中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性.结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高.(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面.(3)相较于DT C051AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳.     

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

乌鲁木齐市气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在来源分析

依据2009年1月—2019年7月MODIS/AQUA C6.1 MYD04_L2 气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）日数据,在宏观视角下对乌鲁木齐市AOD时空分布特征进行分析,利用后向轨迹模式（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory,HYSPLIT）和潜在源贡献作用分析方法（Potential Source Contribution Function, PSCF）讨论气溶胶运输的季节性变化,并揭示研究不同季节对AOD影响较为明显的潜在源空间分布.结果表明：①乌鲁木齐市AOD呈显著的季节性差异,四季均值依次为：春季（0.328） > 夏季（0.310） > 秋季（0.273） > 冬季（0.137）,AOD高值区主要集中在市区.②AOD年内呈双峰分布,峰值分别对应为4月（0.402）和8月（0.346）;10 a间AOD呈弱下降趋势,其中2014年最高（0.316）,2017年最低（0.235）,AOD均值为0. 276.③春季和冬季乌鲁木齐市气团输送主要来自中亚地区,夏季和秋季则来自于天山周边地区;AOD主要潜在源区为乌鲁木齐市及其周边地区,对乌鲁木齐市空气质量具有显著影响.     

上海地区大气气溶胶光学厚度的遥感监测

采用V5.2算法,以MODIS 1B数据为数据源,利用Matlab软件进行数据预处理,反演了上海地区大气气溶胶光学厚度(AOD). 将AOD反演值分别与NASA的MOD04-L2气溶胶产品(10 km×10 km)以及CE-318太阳光度计实测结果进行对比. 结果表明:V5.2算法与NASA气溶胶产品相比,其精度更好,分辨率更高. 基于V5.2算法和利用MODIS遥感影像反演结果,分析了上海市典型天气AOD; 同时,将反演值与城市空气污染指数(API)进行了对比. 结果表明:AOD从一定程度上可以反映地面大气污染状况. 上海2008年AOD 12月最小,大气相对较清洁,6月最大,大气相对较浑浊;AOD的日际变化呈早晚高、中午略低的趋势,其中每日的09:00和18:00出现全天最高值,12:00左右也会出现小高峰.      

台湾岛高分一号卫星WFV数据气溶胶反演与验证

针对国产中等分辨率遥感数据的特性,集成暗像元和深蓝算法的优势,提供了一种能够同时对低反射率和高反射率地表类型实现AOD反演的方法.基于该方法,以台湾岛为例,利用高分一号卫星(GF-1)WFV数据反演得到550 nm处的AOD.与MODIS气溶胶产品(MOD04)进行比较,二者空间分布具有很好的一致性,总体相关系数r优于0.9.利用全球气溶胶自动观测网(AERONET)站点数据进行反演结果的验证.反演结果与AERONET实测值具显著的相关性(r0.85),70%的反演结果满足误差精度要求.通过与暗像元法、深蓝算法的反演结果进行对比,本文方法在结果精度和空间覆盖度方面具有独特的优势.在台湾岛地区,夏、冬季分别采用海洋型和大陆型气溶胶模式比较适合;随着GF-1卫星数据空间分辨率的降低,气溶胶反演结果与地基观测值的相关性系数呈现先降低、后平稳的趋势,但整体变化不是太大.     

利用MODISC6数据分析中国西北地区气溶胶光学厚度时空变化特征

通过与AERONET太阳光度计站点数据进行对比验证,确认了MODIS C6 AOD融合产品在西北地区的适用性.利用2006~2015年MODIS/AQUA C6 MYD08-M3产品分析中国西北地区气溶胶光学厚度的时空变化特征和形成原因.结果表明:(1)从空间分布特征来看,塔里木盆地和关中盆地是高值区,青海南部、甘肃西南部是低值区;准噶尔盆地是前后5年年均AOD对比增量区,柴达木盆地和河套地区是对比减量区.(2)从时间变化特征来看,近10年西北地区年均AOD变化范围为0.18~0.22,2011年起呈缓慢下降趋势,平均年降幅约为0.32%;南疆地区呈现较为明显的年际变化特征,与沙尘天气强弱、频次的年份分布直接相关;东部地区在2011~2015年,下降趋势显著,平均年降幅达到1.1%;北疆和青藏地区年均AOD整体保持平稳;西北地区不同区域AOD季节变化均呈现从春季至秋季逐步下降,冬季再次回升的相同关系.     

