贵阳市MODIS气溶胶光学厚度与大气污染物的关系模型研究

为了建立贵阳市气溶胶光学厚度(AOD)与大气污染物的关系模型,利用MODIS气溶胶光学厚度产品与同期贵阳市大气污染物浓度数据(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3))进行回归建模分析,通过对比回归模型的R^(2)和Sig.,选择最优拟合模型。结果表明:气溶胶光学厚度与PM_(10)、PM_(2.5)和CO的最优拟合模型均为乘幂函数,其拟合优度R^(2)分别为0.493、0.597和0.293;与NO_(2)、SO_(2)和O_(3)之间的相关性不显著。该结果为大范围定量监测大气污染物浓度提供了一定的参考。

基于6S模型从MODIS图像反演陆地上空大气气溶胶光学厚度

本文描述了一种以MODIS图像反演陆地大气气溶胶光学厚度的算法,它是基于6S大气辐射传输模型计算的查找表(LUT),并利用地面的暗目标自动反演陆地大气气溶胶光学厚度的方法。利用该算法给出了我国江西省中部地区的2001年10月19日550 nm波长的平均大气气溶胶光学厚度(0.19),这与从国家气象档案馆获得的该地区的气象能见度计算结果有较好的一致性。

2001年春季中国北方大气气溶胶光学厚度与沙尘天气

利用敦煌、北京等5个观测站的大气光学厚度[AOT(λ)]资料,分析了2001年春季中国北方大气气溶胶光学厚度的时空分布特征。结果表明,在观测期内各站每月都有大气气溶胶光学厚度高值[AOT(λ=0.50μm)≥1.04]出现,与我国北方历年在春季发生的沙尘天气的一般时空分布特征基本一致。本文还探讨了大气气溶胶光学厚度与水平能见度以及沙尘天气之间的关系。

20世纪80年代中国地区大气气溶胶光学厚度的平均状况分析

利用中国北京等 41个甲种日射站 1 979～ 1 990年太阳直接辐射日总量和日照时数等资料 ,配合同期 TOMS version - 7臭氧观测资料 ,反演了 41个站逐年、逐月 0 .75μm大气气溶胶的平均光学厚度值 (Aerosol Optical Depth,AOD) ,据此分析了 1 2 a来中国大气气溶胶的变化和时空平均分布特征。结果表明 :中国大气气溶胶光学厚度 AOD的多年平均分布是以四川盆地为中心向四周减少 ,南疆盆地和长江中游武汉附近为另两个大值中心 ;长江中下游大部分地区、山东半岛以及广东沿海等 ,AOD值亦较大 ;而东北大部、西北大部、云南和福建沿海等地 AOD较小。AOD各月平均分布有所不同。中国绝大部分地区春季 AOD值最大 ,最小值则各地不同。 1 979～ 1 990年 ,青藏高原、四川盆地西部、贵州北部、长江中下游大部分地区、山东半岛和南疆盆地西部等 ,AOD呈增长趋势。而东北地区、西北地区大部、云贵高原和广西西部以及华东沿海等地 AOD呈减小势态。中国地区 AOD的季节变化曲线大体可分为单峰、一峰一谷、两峰一谷和多峰等

北京地区大气气溶胶光学厚度的观测和分析

利用中国科学院大气物理研究所研制的中分辨率太阳-天光光谱自动观测系统(MORSAS)于北京对太阳直射光谱和天空散射光谱进行准连续观测,其中无云情况(包括晴天和浑浊天气)下的观测资料用于获取大气气溶胶光学厚度.该仪器与一台美国NASA主持的国际气溶胶观测网仪器CIMEL CE-318太阳光度计进行对比观测,二者所得结果一致性较好.作者给出了近3年北京地区大气气溶胶光学厚度和表征粒子谱宽度的Angstrom指数(a)的变化情况.与20世纪90年代中期相比,近3年北京秋冬季气溶胶光学厚度有所减小,表明北京的环境治理有一定成效;而春季气溶胶光学厚度则在近2年有明显增加,源自沙尘天气,且Angstrom指数亦变小,表明大粒子比例增加,因此需要加强对沙尘源的治理.

