基于OMI数据太原市NO_2时空变化及影响因素分析

利用OMI卫星遥感反演对流层NO_2垂直柱浓度分布,分析了太原市2005-2015年NO_2的时空分布变化及其影响因素。结果表明:近10年太原市NO_2柱浓度年均增幅为26.4%,且年度波动较大,2005-2008年NO_2呈逐渐升高趋势;2009-2010年是一个相对低值区段;2011-2013年是10年内NO_2高值区段,2014年以后呈逐降低趋势;其中2005年为10年内浓度最低。NO_2浓度整体呈沿汾河河谷南北向分布的趋势,远郊区的娄烦县和古交市浓度较低,形成为一个南北向的太原市区-清徐县NO_2高值区域。太原市的河谷地形不利于NO_2的扩散,夏季的丰富降水对NO_2具有显著的湿沉降作用;太原市近10年的地区工业产值变化、发电量增大、工业用电量增加、钢铁产量大和机动车保有量大且增幅快,这些人为因素是对流层NO_2柱浓度升高的主要影响因素。     

“十二五”期间三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化及对比

本文基于OMI对流层NO_2垂直柱浓度产品,分析了"十二五"期间三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化,并进行了比较分析。结果表明:(1)京津冀是浓度最高的城市群,长三角次之,珠三角最低;"十二五"规划对氮氧化物排放量的约束性减排指标为下降10%,2015年较2010年京津冀、长三角、珠三角分别下降24.74%、27.73%、26.28%;(2)三大城市群对流层NO_2柱浓度时空变化特征为:京津冀呈西北低东南高的趋势,长三角呈中间高、北部次之、南部低的趋势,珠三角呈中间高、周边低的趋势;(3)三大城市群直辖市和地级市的对流层NO_2柱浓度"十二五"均值特征为:京津冀城市群中,7个市处于四、五级高浓度水平,其中邯郸最高为2035.71×1013mole/cm~2;长三角城市群中,6个市处于四级高浓度水平,其中苏州市最高为1827.55×1013mole/cm~2;珠三角城市群中,4个市处于三级中浓度水平,其中佛山市最高为1158.98×1013mole/cm~2。     

利用OMI数据对我国西部城市NO_2柱浓度的时空分布特征研究——以天水市为例

城市大气污染的有效控制得益于对气候条件、污染物来源和汇的不同时空分布特征的掌握。利用卫星OMI传感器,反演了2007—2015年9年来对流层NO_2的数据产品,研究了天水市对流层NO_2柱浓度的时空分布特征及其管控策略。结果表明:(1)天水市对流层NO_2柱浓度在空间上呈现明显的东高西低空间分布格局,具有从东部向西部扩展并逐渐降低的空间动态变化特征;(2)天水市对流层NO_2柱浓度在时间分布上,9年时间里呈现小幅上升趋势,且春夏高秋冬低,与我国东部地区季节规律相反,月均值变化呈倒U型;(3)天水市对流层NO_2柱浓度时空分布格局与当地地理条件、污染物来源和汇以及上风向污染的输送有关;(4)与我国东部城市比较,天水市对流层NO_2柱浓度普遍较低,但9年来县(区)域的变化率较大(10%~14%)以及市域年度变化率较高。未雨绸缪制定环境管理策略,以避免大气环境污染的发生和加剧。     

新疆博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(multi-axis different optical absorption spectroscopy,MAX-DOAS),分析位于中国西部边陲的典型干旱区城市——博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度(vertical column densities,VCD)分布、变化,了解其变化规律和分布特点。结果表明:(1)博乐市不同观测点对流层NO_2VCD高低表现为农田区市区,农田区NO_2浓度最大达到5.69×10~(15)molec/cm2,市区NO_2浓度最大达到3.79×10~(15)molec/cm~2;(2)市区观测点对流层NO_2浓度变化趋势基本一致,相同的是北京时间10:00,出现峰值;农田区观测点对流层NO_2VCD一天内呈现缓慢上升趋势;(3)同一区域,不同天气条件下,对流层NO_2VCD高低不同。多云条件下对流层NO_2VCD浓度最高,其次是多云转阵雨、多云转小雨,晴天条件下对流层NO_2浓度较低;(4)不同区域,相同天气条件下对流层NO_2VCD分布不同。社会活动较多的市区对流层NO_2VCD较高。     

