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。     

云南省气溶胶光学厚度时空变化特征的遥感研究

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的气溶胶产品研究云南省气溶胶光学厚度(AOT)的时空变化特征。研究结果表明:在长时间尺度上,区域月平均AOT没有明显的增长趋势,年平均值大约为0.19,反映了人为活动排放进入大气的气溶胶没有明显的增加;月平均AOT的变化呈双峰分布特征,2个峰值分别出现在3、8月,AOT大约为0.35±0.08和0.31±0.05,5月出现明显的谷值(0.20±0.03),AOT减少的原因可能是该地区降水增多,大量的降水可以清除大气中的气溶胶粒子,最小值常出现在1月或12月,AOT大约为0.09±0.02。在空间上,云南省AOT普遍较低,年平均值的空间分布为0~0.4,低值区出现在西北部的迪庆州、怒江州和丽江市;AOT高值区分布在云南省的南部和东北部地区,3月AOT值最大可达0.80以上,南部和北部差值达到0.60以上,8月AOT的高值区主要出现在中部的玉溪市红河州北部、玉溪市和昆明市。云南省AOT北高南低分布格局的原因主要是北部地区人为气溶胶排放较少,另外,由于地形的影响,北部地区风速较大,气溶胶停留在大气中的时间较短,AOT较小。     

能见度分级约束下的大气气溶胶光学厚度特征

利用ＰＩＳ太阳光谱仪观测了北京地区１９９３年３月—１９９５年３月晴天和少云天气的太阳直接辐射光谱,波长范围为０．４０－１．０４μｍ。光谱分辨率１．２５ｎｍ,共有１０６４组数据。观测期间,将地面能见度分为五级。由太阳直射谱获得了各能见度下大气气溶胶光学厚度谱。研究表明,北京地区大气气溶胶光学厚度虽然其总体季节统计规律为春夏大,秋冬小,然而,当加入能见度分级约束后,各能见度下气溶胶光学厚度的季节变化,近于消失。这表明少数“反常”垂直结构不影响能见度分级的平均结果。而不分级的光学厚度季节起伏主要由各季节的几率能见度决定。文中还把年平均五种能见度下的光谱光学厚度与ＬＯＷＴＲＡＮ模式作了对比。由光学厚度谱反演出了气溶胶粒子谱分布,为建立我国北方局地气溶胶模式构造了基本框架     

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MODIS数据产品的桂林市气溶胶时空分布及变化特征分析

利用MODIS 3 km AOD原始数据,借助ENVI、Arc GIS等软件对桂林市AOD进行提取和插值,模拟该市AOD的空间分布特征,综合分析区域地形、NDVI与AOD分布的相关关系。结果表明:桂林市AOD空间分布受到地形的影响,AOD高值区出现在近乎封闭的桂林中部盆地和其他区域的谷地,地势高的区域AOD值较低;利用NCEP分析资料的风场数据,对比春节期间桂林市的AOD相对高值中心的变化,得出气溶胶的迁移和扩散方向与风向一致,静风时AOD相对高值中心更容易集中在中部盆地的城区。     

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。     

基于多源资料的徐州地区气溶胶时空变化特征

综合利用AERONET、MODIS、CALIPSO、MERRA-2气溶胶反演产品和CHAP PM_2.5产品,对徐州地区2014—2020年的气溶胶光学特性水平和垂直分布、气溶胶组分和PM_2.5质量浓度的时空变化进行了综合分析。分析AERONET数据发现,徐州地区气溶胶光学厚度(AOD,550nm)夏季最高,其次为春季和秋季,冬季最低,而波长指数(AE)则相反;季节平均AOD和AE分别为0.53~0.71和1.11~1.33;2014—2018年平均AOD为0.70~0.47,呈显著下降趋势。粒子谱呈双峰分布,且季节差异显著,其中春夏季主导粒子分别为粗、细粒子,秋冬季的粗、细粒子浓度相当。粒子有效半径在春季最大、夏季最小。冬季单次散射反照率(SSA,440~1 020 nm) 最小,气溶胶吸收光学厚度(AAOD,440 nm) 最大,而夏季相反。气溶胶直接辐射强迫 (ARF) 与AOD呈显著正相关,大气层底部ARF对AOD的变化更敏感,且其辐射强迫效率 (ARFE) 与SSA有较强负相关。分析CALIPSO气溶胶廓线发现,冬春季气溶胶消光系数随高度减小的趋势更显著;受边界层高度影响,夏季气溶胶消光系数随高度减小的趋势显著减缓。近地面气溶胶消光系数有逐年减小趋势,其中冬春季的下降更显著。分析MODIS AOD空间分布发现,AOD总体呈市区高、周边地区低的分布特征。徐州全域AOD年均值呈下降趋势,其中市区下降最快,年下降率约为-0.12。从CHAP PM_2.5空间分布来看,徐州西北部PM_2.5最高,所有区域均呈下降趋势,其中冬季下降幅度最大,年下降率为-6 μg/m³。从MERRA-2再分析资料来看,颗粒物柱质量浓度中沙尘占比最大,其次为硫酸盐。颗粒物柱质量浓度总体呈逐年下降趋势,年下降率为-0.29 mg/m²,其中沙尘气溶胶下降最大。     

