利用OMI资料分析APEC期间吸收性气溶胶的时空分布特征

利用卫星遥感的臭氧监测仪(OMI)数据对比分析了京津冀地区在亚太经合组织领导人会议(APEC)前、APEC期间和APEC后的吸收性气溶胶的光学特性时空分布特征及北京地区历史同期气溶胶光学特性的变化.结果表明,与APEC前、后相比,京津冀地区APEC期间气溶胶指数(AI)、气溶胶光学厚度(AOD)、吸收性气溶胶光学厚度(AAOD)都有所减小,气溶胶单次散射反照率(ASSA)有所增加;北京地区相比于APEC前,APEC期间AI减少了10%,AOD减少了49%,AAOD减少了30%,ASSA变化不大;相对于APEC后,AI减少了21%,AOD减少了23%,AAOD减少了50%,ASSA增加了4%.表明APEC期间京津冀地区的吸收性气溶胶排放减少,北京地区的减少幅度更大.与历史同期(2004-2014年)相比,北京地区在同时间段的AI、AOD、AAOD、ASSA随年份的变化规律表现不明显.

天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测

采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。

黄土高原半干旱区典型日吸收性气溶胶综合观测分析

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站的太阳光度计、激光雷达、微波辐射计综合观测资料,结合辐射传输模式分析了该地区秋季典型日2012年9月3~4日、21日和28日气溶胶物理特性、垂直分布特征,及其与气象条件的关系。研究时期的气溶胶主要为局地沙尘与人为污染混合气溶胶,吸收性明显,尺度较小。其中,4日西北风增强,远距离传输沙尘气溶胶,气溶胶光学厚度最大,粒子尺度明显增大。尝试利用灰色关联度法确定参考高度,分别为7.41 km、8.47 km、7.13 km和7.66 km,反演气溶胶消光系数,由此积分得到的光学厚度与太阳光度计观测值相关性可达0.975,反演效果较好。研究时期气溶胶的抬升主要受白天热力湍流作用,边界层发展,气溶胶向上传输,每日12时(当地时间,下同)至14时传输至最大高度,气溶胶抬升的高度对应大气加热率的高值区,低层加热率可达1 K d-1。气溶胶在大气层顶和地面造成负辐射强迫,分别为-12.707 W m-2、-25.398 W m-2,大气中表现为正辐射强迫,为12.692 W m-2,大气层顶的辐射强迫对气溶胶的物理特性最为敏感,当气溶胶吸收性明显时,大气层顶的瞬时辐射强迫会出现正值。

观测路径和光谱分辨率对吸收性气溶胶指数的影响

吸收性气溶胶指数(AAI)在监测污染物方面有较好的应用,其反演结果受边界层高度、云高、相对湿度以及仪器指标和观测几何路径等因素影响.利用大气辐射传输模型MODTRAN,对辐射传输方程中多次散射计算的不同近似方法和不同观测几何角度下的AAI进行模拟,研究这些因素对AAI结果的作用,并分析仪器光谱分辨率对AAI探测结果的影响.结果表明,折衷考虑计算效率与精度的情况下,应选择8流近似的离散坐标法进行带有多次散射计算的辐射方程解析.AAI在不同浓度和不同类型气溶胶下随观测角度变化的趋势相同:相对方位角<120°时,AAI误差在太阳天顶角和卫星方位角均为40°～60°时最大;相对方位角在120°～180°时误差均较小;光谱分辨率对AAI反演结果无明显影响.