基于OMI卫星数据的长三角对流层NO_2特征研究

利用OMI卫星遥感数据,分析2006-2011年长三角地区对流层NO_2的变化趋势和时空分布特征以及对其来源的讨论。结果表明长三角近6年来对流层NO_2垂直柱浓度年均值具有明显稳定的增长趋势,增长率到达49.63%。且具有浓度高值区域面积不断扩大,高值中心数量增多的特征。与其它地区相比长三角地区对流层NO_2浓度季节变化具有独特的特征,NO_2垂直柱浓度在冬季浓度达到极大值(14.29×10~(15)~20.84×10~(15)molec/cm~2),而大多地区如四川则在夏季达到极大值。此外,分析得出长三角地区对流层NO_2垂直柱密度变化与人类活动的密切关系。     

山东省近10年对流层NO2柱浓度时空变化及影响因素

利用OMI卫星对流层NO2柱浓度产品研究了近10年山东省NO2时空格局及影响因素,结果表明: 对流层NO2柱浓度波动较大,10年柱浓度年均值增幅为28.5%,其中2011年浓度最高;对流层NO2柱浓度空间变化显著,2005~2009年四、五级高值仅出现在经济发达的内陆城市, 2010~2012年四、五级高值范围显著扩大至中西部大范围地区,尤以2011年最为严重, 2013~2014年,四、五级高值范围呈逐步缩小趋势; 夏季丰富的降水对NO2具有显著湿沉降作用;山东省近10年地区生产总值不断攀升、机动车保有量大且增幅快、秸秆焚烧火点个数多,这些人为排放是对流层NO2柱浓度升高的主要影响因素.     

2005～2013年中国地区对流层二氧化氮分布及变化趋势

利用OMI探测器资料反演的对流层NO2柱浓度,结合REAS东亚地区NOx排放清单,ECMWF地面10m风场数据和中国统计年鉴中相关统计数据,研究了2005~2013年中国地区对流层NO2柱浓度的空间分布和长期变化趋势,NO2柱浓度的季节差异与排放源和地面风场的关系,以及国家政策实施情况与NO2柱浓度的关系.结果表明:中国地区NO2对流层柱浓度的高值区主要分布在华北地区、长江三角洲、珠江三角洲以及四川盆地等人口密集、人类活动频繁的大型城市和地区.NO2对流层柱浓度的变化存在东西部差异,值得注意的是东部在2011年之前基本表现为增加,但在2011年以后表现为下降,且与2011年相比年平均浓度下降了7.1%.工业氮氧化物排放总量的下降是2011年后NO2浓度下降的一个重要原因.西部浓度低于东部,但近9a浓度基本表现为增长.对流层柱浓度存在明显的季节差异,东部地区及大型城市基本表现为冬季高、夏季低.NOx人为排放源的季节差异是NO2浓度季节差异的重要因素之一,同时气象条件的作用不可忽视.     

华东地区不同土地覆被上空NO2柱浓度变化特征

为探究1997-2017年华东地区不同土地覆盖上空对流层NO_2柱浓度的变化特征,并评价中国环保"十二五"规划NOx减排政策在华东地区的实施效果,文章利用GOME、SCIAMACHY和GOME2A卫星遥感监测融合数据和土地覆盖数据,分析了华东地区和不同土地覆盖类型上空NO_2柱浓度的时空变化特征。结果表明:华东地区北部和南部对流层NO_2柱浓度差异显著,北部高南部低,NO_2柱浓度的高值主要分布在山东和长三角等区域。对流层NO_2柱浓度存在显著的周期性变化和季节性差异,冬季>秋季>春季>夏季。1997-2011年NO_2柱浓度呈增高趋势,年均增长率为0.768×10~(15)molec/(cm~2·a),2012-2017年呈下降趋势,年均降低率为1.08×10~(15)molec/(cm~2·a)。不同土地覆盖类型上空对流层NO_2柱浓度分布差异显著,其中建设用地、耕地和水域NO_2柱浓度较高,建设用地显著高于其他土地覆盖类型,林地上空NO_2柱浓度最低。1997-2011年各种土地覆盖类型上空NO_2柱浓度均呈现增长趋势,其中建设用地增速最快,为1.24×10~(15)molec/(cm~2·a),林地增速最慢,为0.31×10~(15)molec/(cm~2·a)。中国NOx减排政策在华东地区的实施效果良好,在环保政策的影响下能够实现低NO_x排放下区域经济的持续增长。     