激光雷达测量大气气溶胶光学厚度方法研究

介绍一种激光雷达常数标定和气溶胶光学厚度(AOD)测量的新方法。利用太阳辐射计,获得大气气溶胶的光学厚度,激光雷达可以获得35-40 km高度的回波信号,在这一高度区间可忽略气溶胶的存在,大气模式可以提供大气分子散射系数,根据激光雷达方程计算出激光雷达常数。反之,标定激光雷达常数后,根据激光雷达方程,以激光雷达35-40 km的大气分子后向散射回波信号来确定气溶胶的光学厚度。激光雷达测量结果与太阳辐射计的测量结果一致性较好,说明该方法是可行的。这种新方法既可以用于白天的气溶胶光学厚度测量,也可以用于夜间测量。

长江三角洲地区大气气溶胶光学厚度研究

大气气溶胶是影响环境和气候的重要因子,大气气溶胶光学厚度是表征大气浑浊度的一个重要物理参量。利用MODISlever2气溶胶产品与临安的太阳光度计观测资料、城市空气污染指数分别进行对比分析。结果表明,MODIS气溶胶资料在长江三角洲地区具有足够的精度来反映气溶胶的分布和变化,同时MODIS气溶胶光学厚度从一定程度上可以反映地面大气污染状况。由于MODIS资料具有比较高的时空分辨率,可以成为更好地研究区域空气污染的一种监测手段。同时,还利用MODIS资料给出长江三角洲地区气溶胶光学厚度的季节和月的平均分布并分析变化特征,表明该区域是一个气溶胶光学厚度的高值中心,明显受到人口密度、工业分布和地形的影响。

长江三角洲地区大气气溶胶光学厚度研究

利用在浙江临安太阳光度计测得的气溶胶光学厚度与MODIS lever2气溶胶产品进行对比,得到较好的相关。给出长江三角洲地区的光学厚度季节和月平均分布图以及几个城市光学厚度的逐月平均值,并分析这一地区气溶胶光学厚度特征。为更好的研究区域空气污染,利用长江三角洲地区几个城市的空气污染指数(API)与MODIS气溶胶光学厚度(AOD)进行对比,提出一种污染监测手段。

大气气溶胶光学厚度与大气污染物及气象因素关系的时间序列研究

为探讨大气气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)与大气污染物及气象因素的关系,进而为AOD的科学预测提供参考,应用时间序列研究分析了2002年1月～2004年12月的杭州市大气AOD与污染物及气象因素数据,并以前35个月的数据建立时间序列ARI MA(Autoregressive Integrated Moving Aver-age)模型,用最后1个月的资料评估模型拟合效果。结果显示AOD与污染物及气象因素存在关联,经一次差分后,构建的模型为ARI MA(0,0,2)(0,0,0),Ljung-BoxQ检验和残差图显示模型拟合较好。利用该模型计算2004年12月的AOD值,显示实际值均在模型拟合值的95%可信区间内,符合率达到100%。时间序列模型表明AOD与污染物及气象因素的关系较复杂,不仅受当日污染物和气象条件的影响,还受到前几日污染物累积效应的影响。

使用6S模型由GMS5卫星资料反演陆地大气气溶胶光学厚度

采用每日08、11、14、17时(北京时)地面气象观测资料、卫星资料,应用6S辐射传输模型(second simulation of satellite signal in the solar spectrum)建立一幅晴空条件下4个时次的大气辐射参数背景底图。利用辐射传输理论,在辐射参数(背景底图上)与大气气溶胶光学厚度(aerosol op-tical depth,AOD;任意一天与背景底图同时次)之间建立了闭合一元非线性方程,求解方程得到晴空条件下陆地大气气溶胶光学厚度。选用一月内的GMS5-VISSR可见光通道资料,按上述方法得到选定时间段内的每日08、11、14和17时北京气象观测站位置处的550 nm晴空大气气溶胶光学厚度。反演得到的晴空AOD值可以反映1个月内气溶胶光学厚度的日变化规律。另外,在中国大陆范围内划定反演试验区域,选择试验区域内的气象站所在位置为反演点,制作底图,并求算2002年5月1—17日、7月13日—8月14日站点位置的AOD。由站点值插值到整个反演试验区域内,所得结果反映出任意时次反演试验区内的气溶胶空间分布情况。