紫外吸收性气溶胶的全球时空分布特征初步分析

TOMS-AI可反演紫外吸收性气溶胶的特征。本文利用2005-2009年5年TOMS-AI分析了全球紫外吸收性气溶胶的时空分布特征,研究结果表明:1)气溶胶指数(AI)的全球分布有明显的地理差异,沙尘气溶胶是全球最大的气溶胶组分。沙漠地区及其下风区域的气溶胶指数呈现高值区,如非洲北部的撒哈拉沙漠、阿拉伯半岛、中国西北的沙漠地区,沙尘气溶胶是造成AI呈现高值的主要原因。

基于卫星观测的我国北方地区紫外吸收性气溶胶的时空分布研究

利用气溶胶指数(Aerosol Index,AI)资料研究了东亚地区紫外吸收性气溶胶的时空分布特征,主要得出以下结论:1)雨云七号卫星(Nimbus 7,N7)和地球探测卫星(Earth Probe,EP)搭载的臭氧总量测绘光谱仪(Total Ozone Mapping Spectrometer,TOMS)以及臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)反演的AI数据在东亚大陆具有较好的一致性,但EP/TOMS-OMI AI的连续性较好,而N7/TOMS-EP/TOMS AI的连续性较差;2)东亚地区紫外吸收性气溶胶主要位于塔克拉玛干沙漠及其东部周边的库姆塔格、柴达木盆地沙漠、古尔班通古特沙漠、内蒙古中西部、蒙古国南部以及我国东北、华北地区;3)紫外吸收性气溶胶具有明显的月际变化特征;4)旋转正交经验函数分析不仅能分离紫外吸收性气溶胶的源区范围,还能给出源强相对大小的定性信息。

FY-3星紫外臭氧总量探测仪(TOU)监测大气臭氧及吸收性气溶胶

FY-3卫星上搭载的紫外臭氧总量探测仪(Total Ozone Unit,TOU)是我国首台自主研制的用于全球臭氧总量监测的仪器,自2008年5月至今已有3台仪器搭载在气象卫星(FY-3A/FY-3B/FY-3C)上成功发射并在轨运行。TOU利用紫外波段进行臭氧总量反演,以获得全球臭氧的分布及其变化。2013年,针对我国灰霾、沙尘等气溶胶污染事件频发的环境问题,TOU紫外探测数据被成功用于吸收性气溶胶指数(AAI)的反演,之后TOU被用于我国吸收性气溶胶污染事件的监测,为沙尘、灰霾等的预报提供监测数据。对TOU的数据和产品的质量和应用进行了介绍,包括L1B数据、臭氧总量产品及AAI指数。在此基础上,根据现有仪器的不足,对后续仪器的发展方向进行了阐述。

我国西南地区吸收性气溶胶时空分布

利用2006~2017年的MERRA-2再分析数据、CALIPSO卫星反演数据以及欧洲中心(ECMWF)提供的ERA5再分析资料研究了西南地区吸收性气溶胶的时间变化趋势及空间分布特征.结果表明2006~2017年吸收性气溶胶四川盆地与云南南部整体呈下降趋势,同时存在季节性差异.CALIPSO反演的烟尘气溶胶(主要由强吸收性的碳质气溶胶组成)的三维时空分布及演变趋势表明,云贵高原的黑碳气溶胶消光系数最大,四川盆地次之;从高度分布上来看,黑碳气溶胶在青藏高原的夏季能够被抬升至8~10km(海平面高度以上)左右,而云贵高原黑碳气溶胶主要分布在2~4km左右,四川盆地则集中在1~3km左右.

长三角地区吸收性气溶胶时空分布特征

利用2008~2017年OMI/AuraOMAERUVL2气溶胶数据集,研究了近10年长三角地区吸收性气溶胶的时空分布特征.结果表明:①在时间分布上,长三角地区气溶胶光学厚度(AOD)与吸收性气溶胶光学厚度(AAOD)的年际变化趋势一致,均为先升后降,于2011年达最高值,分别为0.702和0.056.月际变化显示AAOD高值多发生在1、3和6月,11月到次年1月明显增加.②在空间分布上,长三角地区AAOD呈北高南低分布,AOD与AAOD分布相似,AAOD>0.05的高值区主要集中在安徽北部、江苏北部以及南京、杭州和金华等地区.AAOD与AOD季节空间分布均为春冬高,秋季较低,但二者不同的是,夏季AOD很大,AAOD却很小.长三角地区AAOD和AOD的年均空间分布与黑碳贡献量一致.