河南省2014-2020年PM2.5浓度时空分布特征及气象成因分析

利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据,运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法,从时空分布特征上揭示河南省PM_2.5污染特征,并分析其气象成因。结果表明：河南省2014—2020年PM_2.5年均浓度为40～100μg/m³,总体呈递减趋势。PM_2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM_2.5污染空间分布存在显著自相关,污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现,热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁,冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM_2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关,其中,与气温相关性最高,相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时,PM_2.5浓度与相对湿度呈正相关;而在相对湿度超过90%之后,PM_2.5浓度下降至70μg/m³...     

风云三号卫星气溶胶光学厚度产品的适用性验证

利用长三角地区浦东、东滩、太湖3个测站的太阳光度计CE318地基遥感观测得到的气溶胶光学厚度(AOD)数据对风云三号气象卫星FY-3A/B MERSI反演的550 nm波长AOD进行有效性验证。结果表明,FY-3A的反演结果相关系数高于0.96,仅有20%的样本表现出较大的偏差。FY-3B的相关系数最高为0.77,均方根误差(RMSE)最大为0.35。太湖站点的相关系数比浦东大,说明MERSI的反演算法在太湖更适用。FY-3A/B MERSI反演结果总体上偏小,存在一定的系统偏差,主要由气溶胶模型的假设、设备标定、选择像素比例等原因造成。     

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。     

\"成绵乐\"城市群大气污染物浓度空间分布特征

采用地统计方法对成都平原5个城市(绵阳市、德阳市、成都市、眉山市、乐山市)大气中SO₂和NO₂的年均浓度模拟数据进行了空间分布特征研究。分析表明,SO₂在德阳市、眉山市具有强烈的空间相关性,在绵阳市、成都市具有中等的空间相关性,乐山市SO₂空间相关性较弱;NO₂在德阳市、眉山市具有强烈的空间相关性,在绵阳市、成都市和乐山市具有中等的空间相关性。绵阳、德阳、成都、眉山和乐山5个城市的SO₂在长轴方向的变程分别为145、116、83、105、153 km;NO₂在长轴方向的变程分别为145、90、66、105、153 km。根据地统计学中变程的物理意义,提出判断构成\"城市群大气污染\"的定量依据,即相邻城市大气污染物变程之和若大于城市几何中心间的直线距离,则2个城市的大气污染物存在空间关联或相互影响。     

石家庄臭氧时空分布特征及潜在源分析

基于2020—2021年石家庄市261个环境空气质量自动监测站监测数据,利用反距离加权插值法、空间自相关法以及后向轨迹模型,分析研究区臭氧超标率、时空分布特征、内部聚集状态与来源。结果表明:与2020年相比,2021年石家庄各县(市、区)臭氧超标率均有不同程度的下降,其中行唐县下降幅度最大。臭氧浓度月变化呈倒“V”形,夏季浓度最高,其次是春季和秋季,冬季最低。研究区臭氧空间分布呈中西部高、东部低的特征。2020年,研究区臭氧超标严重,中西部区域多数点位超过了190 μg/m³,其余点位超过了160 μg/m³;2021年,除个别监测点位臭氧浓度高于190 μg/m³外,研究区中西部地区臭氧浓度出现下降,东部地区多数点位臭氧浓度低于160 μg/m³。后向轨迹分析结果显示,臭氧污染气团主要源于位于研究区东北方向的保定、正南方向的邢台以及西北方向的忻州。臭氧在污染气团传输过程中不断积累,导致其浓度偏高。潜在污染源范围与浓度权重轨迹范围基本一致,潜在源区的污染贡献相对较小。通过对2020年与2021年石家庄市臭氧浓度变化进行分析可知,研究区臭氧污染正在逐渐减轻,臭氧污染管控工作的重点应放在夏季,同时应注重对研究区正南方向和东北方向城市的污染传输加强管控。     

