陆地气溶胶细模态比的有效反演算法

提出了基于卫星气溶胶光学厚度(AOD)和恩格指数反演气溶胶细模态比(FMF)的新算法,该算法采用更准确的气溶胶模型,构建了以AOD和FMF为变量的二维查找表。将该算法用于北京和Jaipur两个地区FMF反演,并与AERONET和MODIS的FMF作比较。结果表明,新算法反演的FMF与AERONET的FMF的相关系数为0.656,而MODIS C6与AERONET的FMF相关系数为0.436;以AERONET的FMF为标准,新算法的均方根误差为0.156,低于MODIS C6的均方根误差(0.318);新算法的反演结果中有90%处于±0.4的误差范围内,而MODIS C6的FMF只有57.4%处于该误差范围内。

华东地区气溶胶分布和变化特征研究

利用中分辨率光谱仪(MODIS)获得的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)和臭氧检测仪(OMI)获得的气溶胶指数(AI)统计分析了2005—2014年我国华东地区气溶胶光学性质的时空分布特征,同时利用潜在源分析(PSCF)模型对我国华东地区AOD和AI的潜在源区进行分析。研究结果表明:华东地区的AOD、FMF和AI时空分布存在较大的差异,2005—2014年AOD和AI的平均值高值主要分布在华东地区北部,FMF的高值区则分布在华东南部地区;10 a间华东地区AOD呈现出先升高后降低的趋势,FMF波动幅度不明显,AI值有所上升;整个华东地区AOD的季节变化较为明显,春夏两季AOD明显高于秋冬两季。华东北部和中部地区夏季由于较高的相对湿度,AOD最大可达0.8以上。而在华东南部地区,夏季受到降水的影响,AOD维持在0.2~0.4之间。FMF季节变化趋势与AOD不同,夏季最大达到0.58,春季最小仅为0.26。AI平均值在冬季最大高达0.63,夏季最小,为0.27。PSCF分析显示华东地区AOD主要源区以局地排放为主,同时也存在由河南、湖北和湖南等周边省市近距离输送影响;AI以局地和北方远距离输送为主,同时也受到河南、湖北等周边省市近距离输送的影响。

中国3个AERONET站点气溶胶微物理特性分析及比较

选取中国地区区域代表性较强且观测时间序列较长的3个AERONET站点（SACOL、香河和太湖）,分析了其气溶胶微物理参数特征.香河和太湖多年平均气溶胶光学厚度（AOD）分别为0.67±0.66和0.72±0.44,是SACOL AOD平均值（0.38±0.27）的近2倍,且AOD变化范围较大.SACOL春冬季AOD较大,夏秋季AOD较小;而香河和太湖夏春季较大,秋冬季较小.结合尺度分布、体积浓度等参数特征说明沙尘是SACOL春季最主要的气溶胶类型,香河春季受沙尘的影响也较严重,而太湖受沙尘影响的频率较香河要小的多;香河和太湖AOD最大值出现月份与细模态粒子体积浓度最大值出现月份一致,是由于细模态粒子的消光效率是粗模态粒子的3--4倍.细模态体积比（Vf/Vt）的年变化趋势与？ngstr？m波长指数（α）的年变化趋势相似,Vf/Vt和α均可以用来分析粒子尺度大小的年变化特征.但α〈0.75时,3个站点Vf/Vt均小于0.4,以粗模态粒子为主;α〉1.7时,Vf/Vt大于0.6,以细模态粒子为主;而0.75〈α〈1.7时,也是α出现概率最高的区间,3个站点Vf/Vt均在0.1∽0.8之间变化.

长三角地区近10年气溶胶时空分布特征

该文利用2003年3月至2013年2月间MODIS遥感气溶胶三级产品资料,分析了我国东部长三角地区气溶胶光学厚度(AOD)、Angstrom波长指数、细粒子比例和垂直柱质量浓度的时空分布及其变化特征。长三角地区的AOD呈现出北高南低分布,北部(30°N以北)年平均约为0.6~0.7,南部普遍低于0.5。AOD季节分布变现为春夏高、秋冬低,夏季最高。10年间,长三角地区AOD呈现出波动增长趋势,并表现出地区差异,北部增长较南部快。Angstrom波长指数表现为南高北低,春冬低夏秋高,总体变化趋势不显著。冬春季细粒子比例低于夏秋季,北部细粒子比例普遍低于南部,但北部增长率高于南部。从气溶胶垂直柱浓度分布来看,北部高于南部,高值中心在江苏、上海一带,低值区在浙江一带。春季气溶胶柱浓度最高,秋季最低。气溶胶柱浓度北部增长较快,南部有所下降。

北京市大气气溶胶体积谱特性分析

本文利用AERONET的气溶胶月平均数据,分析了北京市大气气溶胶体积谱的季节性变化,并对气溶胶体积谱与光学厚度、Angstrom指数、小颗粒比例以及单次散射反照率的关系进行分析。分析结果表明:在春季北京市气溶胶体积谱中粗模态粒子占的比重较大,峰值半径约为3μm;在夏季北京市气溶胶体积谱中细模态粒子占的比重较大,峰值半径约为0.25μm;影响粗模态峰值异常增大的主要因素是沙尘,影响细模态峰值异常增大的主要因素是温度和湿度;在吸收性粒子浓度较低情况下,细模态粒子占主导地位时,单次散射反照率随波长的增大而减小,粗模态粒子占主导地位时,单次散射反照率率波长的增大而增大。

