2000—2014年四川省气溶胶时空格局及其驱动因子定量研究

论文研究四川省2000—2014年气溶胶光学厚度的时空演变趋势,并综合自然和人为两方面因素,从区域尺度上对四川省气溶胶光学厚度演变的驱动力进行定量研究,更进一步从像元尺度上分析驱动力的空间分异。结果表明：1）四川省以中部盆地为气溶胶光学厚度高值中心区且增长趋势最为明显,川东平行岭谷值较小且有轻度减少趋势,川西高原、川西南山地值最小,但有轻度增长趋势;2）区域尺度上,对气溶胶光学厚度驱动力主导因子进行定量研究,建立了气溶胶光学厚度（AOD）与GNP、降水量和归一化植被指数的多元回归模型,即AOD=0.849+0.567×GNP-0.909×降水量-0.077×归一化植被指数,该模型较好地体现了在更为宏观的区域层面上四川省气溶胶光学厚度演变驱动力的定量作用;3）像元尺度上,驱动力的空间分异表现为中部盆地气溶胶光学厚度主要受人为和地表因素影响,川东平行岭谷、川西高原和川西南山地气溶胶光学厚度受气象和地表因素影响较多。由于川渝地区秋冬季多云雾,有效的气溶胶卫星观测数据偏少,因此如何在秋冬季获取气溶胶光学厚度有效数据是未来应加强的工作;在驱动力因子方面人为因子的选取划分可以进一步具体化;由点到面的插值会影响驱动力因子数据的精度,故如何通过高精度的插值方法来提高数据的精度亦是未来提高驱动力定量研究准确性的发展方向。     

环渤海地区气溶胶光学厚度数据选取及时空特征分析

基于太阳光度计观测数据,对气溶胶光学厚度业务化产品数据进行了验证,结果显示该数据在环渤海地区并不完全适用.基于归一化植被指数（NDVI）进行数据融合,得到适合环渤海区域AOD融合数据.利用2009年1月到2018年12月的新融合数据,统计出研究区域气溶胶光学厚度空间和时间的分布变化特征.根据月均AOD的空间分布和时间序列变化,高值月分别出现在易出现沙尘暴、雾霾的2月和雨热同期的6月;季节分析中,区域多年平均夏季表现为最高值（0.433）,秋季表现为最低值（0.275）;年际变化显示,环渤海99.8%区域AOD呈降低趋势.空间分布表明,在环渤海地区AOD呈现东南高西北和东北低.     

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.     

1954—2013年湖北省黄石市气溶胶光学厚度与降水关系研究

通过对地面观测资料进行均一性处理和反演,建立了湖北省黄石市近60年气溶胶光学厚度(AOD)的时间序列,采用气候趋势分析、相关分析等方法,研究了AOD与降水之间的关系.结果表明:近60年黄石市气溶胶光学厚度(AOD)总体上呈显著增加趋势,最大值出现在1991年.随着AOD值的显著增加,年平均降水发生日数显著减少,其中,小雨日数下降更明显,而中雨、大雨日数有增加趋势,暴雨日数的变化趋势不明显.小雨雨量随着AOD值的显著增加而减少,而中雨及以上等级降水量的变化趋势不明显.总之,近60年黄石市气溶胶光学厚度(AOD)的增加,对降水日数和降水量都有一定的影响,其相关性有待进一步研究.     

1990～2017年中国地区气溶胶光学厚度的时空分布及其主要影响类型

为准确了解中国地区气溶胶光学特性,通过1990~2017年的MERRA2数据集中的气溶胶光学厚度数据,采用Man-Kendall趋势检验法和Sen''s slope变化趋势分析法,从不同的时空尺度和气溶胶类型上分析中国地区AOD值的时空变化特征.结果表明：①从年际尺度上看,1990~2017年AOD年均值整体呈波动上升趋势;从季节尺度上看,月均值整体呈春夏秋依次递减,冬季有所提升的趋势,地形和气候环境是其主要影响因素.②在空间上,AOD年均值呈现东南高西北低的特征,西南部四川盆地、西北的塔里木与吐鲁番盆地等为AOD值的高值区,青藏高原地区为AOD值的低值区,同时AOD的MK值和Sen''s slope值也呈现由东南向西北递减的趋势.③沙尘气溶胶和硫酸盐气溶胶影响分布具有明显的区域差异.与地形、气候变化以及人类活动强度有着密切联系.     

