基于船载太阳光度计的中国海域MODIS卫星反演气溶胶光学参数验证

利用2006-2007年中国海洋大学东方红2号科考船在中国黄海和东海海域的POM-01MK2太阳光度计气溶胶光学参数的观测资料,与MODIS反演结果进行比较,给出了光学厚度、A°ngstr m指数和粒子有效半径的对比结果。结果表明：两种观测方法得到的气溶胶光学厚度的一致性较好,相关系数（标准差）达0.97（0.08）,73%的对比结果在期望误差（Δτ=±0.03±0.05τ）之内;季节分类对比结果,秋季和春季相关系数（标准差）均为0.97（0.08）;海域分类对比结果,黄海北部海域和黄海南部海域相关系数（标准差）分别为0.98（0.08）和0.76（0.10）。MODIS反演得到的A°ngstr m指数偏低,相关系数（标准差）为0.67（0.23）;按季节分类得到,秋季和春季相关系数（标准差）分别为0.71（0.27）和0.62（0.19）;按海域分类得到,黄海北部海域和黄海南部海域相关系数（标准差）分别为0.87（0.07）和0.70（0.30）。粒子有效半径的对比结果偏差和离散度较大,相关系数（标准差）仅为0.31（0.10）。造成这种现象的原因可能是该海域沙尘气溶胶和人类源二次气溶胶浓度较高导致海上气溶胶光学性质同MODIS反演中使用的光学参量有较大差别。

华北及其周边地区秋季气溶胶光学性质的星载和地基遥感观测

利用2004～2009年秋季臭氧监测仪的3级观测资料,分析了华北及周边地区的气溶胶光学性质。结果表明:大部分区域气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)和气溶胶紫外吸收指数(Ultra Violet Aerosol Index,UVAI)平均值分别高于0.8和0.75;高气溶胶事件发生频次统计表明,AOD高值(>0.4)频发于北京及其周边地区,UVAI高值(>1.0)频发于河北中部及南部地区;华北及其周边地区绝大多数城市平均AOD和UVAI分别高于0.7和0.60,而张家口、承德和阳泉3个城市的平均AOD和UVAI值分别低于0.6和0.65。作者进一步研究了2006年10月30日的一次霾事件中气溶胶的光学性质以及其时空分布特征。结果表明,霾由华北地区输送至渤海海域,并向东北方向输送;香河地基EZlidar激光雷达的垂直观测结果进一步表明,工业和城市型气溶胶主要集中在1500m以下,其中高浓度部分集中于650m以下,平均峰值位于285m,平均消光系数达2.15km-1;CALIOP卫星观测资料结合后向轨迹分析表明,大气低层气溶胶类型以工业和城市型气溶胶为主,而高层则由于上游大气输送沙尘粒子的混入使气溶胶类型转变为污染—沙尘型。霾事件期间,香河站CE-318太阳光度计观测的AOD平均值(标准差)从背景值0.08(0.04)升高至1.17(0.14);ngstrm指数平均值(标准差)从背景值0.90(0.10)升至1.12(0.09);核模态、积聚模态和粗模态的气溶胶粒子数柱总量均增加,其中细粒子所占比例明显升高。

机载高光谱分辨率激光雷达探测大气气溶胶光学特性及污染研究

为实现对气溶胶光学参数的大范围、高精度、定量化探测,使用一套基于碘分子滤波器的机载高光谱分辨率激光雷达(HSRL)系统开展飞行实验,同时在地面设置辅助验证观测站。实验研究了秦皇岛地区的气溶胶变化趋势、不同下垫面类型下的气溶胶分布以及秦皇岛气溶胶光学厚度(AOD)的高值地区,并将HSRL系统反演的AOD数据与地面站点的太阳光度计和卫星遥感器测得的数据进行对比分析,三者相关性优于0.95。结合地面气象数据和机载观测数据,对不同飞行天次下秦皇岛地区的污染物来源以及城镇、山地、海洋等不同下垫面类型下的气溶胶光学参数分布特征进行分析,包括气溶胶后向散射系数、气溶胶消光系数、雷达比、色比和退偏比。结果表明:城镇地区的大气低层中以生物质燃烧和工业产生的气溶胶为主,海洋地区大气低层中以污染型海洋气溶胶为主,山地地区大气低层中的粒子尺寸较大,以污染型沙尘粒子为主。

星载高光谱分辨率激光雷达大气气溶胶和云探测研究

为实现对全球气溶胶光学参数剖面的高精度测量,采用基于碘分子滤波器的高光谱分辨率探测技术。结合欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的大气再分析数据集(ERA5)的温度和压强数据,选取在轨期间途经撒哈拉沙漠和加拿大山火区域的星载高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的观测数据,对沙尘类气溶胶和烟尘类气溶胶的光学特性进行分析,包括气溶胶的后向散射系数、消光系数、退偏振比和雷达比。结果表明:撒哈拉沙漠地区近地面5km以内的气溶胶分布主要以沙尘类气溶胶为主,其退偏振比集中在0.2~0.4,雷达比数值集中在40~60sr;加拿大山火地区的气溶胶主要以烟尘类气溶胶为主,其退偏振比集中在0.02~0.15,雷达比在50~70sr范围。激光雷达特有的高光谱探测技术,在气溶胶和云的精细化探测和分类方面具有重要应用,将在环境监测中发挥重要作用。