0.006~0.099/10a。有12个为负值,变化的范围为-0.037^-0.003/10a。出现AOD增加和减少趋势的区域两极分化,即高排放地区继续增加,低排放地区持续减少。

RegCM3模式模拟我国春季气溶胶光学厚度及检验

利用区域气候模式RegCM3模拟了我国2005~2007年春季每月的气溶胶光学厚度及沙尘气溶胶光学厚度（AOD）,并利用站点观测资料检验了模拟结果,探讨了沙尘气溶胶和人为活动排放气溶胶对春季AOD的贡献与影响.结果表明,模拟的我国春季AOD主要有3个高值区：南疆盆地和北疆部分地区,河西走廊地区,以及四川盆地和临近的中南部分地区.前两者AOD高值主要由沙尘气溶胶引起,后者主要受人为活动排放的气溶胶影响.观测资料检验表明模拟结果具有一定的可信度,模式对人类活动影响较少区站点的模拟效果优于对人类活动频繁区站点及城市和沿海站点的模拟,对城市和沿海站点的模拟结果偏低,对最偏远的阜康、海北、拉萨和西双版纳等站点的模拟结果与实际观测差别较大.

乌鲁木齐污染物浓度和大气气溶胶光学厚度的关系

利用乌鲁木齐2002年4月15日—2003年3月15日期间CE318太阳光度计的观测数据,计算了气溶胶光学厚度,对气溶胶光学厚度与地面污染物浓度之间的关系进行了探讨。乌鲁木齐的首要污染物为PM10,其次是SO2。结果表明,全年中乌鲁木齐气溶胶光学厚度与PM10、SO2浓度的逐月变化趋势基本一致。气溶胶光学厚度与PM10浓度日均值、月均值的相关系数分别为0.4104和0.5922,与SO2浓度日均值、月均值相关系数分别为0.3212和0.8168。每月SO2浓度和硫酸盐化速率的相关性很高,为0.8430,所以导致SO2对气溶胶光学厚度的贡献更显著。这在一定程度上说明SO2浓度是估测气溶胶光学厚度的一个较好参量。

中国3个典型城市气溶胶光学厚度地基观测及其MODIS气溶胶产品精度分析

利用中国太阳分光观测网的观测资料结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)的气溶胶产品分析了北京、兰州、上海3个典型区域城市的气溶胶光学特性。结果表明:北京AOD(气溶胶光学厚度)年平均为0.41±0.35,春夏高,秋冬低,Angstrm波长指数α年平均为1.40±0.85表现为细模态粒子,MODIS的光学厚度为0.52±0.39与地面观测相关系数为0.91,存在系统性高估;兰州AOD年平均为0.55±0.21,夏季最低,秋冬较高,α年平均为0.95±0.20表现为粗模态粒子,MODIS光学厚度为0.43±0.21与地面观测相关系数仅为0.07,存在系统性低估;上海AOD年平均为0.55±0.21,无明显季节变化,α平均为1.03±0.25,MODIS光学厚度为0.74±0.30与地面观测相关系数为0.75,存在系统性高估。城市地理位置和复杂地表等原因造成反照率的不确定,MODIS气溶胶产品在这3个城市的反演效果仍有很大提升空间。

中国东南部地区及近海的气溶胶光学厚度分布特征

利用MODIS资料,对中国东南部地区及近海海域实现多通道大气气溶胶光学厚度(AOD)反演;利用地面连续波段的太阳辐射计数据对MODIS资料的反演结果进行校验,结果表明,反演结果的置信度较高;利用经过校验的结果对该地区的AOD分布特征进行了研究.结果表明:AOD大值区主要集中在海拔低的东南沿海及经济发达地区,而地形比较复杂的山地丘陵地区的值较小;海洋上空的AOD反演由于受到了近海混浊水体和离水辐射的影响,反演结果偏高,但还没有发现能准确反映研究地区特征的输入参量和合适的算法,以提高近海海域AOD的反演精度.

