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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
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PM2.5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...  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
为研究宝鸡高新区黑碳(BC)气溶胶浓度的变化特征及其影响因素,利用2017年3月1日至2018年2月28日的BC气溶胶浓度、PM_(2.5)质量浓度以及风速风向数据,对该地区BC气溶胶质量浓度特征变化及其影响因子进行分析。结果表明,宝鸡高新区BC和PM_(2.5)质量浓度范围分别为0.35~6.18μg/m~3和8.01~192.20μg/m~3,平均值分别为(1.67±1.22)μg/m~3和(46.96±33.18)μg/m~3。BC气溶胶的背景质量浓度为(0.81±0.76)μg/m~3。BC与PM_(2.5)的相关系数为0.673,呈正相关。观测期间10—12月BC质量浓度较其他月份相对较高,其季节变化由大到小依次为冬季秋季春季夏季,这可能与采暖季用煤及气象条件不同有关。BC气溶胶的日变化有峰谷值,峰值出现在07:00—09:00和20:00—22:00,谷值出现在14:00—16:00。BC和PM_(2.5)质量浓度均随污染等级加重而增加。宝鸡高新区BC污染在西北风向下较为严重,且此时风速较小,BC质量浓度与风速的相关系数分别为-0.438,呈负相关,静风和非静风条件下BC平均质量浓度分别为2.50μg/m~3和1.53μg/m~3,表明静风条件下,污染物容易累积,导致BC质量浓度升高。  相似文献   

5.
气象要素及前体物对青岛市臭氧浓度变化的影响   总被引:2,自引:2,他引:0  
在深入探讨2013—2015年青岛市区O_3污染随时间变化特征的基础上,系统分析了不同气象要素对O_3浓度的影响,并研究了前体物对O_3生成的影响及贡献。结果表明:青岛市区O_3第90百分位日最大8 h滑动平均值和超标率均在2014年达到最高值;O_3浓度在5—10月较高,12月至次年1月浓度最低;O_3日变化呈单峰型变化规律,白天浓度高,夜间浓度低。强太阳辐射、高温、相对湿度60%左右、风速4 m/s左右、偏南风等气象条件下易出现高浓度O_3。O_3的生成主要受前体物VOCs控制,且烯烃对O_3生成的贡献远高于烷烃和芳香烃,控制VOCs尤其是烯烃组分的排放可有效降低青岛市区O_3浓度。  相似文献   

6.
基于遥感和像元二分模型的新疆植被覆盖度格局动态监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用MODIS归一化植被指数(NDVI)资料反演了2006—2015年新疆植被覆盖状况,获取不同时期的植被覆盖度图,并进一步分析了植被覆盖度变化的原因。结果表明:新疆植被覆盖度呈现北部高于南部、西部高于东部的分布特征,其中西部和西北部的山地森林、草地以及天山北坡绿洲农作物、草地区域植被覆盖情况最好。过去10年间,新疆植被覆盖度总体呈上升趋势,2015年植被覆盖度达到最高,为16.68%。生态恢复工程、降水和气温等是影响植被覆盖度变化的主要因素。  相似文献   

7.
采用2016年大气多参数站监测数据,分析连云港市大气中ρ(黑碳气溶胶)的小时及月度变化规律,结果表明,观测期间,黑碳气溶胶与NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)显著相关,与风速、能见度等呈负相关;黑碳气溶胶年均值为2.10μg/m~3,日变化呈明显双峰型,峰值出现在08:00和21:00左右;从季节看,ρ(黑碳气溶胶)冬春季高、夏秋季低;在不利气象条件时,ρ(黑碳气溶胶)有所增高,通过模型分析化石燃料燃烧产生的黑碳占比增大,说明在不利气象条件时,化石燃料燃烧产生的黑碳是影响ρ(黑碳气溶胶)及ρ(颗粒物)上升的主要因素。  相似文献   