基于MODIS数据的山东省近十年AOD时空变化特征

利用2010~2019年的MOD04_3K气溶胶光学厚度产品数据,从时间和空间角度分析山东省气溶胶光学厚度（AOD）变化特征.结果表明：2010~2019年山东AOD年均值在0.545~0.851波动,平均值为0.706,10年间山东AOD年均值整体呈现下降趋势,至2019年下降了0.269,下降幅度高达33%;山东AOD有明显的季节变化特征,呈夏季高峰,冬季最低,采暖期AOD均值整体上低于非采暖期;山东AOD高值区集中在北部环渤海、鲁西地区及济宁市,而山东中部及东北部沿海地区为低值区.AOD高值区总体分布在低海拔地区,而AOD较低的区域主要位于高海拔地区,且AOD时序变化趋势率与年均AOD空间分布特征基本保持一致.     

云贵高原昆明站点不同气溶胶污染个例下气溶胶特征对比研究

利用地基CE-318太阳光度计反演数据、中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）、云-气溶胶激光雷达、红外路径探测卫星（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation,CALIPSO）遥感产品及拉格朗日混合单粒子轨迹模型（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT）,研究了中国西南云贵高原昆明站点混合型气溶胶日（2012年3月31日）、生物质燃烧气溶胶日（2012年4月4日）、城市工业气溶胶污染日（2013年8月15日）中气溶胶光学特性、辐射特性的差异及气溶胶三维分布和可能来源.结果表明,相比于其它两种类型气溶胶污染日,生物质燃烧气溶胶污染日气溶胶光学厚度（AOD）最高,达到1.18;吸收波长指数（AAE）值最大,为1.61;消光波长指数（EAE）值最大,为1.55,细模态气溶胶粒子占比更多,细模态体积浓度峰值达到0.15 μm³·μm^-2;生物质燃烧气溶胶污染日气溶胶直接辐射强迫（ARF）绝对值均为3个污染日中最高（地表ARF为-149 W·m^-2,大气顶ARF为-40 W·m^-2,大气ARF为109 W·m^-2）,气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最明显.气溶胶直接辐射强迫效率（ARFE）结果显示,生物质燃烧气溶胶相比于城市工业气溶胶对大气顶的降温作用较小,对大气的加热作用更强.气溶胶混合污染日后向轨迹来源于当日有大量生物质燃烧的中南半岛区域和以城市工业气溶胶为主的中国华南及四川盆地区域,生物质燃烧污染日气流则来自中南半岛地区,上述地区同时也为MODIS AOD高值区;城市工业污染日的气流来自位于昆明局地和四川盆地的AOD高值区.气溶胶混合污染日昆明站点附近气溶胶主要位于海拔2300 m（来源于东北部的城市工业气溶胶）和4600 m（来自缅甸的生物质燃烧气溶胶）高度处;生物质燃烧污染日气溶胶浓度随高度增加而降低,3000、3500、4100 m 3个主要峰值高度处的气溶胶都来至于缅甸地区;城市工业气溶胶污染日峰值高度处气溶胶主要来自局地东北部区域,且气溶胶浓度随高度增加先增加后减小.     

胡焕庸线两侧气溶胶光学厚度时空分布特征及其与土地利用响应的研究

利用Aqua/MODIS C006大气气溶胶光学厚度(AOD)产品分析胡焕庸线两侧时空分布与变化特征,并结合2010年土地利用类型探究二者之间的响应.结果表明:(1)胡焕庸线一方面可作为中国气溶胶分布的重要分界线,两侧AOD呈现东高西低的特点;另一方面,亦可作为AOD成因的分界线,胡焕庸线东侧气溶胶主要以人为活动排放为主,胡焕庸线西侧气溶胶主要是以沙尘为主的自然气溶胶构成.(2)10年来,胡焕庸线东侧AOD以0.0768/10 a的速率下降,高值区面积也以6.41万km2·a-1的速率逐年萎缩;而胡焕庸线西侧只呈现微弱的下降趋势,高值区、低值区面积无显著变化.(3)胡焕庸线以东地区,土地覆盖类型为耕地和建设用地的区域AOD较高.而在胡焕庸线以西地区,AOD与未利用土地及其周边草地地区的响应较好.     