资源三号卫星多光谱数据自动反演香港地区气溶胶光学厚度

利用ZY-3卫星数据高分辨率的特点,提出了一种基于图像自身的阴坡植被暗像元气溶胶光学厚度自动反演算法.首先,分区优选阴坡植被暗像元,基于程辐射信息估算红、蓝波段的气溶胶散射相函数、散射比.其次,在Gilabert算法基础上,增加地表漫反射项的考虑,利用简化的辐射传输方程直接解算阴坡植被及浓密植被暗像元气溶胶光学厚度.最后采用克里金插值,将多个暗像元气溶胶光学厚度推算到整景图像的分布,进而进行大气纠正.结果表明,香港地区ZY-3数据AOD反演结果与MODIS气溶胶C051产品趋势一致,ZY-3数据AOD结果在揭示繁华都市区内部的AOD差异,以及识别城市内部污染源方面更具优势.ZY-3数据大气纠正后,图像清晰度、对比度增强,统计结果显示水体及浓密植被的光谱特征与先验知识相符.     

黄渤海气溶胶光学厚度的多源卫星遥感产品精度分析和时空分布特征研究

以黄渤海上空大气为目标研究区,基于AERONET观测网,获取该区域2015—2017年的气溶胶光学厚度（AOD）实测数据,并对可见红外成像辐射计VⅡRS,中分辨率成像光谱仪MODIS,静止水色卫星成像仪GOCI与新一代地球同步气象卫星AHI H8的AOD遥感产品展开精度验证.同时,利用长时间的遥感影像探究并分析AOD在不同时空尺度下的分布特征与变化情况.结果表明：同其它AOD遥感产品相比,GOCI AOD展示出了高采样频率及高精度的特性.此外,在研究区域AOD的逐小时遥感影像中未发现明显的变化规律,而月平均图则显示出从黄渤海西部至中部再到东部AOD逐渐递减的趋势,且该趋势在研究区域不同的地方是具有差异的.不仅如此,本文还尝试分析影响AOD反演精度的潜在因子,发现其可能与地表反射率提取的准确度与预设气溶胶模型设置的合理性有关.     

近45年中国12个一级站大气气溶胶光学厚度变化特征

利用常规观测的总辐射和散射辐射日曝辐量资料,结合NASA GISS的月平均平流层气溶胶光学厚度(AOD)产品,反演计算了北京等12个台站1961～2005年0.75μm对流层AOD和气溶胶标高数据.基于这些数据,分析了各站AOD、气溶胶标高和地面能见度的年、季、月变化特征.结果表明:①就12个站45a总平均而言,光学厚度为0.276,年增长为0.0034;气溶胶标高为1.65km,年增加为0.015km;能见度为17.1km,年变化值为-0.08km;AOD春夏较大,秋冬较小;气溶胶标高夏季最高,春季次之,冬季最低.②各站点45a平均AOD范围为0.116～0.387;除格尔木外,各站AOD均有增长.年变化值为0.0010～0.0079.③20世纪70、80年代AOD增加明显;20世纪90年代以来,多数站点AOD有所下降,能见度有转好趋势.     