8.
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。  相似文献   

9.
西藏拉萨市热岛效应及其影响因子分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用2001年、2004年以及2007年三年的EOS/MODIS遥感信息反演的地面温度以及多年常规气象观测资料,讨论了拉萨市热岛现象及其可能影响因子。结果表明:(1)热岛强度的年、季节变化呈现逐渐增强的趋势,其中,冬季的热岛强度最强,其次是春季,秋季和夏季的热岛效应较弱;高温区基本位于城市中心或者县城所在地及其周围,低温区主要集中在各县的郊区;近年来拉萨地区的城市高温区域逐渐扩大,有些高温中心可能向某些区域偏移;遥感资料所获取的地表温度与平均气温之间存在一定的正相关性。(2)无论是年变化,还是季节变化,热岛强度都与风速呈正相关,与日照时数呈负相关,与蒸发量的相关在夏季和冬季分别呈正相关、负相关的相反状况;地表温度与植被分布具有较好的负相关关系,即在城区存在较高的地表温度分布和较小的NDVI,过渡到郊区具有温度减小、NDVI增加的特征;随着城市化进程的加剧,建筑面积不断扩大,人类活动明显增加,排放至大气的人为热增加,这些因素都可能导致热岛强度的增强。  相似文献   

10.
2001-2005年新疆植被覆盖动态变化及原因分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘蕾 《干旱环境监测》2007,21(3):146-148
利用2001-2005年新疆归一化植被指数NDVI,得出该时间段新疆植被覆盖整体呈增加趋势,但局部有退化现象.对2001 - 2005年植被覆盖变化原因进行了分析,阐明降水是新疆植被覆盖变化的主要驱动因子之一.  相似文献   

11.
Episodes of large-scale transport of airborne dust and anthropogenic pollutant particles from different sources in the East Asian continent in 2008 were identified by National Oceanic and Atmospheric Administration satellite RGB (red, green, and blue)-composite images and the mass concentrations of ground level particulate matter. These particles were divided into dust, sea salt, smoke plume, and sulfate by an aerosol classification algorithm. To analyze the aerosol size distribution during large-scale transport of atmospheric aerosols, aerosol optical depth (AOD) and fine aerosol weighting (FW) of moderate imaging spectroradiometer aerosol products were used over the East Asian region. Six episodes of massive airborne dust particles, originating from sandstorms in northern China, Mongolia, and the Loess Plateau of China, were observed at Cheongwon. Classified dust aerosol types were distributed on a large-scale over the Yellow Sea region. The average PM10 and PM2.5 ratio to the total mass concentration TSP were 70% and 15%, respectively. However, the mass concentration of PM2.5 among TSP increased to as high as 23% in an episode where dust traveled in by way of an industrial area in eastern China. In the other five episodes of anthropogenic pollutant particles that flowed into the Korean Peninsula from eastern China, the anthropogenic pollutant particles were largely detected in the form of smoke over the Yellow Sea region. The average PM10 and PM2.5 ratios to TSP were 82% and 65%, respectively. The ratio of PM2.5 mass concentrations among TSP varied significantly depending on the origin and pathway of the airborne dust particles. The average AOD for the large-scale transport of anthropogenic pollutant particles in the East Asian region was measured to be 0.42 ± 0.17, which is higher in terms of the rate against atmospheric aerosols as compared with the AOD (0.36 ± 0.13) for airborne dust particles with sandstorms. In particular, the region ranging from eastern China, the Yellow Sea, and the Korean Peninsula to the Korea East Sea was characterized by high AOD distributions. In the episode of anthropogenic polluted aerosols, FW averaged 0.63 ± 0.16, a value higher than that in the episode of airborne dust particles (0.52 ± 0.13) with sandstorms, showing that fine anthropogenic pollutant particles contribute greatly to atmospheric aerosols in East Asia.  相似文献   