基于卫星遥感的海南地区对流层NO2长期变化及成因分析

利用OMI卫星反演的较高分辨率(0.125°×0.125°)对流层NO_2(Tro NO_2)柱浓度数据,分析了近12年海南岛TroNO_2柱浓度的时空变化,同时,结合MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)资料、海口市空气质量指数(AQI)、GDP、SO_2排放总量,以及民用汽车保有量等探究其长期变化与成因.结果表明:海南地区TroNO_2柱浓度空间分布表现为北半部高于南半部、四周沿海高于中部山区的特征,其中,北部地区最大值可达20×1014molec·cm~(-2)以上.近12年来海南地区TroNO_2柱浓度表现为上升的变化趋势.季节变化表现为冬季高于夏季,夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季偏高与旅游过冬人口增多和外源输送作用有密切联系.四季TroNO_2柱浓度均有不同程度的上升,而且季节差异在2010年以后有增大的趋势.海南地区TroNO_2柱浓度分布与岛上经济水平和人口分布关系密切,海南地区民用机动车拥有量近10年呈现快速的增加趋势,机动车尾气NO_2排放也不容忽视.     

卫星遥感在NOx总量控制中的应用

基于美国Aura卫星臭氧观测仪(OMI)提供的对流层NO_2垂直柱浓度数据,分析2015年北京世界反法西斯战争胜利70周年纪念活动期间和2016年杭州G20峰会期间NO_2柱浓度变化趋势,发现NO_2柱浓度能灵敏地捕捉到地面NO_x排放量的变化状况.因此,本文利用OMI NO_2柱浓度评估"十二五"期间及"十三五"初期我国NO_x排放量的变化状况,结果表明,"十二五"期间我国NO_2柱浓度降幅为24.98%,NO_x减排取得显著成效."十三五"初期,2016年全国NO_2柱浓度相比2015年下降3.18%,NO_x排放量继续下降.     

近12年华北五省区域对流层甲醛柱浓度时空变化及影响因素

利用臭氧监测仪(OMI)卫星反演的甲醛柱浓度产品,探讨了2005—2016年间华北五省区域对流层甲醛柱浓度的时空分布变化特征及相关的影响因子,结果表明:近12年对流层甲醛柱浓度整体呈现上升趋势,2005—2011年甲醛柱浓度呈逐渐升高趋势,最高增长达32.24×1013mole·cm~(-2),且高值区逐渐扩大.空间分布上高值区整体分布在北京、天津及周围区域,低值区分布在河北的北部、河南的南部和山东的东部区域;2012—2016年甲醛柱浓度波动较小,呈下降趋势.12年中,每年的2—4月份甲醛柱浓度出现最小值,6—8月份甲醛柱浓度出现最大值,而2005年2月份甲醛柱浓度值最小,2011年7月份甲醛柱浓度值最大.四季对流层甲醛浓度水平:夏季秋季春季冬季.风向会影响甲醛浓度的扩散方向,气温的增加导致甲醛柱浓度的升高.但12年间区域生产总值的提高、汽车保有量增加和农业秸秆焚烧是影响甲醛柱浓度增加的主导因素.     

黑龙江省近12年甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

利用OMI传感器数据,研究黑龙江省2005~2016年对流层甲醛柱浓度时空分布特征,并探究甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明：近12年甲醛柱浓度值整体呈上升趋势,平均增速为0.43×10¹⁵（molec×a）/cm²,2005~2013年逐年加剧,2013~2014年小幅回降,2014~2016年趋于平稳;四季甲醛浓度水平为：夏季>秋季>冬季>春季;月均变化趋势符合正弦曲线分布,年内甲醛柱浓度最低值一般出现在2~3月,最高值一般在6~7月;空间整体分布具有明显梯度,呈现“南高北低”状态,高值区主要分布在哈尔滨市、大庆市等南部地区,低值区分布在大兴安岭地区、黑河市等地区;空间浓度变化显著,2005~2008年全省在1~4级水平污染内,2009年起首次出现6级污染,2009~2013年6级水平污染区域扩大,2014年6级水平污染区域明显缩小,2014~2016年以4~6级水平污染为主且分布均匀;甲醛柱浓度分布对地形地貌、风向、气温、降水变化均会产生响应,能源消费、工业生产、汽车保有量、建筑装修、化肥施用等是甲醛柱浓度变化的重要影响因素.     