北黄海圆岛海域MODIS气溶胶光学厚度产品有效性验证

利用北黄海圆岛岛基太阳光度计气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）实测数据,在优选时空匹配窗口的基础上,对最新版本MODIS C061 AOD产品开展了有效性验证。结果表明,相对于其他尺度的采样窗口,采用30 km×30 km空间采样窗口、±0.5 h时间采样窗口可以得到更加准确的验证结果。在此时空窗口下,MODISA AOD产品（550 nm）与岛基观测数据具有非常好的一致性,相关系数达到0.98,春季、秋季和冬季AOD产品精度满足NASA的设计要求,夏季数据存在较大误差,符合NASA期望误差（[（0.04+0.1*AOD）,（-0.02-0.1*AOD）]）的比例仅为40%,气溶胶模型假定不合理是其可能的误差来源。     

中亚地区气溶胶时空分布及其对云和降水的影响

中亚地区属干旱半干旱气候区,是水资源缺乏最严重的地区之一,也是全球沙尘气溶胶贡献度较大的区域.利用MODIS气溶胶和云资料以及校准后的TRMM降水数据,可从宏观角度分析中亚地区气溶胶、云、降水的时空分布特征,研究气溶胶与云和降水之间的相互影响关系.结果表明:1中亚地区年平均气溶胶光学厚度表现为春季(0~1)夏季(0~0.8)冬季(0~0.42)秋季(0~0.38),2002—2013年间整体呈现增加趋势;冬季COD量值明显高于其他3个季节,12年间整体表现出下降趋势,夏季变化较小,增幅为-0.876%,冬季最大,增幅为-1.713%;云水路径的区域性和季节性变化较为明显,整体处于降低趋势,其中秋季的新疆塔里木盆地变化最为显著,年变化为-6.607%;利用实测降水数据对TRMM月降水数据进行校准处理,可有效提升数据精度,新疆境内夏季降水占年降水量的比重较大,春、秋次之,咸海地区降水量年内分配相对较均匀,季节性差异不明显,中亚干旱区作为一个整体,降水呈现出增加趋势,其中,冬季降水的增加趋势最明显.2气溶胶光学厚度与云光学厚度呈负相关;与云滴粒子有效半径关系复杂,受水汽影响较大,在云层含水量较低的情况下,云滴粒子与气溶胶光学厚度呈负相关,而在云层含水量较高的情况下,二者呈正相关;云水路径随着气溶胶光学厚度的增加而减小,随AOD的变化的敏感程度在秋季最高,冬季最低.3气溶胶和降水关系复杂,整体来看,中亚地区气溶胶抑制降水.     

北京地区多气溶胶遥感参量与PM2.5相关性研究

利用卫星和地基遥感气溶胶数据分析了北京地区多气溶胶性质参量与PM2.5的相关性,提出了计算粒子直径小于2.5μm的气溶胶体积浓度和光学厚度(AOD)的方法,并用该方法对2012年3～9月北京地区地基遥感气溶胶体积浓度和光学厚度进行了尺度校正.结果表明:多种气溶胶遥感参量如气溶胶光学厚度、体积浓度和质量浓度等均与PM2.5存在一定的相关性;相比于卫星遥感参量,地基遥感参量与PM2.5的相关性更好;各波段的总气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性随波长的增加而减小;经粒子尺度校正后,气溶胶的体积浓度和长波段总气溶胶光学厚度与PM2.5的相关性明显增加.     

环境一号卫星CCD相机应用于陆地气溶胶的监测

环境一号卫星CCD相机应用在陆地气溶胶的监测中,因缺少短波红外通道,使地表反射的去除变得异常困难.应用改进的暗目标法,利用辐射传输方程(6S)构建查找表,对CCD相机数据进行图像重采样和辐射定标处理,进而对查找表进行插值,获得气溶胶光学厚度(AOD)分布.通过AERONET地基数据的验证及与MODIS气溶胶产品的对比表明,环境一号卫星CCD相机对陆地气溶胶的监测结果在AOD较大(>0.2)时,精度与MODIS相近;在AOD较小(<0.2)时,结果欠理想.     

