2003—2022年东北地区气溶胶光学厚度变化特征

利用2003—2022年我国东北地区MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)大气气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)数据和中国多尺度排放清单模型(multi-resolution emission inventory for China,MEIC),分析东北地区AOD的空间分布特征及年际变化趋势,讨论气象因子和人为排放对东北地区AOD变化的影响。结果表明:辽宁AOD较高,最大值为0.6,出现在辽宁中部,其次是吉林西部,AOD平均值为0.4,黑龙江AOD平均值为0.3。东北地区AOD高值区出现在春季和夏季,AOD空间分布在秋季呈减小趋势,冬季分布范围增加。不同季节AOD最高值均出现在辽宁,东北地区夏季AOD增加主要与环境湿度有关,边界层气象条件对冬季AOD具有一定影响。辽宁AOD在[0.1,0.2)和[0.2,0.3)范围内年平均发生频率最高为50%,吉林和黑龙江AOD在[0.1,0.2)范围的年平均发生频率最高为25%~30%,特别是黑龙江极端清洁状况AOD在[0.0,0.1)范围内年平均发生频率最高为15%。东北地区AOD区域平均值在2003年和2014年较高,主要受到边界层气象要素和人为排放SO_(2)、PM_(2.5)、有机碳和NO_(2)影响。东北地区夏季AOD年代际变化趋势从2012年之前的增长趋势(0.1·(10 a)^(-1))向2013以后的减少趋势(-0.3·(10 a)^(-1))转变。

柴达木盆地气溶胶光学厚度时空分布特征及气象要素影响分析

基于MODIS MCD19A2气溶胶数据集,利用线性趋势、Spearman相关性分析及?ngstr?m指数内插法,探究柴达木盆地2001-2021年大气气溶胶光学厚度的时空分布特征及气象因子影响。结果表明:在年际尺度上,柴达木盆地AOD波动上升,年增幅为3.74%,年均值为0.110±0.002;在季节尺度上,AOD季节性变化明显,其值由高到低分别为春季、夏季、秋季、冬季,其中,春夏季AOD呈波动变化,秋冬季AOD无明显变化;月尺度上,AOD呈单峰型,峰值为4月。在空间上,AOD高值区位于柴达木盆地腹部,呈现中间高四周低的分布特征,低值区位于昆仑山脉和祁连山脉等高海拔地区及植被覆盖率较高的区域。气象要素对AOD都有着一定影响,其中风速、温度、相对湿度、云量和降水都与AOD呈正相关,风速和温度对AOD的影响最大。

高分十四号多光谱数据的气溶胶光学厚度反演

高分十四号(GF-14)是我国“高分辨率对地观测系统”专项十三五收官星,多光谱传感器是搭载在高分十四号上的主要载荷之一,GF-14多光谱传感器具有高空间分辨率的特点,在大气气溶胶的遥感监测方面具有良好的应用前景,但目前还未有针对GF-14多光谱影像的气溶胶反演研究。文章旨在建立从GF-14原始影像到气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)反演结果的全部流程,通过计算波段太阳平均辐照度将原始影像校正为表观反射率,在暗像元和亮地表像元处分别采用改进暗像元算法和深蓝算法反演AOD,得到两种算法融合的AOD产品。反演结果经过交叉验证,与MODIS AOD数据集相关系数达到0.89,与AERONET地基站点数据相关系数达到0.87,表明GF-14 AOD融合产品具有较高的精度,可以应用于大气环境监测、大气校正和定量遥感等领域,并为相关研究提供有益借鉴。

基于LightGBM的贵阳市气溶胶光学厚度反演

为充分挖掘国产高分四号卫星(GF-4)的环境监测能力,克服基于查找表方法反演气溶胶光学厚度(AOD)的复杂性和弥补贵阳市无气溶胶监测站点的缺陷,并提升MODISAOD产品的时空分辨率,利用贵阳市研究区的高程数据和GF-4多光谱成像仪(PMS)数据提取的地表反射率、太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角和归一化植被指数作为特征变量,以MODIS气溶胶产品为标签,基于LightGBM算法构建了贵阳市AOD反演模型。研究结果表明:该模型能够基于GF-4 PMS单时相遥感数据实现较高精度的AOD智能反演,极大简化了AOD反演步骤,且具有较高的建模精度(平均绝对误差E_(MA)、均方根误差E_(RMS)、决定系数R^(2)分别为0.042、0.057、0.751)和预测精度(城区:E_(MA)=0.077,E_(RMS)=0.086;非城区:E_(MA)=0.094,E_(RMS)=0.101),AOD预测值和MODIS AOD具有相似的变化趋势,皮尔逊相关系数为0.697。