大气臭氧总量与吸收性气溶胶指数的关系

吸收性气溶胶指数AAI(Absorbing Aerosol Index)是基于卫星观测的紫外后向散射辐射导出的参数,与大气中对紫外线有吸收作用的气溶胶(简称吸收性气溶胶)有关,能够定性反应吸收性气溶胶的存在与空间分布特征。由于臭氧在AAI反演波段对紫外线仍然存在弱吸收作用,因此AAI可能与大气臭氧总量有关,臭氧反演的误差也可能对AAI的反演精度造成影响。为了研究臭氧总量与AAI的关系,臭氧反演的精度对AAI反演的影响,利用辐射传输模型通过敏感性实验,来模拟吸收性气溶胶指数和臭氧总量之间的关系,臭氧反演误差对吸收气溶胶指数的反演的影响。采用沙漠气溶胶,不改变气溶胶的含量,通过改变中纬度夏季的臭氧总量来计算大气模型。对臭氧总量、气溶胶含量与AAI的内在关系,臭氧总量对AAI反演精度的影响进行了模拟,模拟结果表明,气溶胶指数与臭氧总量的改变存在正相关关系,而臭氧总量的反演误差对AAI指数的反演影响不大。基于风云三号气象卫星紫外臭氧总量探测仪(FY-3/TOU)的臭氧总量和吸收性气溶胶指数数据(2012年),分析了青藏高原地区7月份臭氧总量与吸收性气溶胶指数空间分布特征的关系,与模拟结果一致。

汾渭平原吸收性气溶胶时空演化及潜在源区分析

在绿色发展理念的带动下,全国多地的空气质量逐渐改善,但汾渭平原大气污染程度逐年走高,颗粒物污染尤为严重.利用OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集和PM_(2.5)站点数据,采用空间自相关分析及后向轨迹模型等方法,探索2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶的时空演化过程,揭示其高值极主导类型以及污染物传输路径和潜在源区.结果表明:(1)2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶指数(absorbing aerosol index,AAI)年均值波动上升,2006、2013和2017年为汾渭平原AAI高值转折点,年均值均大于0.63;西安和临汾AAI空间稳定性较差为高高聚集极点,在15年间高高聚集区域面积增长15.3%,空间分布更加集中,形成由西安和临汾两极相连的条带状分布区域,占区域总面积的24.2%;低低聚集区域面积锐减6.2%,转变为无特征区域.(2)汾渭平原AAI冬季数值最高、覆盖区域最广,在临汾极和西安极突破0.8,研究区AAI大于0.6的区域占比91.5%,其次为春季(AAI>0.4)、秋季(AAI>0.3),夏季全境低值.汾渭平原AAI高值受大气扩散条件、气温和降水量变化影响显著.(3)利用后向轨迹和潜在源贡献模型得出西安极和临汾极污染物的远距离输送气团来自西北方向,近距离输送气团来自偏东和偏南方向,结合源区下垫面类型确定两个远距离沙尘传输源区(西北风源、北风源)、两个碳质源区(东风源和南风源)和一个沙尘和碳质共同作用源区(黄土高原源).其中西北风源、黄土高原源和南风源对西安极影响显著,东风源和黄土高原源对临汾极影响显著,临汾极虽受一定程度西北风源和北风源沙尘影响,但影响较小,结合CO空间分布和其与AAI相关性系数的空间分布得出,临汾极吸收性气溶胶为碳质主导,西安极为沙尘和碳质共同作用.

