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。

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。

2012年至2018年江苏省气溶胶光学厚度时空分布特征分析

使用2012—2018年的中分辨率成像光谱仪(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)二级产品数据对江苏省气溶胶光学厚度进行了分析。从年平均气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)变化趋势来看,江苏地区的AOD年均值在0.4~0.8之间波动,2012—2016年江苏北部的AOD年均值呈现上升趋势,2017—2018年江苏北部的AOD年均值有所下降,江苏南部2012年和2013年的AOD年均值最高,其余年份AOD均值较平稳。从AOD季节变化和月变化来看,江苏地区AOD平均值的季节分布情况为夏季>春季>秋季>冬季,6月AOD均值最高,2—6月AOD均值呈现上升趋势,7—10月相对较平稳,10—12月呈现下降趋势,AOD月均值最低出现在12月。从AOD影响因素来看,江苏地形对AOD分布没有明显影响,主要影响因素为污染物情况,大气污染物与江苏地区AOD分布呈现明显的正相关性。

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。

气溶胶光学厚度与PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其关系——以京津冀大气污染传输通道城市群为例

城市人口和产业的聚集伴随化石能源消费的迅速增长,导致空气污染物排放量不断增加,对区域气候产生了不可逆的负面影响。以多源遥感数据为基础,对京津冀大气污染传输通道城市群(“2+26”城市群)2015—2019年气溶胶光学厚度(AOD)、PM_(2.5)浓度的时空分布格局进行分析,从月份、季节、年份三个时间维度定量分析其时空变化规律,并通过计算相关性系数来分析气溶胶光学厚度对PM_(2.5)浓度的影响。主要得出研究结论如下:(1)PM_(2.5)浓度整体呈现冬季>春季>秋季>夏季的趋势,并且表现出高度空间自相关性,2015—2019年间,PM_(2.5)浓度显著下降至40μg/m^(3)以下;(2)AOD平均范围值在0—1之间,总体上呈现春夏季高,秋冬季低的分布特点,到2019年,春夏秋三季AOD浓度呈现明显降低,夏季下降趋势最为显著,AOD同样表现出高度空间自相关性;(3)AOD与PM_(2.5)浓度存在显著的正相关关系。从季节变化上看,相关性呈现出:秋季>夏季>冬季>春季的特点。年均AOD与PM_(2.5)浓度呈现中等正相关关系。因此,定量研究气溶胶光学厚度与PM_(2.5)浓度在时空变化上的相似性以及相关性,可以证明气溶胶对大气污染存在影响关系,为未来城市空气质量管理提供科学思路和依据。

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。

长三角卫星气溶胶光学厚度的空间插值研究

以长三角为研究区域,从数据采样密度、实测数据和空间分布等方面探讨空间插值方法插补气溶胶光学厚度(AOD)的适用性。研究结果表明,随着采样密度降低,AOD空间插值结果与原始影像的拟合优度R 2呈幂函数递增,拐点在5%附近,自然邻域插值法表现最好;插值后卫星AOD有效数据天数比例提高到约70%,相关系数R>0.8,年均值由0.48升高到0.66,从西北往东南逐渐减低。标准差由0.27升高到0.38,从北往南逐渐降低;有效数据天数比例随降水量由南到北递减呈现相反递增趋势,水面和山地有效数据天数比例低。数据采样密度为5%时,插值结果与原始影像的空间自相关、标准差和均值的相关系数分别为0.74、0.73和0.69。

激光雷达探测整层大气昼夜气溶胶光学厚度

为丰富整层大气气溶胶光学厚度测量手段,提出了一种综合微脉冲激光雷达与地面能见度测量数据的探测方法。该方法首先利用激光雷达数据反演得到气溶胶垂直消光系数廓线,据此计算出气溶胶标高;再利用能见度和消光系数的关系得到近地面水平方向的消光系数;最后,将近地面消光系数和标高结合,从而得到整层大气气溶胶光学厚度。将该方法应用于合肥地区,成功得到该地区整层大气气溶胶光学厚度的昼夜变化趋势,验证了该方法的可适应性。