利用激光雷达观测资料研究兰州气溶胶光学厚度

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL）2006—2011年晴空无云时激光雷达（CE-370—2）资料，结合2006年12月至2007年5月多波段太阳光度计（CE-318）资料，对比验证了激光雷达资料的反演结果，并分析了兰州地区气溶胶光学厚度的分布特征。结果表明：激光雷达反演得到的光学厚度与光度计观测得到的光学厚度，两者具有较好的相关性，相关系数为0．86。兰州地区气溶胶光学厚度3—5月和11-12月较大，主要原因是3—5月是当地沙尘频发期，11—12月是居民集中采暖期，沙尘排放和燃煤排放显著增加了大气气溶胶光学厚度。气溶胶光学厚度6～10月偏小，湿沉降清除是主要的影响因素。光学厚度季节分布为春季0．42，冬季0．36，秋季0．30，夏季0．21。光学厚度频数分布于0．0～0．3的最多，占总数的一半，且存在季节差异。兰州上空夏季干净，春季浑浊，冬季次浑浊。

青岛近岸海域气溶胶光学厚度观测分析

利用CE318太阳光度计测量了青岛小麦岛地区2008年4月至2009年3月的气溶胶光学厚度(AOD)数据,分析了青岛近岸海域的气溶胶光学厚度特性。结果表明:气溶胶光学厚度光谱基本满足ngstrm关系,其中大气浑浊度系数κ=0.22±0.07,ngstrm指数υ=1.26±0.23。气溶胶光学厚度的日变化有3种典型趋势,分别是上升型、下降型和凸型。季节变化特点为春、夏季气溶胶光学厚度大,而冬季小。

新疆博斯腾湖地区气溶胶光学厚度特性地基遥感

为加强新疆戈壁地区沙尘监测,为区域气候变化研究和局地卫星遥感精度验证提供地基观测依据,利用CE-318太阳光度计在博斯腾湖地区2010年4～12月测得的太阳直接辐射数据,应用消光法反演了大气气溶胶光学厚度(AOD)和ngstrm波长指数α并分析其变化特征。结果表明,该地区550nm AOD平均值为0.33±0.22。当α>0.5时,550nm AOD日均值小于0.25;当α<0.5时,550nm AOD日均值大于0.3。AOD日变化在非沙尘天气时有3种类型:平稳型、上升型和下降型。沙尘天气时有3种类型:上升型、早晨傍晚高且午时有低值、早晨傍晚低且午时有高值。AOD季节变化是春季最大,冬秋次之,夏季最小。当地年均大气透明度较好,气溶胶成分单一,沙尘天气是影响当地大气浑浊度的主要原因。

东亚气溶胶光学厚度时空变化特征及其对气候可能的影响

本文利用Terra卫星MODIS传感器2000—2011年550nm气溶胶光学厚度(AOD)资料,AERONET东亚站点Angstrom指数资料,以及NCEP/NCAR的2000—2011年位势高度资料,用经验正交函数分解方法(EOF)分析了近12a东亚AOD时空变化特征,同时通过研究AOD与夏季850hPa西太平洋副热带高压的关系,初步分析了AOD对气候可能产生的影响。结果表明,EOF第一模态东亚大部分地区AOD同位相变化,北方振幅最大,越往南振幅越小,17°N以南出现反位相,这在春季最显著。第二模态南北方呈明显反位相,春夏季最显著。进一步分析认为第一模态主要受沙尘气溶胶影响,第二模态主要受工业气溶胶影响。关于东亚AOD对气候可能的影响,通过东亚AOD与西太平洋副热带高压西脊点指数(IW)的相关性分析,发现4月份海上AOD对6月份IW有较明显的2个月超前相关,该相关大致以22.5°N为界,以北呈负相关,以南呈正相关。分析认为这与沙尘气溶胶及炭黑气溶胶的辐射强迫有关。

城市气溶胶光学厚度的遥感观测

浙江省杭州市和宁波市城区大气气溶胶光学厚度的CE318太阳光度计测量数据表明两地气溶胶光学厚度的日变化较大,在春夏季节尤甚,且春夏季节气溶胶的平均光学厚度高于秋冬季节。并采用了太阳光度计数据对该地区的MODIS气溶胶光学厚度产品进行了订正。订正后的MODIS产品与太阳光度计的实测值的变化趋势较为一致。本研究区内这两者的值有较好的相关性,相关系数(R)均超过0.9,拟合系数(R2)达到0.8以上。