黄河上游段吸收性气溶胶指数(AAI)时空演化特征及潜在源区分析

为揭示黄河流域上游段吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)的时空演化特征、主要影响因子及污染严重的包头市污染物潜在来源.本文利用OMI OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了2005—2020年黄河流域上游段的AAI时空分布,利用熵权TOPSIS法分析主要影响因子,同时借助后向轨迹模型(HYSPLIT)对污染严重城市的污染物进行聚类分析,追踪其潜在来源.结果显示:(1)从时间上看,2005—2009年黄河流域上游段AAI呈下降趋势,2009年AAI降到最小值;2009—2016年AAI波动上升,2016年达到最大值,随后由于国家颁布了一系列保护环境的政策使AAI下降.从空间上看,AAI在黄河上游流域的北部即内蒙古的包头、鄂尔多斯偏高,而在流域的南部大概在四川省内较低.(2)小波分析发现,季节变化方面,黄河上游AAI正负位相交替出现,月均值季节变化明显,且呈现冬>春>秋>夏的特征.夏季雨水的冲刷和扩散条件使得AAI全境低值;冬季污染物排放增加,局部为高压控制区,污染物难以扩散,AAI大范围出现高值.(3)熵权TOPSIS法表明,黄河上游流域环境污染较为严重的城市为包头市,因此,本文以包头市作为重污染典型城市,借助后向轨迹法分析其污染物的潜在来源,结果表明,包头市2019年冬季气流轨迹为5类,其中,西北方向为主要传输方向.(4)包头市污染源主要为沙漠源和工业源;吸收性气溶胶以沙尘气溶胶和污染性沙尘气溶胶为主,碳质气溶胶为辅.

基于卫星观测的中三角地区吸收性气溶胶的时空演化解析

基于臭氧检测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)的遥感数据,利用Arc GIS10.2对2005—2020年中三角地区(湖北省、湖南省、江西省)紫外吸收性气溶胶指数(Ultraviolet Aerosol Index,UVAI)的时空变化进行分析,结合气溶胶颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))和气态污染物(CO)数据,利用HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectorymodel)方法研究主要污染城市气溶胶颗粒物的来源与传输路径,通过核密度估计法、相关性分析、聚类分析,研究其影响因素.结果表明:①在空间分布上,中三角地区吸收性气溶胶的高值区集中在襄阳市北部、孝感市东部、武汉市西部;在时间分布上,2008年UVAI最低,2014年达到最大值;季节分布具有明显变化,2005—2020年吸收性气溶胶指数季均值为冬季>春季>秋季>夏季.②UVAI与人口增长率、第二产业产值占总产值的比重呈正相关性,与节能环保预算支出呈显著负相关(p<0.05).不同的土地利用方式也是影响吸收性气溶胶空间分布的原因:UVAI低值分布地区的林地密度较高,而城乡、工矿、居民用地密度高的地区吸收性气溶胶指数均较高.③结合气流输送情况与PM_(2.5)、PM_(10)、CO数据可知,来自湖北省武汉市与麻城市交界的近距离气流携带的气溶胶颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))及远距离气流所携带的碳质污染物(CO),会对中三角地区吸收性气溶胶产生影响.④以襄阳市、武汉市为受点城市,对其进行潜在源贡献因子分析(PSCF):2020年襄阳市冬季UVAI的潜在源区主要集中在河南省南部与湖北省东北部地区;2020年武汉市冬季UVAI的潜在源贡献因子(WPSCF)高值区主要分布在湖北省东部、江西省西北部、湖南省东北部.

TROPOMI吸收性气溶胶指数反演算法及其应用

吸收性气溶胶指数(AAI)可用于表征紫外波段吸收性气溶胶成分占比,是卫星遥感探测的重要数据产品之一。通过SCIATRAN辐射传输模型设置太阳天顶角、观测天顶角、相对方位角、地表高度、云高等参数,创建大气层顶反射率的查找表,结合TROPOMI的数据,反演吸收性气溶胶指数。由于仪器本身的特性,直接反演的AAI不能完全表征吸收性气溶胶的分布特征,需要扣除背景值,本研究通过统计法获取太平洋区域AAI的背景值。采用2020年9月美国加利福尼亚州山火时期数据进行分析,研究山火烟雾羽流的传输。结果显示了气溶胶的分布特征,取得的背景校正效果良好。反演结果与TROPOMI官方发布产品的空间分布特征基本一致,两者的平均相关系数达到0.963。最后比较了卫星遥感AAI数据与地面AERONET站点气溶胶光学厚度(AOT)数据,可以看出两者的气溶胶变化趋势一致。