基于深度置信网络的气溶胶光学厚度反演

开展气溶胶光学厚度反演研究对监测和评估大气空气质量具有重要意义。针对现有气溶胶光学厚度反演精度低的问题,将AERONET站点实测的气溶胶光学厚度数据与预处理后的Himawari-8影像数据进行时空匹配,建立样本数据集,从而构建气溶胶光学厚度反演模型;通过深度神经网络模型与深度置信网络模型对比分析,验证了深度置信网络反演模型的精度;以AERONET站点实测的气溶胶光学厚度数据和MCD19A2气溶胶光学厚度数据为验证数据,验证了深度置信网络反演气溶胶光学厚度的可行性。结果表明,基于深度置信网络反演的气溶胶光学厚度,精度较高、拟合效果好且误差小。

高光谱辐射反演气溶胶光学厚度及质量控制技术研究

为揭示高光谱辐射反演气溶胶光学厚度并研究其质量控制技术,文章基于安徽合肥2021-06-05 T 08:00/2021-06-05 T 16:00晴天数据,采用实际缺测检查、理论范围检查、统计控制等质量控制方法开展了研究。结果表明:研究期间数据无缺测;在理论范围检查剔除的数量极少,并且剔除数据具有时间一致性;统计控制可以有效地将直接辐照度波动值剔除,使反演产品更为准确合理;质量控制后6个波段气溶胶光学厚度均呈现先上升到正午时刻达到最大值后再下降的相同趋势,并且气溶胶光学厚度随波长增大而减小。

近20年中国典型城市气溶胶光学厚度特征研究

气溶胶是影响空气质量的重要因素,是危害居民健康的关键因素之一。为探究我国近20年大气质量情况,本文利用2000-2019年间逐月MODIS气溶胶光学厚度(AOD)数据,采用线性回归分析方法对AOD时空分布特征及演化趋势进行了分析,得到了我国20年间的AOD时空分布特征和演化趋势。结果表明,在空间分布上,2000-2019年我国AOD年均值总体分布在胡焕庸线两侧差异较大。四川盆地、华北平原以及长江中下游平原较高,西南区和内蒙较低,西北部分地区出现高值。在季度特征方面,AOD季节平均分布差异明显,春季最高,夏季次之,秋冬季较低。四季AOD高低值分布情况与年平均空间分布类似。我国整体AOD变化呈先增后减趋势。东北和西北地区呈增加趋势,中东部地区呈减少趋势。近年来我国大气污染问题得到有效改善,但仍需重点监测和治理,本研究可为大气质量分析与改善提供数据参考。

基于数据场模型的南京市气溶胶光学厚度反演

高亮度地表上空的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)反演对于城市大气环境监测和污染岛研究等具有重要意义。该文综合考虑像元的光谱特性和空间特性,提出了一种基于数据场模型(data field method,DFM)的AOD反演方法。该方法基于Landsat OLI数据,开展了南京市上空AOD的反演研究,并分析不同空间结构、数据场强度和下垫面特征对DFM方法的影响,最后与传统的深蓝算法和MOD04产品等进行了对比分析。结果表明:DFM反演结果与CE318太阳光度计观测数据的相关系数为0.936,均方根误差、平均绝对误差和相对平均偏差分别为0.151,0.120和1.139,平均相对误差和误差比分别为22.7%和72.7%,与地面实测数据具有较高的一致性。地表数据场强度高于12的区域,DFM算法具有较好的反演效果,且在夏春季反演效果优于秋冬季,在乡村、工业区等下垫面变化剧烈区域具有更好的反演效果。

汾渭平原四季气溶胶光学厚度分布特征及气象因素贡献分析

利用2005—2021年OMI传感器大气气溶胶光学厚度产品,分析了汾渭平原四季气溶胶光学厚度的时空分布特征、变化趋势特征及气象因素对气溶胶光学厚度变化趋势的贡献.结果表明:①研究期内汾渭平原的气溶胶光学厚度趋势变化整体以下降为主,四季变化特征存在空间差异;除秋季外,其他季节在2013年具有明显的趋势相位变化信号.②基于逐步回归方法分析发现,风速和降水是导致气溶胶光学厚度呈现长期变化趋势的主要原因,而温度和相对湿度的影响较小.③不同气象因素贡献在四个季节存在显著的空间差异.