内蒙古气溶胶光学厚度时空特征及其气象因子响应研究

随着大气环境的恶化,愈来愈多的研究学者研究了很多关于气溶胶的研究。影响大气环境的因素雾霾其实上可以说是由各种原因所形成的气溶胶。气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness, 简称AOT)或(aerosol optical depth, 简称AOD)表示的是电磁波在单位截面的垂直气柱上的透过率,可以用气溶胶来表示空气中的混浊程度。AOD作为气候与环境变化的关键性因子,它所能够影响的气象要素有很多。本文利用MODIS气溶胶产品数据,分析了2017年至2020年内蒙古地区气溶胶光学厚度时空分布特征,再结合National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)气象数据,进一步分析了气溶胶光学厚度对气象因子的响应,从而得知以下结论:1) 在空间分布上:气溶胶光学厚度高值分布在兴安盟、通辽、赤峰东部区和阿拉善、鄂尔多斯等西部区,内蒙古东西两端,北纬47˚以南,其主要原因为此地区沙漠较多,远离海洋,湖泊干枯,湿地消失,植被退化,周围群山环抱,生物多样性减少,常年干旱多降雨少;低值分布在巴彦淖尔到锡林郭勒盟的中部区和高纬度呼伦贝尔地区,其主要原因为这部分地区常年下雨的次数多,草原多,人类活动也比较其他城市少。植被覆盖度高,生物多样性,从而导致空气污染少。2) 在时间分布上:气溶胶光学厚度高值主要分布在3、4、5、6月份,其主要原因为沙尘暴季节、植被覆盖返青期从而导致污染程度高;低值主要分布8、9、10月份,其主要原因为植被生长期,覆盖度高从而空气质量好。3) 对气象因子的响应上:风速对气溶胶光学厚度的影响最高,正相关,即风速越大气溶胶光学厚度越高;降水和气溶胶光学厚度,表现弱相关,即降水量越大气溶胶光学厚度越高;相对湿度跟气溶胶表现为显著负相关,空气湿度越高,空气质量好,从而气溶胶光学厚度的值就低。

葵花-8卫星AOD资料在CMA-MESO/CUACE CW 3DVar同化系统中的个例应用研究

CMA-MESO/CUACE CW化学天气耦合模式是自主研发的大气化学耦合模式,目前CMA-MESO/CUACE CW3DVar同化系统实现了地面气溶胶观测可吸入颗粒物PM_(2.5)和PM10的同化,为增强耦合同化系统非常规观测的同化能力,文中在CMA-MESO大气化学天气耦合三维变分同化框架基础上,利用查表法获得气溶胶消光系数,然后建立气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth,AOD)和气溶胶组分之间关系的观测算子、切线性观测算子和伴随观测算子,实现AOD观测资料的同化应用。针对2016年12月18-20日华北、黄淮地区一次污染天气过程进行同化预报试验,试验结果表明同化葵花-8卫星(Hi‐mawari-8)气溶胶光学厚度观测后,PM_(2.5)分析的重污染区范围有所扩大,山西东南部分析与实况分布更为接近,但是山东大部地区PM_(2.5)分析偏强,与观测相比PM_(2.5)质量浓度存在高估。同时同化Himawari-8 AOD观测和地面气溶胶站点观测的PM_(2.5)分析最优,分析与观测距平相关系数最高,平均偏差、均方根误差及标准差最小。重污染区的PM_(2.5)预报检验结果表明,同化Himawari-8AOD观测对大于350µg·m^(-3)量级PM_(2.5)预报正贡献可以持续到48 h,但整体来说,同时同化Himawari-8AOD观测和地面气溶胶站点观测对各个量级的PM_(2.5)质量浓度预报质量最优。

卫星气溶胶光学厚度资料同化对灰霾预报改进个例研究

面对日益严峻的大气污染形势,针对卫星气溶胶光学厚度(AOD)资料在灰霾数值预报领域的合理有效利用问题,使用WRF-Chem(WRF coupled with Chemistry)大气化学模式以及GSI(Gridpoint Statistical Interpolation)三维变分同化系统,利用MODIS和FY-3A/MERSI AOD资料,对一次灰霾天气过程进行了同化预报试验。试验结果显示,同化卫星AOD资料有效改善了模式初始场,MODIS和MERSI同化试验分别在AOD分析场的中心强度和空间分布各具优势,且对PM_(2.5)和PM_(10)的后续预报改进明显;从统计分析上看,同化试验的预报效果整体上好于控制试验,同化试验中PM_(2.5)和PM_(10)预报值的平均值、中值、平均偏差、均方根误差等指标均明显优于控制试验,且MODIS和MERSI同化试验分别在PM_(2.5)和PM_(10)预报统计结果中体现出了优势;卫星AOD资料同化能明显降低污染事件的空报率和漏报率,提高预报的TS评分和ETS评分。不同卫星AOD资料的差异对分析场中AOD的分布和强度产生了相应影响,进而影响了模式的灰霾预报效果;本次试验中,MODIS和MERSI AOD同化试验分别在PM_(2.5)和PM_(10)预报的评分上表现更佳。结果表明,卫星AOD资料同化对数值预报产生了积极的效果。