基于光学厚度光谱特征改进北京地区气溶胶积聚模态比例估计

积聚模态比例(AMF)是细模态气溶胶光学厚度占总光学厚度的比例,是估算直接辐射强迫和评估细颗粒物污染的重要参数。利用2011年北京地区AERONET网站提供的气溶胶光学厚度(AOD)和粒子体积谱分布等微观参数,计算极值修正后的细模态Angstrom指数(αf)并进行气溶胶光学厚度光谱退卷积计算,改进AMF估算精度。AMF估算误差主要是由于αf的误差估计偏小造成的。通过统计模拟的αf极大值与极小值范围获取约束条件,建立极值修正方法。通过敏感性试验可知,极值修正可将αf约束在合理范围内,且αf和AMF对气溶胶归一化体积谱分布敏感,不同谱分布可使αf从0.662变化到2.849,AMF从0.08变化到0.84。经过极值修正后,AMF的平均误差从0.072减小到0.044,减小了38.89%,尤其在冬夏两季,误差减小明显。AMF精度的提高可直接提高细模态及人为气溶胶光学厚度的估算精度,对人为气溶胶的直接辐射强迫估算、气候变化评估和环境质量评价有着重要意义。

基于卫星遥感和地面观测资料分析苏皖两省一次空气污染过程

2012年6月8-11日,江苏安徽2省发生了一次持续性的空气污染过程.利用MODIS观测的气溶胶产品和地面气象资料,结合火点监测资料和HYSPLIT后向轨迹模式,分析气溶胶光学厚度（AOD）、细粒子比例（FMF）、空气污染指数（API）的特征,探究这次空气污染的形成原因.研究表明,这次过程中苏皖2省8个代表城市的能见度大部分时间低于10km,相对湿度低于90%,API均达到或超过污染等级,AOD显著增长,且污染物以人类活动产生的细粒子为主.区域细粒子比例（RFMF）达0.79,高FMF（〉0.6）出现的概率高达74.8%.另外,苏皖2省稳定的天气形势,不利于污染物扩散.6月8~11日,苏皖2省（北部地区为主）出现大量的火点,表明有秸秆焚烧现象的存在.从HYSPLIT模式的模拟结果来看,苏皖2省8个代表城市在此期间主要受到偏西方向的气流以及局地气流的影响,偏西方向的气流有利于外部秸秆焚烧的污染物经过输送影响本地区,同时局地气流不利于扩散,从而造成污染物积累,形成污染.

关中地区不同类型气溶胶时空分布特征与驱动因素

气溶胶光学厚度(Aerosol optical depth,AOD)和气溶胶细模态比例(Fine mode fraction,FMF)是区域大气质量的重要指示因子.利用2003—2020年AOD和FMF粒子谱阈值划分气溶胶类型,综合利用局部自相关、线性趋势估计和地理探测器方法,揭示关中地区不同类型气溶胶的空间变化特征及驱动因素.结果表明:①关中地区AOD、FMF及不同类型气溶胶具有空间分异性,AOD和FMF均存在高值聚集和低值聚集,不同类型的气溶胶从中间腹地城市群向外围高地呈“阶梯”状分布.②关中地区以混合型(Mixed aerosol,MX)和大陆型气溶胶(Continental background aerosol,CB)为主,城市型气溶胶(Urban aerosol,BU)占比最小.③不同类型气溶胶季节、年际变化明显,混合型气溶胶在春、夏季占比高,大陆型气溶胶在秋、冬季占比高,达到50%以上,春、冬季沙尘型气溶胶(Dust aerosol,DD)在城市区聚集明显;在年际变化中,2003—2020年关中地区整体上大气污染程度降低.④PM_(2.5)、气温和高程是关中地区不同类型气溶胶空间分异性的主导因素,此外,不同类型气溶胶的最大双因子驱动力(q max)存在差异.

中国东部地区气溶胶光学特性和类型特性分析

本文基于我国东部沿海岸线分布的Beijing-RADI、Beijing-CAMS、Xuzhou-CUMT、Taihu、Hong_Kong_PolyU、Hong_Kong_Sheung六个AERONET长期观测站点的光学厚度(AOD)、Angstrom指数(AE)、单次散射反照率(SSA)、细粒子百分比(FMF)四种气溶胶的物理光学特性观测产品,结合Terra/Aqua MODIS Level2 C6 AOD产品,研究了我国东部地区气溶胶时空变化特性及类型特性。研究表明:1)北京、徐州、太湖、香港地区四个地区地基的AOD年均值徐州>太湖>北京>香港地区,依次为0.805±0.129、0.775±0.069、0.664±0.197、0.519±0.125;2)在AERONET站点处,MODIS AOD年均值检测值太湖>徐州>香港地区>北京,依次为0.902±0.227、0.772±0.082、0.547±0.064、0.517±0.234,与地基检测值依次相差22.2%、4.1%、5.5%、16.3%;3)AE年均值香港地区>太湖>徐州>北京,依次为1.314±0.054、1.213±0.084、1.198±0.104、1.118±0.078,表明中国东部地区污染物的粒径从北往南逐渐减小;4)北京、徐州、太湖、香港地区四个地区均以弱吸收型细粒子所占比重最大,依次为38.29%、44.99%、44.30%、48.14%,中度吸收型细粒子和强散射细粒子次之,其他类型的粒子均较少。