中国西北地区大气气溶胶散射光学厚度分析

提出一种利用地方气象台站测得的地表宽谱 ( 0 .3～ 4 μm)逐日太阳辐射日总量资料 (包括太阳总辐射和漫射太阳辐射 )来估算晴空无云天气条件下背景大气中大气气溶胶散射光学厚度的方法 ,这主要是基于地表的太阳总辐射和漫射太阳辐射对大气气溶胶散射光学特性的敏感性。该方法建立在观测数据和模式计算结果相互比较的基础上 ,而不需要知道某地相关的云、臭氧或水汽的探空资料。利用此方法 ,我们使用来自我国西北干旱地区 6个地方气象台站 (兰州、敦煌、民勤、格尔木、乌鲁木齐、喀什 ) 1986— 1992年的逐日太阳总辐射和漫射太阳辐射日总量资料 。

大连市大气污染物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

分别对2015年6～12月和2016年6～12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度(AOD)为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO_2、NO_2、CO和O_3为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R2,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明:气溶胶光学厚度与NO_2、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R2分别是0.685、0.801和0.845;与O_3和SO_2的最优拟合模型为指数模型,其R2为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R2为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。

利用地物光谱仪测算大气气溶胶光学厚度方法

气溶胶光学厚度是进行大气校正的重要参数 ,本文提出了一种通过地物光谱仪测量太阳辐射来测算气溶胶光学厚度的方法 ,并将测算结果与 6S大气辐射传输模型的模拟结果进行比较 ,详细分析了误差来源。研究表明该方法是一种实用有效的方法 。

大气气溶胶光学厚度遥感研究概况

大气气溶胶是影响气候变化的重要因子之一,利用遥感手段不仅可以获得气溶胶的分布信息,也可以得到相关的气溶胶光学特性参数。本文阐述了国内外气溶胶遥感的发展动态,介绍了气溶胶遥感的基本情况及气溶胶光学厚度反演的几种方法,提出了存在的问题并对今后的研究进行了展望。

能见度分级约束下的大气气溶胶光学厚度特征

利用ＰＩＳ太阳光谱仪观测了北京地区１９９３年３月—１９９５年３月晴天和少云天气的太阳直接辐射光谱，波长范围为０．４０－１．０４μｍ。光谱分辨率１．２５ｎｍ，共有１０６４组数据。观测期间，将地面能见度分为五级。由太阳直射谱获得了各能见度下大气气溶胶光学厚度谱。研究表明，北京地区大气气溶胶光学厚度虽然其总体季节统计规律为春夏大，秋冬小，然而，当加入能见度分级约束后，各能见度下气溶胶光学厚度的季节变化，近于消失。这表明少数“反常”垂直结构不影响能见度分级的平均结果。而不分级的光学厚度季节起伏主要由各季节的几率能见度决定。文中还把年平均五种能见度下的光谱光学厚度与ＬＯＷＴＲＡＮ模式作了对比。由光学厚度谱反演出了气溶胶粒子谱分布。

利用卫星可见通道反演整层大气气溶胶光学厚度

本文提出了一种基于大气辐射传输方程，利用NOAA－14极轨卫星甚高分辨率辐射计（AVHRR）可见光单通道反射率资料，运用低光谱分辨率大气辐射传输模式程序（LOWTRAN－7）反演晴空条件下、均匀下垫面上的气象能见度和大气气溶胶光学厚度的算法。其突出优点是在下垫面反射率均一的情况下，这种算法不受了型面反射率本身的数值限制，作为这种方法应用的实例，反演了晴空大气状况下太平洋上约6×10km2海域（27°N，128°E）的气象能见度和气溶胶光学厚度．细致地剖析和处理了气溶胶卫星单通道反演中卫星定标、滤云、光谱滤波和大气因子参数化等基本步骤，其中对大气水汽含量的实时反演方法，使其剧烈的时空变化性不再成为气溶胶光学厚度反演过程中的困难。同时分析了反演误差产生的主要原因。