基于卫星遥感的浙北平原气溶胶光学特性长期变化分析

利用MOD04 C051气溶胶产品,以浙江北部平原为主要研究区,开展区域气溶胶光学特性长期(2000年3月—2013年12月)变化分析.长期逐月时间序列显示,区域气溶胶光学特性具有年内周期性变化规律,AOD(Aerosol Optical Depth)峰值多出现在5月或6月;Angstrom Exponent(α指数)峰值多出现在3月或4月.在空间分布上,研究区中部地区气溶胶污染较重且粗粒子成分较高.研究区气溶胶光学特性长期变化特征主要体现在:1气溶胶污染总体减轻但细粒子成分增加,复合污染加重;2008年以来区域AOD年均值总体呈下降趋势;2007—2013年α指数年均值显著高于2000—2006年;区域α指数月均值增长趋势显著,近14年的总倾向率为0.125(p0.05);2AOD和α指数的季节差异呈减小趋势,AOD的季节变化规律由2000年的春夏≈冬秋转变为2013年的春冬秋≥夏;α指数虽仍以夏秋季高于冬春季,但春秋两季α指数相对增大;3以污染较轻的湖州市和污染较重的嘉兴市为例的原因分析显示,AOD变化与SO2排放量具有一定相关性,α指数变化与民用汽车拥有量变化趋势一致,相关性较高.     

中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征

利用MODIS 04_L2气溶胶日产品统计其月度、季度及年度均值数据,研究中国大陆地区近15a气溶胶光学厚度（AOD）空间分布状况;通过Spearman秩相关检验法,探讨中国大陆地区近15a的AOD年均值与季均值的逐年变化趋势.结果表明：在空间分布上,我国AOD多年均值高值中心主要位于四川盆地、南疆盆地、华中地区、长江三角洲、华北平原、关中平原,珠江三角洲地区也有小范围的高值区;低值中心主要位于川西和藏东南、内蒙和冀北交界以及河套地区.在逐年变化趋势上,西北地区AOD值主要呈下降趋势,其中川西和藏东南、陕甘宁交界呈显著下降趋势;东部地区AOD值主要呈现上升趋势,且华中地区、长江三角洲、华北平原以及关中平原呈显著上升趋势;在全国范围内AOD年均值整体呈现上升趋势,但趋势不显著;AOD值随季节变化较显著,具体表现为春夏较高、秋冬较低;AOD高值区以及呈上升趋势的地区基本都处在胡焕庸线东南,表明人类活动对AOD值影响比较显著.     

乌鲁木齐市气溶胶光学厚度时空变化及影响因素研究

气溶胶光学厚度（AOD）在一定程度上可以反映城市上空大气污染状况,本文以乌鲁木齐市为研究区,利用2015～2019年MODIS L1B 1 km数据,在IDL平台下调用6S辐射传输模型构建查找表（LUT）,结合地面暗像元法反演得到近5年乌鲁木齐AOD,采用标准差椭圆、空间自相关分析和趋势分析等方法分析研究区AOD的时空分布特征,并利用统计法分析气象因子对AOD的影响。结果表明：（1）2015～2019年,乌鲁木齐市AOD先增加后减小,整体没有明显变化,趋势近于0,年均AOD在0～1.95之间。在空间上,AOD呈现西南-东北方向浓度逐渐增加的趋势。AOD高值区（1.67～1.95）主要分布在达坂城区、头屯河区及沙依巴克区。（2）研究区冬季和秋季AOD值相对春季和夏季偏高,冬季AOD平均值可以达到0.63。（3）2015～2019年研究区AOD呈正的空间自相关。AOD的Moran I值呈先增加后减小的趋势,最大值和最小值分别为0.991和0.979。近5年研究区AOD的空间分布中心主要集中在达坂城区和乌鲁木齐县,AOD在空间上呈现先扩散后逐渐集中的趋势,标准偏差椭圆先增大后减小。（4）研究区年总降水量、风速分别与AOD负相关,R²分别为0.04和0.26。相对湿度与AOD呈正相关,R²为0.27。本研究可以为西北干旱区城市气溶胶监测提供参考。     