基于TROPOMI卫星数据的长三角地区甲醛时空分布及影响因素分析

基于Sentenial-5P卫星上搭载的对流层监测仪(TROPOMI)2019—2021年对流层甲醛柱浓度数据，对长三角及其典型城市甲醛时空变化及影响因素进行了分析.结果表明：从空间变化特征来看，甲醛柱浓度分布呈现由长三角中部向四周逐渐降低的趋势，浓度高的地区主要集中在江苏、浙江和安徽交界处、江苏南部和安徽北部，甲醛柱浓度低的地区主要集中在浙江中部和南部.从时间变化特征来看，甲醛柱浓度年变化呈单峰结构，月平均浓度最高值(13.44×10¹⁵ molec·cm^-2)出现在6月，最低值(8.79×10¹⁵ molec·cm^-2)出现在4月.甲醛柱浓度具有显著的季节性变化特征，夏季平均最高，为12.35×10¹⁵ molec·cm^-2，其次是秋季、冬季，春季平均最低为10.15×10¹⁵ molec·cm^-2.影响甲醛的自然因素主要是气温和降水量，4个典型城市常州、合肥、苏州、无锡的甲醛柱浓度与气温的相关系数(r=0....     

中国西部人为源NO2污染的时空分布及影响因素研究

利用臭氧监测仪卫星遥感反演获得对流层NO_2柱浓度数据,分析了2005—2016年中国西部地区NO_2污染的时空演变特征及影响因素.首先,根据NO_2污染的季节特性,剔除了自然源NO_2后得到人为源NO_2柱浓度信息;然后,利用小波变换分解方法对西部地区NO_2柱浓度的长期趋势和季节特性进行提取,并对比了东西部的NO_2增长情况;最后,结合经济社会数据分析了西部各省NO_2污染的主要驱动因素.结果发现,西部地区的NO_2浓度在2005—2012年期间呈快速增长趋势,西北各省份的增速均超过了10%a~(-1).然而,2012年之后,西部各省的NO_2浓度开始下降.结合"十二五"计划中的各省氮氧化物减排目标,发现大多数西部省份都较好地完成了减排任务.此外,煤炭消费是西部各省NO_2污染的最主要因素.然而,对于云南和四川而言,虽然水电发展替代了部分火电,使得煤炭消费增速减缓,但交通排放成为这两个省份NO_2污染的最主要驱动因素.西部地区是国家"一带一路"新战略的重要区域,本研究结果将为政府制定有效的控制排放政策,以及促进西部区域可持续发展提供重要的科学参考.     

基于OMI数据的中国中东部臭氧及前体物的时空分布

基于OMI卫星资料,分析了2005—2014年中国中东部地区对流层低层ρ(O₃)、对流层NO₂柱浓度及甲醛总柱浓度的时空演变趋势及相互关系. 结果表明:近10年来,中国中东部地区对流层低层ρ(O₃)呈上升趋势,2005年及2014年分别为60.64、69.43 μg/m3,年均增长率为1.6%;对流层低层ρ(O₃)增长的区域面积不断扩大,部分地区增长超23 μg/m3;呈春夏季高,冬季最低的分布趋势. 2005—2012年,对流层NO₂柱浓度呈上升趋势,2005年及2012年分别为4.41×1015、5.90×1015 mol/cm2,年均增长率为4.8%;2012年后呈下降趋势,下降的区域面积逐步扩大,部分地区降低约 15×1014 mol/cm2;呈冬季最高、夏季最低的分布特征;2005—2010年甲醛总柱浓度呈上升趋势,2005年及2010年分别为9.74×1015、1.59×1016 mol/cm2,年均增长率为12.6%,2010年后呈下降趋势;呈夏季最高、冬季最低的分布特征;甲醛总柱浓度增长的区域面积逐渐扩大. 利用甲醛与NO₂柱浓度比值探讨臭氧控制区的空间分布特征,表明鲁豫晋、京津冀、长三角及珠三角地区中心城市属于VOCs控制区,周围城市属于VOCs-NO_x协同控制区,其他地区属于NO_x控制区.      