基于太阳光度计资料的敦煌地区气溶胶光学特征分析

文章基于CE318太阳光度计观测数据,对敦煌市2018—2021年来的气溶胶光学厚度(AOD)、波长指数(α)、浊度系数(β)等进行反演计算,在此基础上对其年变化、季节变化、日变化进行分析。结果表明:(1)与东部沿海地区相比,敦煌地区AOD全年整体偏低,污染情况整体较轻,α年均值为0.2,即大气污染以粗模态的沙尘粒子为主,属于极具代表性的沙尘气溶胶模态,全年大气状况较为清洁。(2)气溶胶特性存在较为明显季节变化特征,AOD在春季(3—5月)最大值达到0.67,夏季呈现下降趋势,到秋季又略有升高,冬季12—次年2月最小,为0.1,并且浊度系数的分布与其正相关。(3)AOD、α、β在一天之内的波动变化也同样存在显著的季节性差异。春季较为明显,日出前数值最低,每日11时达到峰值,之后慢慢回落且趋于稳定;冬季全天变化不大,只是在日出后数据略有升高,这与冬天大气场较为稳定有关,整个变化过程中人类生产活动对其影响较小。敦煌地区的大气气溶胶以自然源为主,受到春、秋两季沙尘暴频发影响,春季尤为明显,秋季次之,这两季气溶胶粒子较大,空气污染状况较为严重。沙尘暴也是影响敦煌地区的气溶胶变化的主要因素。

宜昌市2022~2023年跨年重污染过程气溶胶光学特性研究

为了研究一次重污染过程的气溶胶光学特性,利用米散射气溶胶激光雷达、地面及高空气象观测资料,分析了2022年12月29日至2023年1月6日宜昌的一次跨年空气污染过程特征。结果表明:污染期间无剧烈天气发生,静稳时间长,中层暖湿气流、低层偏东气流、近地面多层逆温、地面弱冷空气配合特殊地形作用,为颗粒物输入和累积提供条件。污染过程中,低层消光系数大值带连续,云底高度较低,低云含水量高。随着污染加重,消光系数增大,大值区高度增加。天空放晴后,低层消光系数迅速减小。边界层高度与PM_(2.5)浓度呈现弱负相关性。气溶胶光学厚度与PM_(2.5)浓度及相对湿度显著正相关;退偏比与PM_(2.5)浓度变化趋势基本一致,受大粒子占比影响较大。天空状况对气溶胶垂直分布影响显著,多云转阴天时近地面易出现贴地逆温,消光系数大值区与700 hPa逆温层关系密切。弱降水时气溶胶粒子伸展厚度较高,消光系数极大值出现的高度随时间明显下降。研究结果可以提升本地气溶胶激光雷达的业务应用水平,为制定污染防治战略措施提供参考。

考虑地理时空异质性的气溶胶光学厚度插补方法

通过卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据存在显著的覆盖缺失问题,而现有的插补方法对AOD的地理时空异质性考虑不足,严重影响了插补关系的时空建模可靠性。该文在集成学习模型的非线性关系拟合基础上,针对遥感AOD的地理时空异质性特点,从地理时空位置特征构建与插补关系建模两方面入手,提出一种考虑地理时空异质性的AOD插补方法。该方法结合了地理时空位置编码策略和极端梯度提升树模型,有效解决了地理时空位置特征变化不均匀和非线性关系建模的问题,并在2019年中国区域日均1 km的AOD数据插补实验中取得了88.67%的拟合精度,与地面实测数据的相关性达0.842,表明该方法具有较高的插补精度及可靠性,可为空气污染的科学防治提供数据与方法支持。