粤港澳大湾区吸收性气溶胶的解析

为了解粤港澳(Guangdong-Hong Kong-Macao,GHM)大湾区气溶胶污染现状,基于OMAERUV日产品数据,对粤港澳大湾区2008~2019年吸收性气溶胶指数(ultraviolet aerosol index,UVAI)的时空分布、未来趋势变化和潜在源区进行了分析,并对其影响因素进行了探讨.结果表明,GHM大湾区年时间序列上UVAI呈现出下降的趋势,年均下降为2.3%;月时间序列上从春季开始呈现倒“V”形,季节特征春季最高,冬、秋次之,夏季最低;空间上呈现中部区域一直属于高值区,12年年均UVAI高达0.35;UVAI分布在时间序列主要表现为可持续,有82.69%的区域在未来UVAI将呈现下降的趋势;GHM大湾区外部潜在源主要是东部工业产生的碳质源和海洋带来的生物源;UVAI潜在源区春季以碳质源和生物质源为主,夏季以生物质气溶胶源为主,秋季以碳质源占比最大,冬季沙尘性质气溶胶源有所增加;通过相关性分析,气溶胶和PM2.5之间是相互依附的关系,工业生产活动是大气气溶胶的重要组成部分,降水可以降低大气中因工业生成所产生的气溶胶含量,第二产业活动在气温升高的情况下会加快气溶胶的生成.

华中地区吸收性气溶胶时空分布特征及类型研究

利用2005—2019年OMI-OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了近15年华中地区吸收性气溶胶指数(UVAI)的时空分布特征和主导气溶胶类型,探究下垫面变化和人为及气象因素的影响.结果表明:(1)在时间分布上,华中地区UVAI的年际变化整体呈波动上升趋势;2005—2008年UVAI波动下降,2009—2013年逐年增加并于2013年达到近15年来的最高值(0.767),2014—2019年逐年下降.(2)在空间分布上,UVAI整体由华中南部向北部递增,豫东平原、南阳盆地及武汉、长沙附近的城市群为高值区;UVAI的稳定性整体呈现"北低-南次之-中部高"的分布格局.(3)从季节变化来看,冬>春>秋>夏,冬季大部分区域由高值覆盖,夏季全境低值;气温、降水和UVAI均呈显著负相关;结合风场和压场进一步分析发现,加强源、较差的大气扩散条件和弱降水使冬季呈现大范围高值,夏季充沛雨水的冲刷作用叠加良好的大气扩散条件使得UVAI在夏季全境低值;气温、降水和大气扩散条件是导致UVAI呈明显季节性变化的重要环境因子.(4)一氧化碳指数(COI)与UVAI的季均和年均空间分布一致且随季节同步变化,冬季UVAI高值区域的COI值>2.8;华中地区的吸收性气溶胶为碳质主导.(5)2005—2018年林地、湿地和水域面积分别增长21.1%、67.9%、2.3%,扩大了环境容量,提高了污染物的代谢速度;城市及建设用地面积增长14.3%,致使该类排放源逐年加强;UVAI与人口增长率和第一、二产业的增加值均呈显著正相关,结合大气排放清单分析,工业源、居民源、农业源为人为因素中的主导因素.

西北四省吸收性气溶胶时空动态分布及其影响因素

利用OMAERUV数据日产品,对西北四省(陕西省、甘肃省、青海省和宁夏回族自治区)2005-2019年紫外吸收性气溶胶指数(Ultraviolet Aerosol Index, UVAI)数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明:在时间变化上,西北四省UVAI值呈波动上升的变化趋势;季节方面,UVAI均值大小为:冬季>春季>秋季>夏季,四季变化规律基本同步;从空间上看,UVAI值呈由西北向东南逐步递减的空间分布,UVAI的高值区分布在格尔木市、酒泉市、张掖市及临近区域;UVAI值稳定性存在显著的空间差异,整体呈现东西两端集聚、中部分散、高低差异显著的分布格局.自然因素中,UVAI值与气温、降水均呈显著负相关,但受地形、风向的影响显著,西部与西北部气流是吸收性气溶胶输送的主要路径.人为因素中,不同产业间与UVAI存在显著的正相关性,另外,UVAI值与机动车保有量、工业废气排放量也呈显著正相关,表明机动车尾气排放量与工业废气排放量也对吸收性气溶胶具有重要贡献.通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是UVAI外来输送的最主要路径.

