基于环境一号卫星的气溶胶光学厚度反演技术研究

基于环境一号卫星(HJ-1)遥感观测数据,采用改进的暗目标算法和深蓝算法分别对暗像元、亮像元地表的气溶胶光学厚度(AOD)进行反演,并将其结果与MOD04产品对比。结果表明:二者反演的AOD空间变化特征较一致,相关系数达0.874,HJ-1星反演结果有更高的空间分辨率。当AOD值0.2时,HJ-1星反演结果可靠性较低;当AOD值在0.2~0.8之间时,HJ-1星CCD相机反演气溶胶的结果与MOD04产品最相近,二者相对误差10%;当AOD值在0.8~1.5之间时,HJ-1星反演结果相对MOD04产品显著偏高;当AOD值1.5时,HJ-1星反演结果相对MOD04产品偏低。     

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。     

基于国产“风云三号”卫星MERSI的太湖蓝藻水华监测业务化应用

使用无锡市环境监测中心站环境遥感综合处理系统,对2017年7—11月FY-3/MERSI影像数据进行蓝藻水华提取分析,并通过当日与国外MODIS、VIIRS影像数据的蓝藻水华提取结果进行协同比对,验证FY-3/MERSI影像在蓝藻水华预警监测业务化应用的前景。结果表明,3种数据源均能实现蓝藻水华空间分布的业务化运行;由于卫星过境时间的不同,可综合利用这3种数据源观测太湖蓝藻水华在一天中的动态变化,分析蓝藻水华的发生规律。     

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：(1)2012—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。(2)2000—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,AO...     

基于光学遥测技术的合肥市气溶胶参数观测

为了解合肥市气溶胶光学特性参数,采用太阳光度计CE318对雾霾期间气溶胶进行监测并分析了气溶胶光学厚度(AOD)、Angstorm波长指数(α)、体积谱函数等气溶胶光学特性参数。同时采用多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)反演了雾霾期间二次气溶胶前体物NO2柱浓度并和固定点测量的颗粒物(PM)浓度进行了对比。分析表明,雾霾期间的气溶胶光学厚度比晴天高,且随波长的增加而减少。Angstorm波长指数在雾霾天气时平均值较高,表明合肥雾霾天气期间气溶胶粒子以细粒子为主。气溶胶前体物NO2浓度变化与雾霾天气空气中颗粒物含量(PM10、PM2.5等)变化一致性较好,表明二次气溶胶可能对气溶胶颗粒浓度有一定影响。     

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R²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。     

基于深度全连接网络Himawari-8卫星气溶胶反演研究

利用葵花8(Himawari-8,H8)16个波段数据、卫星、太阳角度数据和深度学习技术,提出一种基于深度全连接网络(Deep Neural Networks,DNN)模型的AOD遥感反演方法(Himawari-DNN)。该方法直接建立H8影像本身与AERONET站点AOD数据间的关系,可避免传统AOD遥感反演方法中复杂过程,得到精度较高的反演结果。通过有效数据对所构建的模型做精度测试,同时将反演结果和实测数据对比分析,结果表明,模型反演结果与研究区内所有站点的观测值均具有较高的一致性(R^2均>0.89)。可见,应用DNN对H8气象静止卫星开展AOD反演具有一定的可行性。     

深圳大运会期间环境控制措施对气溶胶特性的影响分析

利用全自动太阳辐射计,对深圳世界大运会主场馆附近大气特性开展了连续观测(2011-08-11-2011-09-03)。获得了大运会期间(12 d)和大运会后(11 d),气溶胶光学厚度(AOD)等参数的变化情况,并对气溶胶光学和微物理特性进行了分析。结果表明,大运会期间440 nm处的AOD平均值为0.273,大运会之后的AOD平均值为0.983,大运会期间较大运会之后AOD平均值有显著降低。粒子谱分布等气溶胶微物理特性参数的分析还表明, AOD降低主要是由于细粒子含量的减少,说明环境控制措施对于空气质量产生了较好的改进效果。     