大气气溶胶光学厚度的卫星双通道遥感方法

提出了一种在晴空条件下、均匀下垫面上利用ＮＯＡＡ－１４极轨卫星甚高分辨率辐射计（ＡＶＨＲＲ）可见光和近红外两个通道观测的反射率资料，遥感整层大气气溶胶光学厚度的双通道方法。该方法把气溶胶散射的波长关系加以推广，把近红外通道的光学厚度均值引入可见通道，使单个通道中地表反射率和大气因子参数化的误差得以抵消，从而极大地提高了反演精度（＞９０％）。

大气气溶胶光学厚度的宽带消光遥感方法及其应用

该文发展了遥感气溶胶光学厚度的一个宽带消光遥感方法 ,它应用地面上太阳直射表探测的宽波段太阳直射信息反演 0 75 μm大气柱光学厚度。这方法的主要误差因子是气溶胶谱的不确定性。数值试验表明 ,气溶胶谱分布的误差所引起光学厚度解的误差一般小于 5 %。 1995年 1— 10月进行的 12 6 7组对比实验表明 ,由本方法探测的气溶胶光学厚度与光度计探测的气溶胶光学厚度的标准差为 10 5 % ,两者平均结果的偏差只有 0 7%。该文还应用这个方法 ,从气象台站辐射观测资料反演得到北京、沈阳等 10个地方 1980— 1994年间晴天气溶胶光学厚度资料 。

新疆戈壁地区整层大气气溶胶光学厚度反演与分析

利用CE318型太阳光度计测量气溶胶光学厚度和波长指数的反演计算方法,选择晴好天气下新疆戈壁地区的大气气溶胶光学厚度和波长指数数据进行统计分析,给出5种典型气溶胶光学厚度日变化类型。并对日均气溶胶光学厚度进行月季变化特性分析,6～8月气溶胶光学厚度最小,达到0.1,而4月最大均值达到了0.73。波长指数的分布和气溶胶光学厚度存在近似的反相关性,说明该地区的气溶胶光学厚度主要受沙尘性气溶胶的平均粒径所影响。

山东气溶胶光学厚度时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性分析

基于卫星的气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)是研究大气污染程度及时空变化的重要参考,由于大气污染物排放特征、地理和气候背景不同,不同区域AOT的时空分布及其与地面大气污染物质量浓度的相关性存在一定的差异。选取了2017年7月—2020年7月山东89个国家环境空气质量监测站数据、日本宇宙航空研究开发机构(Japan Aerospace Exploration Agency,JAXA)发布的葵花8号和9号气象卫星(Himawari-8/9)AOT产品、欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA5再分析数据产品,研究了山东地区卫星AOT时空分布特征,AOT与地面污染物质量浓度的相关性,并得出了以下结论:1)山东存在两个主要的AOT低值区,分别位于鲁中山区一带,半岛丘陵并延伸到东部沿海一带,低值区的分布没有明显的季节变化;山东AOT年平均的高值区主要分布在山东西部、南部与外省接壤附近地区,以及渤海南部至莱州湾沿岸一带,在分析气溶胶跨省传输时值得关注。不同季节AOT的高值区分布存在差异。2)山东AOT白天变化呈现双峰结构,08时由峰值逐渐下降,11时转为上升,14时达全天最大值0.608;AOT的日变化趋势与细颗粒物(PM2.5)、O3等大气污染物质量浓度变化明显不同,是影响其相关性的重要因素。AOT月际变化中,存在两个显著的峰值6月(0.648)和10月(0.622),2月AOT最低。AOT的季节变化与地面污染物质量浓度的季节变化呈现一定的反位相特征。3)总体上AOT与PM2.5、O3等主要大气污染物质量浓度的相关性不高,一年之中,6月AOT与污染物的相关程度最低,1月的相关性最高;15—17时是AOT与污染物相关性最强的时间段,而10时相关性最差。单凭AOT难以定量反映污染物的分布特征,使用卫星开展地面大气污染监测分析还需纳入更多的因子进行分析。