相对湿度对吸收性气溶胶指数的影响

为提高风云三号气象卫星(FY-3)紫外臭氧总量探测仪(TOU)观测数据得到的吸收性气溶胶指数AAI(Absorbing Aerosol Index)或AI(Aerosol Index)的可靠性,需要了解AAI指数与相对湿度之间的内在关系。本研究利用大气辐射传输模型DAK(Doubling-Adding KNMI)分别模拟了在城市气溶胶和乡村气溶胶模式下AAI同相对湿度之间的关系,并将结果同已观测到的实际结果进行对比。结果发现,在相对湿度呈高值时AAI指数出现很大的变化,但相对湿度对两种气溶胶模型的影响具有相反的效应,分析显示当大气中含有吸收性气溶胶如含碳类气溶胶(在中国北部的污染过程中很常见)时,AAI结果对RH(Relative Humidity)有很强的依赖。在应用AAI指数产品检测污染过程中需要注意气溶胶的具体类型和相对湿度的影响,必要时在高相对湿度过程中进行数据校正或剔除。

太湖地区气溶胶光学特征分析

利用AERONET太湖站2007-2010年大气气溶胶光学特性数据,基于马氏距离聚类分析对太湖地区气溶胶进行分类研究。结果表明,气溶胶光学厚度(AOD)夏季达到最大(1.29),Angstrom波长指数(AE)在秋季达到最大(1.31);单散射反照率(SSA)均值在春季和秋季达到最大(0.92);不对称因子(ASY)均值在夏季达到最大(0.66);气溶胶粒子谱分布呈现双峰分布;太湖地区气溶胶粗模态粒子主要来源于北方的沙尘以及近海海域的海盐颗粒,细模态粒子主要来自人为污染尤其是汽车尾气、工业废气等的排放;吸收性气溶胶光学厚度(AAOD)夏季出现最大值0.11,AE夏季出现最小值1.0,说明该地区气溶胶粒子包含了典型的黑碳气溶胶。太湖地区混合类气溶胶占比最多(54.08%),其次是城市工业类气溶胶(18.95%);不同类型气溶胶占比的季节性差异较明显,秋季混合类型气溶胶占比最大(65.30%),城市工业类型在夏季占比最高(32.07%),春季受到远距离输送的影响,沙尘类占比最高(21.01%)。

基于OMI数据的青藏高原北部气溶胶时空分布特征研究

吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)是卫星观测数据反演得到的紫外后向散射参数,该参数与沙尘、黑碳、烟尘等强吸收性气溶胶有关,能够反应出吸收性气溶胶的空间分布特征。本文利用2005-2014年的OMI卫星AAI资料研究了青藏高原北部地区吸收性气溶胶的空间分布特征及长期变化趋势,主要结论如下:(1)AAI存在明显的大值和低值中心,大值区主要位于新疆塔里木盆地和青海柴达木盆地。低值中心主要位于青藏高原东部、青海南部、四川东部等地区。2005-2014年期间,青藏高原北部区域平均AAI呈现先下降后上升的变化趋势,在2010年和2015年分别达到最低值和最高值。整体而言,AAI呈现轻微增长趋势,增长趋势值为0.0164/年。(2)青藏高原北部地区AAI季节平均变化特征为:春季最高,夏秋季次之,冬季最低。春季、夏季、秋季和冬季AAI分别为1.072、0.719、0.731和0.627。分析2005-2014年AAI季节平均时间序列表明:春季,AAI波动剧烈,呈现先减小后增大的趋势。夏季,AAI在2009年和2015年分别出现两个峰值,在2011年达到最低值。秋季,AAI波动程度明显降低,在2009年和2013年分别达到最低值和最高值。冬季,AAI变化趋势与秋季类似,在2006年和2014年分别达到最低值和最高值。