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

甘肃省植被与对流层甲醛关系及影响因素分析

植被可以截获和吸收大气中的颗粒物、SO₂和NO_x等,对大气污染物具有一定净化作用,但也释放大量挥发性有机物,对光化学烟雾污染的形成具有促进作用.以甘肃省为例,利用卫星资料反演手段,解译了2008-2016年NDVI（植被覆盖指数）和对流层HCHO（甲醛）柱浓度,并探讨了二者之间的关系及影响因素.结果表明:①甘肃省2008-2016年NDVI空间分布梯度呈东南向西北递减的趋势,其年际动态不显著,季节性动态显著,与对流层HCHO柱浓度时空分布及动态有一定的相似性.②甘肃省对流层HCHO柱浓度和NDVI的年变化范围分别为7×1015~11×1015 molec/cm2和0.22~0.25,并且二者之间呈显著正相关,相关系数为0.63.③甘肃省NDVI和对流层HCHO柱浓度的分布与气象因素（如辐射、气温和降水量）有关,并且甘肃省中部对流层HCHO柱浓度分布还与甘肃省人类足迹分布特征相似.研究显示:甘肃省中部人类足迹指数高,HCHO主要来源于人类活动;而甘肃省西部和南部人类足迹指数低,HCHO主要来源于自然排放.      

基于OMI数据天津市NO_2浓度分布特征及其适用性

利用Aura卫星上OMI传感器反演获取的2013-2014年对流层NO2垂直柱浓度,探究了天津市对流层NO2垂直柱浓度的时空分布特征及其与NO2质量浓度的关系。结果表明,天津市对流层NO2柱浓度年均值为18.67×1015molec/cm2,在津冀地区处于中等浓度水平。NO2垂直柱浓度空间分布极不平衡,表现出中部地区浓度偏高、南北两部浓度偏低的空间分布格局;NO2垂直柱浓度在各月份呈现"V"分布,表现出冬季浓度最高,春季次之,夏季最低的特点。OMI卫星反演的NO2月均柱浓度分布趋势及其值域比率与自动站监测数据质量浓度基本一致,柱浓度与质量浓度相关系数为0.694 8,满足0.01显著性水平检验,可根据对流层NO2柱浓度来反演地面NO2质量浓度。     

基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

长三角对流层甲醛柱浓度时空变化及驱动因素

通过OMI卫星数据分析了2005~2016年长江三角洲对流层甲醛柱浓度的时空变化规律.同时结合2008年和2010年各部门VOCs人为源排放量,利用BP神经网络和RBFN神经网络模型对对流层甲醛柱浓度进行了县域尺度上的回归模拟和各部门排放量贡献度分析.结果表明：长三角城市群对流层甲醛柱浓度在2005~2010年存在着增加趋势,2011~2016年甲醛浓度有下降的趋势.高值区域分布在皖北苏北、上海及其附近,低值区域分布在浙西南一带.人为源排放使得经济发达地区的甲醛柱浓度显著增高.工业源在长三角的分布较为广泛,电力源分布稀疏且VOC排放量远小于工业源排放量,居民源的VOC排放量介于工业源和电力源之间,有明显的南北差异.交通源主要集中在苏南、浙北和上海附近,少部分沿交通线条状分布.机器学习算法可以较好地利用人为源排放数据对甲醛柱浓度进行模拟.神经网络的拟合精度可以达到0.6~0.8,比线性回归的拟合精度超出0.3~0.4.模型变量重要性计算显示各部门中居民源对甲醛柱浓度的贡献程度最高.研究对流层甲醛柱浓度的长期时空变化及其影响因素有利于深入研究臭氧污染,同时也为大气治理和政策制定提供了科学依据.