乌鲁木齐市地表温度与气溶胶光学厚度特征及相关性

城市温度升高以及大气污染等都会给人类的生产生活带来巨大影响。利用多源遥感数据,采用遥感和GIS技术,对乌鲁木齐市地表温度和气溶胶光学厚度的相关关系进行了研究,结果发现:①乌鲁木齐市日间地表温度月均值7月份最大,12月份最小;夜间地表温度月均值7月份最大,12月份和1月份较小;地表温度夏季最高,冬季最低;2010年、2015年、2020年的年均温有所增高。②乌鲁木齐市气溶胶光学厚度月均值2月份和4月份较大,11月份和1月份较小,气溶胶光学厚度春季最高,夏季最低;年均值变化类似地表温度。③乌鲁木齐市地表温度与气溶胶光学厚度在月、季节与年均呈现显著正相关性。该研究对乌鲁木齐城市环境污染治理具有显示借鉴意义。

MODIS气溶胶光学厚度产品在地面PM_(10)监测方面的应用研究

利用MODIS(中分辨率成像光谱仪)两年的气溶胶光学厚度(AOD)产品与北京地区API转化得到的PM10质量浓度、北京大学站点直接监测的PM10质量浓度以及香港元朗站点监测的PM10质量浓度做相关性分析,发现二者的直接相关程度较低。将AOD除以气溶胶季节标高,得到地面消光系数,与地面PM10质量浓度相关性提高。对地面消光系数进行相对湿度订正,得到计算的质量浓度,与地面实际观测的PM10质量浓度相关性进一步提高。经过两年时间资料的对比分析,证实气溶胶遥感光学厚度经过垂直和湿度影响订正后,可以应用于地面PM10监测。

MODIS气溶胶光学厚度在临安大气颗粒物监测中的应用

基于大气辐射传输理论的研究表明,AOD(气溶胶光学厚度)与地面PM(颗粒物)浓度(以ρ计)呈正相关.利用2006—2010年MODIS晴空AOD数据产品与临安区域大气本底站监测的ρ(PM10)进行相关分析发现,二者的R(相关系数)为0.431,直接相关程度较低.根据AOD和气象能见度间的关系,获得了不同季节临安地区的气溶胶平均垂直标高,利用该垂直标高和RH(相对湿度)分别订正AOD和ρ(PM10)后,二者的相关性(R为0.576)明显提高.冬季AOD和ρ(PM10)的相关性最好,R为0.765;夏、春季次之,R分别为0.643和0.608;秋季最低,为0.442.经过对5年资料的对比分析,证实了MODIS气溶胶光学厚度经垂直标高和RH订正后,可用于临安地区地面空气污染的监测.

中国区域MODIS陆上气溶胶光学厚度产品检验

以我国MODIS共享网站积累的MODIS L1B数据和美国威斯康辛大学提供的IMAPP软件包气溶胶产品软件为基础,经过产品运行本地化改进处理,在国家卫星气象中心建立了气溶胶产品业务化生成和发布机制。为支持气溶胶遥感产品算法改进以及潜在用户对产品的合理应用,给出对国家卫星气象中心运行的MODIS气溶胶遥感产品质量检验分析结果。利用2005年1月—2007年5月AERONET地基气溶胶监测网的L2.0级气溶胶光学厚度产品作为真值,用它匹配MODIS陆上气溶胶光学厚度产品开展检验。检验结果表明:以卫星过境前后30 min地基观测时间平均值匹配地基站点位置10 km半径范围内的卫星反演结果空间平均值开展检验,总体样本的气溶胶光学厚度均方根误差约为0.25;满足产品误差要求(±0.05±0.20τ)的样本占总样本数的44%;气溶胶光学厚度反演结果精度具有季节和地域差异,干季(秋、冬、春)的气溶胶光学厚度误差较小,而雨季气溶胶光学厚度误差较大,云是雨季气溶胶光学厚度反演结果误差较大的主要影响因素。