Factors influencing Aerosol Characteristics over Urban Environment

Atmospheric aerosols are an important contributing factor to turbidity in urban areas besides having impact on health. Aerosol characteristics show a high degree of variability in space and time as anthropogenic share of total aerosol loading is quite substantial and is essential to monitor the aerosol features over long time scales. In the present study extensive observations of columnar aerosol optical depth (AOD), total columnar ozone (TCO) and precipitable water content (PWC) have been carried over a tropical urban city of Hyderabad, India. Significant variations of AOD have been observed during course of the day with low values of AOD during morning and evening hours and high values during afternoon hours. Spectral variation of AOD exhibits high AOD at smaller wavelengths and vice versa except a slight enhancement in AOD at 500 nm. Anomalies in AOD, particulate matter and black carbon concentrations have been observed during May, 2003. Back trajectory analysis of air mass during these episodes suggested variation in air mass trajectories. Analysis of the results suggests that air trajectories from land region north of study area cause high loading of atmospheric aerosols. The results are discussed in the paper.     

基于GIS的珠三角区域空气质量时空演化分析模型研究

利用广东省环境信息GIS综合发布平台发布的2005—2010年间珠三角区域范围内空气质量日报中空气质量等级数据,采用网格化分析、空间统计分析、专题图分级渲染模型,对珠三角区域的空气质量时空演化特征和影响因素进行研究,结果表明各周期年度珠三角区域网格空气质量频数统计上近似呈正态分布,近5来空气质量空间分布形态由以东莞、佛山为污染中心的哑铃形向以佛山中部为中心并且长轴为西北-东南向的椭圆形演化。     

东营市地下水碘化物的空间分布特征及影响分析

为研究东营市地下水碘化物的空间分布特征以及对环境和饮用水安全的影响,对域内的山前平原区和黄泛平原区分别布设了48个和47个调查点位。结果表明:东营市地下水碘化物质量浓度均值达到(0.247±0.263) mg/L,其环境质量呈现由南向北逐步恶化的变化趋势,超过90%的国土面积处于地下水环境质量标准Ⅳ类。山前平原区南部是东营市唯一具备可饮用地下水的区域,域内以适碘地区为主,缺碘地区和高碘地区分别位于区域东南部和第二次海侵古海岸线附近。总体上,可饮用地下水处于中等缺碘水平,海(咸)水入侵已成为影响可饮用地下水适碘地区范围的关键因素,需引起高度关注。地下水所处的环境地质概况、海(咸)水入侵和大气降水是影响碘化物空间分布的重要因素。     

Developing an optimal sampling design. A case study in a coastal marine ecosystem

The development of a sampling design for optimisingsampling site locations collected from a coastalmarine environment has been the purpose of the presentwork; application of statistical analysis and spatialautocorrelation methods have been carried out. Thedataset included data collected from 34 sampling sitesspaced out in the Strait of Lesbos, Greece, arrangedin a 1×1 NM grid. The coastal shallow ecosystem wassubdivided into three zones, an inner one (7stations), a middle one (16 stations) and an offshorezone (11 stations). The standard error of thechlorophyll-a concentrations in each zone hasbeen used as the criterion for the sampling designoptimisation, resulting into reallocation of thesampling sites into the three zones. The positions ofthe reallocated stations have been assessed byestimation of the spatial heterogeneity and anisotropyof chlorophyll-a concentrations usingvariograms. Study of the variance of the initialdataset of the inner zone taking into account spatialheterogeneity, revealed two different sub-areas andtherefore, the number of the inner stations has beenreassessed. The proposed methodology eliminates thenumber of sampling sites and maximises the informationof spatial data from marine ecosystems. It isdescribed as a step-by-step procedure and could bewidely applied in sampling design concerning coastalpollution problems.