利用TERRA和AQUA共同反演陆地上空的气溶胶光学厚度

利用TERRA和AQUA共同反演气溶胶光学厚度和地表反射率特征,对其原理及方法进行了详细的讨论。通过Terra和Aqua两颗卫星对同一地点的不同角度的观测,结合多个光学通道的信息,反演了北京地区光学厚度及地表反射率信息。反演的气溶胶光学厚度同地面观测的结果相比具有很好的一致性。同时,对地表反射率及气溶胶波长指数等也进行了讨论和对比,结果显示,对北京地区,MOD IS 1通道地表反射率和7通道地表反射率的比在0.66左右,3通道和7通道的比在0.28左右。相比于NASA暗背景全球反演算法中1、3通道和7通道的比为0.50和0.25的处理方法,反演得到的气溶胶光学厚度结果也较好。

基于TM图像的南京市气溶胶光学厚度反演

气溶胶是影响地气能量平衡和气候变化的重要因素,对人类生活环境质量有着重要的影响。利用Landsat5TM图像,通过6S大气辐射传输模型建立查找表;在此基础上进行回归分析,得到暗像元的气溶胶光学厚度(aero-sol optical depth,AOD);再通过克里金插值计算得到南京市的AOD空间分布数据;最后通过大气校正对结果的合理性进行检验,并对反演结果进行了分析。结果表明:将暗像元法应用于TM图像可以较好地反演出南京市AOD的空间分布;南京市AOD总体呈现北高南低的分布特点,植被、城市建成区、地形的分布是影响南京市AOD分布的主要因素;对于南京市来说,采用高空间分辨率的图像能够获得比一般空间分辨率图像更多气溶胶分布的细节信息。

乌鲁木市PM_(2.5)浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析

选择西北干旱区城市乌鲁木齐市为研究区,利用MODIS气溶胶产品(AOD)数据和地面监测站PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,结果表明:二者相关性良好,对AOD数据进行垂直订正和湿度订正后,发现相关性进一步提升(0.49～0.80,p<0.01)。对订正后AOD数据与地面PM_(2.5)浓度进行建模并选取最优模型,结果均为一元三次模型且模型R^2在0.27～0.69之间,其中春秋两季模型R^2较高,夏季较低。对模型精度进行验证结果,显示春季与秋季模型精度良好,夏季较差,说明MODIS气溶胶光学厚度数据可以用于反演干旱区地面PM_(2.5)浓度值,对卫星遥感在干旱区地面空气监测应用提供了新的方法和思路。

贵州省2009年冬季大气气溶胶光学厚度的特征分析

利用FY-3A陆上气溶胶日产品,结合ENVI遥感影像软件和ArcGIS地理信息软件的相关模块,处理和分析了贵州省2009年冬季大气气溶胶光学厚度,并由此计算出Angstrom浑浊度系数和波长指数。分析表明：贵州省2009年冬季整层大气气溶胶光学厚度在0.55μm波段内的旬变化幅度为0.28～0.53μm,并呈现出波动性的发展趋势,特别是2010年1月下旬—2月下旬有显著增加,较大值在整个冬季都相对集中于贵州省的中部、西南部以及北部地区;在污染物浓度变化中,细粒子浓度变化因素占主导地位;与冬季的前期相比,后期气溶胶光学厚度较大,细粒子比重有所增加,浑浊度稍微偏高,造成空气轻微污染。

一种反演气溶胶光学厚度的改进方法

该文提出了一种简单快速反演气溶胶光学厚度的方法,该算法对地表反照率的处理与MODIS V5.2算法相同,但气溶胶谱分布假定为Junge谱,设置了新的气溶胶参数。应用2006年9月6日—2008年6月10日太湖MODIS观测资料和2008年5月20日—2009年7月6日香河MODS观测资料进行反演,并将反演结果与AERONET(AErosolRObotic NETwork)站点资料进行对比,以检验算法的适用性和精度。对比结果为示:该算法在太湖的反演结果与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.429,而MODIS卫星AOD产品与AERONET太湖站反演结果对比的标准偏差为0.693;相应在香河的两种反演结果与地面观测对比的标准偏差分别为0.493和0.542。该算法的反演误差小于MODIS现行算法,反演结果合理,具有较好的适用性,说明这种方法在这两个区域具有更高的反演精度。