中国地区大气气溶胶光学厚度与Angstrom参数联网观测（2004-08-2004-12）

利用2004年秋冬季全国联网资料，给出中国19个典型区域大气气溶胶的光学厚度（AODλ-_500nm）、Angstrom混浊系数（β）和Angstrom波长指数（α）．结果表明，在青藏高原，海北、拉萨，AOD平均分别为0．09、0．12，β平均分别为0．05、0．13，α平均分别为1．09、0．06，东北地区，海伦、三江，AOD平均分别为0．14、0．15，β平均分别为0．04、0．06，α平均分别为2．32、1．58，北部的荒漠地区，阜康、沙坡头、鄂尔多斯，AOD平均的范围为0、17～0．32，β平均的范围为0．09～0．19，α平均的范围为0．68～1．28．森林生态地区，长白山、北京森林、西双版纳，AOD平均的范围为0．19～0．42，β平均的范围为0．12～0．19，α平均的范围为1．11～1．25．农业生态地区，沈阳、封丘、桃源、盐亭，AOD平均的范围为0．34～0．68，β平均的范围为0、18～0．38，α平均的范围为0．97～1．39东部沿海地区以及湖泊，胶州湾、上海、太湖，AOD平均的范围为0．49～0．68，β平均的范围为0.21～0．29，α平均的范围为1．24～1．37．内陆城市，北京、兰州，AOD平均分别为0．47、0．81，β平均分别为0．20、0．45，β平均分别为1．66、0．89．并对19个站点气溶胶的光学特性及其变化特征进行了分别论述。

气溶胶光学厚度与水平气象视距相互转换的经验公式及其应用

气溶胶光学厚度作为描述气溶胶光学特性的重要参数之一 ,在辐射传输和大气订正中被广泛应用。与此同时 ,被广泛应用的大气辐射传输软件MODTRAN却采用水平气象视距作为其输入参数 ,两者之间在遥感应用中存在“脱节”。将两者联系起来对于气溶胶数据的合理利用是很有用的。本文的分析表明两者之间的关系随气溶胶垂直廓线的分布不同而异 ,为此 ,本文根据MODTRAN的模拟结果归纳出一个经验公式 ,分析表明 ,不同季节经验公式的系数是不同的 ,不考虑这种差异时 ,从相同的气象视距下转换得到的气溶胶光学厚度的误差最大可达 0 0 2 9。最后我们将经验公式用于大气订正中。

杭州市大气气溶胶光学厚度研究

利用2011-2012年杭州国家基准气候站内太阳光度计（CE-318）观测资料,分析杭州市气溶胶光学厚度（AOD）和Angstrom波长指数（α）的变化特征.结果表明,2011-2012年杭州市AOD500nm年平均值为0.86±0.47,α440~870nm年平均值为1.25±0.23.AOD季节变化特征不明显,主要与该地区天气形势以及内外源影响密切相关.α季节变化差异也不大,受北方带来的沙尘气溶胶影响,春季α略偏低.AOD呈现单峰型日变化特征,峰值出现在15：00,谷值出现在06：00,午后 AOD 明显升高主要与强烈的太阳辐射引起光化学反应产生的二次气溶胶以及近地层气溶胶在湍流输送作用下向城市上空扩散有关.从频率分布来看,AOD和α频率分布均呈现明显的单峰特征,并且较好的符合对数正态分布.α在高值区间1.1-1.7出现频率为77.8%,表明杭州市以平均半径较小的气溶胶粒子为主,属于城市-工业型气溶胶类型.杭州市AOD的高值（〉1.0）主要表现为粗模态气溶胶以及细模态气溶胶的吸湿增长.