利用细模态气溶胶光学厚度估计PM_(2.5)

本文利用2013年1月AERONET(Aerosol Robotic Network)北京站的气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)、细颗粒物光学厚度占总光学厚度的比例即气溶胶细模态比例η以及地面监测的细颗粒物PM2.5(Particulate Matter 2.5)质量浓度数据建立气溶胶细模态光学厚度AODf(fine-mode Aerosol Optical Depth)与PM2.5的线性回归关系,并利用2013年2月1日—15日的数据验证该方法。结果表明,利用2013年1月建立的回归方法能够有效估算灰霾期间PM2.5,获得PM2.5的均值为85μg/m3,均方根误差为50μg/m3。利用气溶胶细模态订正方法估算的AODf与PM2.5的相关系数大于AOD与PM2.5的相关系数,这表明灰霾期间以PM2.5为代表的细模态颗粒物成为气溶胶消光的主体,且AOD与PM2.5的关系转化为AODf与PM2.5的相关关系时,相关程度提高。垂直分布修正在灰霾时对改善AOD与PM2.5相关关系作用不明显;当相对湿度大于80%时,湿度订正效果受到较大限制。

亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.

华北平原夏收期间气溶胶卫星遥感探测分析

为研究2014年华北平原在夏收期间气溶胶污染的时空分布特征及形成原因,对2014年6月MODIS卫星的华北平原的气溶胶光学厚度（AOD）、细粒子比（FMF）、火点分布及后向轨迹进行了分析.结果表明,2014年6月华北平原的气溶胶光学厚度值在1.2～2.0之间,远高于年平均值1.0～1.2,而6月的火点分布主要集中在6—14日,此阶段的气溶胶光学厚度值高于6月6日前及14日以后的气溶胶光学厚度值.在两个特定研究区——华北南部及长三角地区,通过对6月的3个阶段的细粒子比进行分析,发现火点集中阶段细粒子排放增多,确定此次污染极有可能是由秸秆燃烧造成.在火点集中时期,两个研究区的后向轨迹说明,污染主要来自火点分布密集区域,进一步确定了秸秆燃烧是华北平原在夏收期间的主要污染源之一.

河南省气溶胶光学特性的时空变化特征

利用2001~2018年的Terra MODIS C6.1气溶胶产品对河南省大气气溶胶光学特性进行研究,分析气溶胶光学厚度(AOD)、气溶胶垂直柱质量浓度(AMC)和细粒子比(FMF)的时空分布特征,并针对代表性区域研究了气溶胶光学参数的时间变化特征.结果表明,河南省年均AOD和AMC及其在各个季节的空间分布均为东高西低、北高南低,与河南省特殊地势、人口分布及各地区企业数量有关,而FMF的空间分布与AOD和AMC分布相反.春季AMC值最高,而FMF值最低,表明春季主要是受到沙尘气溶胶的影响.夏季AOD和FMF值最高,而AMC值较低,主要是夏季气溶胶吸湿增长作用增强导致AOD高值出现,雨水冲刷与二次气溶胶生成量增加使夏季以细模态气溶胶为主.秋、冬季河南省AOD和AMC值相对较低,FMF值略高于春季.河南省AOD和AMC呈现逐年下降趋势;而FMF呈现上升趋势,而且2011年之后AOD、AMC和FMF的月平均峰谷差值均有所减少.

气溶胶细粒子比偏振遥感最优化反演方法研究

针对PM2.5遥感模型对气溶胶细粒子比FMF(Fine mode fraction)参数的需求,结合多光谱偏振传感器对大气探测的优势,基于最优估计OE(Optimal Estimation)反演框架,提出了一种基于线偏振度(Degree of Linear Polarization)测量的FMF最优化反演方法。采用矢量化的辐射传输模式UNL-VRTM进行地基天空光的线偏振度观测模拟,分析了线偏振度对FMF参数的波段敏感性,并基于仿真数据开展了算法的反演测试。研究结果表明:偏振测量在长波近红外波段对FMF的敏感性高于可见光波段;基于OE框架的FMF反演算法具有良好的闭合性;在地基天顶观测模式下,引入线偏振度测量参与反演能够有效提高FMF的反演精度,FMF反演误差从1.4%下降到了0.18%。最优化反演方法对于气溶胶遥感具有一定的潜力和可行性,有望成为提高PM2.5遥感监测能力的新途径。