基于卫星遥感的池州市气溶胶光学厚度时空分布

气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是大气环境的重要评价指标,可用于反映空气污染程度。通过卫星遥感获取AOD,可以弥补地面观测难以反映AOD空间分布和整体变化趋势的不足。以池州市为研究区,利用2013年12月—2014年12月间获取的EOS MODIS数据,基于改进的暗像元法(V5.2算法),反演研究区2014年全年4个季度的AOD;在对其可靠性进行验证的基础上,分析研究区AOD时空变化特征。研究结果表明,AOD反演结果与MOD04_3K气溶胶数据在整体变化趋势上有较好的一致性,但同时也存在一定差异,尤其是在冬半年;研究区AOD区域差异和季节变化明显,总体表现为北部沿江AOD明显高于南部,春夏季节高于秋冬季节,同时不同地区变化趋势和幅度存在不同;AOD的时空变化强烈受到自然因素和人为因素2方面的影响。

基于CE-318观测的甘肃省气溶胶光学特性分析

对于大气气溶胶地基观测资料的定量分析是了解气溶胶光学特性和大气污染特征的基本途径,可为探讨污染治理方向提供一定的依据。近年来,利用地基观测资料分析甘肃省不同区域气溶胶光学特性的研究较少。为了解甘肃省不同下垫面的大气气溶胶光学特性,本文基于2018年4月至2020年9月CE-318型太阳光度计观测资料,通过ASTPwin软件反演获得了甘肃省四个站点的气溶胶光学厚度AOD,计算了Angstrom波长指数α,分析了甘肃省不同区域不同季节AOD和α的分布和变化特征以及气溶胶光学厚度和波长指数的关系。结果表明:(1)观测时段内,所有站点各波段AOD的变化趋于一致,且AOD值随波长增大而减小。兰州和皋兰山AOD值冬季最高,春、秋季次之,夏季最低,兰州冬、春季AOD值分别比年均值超出14.98%和4.68%,皋兰山冬季AOD值比年均值超出3.88%。敦煌和民勤AOD值均为春季最高,比各自的年均值高出24.49%和26.30%。敦煌AOD季节分布为:春季>夏季>冬季>秋季,而民勤则表现为从春到冬季逐渐减小的趋势。(2)兰州和皋兰山春夏季主控粒子为粗模态,秋冬季则为细颗粒物主导。敦煌和民勤大气气溶胶常年由粗模态粒子主控。2019年冬季,兰州市区AOD值比其城郊的皋兰山高出68.0%;敦煌和民勤2019年春季沙尘气溶胶污染较为严重,敦煌AOD值比民勤超出42.42%。(3)四个站点AOD和α的频率分布均呈单峰曲线,不同季节AOD高频次分布范围存在差异性,但都处于1.0以下。α的高频次范围分布较为复杂,兰州春季、皋兰山春夏季、敦煌四季、民勤春夏秋季,α分布区间均小于1.0,而兰州夏秋冬季、皋兰山秋冬季、民勤冬季α主要分布于1.1以上。(4)不同季节AOD和α的关系存在差异,表现为不同季节,大气出现严重或者局部污染时,气溶胶的主控粒子粒径大小不同。春季大气出现局部或者严重污染、夏季大气局部污染时,四个站点气溶胶主要是大粒径粒子,其中沙尘气溶胶的贡献较大。夏季大气处于严重污染时,皋兰山气溶胶主要是细模态粒子,兰州、敦煌、民勤气溶胶依然由粗模态主控,但是兰州小粒径粒子导致的污染比重高于其余两站,其中85%以上属于城市工业-气溶胶污染。秋季大气处于严重污染状况时,兰州和皋兰山均由细模态粒子主导,其中城市工业-气溶胶占比明显增加,而敦煌和民勤依然由粗模态粒子主导,其中沙尘气溶胶占比偏重。冬季大气严重污染时,兰州依然由细模态粒子主导,而其他三站由粗模态粒子占据主导地位,冬季大气局部污染时,敦煌和民勤粗模态粒子与细模态粒子同时出现,皋兰山以细模态粒子为主。分析可知,总体上甘肃偏北地区气溶胶污染以沙尘气溶胶为主,而偏南地区气溶胶污染表现为粗模态与细模态粒子交替出现,这为下一步结合卫星遥感资料研究甘肃不同区域的气溶胶特性及大气污染特征提供了一些参考。