12.
Satellite-retrieved data on aerosol optical depth (AOD) and Ångström exponent (AE) using a moderate resolution imaging spectrometer (MODIS) were used to analyze large-scale distributions of atmospheric aerosols in East Asia. AOD was relatively high in March (0.44?±?0.25) and low in September (0.24?±?0.21) in the East Asian region in 2009. Sandstorms originating from the deserts and dry areas in northern China and Mongolia were transported on a massive scale during the springtime, thus contributing to the high AOD in East Asia. However, whereas PM10 with diameters ≤10 μm was the highest in February at Anmyon, Cheongwon, and Ulleung, located leeward about halfway through the Korean Peninsula, AOD rose to its highest in May. The growth of hygroscopic aerosols attendant on increases in relative humidity prior to the Asian monsoon season contributed to a high AOD level in May. AE typically appears at high levels (1.30?±?0.37) in August due to anthropogenic aerosols originating from the industrial areas in eastern China, while AOD stays low in summer due to the removal process caused by rainfall. The linear correlation coefficients of the MODIS AOD and ground-based mass concentrations of PM10 at Anmyon, Cheongwon, and Ulleung were measured at 0.4~0.6. Four cases (6 days) of mineral dustfall from sandstorms and six cases (12 days) of anthropogenically polluted particles were observed in the central area of the Korean Peninsula in 2009. PM10 mass concentrations increased at both Anmyon and Cheongwon in the cases of mineral dustfall and anthropogenically polluted particles. Cases of dustfall from sandstorms and anthropogenic polluted particles, with increasing PM10 mass concentrations, showed higher AOD values in the Yellow Sea region.  相似文献   

13.
应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.  相似文献   

14.
为了解襄阳市秋冬季PM2.5的污染特征及来源,基于2020年11月至2021年1月在线监测数据,对PM2.5质量浓度、气象因素、化学组分、来源及潜在源区进行了分析。结果表明,襄阳市秋冬季污染天首要污染物均为PM2.5,且随污染程度加重,PM2.5与PM10质量浓度比呈上升趋势,二次颗粒物的形成对PM2.5的贡献更高。在PM2.5化学组分中,水溶性离子占比最大,随着污染程度加重,二次离子(SNA)快速增长,二次离子的生成转化是污染的重要成因。轻度、中度污染时,湿度高、风速小、气温低,有利于污染的积累,重度污染时湿度大、风速回升,有利于上游污染的输送与二次转化。PMF模型解析出襄阳市PM2.5主要来源及贡献率为二次源58.0%、工业企业源22.6%、机动车源10.7%、扬尘源8.7%。襄阳市潜在源区主要分布在河南省中北部、河北省南部、山东省西部、安徽省北部、江汉平原东部及南部区域,极少量分布在襄阳区域,长距离区域传输...  相似文献   

15.
基于2016—2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征。2016—2018年,各年度单月O_3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1~2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。  相似文献   

16.
利用西安市环境监测站超级站2013年9月1日—2015年5月31日黑碳气溶胶(BC)的监测数据,研究空气中BC浓度特征及其与气象因素和常规污染物相关性。结果表明:BC小时平均浓度均值在春季、夏季和冬季的变化趋势呈"W"型,秋季呈"V"型,且冬季的第一个最低值和峰值比春季和夏季的分别延迟1 h和2~3 h,且20:00~次日6:00秋季BC小时平均浓度均值高于当年冬季。BC浓度在秋季和冬季较高,夏季较低。冬季BC/PM_(2.5)基本最低,秋季BC/PM_(2.5)相对最高。BC日平均浓度与气温、降水和风速的日平均值为极负显著相关,且风速小于1.0 m/s时,其与风速呈最显著的负相关。除O_3外,BC日平均浓度与其他常规空气污染物浓度呈显著相关,表明其同源性很强,且受机动车尾气排放的影响更大。  相似文献   

17.
The varying traffic parameters such as traffic volume, speed, shape and size, and terrain roughness conditions play a vital role on dispersion of pollutants in the near field of roadways. Simulation experiments were carried out in the Environmental Wind Tunnel (EWT) to evaluate the traffic induced effects on vertical dispersion parameter (σ z ) for heterogeneous traffic conditions in the near field of roadways for evaluating the effect of variations in traffic volume, terrain roughness condition and approaching wind direction. The model vehicle movement system was fabricated and made operational in the EWT, which allowed the variation in traffic volume, speed and wind road inclination. Sixty-six hydrocarbon tracer experiments were performed to evaluate σ z in the near field of roadways for variable traffic volume, three terrain roughness conditions and two approaching wind directions (i.e., 90° and 60°). The values of σ z for heterogeneous traffic conditions were found to be higher for low roughness conditions in comparison to other two higher roughness conditions for various traffic volumes and approaching wind directions. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.  相似文献   

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