上海地区大气气溶胶光学厚度的遥感监测

采用V5.2算法,以MODIS 1B数据为数据源,利用Matlab软件进行数据预处理,反演了上海地区大气气溶胶光学厚度(AOD).将AOD反演值分别与NASA的MOD04-L2气溶胶产品(10 km×10 km)以及CE-318太阳光度计实测结果进行对比.结果表明:V5.2算法与NASA气溶胶产品相比,其精度更好,分辨率更高.基于V5.2算法和利用MODIS遥感影像反演结果,分析了上海市典型天气AOD;同时,将反演值与城市空气污染指数(API)进行了对比.结果表明:AOD从一定程度上可以反映地面大气污染状况.上海2008年AOD12月最小,大气相对较清洁,6月最大,大气相对较浑浊;AOD的日际变化呈早晚高、中午略低的趋势,其中每日的09:00和18:00出现全天最高值,12:00左右也会出现小高峰.

气溶胶光学厚度的分布特征及其与沙尘天气的关系

利用MODIS卫星遥感光学厚度资料,分析了中国大气气溶胶光学厚度的时空分布特征,并与同期沙尘天气进行了对比和相关分析,结果表明:①中国主要内陆地区的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Thickness,简称AOT)分布有4个高值区:①分别位于南疆盆地和青海、甘肃、内蒙古中西部地区、四川盆地和长江黄河下游地区。②春季北方特别是西北的AOT值明显高于南方,冬季南北AOT值差别不大。③南疆盆地和内蒙古中东部地区AOT值随季节变化明显,而四川盆地、长江黄河下游地区AOT值没有明显的季节变化。④南疆盆地、青海、内蒙古等地区沙尘天气过程与AOT值同步变化。⑤在沙尘天气的多发区,气溶胶光学厚度与沙尘天气有较好的相关性;沙尘天气的少发区,气溶胶光学厚度与沙尘天气基本不相关。因此可以推断,中国北方,特别是干旱荒漠区,大气气溶胶主要来自沙尘天气过程引起的地面沙尘释放。

利用MODIS遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据和NASA的V5.2气溶胶业务反演算法,对广州市进行了高空间分辨率气溶胶光学厚度的反演,并应用地面太阳光度计(CE-318)观测的气溶胶光学厚度进行验证.结果表明,利用MODISL1B数据进行高分辨率气溶胶光学厚度反演,结果精度较高.利用反演结果分析2008～2009年冬季广州市的气溶胶光学厚度时空变化特征,2008年12月的气溶胶光学厚度较低,平均大约为0.65,随后气溶胶光学厚度逐渐增大,到2009年2月,气溶胶光学厚度平均大约为1.35.广州市气溶胶光学厚度空间差异显著,在0.1～1之间变化,呈东北低西南高的空间分布特征.即森林覆盖率比较高的地区气溶胶较低.

近10年中国大陆MODIS遥感气溶胶光学厚度特征

应用2001—2010年MODIS大气气溶胶光学厚度(AOD)资料,分析中国550 nm AOD年和季节平均分布。还选取了10个代表性区域,分析AOD变化特征。这些分析建立起了近10年来中国气溶胶光学厚度的气候学特征:中国年平均AOD空间区域分布中心大体呈现两低两高。两低中心位于植被覆盖度高和人烟稀少的(1)黑龙江和内蒙古东北高纬度地区(～0.2);(2)川、滇与青藏高原交界的西南高海拔地区(0.1～0.2)。一个AOD低值带(0.2～0.3)连接这两个低中心,呈东北西南走向跨过中国大陆。在此低值带两侧,各有一片AOD高值中心(～0.8):(1)人口密集和工业化发展带来的大量人为气溶胶形成了一个覆盖了华北、长江流域(从四川盆地,两湖地区到长三角)到华南珠江三角洲相联的大片高AOD中心区域;(2)以沙尘为主的自然气气溶胶造就了西北塔克拉玛干沙漠及周边高AOD区。中国AOD这一两低两高区域分布特征基本保持四季不变,但其中心强度呈现各自区域性季节变化。中国春季AOD高值区的面积最大,其次是夏季,然后是秋季,面积最小的是冬季。南方AOD月变化规律多为双峰型,即3—5和8—9月出现2次高峰,5—7月从南向北先后出现波谷,变化规律与季风响应。北方为单峰型,6—7月为高峰,11到来年2月为低谷。用弱季风年(2002)和强季风年(2003)季风影响区域气象条件和气溶胶数据对比分析表明,大陆AOD的月空间分布和变化与季风气候,以及风速、风向、降水、温度和湿度等的变化有关。