艾比湖流域气溶胶光学厚度时空演变及影响因素

气溶胶光学厚度(AOD)描述了气溶胶对光的衰减作用,并在一定程度上反映区域大气污染程度.本研究以2000年～2015年长时间序列MOD09A1数据为本底,在生成查找表的基础上,采用深蓝算法(DB)对艾比湖流域2000年～2015年Landsat TM/ETM+/OLI数据进行AOD遥感估算,分析艾比湖流域AOD时空变化特征,结合环境变量选用随机森林模型(RF)对AOD进行预测及因子贡献度排序.结果表明:①艾比湖流域AOD呈现显著的季节性变化特征,AOD值春季(0. 414)夏季(0. 390)秋季(0. 287),其中春季变化幅度最大.②艾比湖流域平均AOD为0. 374,年际变化整体表现为上升趋势,但在2010～2015年间AOD增加较快,年际增幅达到32. 32%,表明该流域近15年间的大气污染不断加剧,近5年尤甚.③艾比湖流域AOD空间分布从艾比湖北部到南部呈阶梯式上升变化,其中,精河县污染最为突显,AOD值达到0. 483.④RF模型对AOD的预测效果较好,R~2=0. 866,RMSE=0. 042,其中蒸散发对艾比湖流域AOD影响最为显著.     

2003~2018年四川盆地气溶胶光学厚度空间分异及驱动因子

为揭示四川盆地气溶胶光学厚度（AOD）的空间分布格局并定量评估影响其时空分异的驱动因子,基于2003~2018年（16a） MODIS气溶胶产品数据,采用Mann-Kendall突变检验法,空间自相关,空间热点探测分析和地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明：2003~2018年四川盆地AOD总体呈现下降趋势,且突变年为2015年,并依据趋势变化将2003~2018年分为6个时段.四川盆地气溶胶区域性污染特征明显,AOD高值区主要聚集在盆地中部低海拔地区,而AOD低值区则多聚集在盆地边缘高海拔地区.AOD空间分布具有显著的聚集性规律（空间正相关,Moran's I指数>0）,自2012年以来高-高值聚集区面积不断减小,且不同时段聚集区AOD年际变化与AOD值分布变化态势一致.利用主成分分析法优选出8个因子,经地理探测器分析表明,16a来盆地区域AOD时空分异主要是由于城市化和工业化发展水平不均衡引起的.2014~2015年所有驱动因子的驱动力较之前时间段出现11.2%~59.2%的减小,且社会经济因子尤为明显,与2015年为突变年的结论相一致.     

徐淮地区冬季AOD时空特征及气象因子研究

文章基于国产高空间分辨率卫星高分一号(GF-1)的WFV数据实现对徐淮矿区及周边区域的AOD深蓝算法反演和时空特征分析,并结合AERONET站点数据进行反演精度验证。同时,将研究区AOD反演结果与气象因子进行相关性分析。研究结果表明:(1)AOD反演结果与AERONET站点数据相关性较高,相关系数R2为0.899,RMSE为0.158,说明深蓝算法对于矿区及周边城市的AOD反演较适用;(2)研究区2014-2017年AOD高值区呈现逐渐扩张趋势,人口密集区显著高于高植被覆盖区;(3)空气污染时期气溶胶浓度的增长会对气温产生冷却效应,与相对湿度呈一定正相关性,且抑制降水生成。此外,研究区西北部相山的高地形和盛行西北风也可能是阻碍高空气溶胶颗粒物扩散的重要条件。     