中国气溶胶光学厚度的时空分布及影响因素分析

基于1980~2017年MERRA-2再分析产品中的气溶胶光学厚度（AOD）数据,结合趋势分析和时空地理加权回归模型（GTWR）等方法,分析中国AOD的时空变化特征,从时空异质性视角量化自然地理和人类活动对AOD的综合影响.结果表明,1980~2017年AOD以0.0028a^-1的速率呈显著上升趋势,而2009~2017年AOD以0.0083a^-1的速率呈显著下降趋势.2008年前后为AOD由升到降的转折期,可能与2007年生态文明建设和2008年全球经济危机有关.胡焕庸线以东地区为AOD高值区,以人为气溶胶为主,近40a来AOD值呈显著上升趋势;胡焕庸线以西地区为AOD低值区,以自然气溶胶为主,AOD值基本不变.气温、气压、黑炭气溶胶排放和硫酸盐气溶胶排放与AOD呈正相关,降水、风速、NDVI和GDP与AOD呈负相关.AOD与影响因子间的关系具有时空异质性.从时间变化来看,降水、风速、NDVI、GDP的回归系数具有一致性,而气温、气压、黑炭气溶胶排放、硫酸盐气溶胶排放在不同年份的回归系数有正有负;从空间变化来看,中国北方地区气温与AOD间呈负相关,南方地区二者呈正相关.     

杭州地区大气气溶胶光学特性高光谱研究

利用ASD地物光谱仪对杭州地区的气溶胶光学特性进行了观测并结合同步观测的太阳分光光度计CE-318的数据对其精度进行检验.分析表明,在时间演变中.杭州市冬季气溶胶光学厚度值比夏季大,气溶胶光学特性的日进程变化比较明显;从空间分异上,杭州不同区域间的差异也比较显著;杭州地区大气的浑浊度系数和波长指数主要分布在0.02～0.2和0.2～2.6之间.在气溶胶光学厚度、浑浊度系数和波长指数等大气环境重要变量中,气溶胶光学厚度和浑浊度系数之间存在正相关,而气溶胶光学厚度和波长指数之间存在负相关.     

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.     

基于随机森林模型的中国PM2.5浓度影响因素分析

选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM_(2.5)浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM_(2.5)浓度精度最高,可用于PM_(2.5)污染的影响因素研究.②PM_(2.5)浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先上升后平稳的趋势,随降水、风速和NDVI的增加呈先下降后平稳的趋势,随海拔和气温的增加呈下降→上升→下降的趋势.③气溶胶光学厚度对PM_(2.5)浓度空间分布的影响最大,可解释37.96%的PM_(2.5)浓度空间分异;年降水量对PM_(2.5)浓度空间分布的影响最小,解释率仅为5.75%.④影响因子与PM_(2.5)浓度的关系存在空间异质性,同一影响因子对不同地理分区的PM_(2.5)浓度的影响程度有所不同.气溶胶光学厚度对华南地区PM_(2.5)浓度的空间分布影响最大,对东北地区影响最小.     

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.     

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.(4)PM_2.5<...     

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.      

基于地基太阳光度计观测的长安区气溶胶光学特性变化及其与颗粒物浓度的关系

气溶胶地基观测数据和颗粒物浓度数据的同步定量评估可为了解长安区大气污染的垂直分布特征,制定合理的大气污染控制提供更有效的依据.基于CE-318太阳光度计观测数据,分析了2018年10月～2021年4月西安市长安区月均和季均气溶胶光学特性分布和变化特征,结合近地面颗粒物浓度数据,分析了不同季节、不同污染程度下气溶胶光学厚度（AOD）对颗粒物浓度的响应.结果表明：（1）观测期间长安区AOD季节变化分明：秋季（1.02）>冬季（1.00）>夏季（0.63）>春季（0.47）; AOD月度、年际差异大,2019年AOD（0.51）略高于2020年（0.48）.（2）整个观测期间长安区气溶胶主控模态存在明显的季节、月度差异,从春季到冬季气溶胶主控模态逐渐从粗模态向细模态转变;2019年气溶胶主控模态的季节变化与整个观测时段类似,2020年各季节气溶胶Angstrom波长指数（Angstrom）分布稳定,气溶胶粒子均以粗模态的形式存在;整个观测时段来看长安区气溶胶类型以混合型气溶胶为主.（3）AOD和Angstrom的关系存在明显的季节差异,春季大气污染以粗模态的气溶胶粒子为主导...