基于MODIS数据的新疆大气气溶胶光学厚度时空变化分析

利用中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)大气气溶胶光学厚度产品数据,采用三角剖分算法、最近邻点搜索、插值法和趋势分析法,分析新疆气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)时空变化。结果表明:(1)新疆AOD总体呈下降趋势且地域差异明显,南疆AOD明显高于北疆,高值区主要集中在塔里木盆地边缘和天山北坡经济带。(2)北疆AOD年际变化不明显。2014年最高,2005年最低,年均值在0.15~0.18。南疆则呈明显的年际变化。最高值出现在2006年,为0.42;最低值出现在2017年,为0.22。(3)新疆AOD呈明显季节变化特征。春季最大,秋季最小。(4)2003—2019年南疆环塔里木盆地北部、东南边缘和北疆沿天山北坡经济带AOD增量明显。

风云三号卫星气溶胶光学厚度产品的适用性验证

利用长三角地区浦东、东滩、太湖3个测站的太阳光度计CE318地基遥感观测得到的气溶胶光学厚度(AOD)数据对风云三号气象卫星FY-3A/B MERSI反演的550 nm波长AOD进行有效性验证。结果表明,FY-3A的反演结果相关系数高于0.96,仅有20%的样本表现出较大的偏差。FY-3B的相关系数最高为0.77,均方根误差(RMSE)最大为0.35。太湖站点的相关系数比浦东大,说明MERSI的反演算法在太湖更适用。FY-3A/B MERSI反演结果总体上偏小,存在一定的系统偏差,主要由气溶胶模型的假设、设备标定、选择像素比例等原因造成。

基于GF-5(02)卫星DPC数据的2022年春季陆表细粒子气溶胶光学厚度空间分布

大气细粒子气溶胶主要来源于人类生产生活排放,可以反映人为活动对大气的影响,因此细粒子气溶胶光学厚度(AOD_(f))是大气环境领域重要的基础大气参数之一。本研究基于查找表反演方法,利用高光谱观测卫星[GF-5(02)]多角度偏振成像仪(DPC)数据,得到2022年春季(3&5月)的全球陆表AOD_(f),并通过AERONET对反演结果进行了初步验证。对AOD_(f)的分析结果表明:1)全球陆表AOD_(f)分布呈现明显的南北差异,南半球基本为低值,北半球的高值区域主要集中在亚洲地区;2)中国地区陆表AOD_(f)在“胡焕庸线”两侧差别显著,东南侧的高值主要集中在川渝腹地、华北平原和两广地区,而西北侧基本表现为低值覆盖,人为和自然因素均对AOD_(f)的分布有一定的影响;3)南亚地区和非洲中-北部的AOD_(f)分布与当地燃烧活动产生的烟尘以及季风环流等因素有一定的相关性。此外,DPC的AOD_(f)数据与MODIS细粒子产品的对比结果表明二者的AOD_(f)高值区域分布基本一致,而DPC在高亮地表有着更为完整的反演结果,可以为全球和重点区域的大气环境监测提供支持。

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。

2000—2019年常州市MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征研究

利用2000—2019年TERRA和AQUA相结合的气溶胶光学厚度(AOD)产品数据,从时间和空间角度分析了常州市AOD的变化特征。结果显示:①2012—2019年常州市PM_(2.5)与AOD年均值的相关系数为0.898,表明AOD产品适用于常州市气溶胶污染年际变化研究。②2000—2019年常州市AOD年均值范围为0.463~0.688,平均值为0.627。其中,2000—2007年常州市AOD年均值整体呈上升趋势,2011—2019年呈下降趋势。常州市AOD的月变化趋势呈倒“U”形,特征最高值出现在6月,最低值出现在12月。常州市AOD有明显的季节变化特征,夏季最高,冬季最低。③常州市AOD高值主要分布在西部的溧阳市金坛区,北部的新北区也存在少量高值分布。④通过Moran指数发现,常州市Moran指数均大于零,表明各年份AOD均呈集聚状态。2000—2010年常州市AOD的空间集聚程度较高,2010年以后的空间集聚效应逐渐减弱。空间热点分析表明,2011—2019年常州市AOD高值集聚区域相比2000—2010年有所减少,冷点集聚区域有所增加,AOD值均一化区域亦有所增加。