无锡市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(2.5)质量浓度的相关性分析

将MODIS数据反演得出的气溶胶光学厚度与无锡市区实测得到的PM2.5质量浓度进行相关性分析,结果两者的直接相关性较低,相关系数为0.283 4。气溶胶光学厚度经垂直分布和湿度修正后,两者相关性显著提高,相关系数为0.565 9。虽然修正过程存在误差,相关性未达预期程度,但该方法得到的气溶胶光学厚度可作为PM2.5监测的有效补充。     

基于MODIS的华东地区气溶胶光学厚度时空变化特征分析

选用2001年1月-2015年12月MODIS数据,运用线性趋势等方法研究华东地区气溶胶光学厚度(AOD)的变化特征及影响因素。结果表明,2001-2015年华东地区AOD平均值变化范围在0.4~0.7之间,且呈现递减趋势。山东省西部、安徽省北部及江苏省AOD相对较高;福建省、浙江省南部及江西省南部地区AOD较低。华东地区气溶胶最低值出现在12月,最高值出现在6月;虽然冬季AOD变化趋势增长较高,但最高值仍出现在夏季。AOD主要受地形、NDVI、风速及人类活动等因素的影响,地形、NDVI、风速均与AOD呈负相关。     

典型湖泊水华特征及相关影响因素分析

通过2011-2015年对太湖、巢湖和滇池水华高发季节的连续监测，以藻类密度和水华面积为判据评价了3个湖体的水华情况及变化趋势，探讨了水华发生的主要影响因素。结果表明：太湖水华程度以"轻度水华"为主，巢湖水华程度以"轻微水华"为主，滇池水华程度以"中度水华"为主；太湖、巢湖和滇池水华规模均以"零星性水华"为主；太湖和巢湖藻类密度与水温、pH、溶解氧、总氮、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度呈显著负相关，与氨氮无显著相关性；滇池藻类密度与水温、总磷和高锰酸盐指数均呈显著正相关，与透明度和氨氮呈显著负相关，与pH、溶解氧和总氮无显著相关性。     

太湖蓝藻水华暴发程度年度预测

近年来,尽管太湖主要水质指标有所改善,但蓝藻水华暴发的频次和面积并未明显减少.为了探讨太湖蓝藻水华暴发的环境驱动因子,统计了2012—2020年历年4—10月预警期间的太湖蓝藻水华发生规模与频次,结合同步浮标自动监测数据和实验室分析数据,构建了蓝藻水华预测模型.以太湖蓝藻水华综合指数(Ic)表征蓝藻水华强度,并通过Ic...     

Satellite monitoring for carbon monoxide and particulate matter during forest fire episodes in Northern Thailand

This study explored the use of satellite data to monitor carbon monoxide (CO) and particulate matter (PM) in Northern Thailand during the dry season when forest fires are known to be an important cause of air pollution. Satellite data, including Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) CO, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer aerosol optical depth (MODIS AOD), and MODIS fire hotspots, were analyzed with air pollution data measured at nine automatic air quality monitoring stations in the study area for February–April months of 2008–2010. The correlation analysis showed that daily CO and PM with size below 10 μm (PM₁₀) were associated with the forest fire hotspot counts, especially in the rural areas with the maximum correlation coefficient (R) of 0.59 for CO and 0.65 for PM₁₀. The correlations between MODIS AOD and PM₁₀, between MOPITT CO and CO, and between MODIS AOD and MOPITT CO were also analyzed, confirming the association between these variables. Two forest fire episodes were selected, and the dispersion of pollution plumes was studied using the MOPITT CO total column and MODIS AOD data, together with the surface wind vectors. The results showed consistency between the plume dispersion, locations of dense hotspots, ground monitoring data, and prevalent winds. The satellite data were shown to be useful in monitoring the regional transport of forest fire plumes.     

基于3S技术对太湖底质及水质总磷的研究

应用3S技术研究了太湖底质与水质总磷(TP)的分布情况,并结合水华频次分析了其相关性。结果表明:2016—2018年,太湖底质TP年均值在433~537 mg/kg波动,水质TP年均值从0.064 mg/L上升至0.087 mg/L。从空间分布来看,底质TP、水质TP和水华频次均呈现“西高东低”的规律,太湖西部区尤其是竺山湖区是需要开展治理的重点区域。3年间,太湖西部区水质TP上升,而底质TP与入湖河流TP下降,说明内源磷污染是太湖西部区水质TP升高的主要原因,须加强科学清淤。