安徽及周边地区气溶胶时空特征及成因分析

利用AERONET数据对2013年6月—2014年5月Aqua/MOIDS气溶胶产品在安徽及周边地区的适用性进行了验证,分析了气溶胶时空分布特征并讨论其影响因素.结果表明:MODIS AOD与AERONET数据在研究区具有很好的一致性,满足美国国家宇航局(NASA)的误差要求.时间上,安徽北部及中部春季、冬季AOD值较高,合肥-南京一带在冬季AOD值甚至高于0.9;研究区域整体在秋季达到AOD最低值.空间上,皖西、皖南山区和庐山等高海拔地区AOD较低,而处于山区间的沿江平原的AOD却明显升高,形成一个以沿江平原为高值中心的环形分布区.研究区域内AOD与能见度、相对湿度的相关性显著,风速对AOD有着先促进后抑制的影响,经济发展和人口分布对气溶胶的分布也有着明显的影响.     

基于Landsat数据的关中盆地腹地AOD时空格局及城市化对其影响

气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）是气溶胶最基本的光学特性之一,表征气溶胶对光的消减作用,对区域大气污染有一定的指示作用.首先,以2000~2019年长时间序列MOD09A1产品数据为基础,利用ASTER波谱数据库,构建了Landsat TM/OLI蓝光波段地表反射率数据集,利用深蓝算法（deep blue algorithm,DB）对关中盆地腹地AOD进行了反演估算.其次,通过测算2000~2019多年平均/各年平均AOD和季节AOD值,研究分析了AOD空间分布特征和时间变化趋势;利用经验正交函数分析方法（empirical orthogonal function,EOF）剖析了AOD主要的空间分布模式.最后,探索分析了城市化对AOD时空分布特征的影响.结果表明：①研究区多年平均AOD空间分布受地形和人类活动影响显著,低海拔且人类活动强度大的盆地内部AOD值和变化幅度均高于周围山系.AOD呈现出明显的季节差异性：春季（0.34） > 夏季（0.33） > 秋季（0.23） > 冬季（0.12）,夏季AOD区域差异性最大.②年均AOD呈先增大后减小再增大的变化趋势,2005年达到最大值;春夏两季AOD数值分布离散,而冬季则表现为低值集聚的状态.③EOF分析结果表明,研究区AOD存在3种主要的空间分布模态：第一,AOD空间分布模式表现为区域一致型,特征向量空间分布与海拔梯度一致,反映了不同海拔下AOD变化程度的差异;第二,以秦岭山脉为界,大致呈现南北反相的分布特征,反映出关中盆地地域发展的独特性和与南部秦岭山区的差异性;第三,"东南-西北"的分布格局,表明了AOD在"城镇-乡村"呈反相变化趋势;④研究区AOD值与常住人口密度（R²=0.707,P<0.05）、不透水面密度（R²=0.377,P<0.05）以及工业POI密度（R²=0.727,P<0.5）呈正相关关系,说明城市化对AOD时空分布有一定影响.本研究对加强关中盆地空气质量监测和城市生态环境建设具有重要的意义.     

2001—2017年中国北方省份气溶胶光学厚度的时空特征

利用2001年3月—2017年2月MODIS MOD08M3遥感反演气溶胶光学厚度产品数据,结合GIS统计分析方法和集合经验模态分解方法（EEMD）,对中国北方京津冀鲁豫晋陕7个省市的气溶胶光学厚度时空特征进行分析.结果表明：①从空间分布特征来看,人口密度与AOD空间分布有着直接的联系.一方面,地形因素主要通过影响人口分布来间接的影响AOD空间分布,另一方面地形因素还可以影响气溶胶的水平扩散,这使得AOD的空间变化梯度在平原和山脉交界处急剧增大,形成了AOD空间分布与地形高度契合的分布特征,因此地形因素是中国北方AOD空间分布重要的影响因素之一.②从时变特征来看,将EEMD应用于AOD时间序列变化研究,可以从频率域的角度提取不同尺度变化的规律和特征,AOD时间序列变化是由多个波动规律叠加在一起的最终结果,具体包括：年际间变化情况（IMF5）、季节性波动（IMF3）、时间间隔为12个月的人为事件波动（IMF2）、突发事件和情况（IMF1）.这些结果有助于研究AOD时空变化原因和北方地区的气候环境.