乌鲁木齐市MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

为了建立乌鲁木齐市近地面PM10浓度监测的关系模型,利用乌鲁木齐市2013年3—11月、2014年3—11月MODIS AOD产品与同期地面观测的PM10质量浓度进行相关分析,结果表明二者直接相关程度较低(r=0.433,p0.01);然后以WRF模式模拟的大气边界层高度及地面观测的相对湿度数据对AOD进行垂直、湿度订正后,二者相关性得到较大程度提高(r=0.630,p0.01);按照季节分类统计和订正春、夏、秋季的相关系数r分别为0.779、0.393、0.523,均大于统计学上99%的置信度要求,其中春季的订正最为有效,可用性更高;最后,建立全年和各季AOD-PM10最优拟合模型并反演乌鲁木齐市地面PM10质量浓度,全年和三季的反演结果与实测数据的相关系数分别为0.757、0.748、0.652、0.715(p0.01);同时基于卫星遥感AOD反演得到的PM10质量浓度的空间分布与AOD呈现出整体的一致性,并且3个季节AOD平均值表现为:春季秋季夏季.证实了卫星遥感AOD经过垂直和湿度订正后,可以作为辅助监测乌鲁木齐市PM10地面浓度分布的一个有效手段.     

基于MODIS数据的沈阳市PM_(2.5)反演研究

该文利用2014-2015年MODIS L1B数据反演了沈阳市气溶胶光学厚度(AOD),并利用地面观测站的能见度和相对湿度2类常规气象资料数据,对AOD进行标高和湿度订正,在此基础上,建立了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系模型。结果表明:(1)订正前PM_(2.5)质量浓度与AOD相关系数仅为0.208,相关性较低,而订正后相关性显著提高,相关系数从0.208提高到0.69(p0.01),为了进一步分析两者的相关性,对全年数据划分为冬半年和夏半年,它们的相关系数分别为0.66(p0.01)和0.63(p0.01);(2)利用4种不同的函数模拟了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系,冬、夏半年4种模型的均方根误差(RMSE)分别为41.94、52.98、45.27、43.66μg/m~3和18.64、12.61、14.74、30.87μg/m~3。其中冬半年线性模型RMSE最小,夏半年指数模型RMSE最小,说明模型拟合效果较好,可以较为准确地反演地面PM_(2.5)的浓度值。     

MODIS气溶胶产品在大气能见度监测中的应用

利用MODIS气溶胶产品和气象观测资料分析了能见度与MODIS气溶胶产品和气象要素的相关关系,并运用多元回归方法建立了安徽省不同季节能见度的反演模型,在此基础上分析安徽省能见度的时空分布特征。结果表明:(1)能见度与气溶胶光学厚度(AOD)、气溶胶质量浓度(MASS)和相对湿度呈显著负相关,AOD、MASS经气溶胶标高垂直订正后,与能见度相关性显著提高;(2)反演能见度与实测能见度相关系数为0.689(P0.001),对于平均值为16.80 km的能见度观测值,反演的平均偏差MBE为-0.25 km,均方根误差RMSE为4.21 km;(3)安徽省能见度空间分布不均,皖南山区、大别山区,以及淮北平原能见度较高,沿江、江淮之间中部,以及沿淮部分地区为能见度的低值区;能见度有明显的季节变化特征,春、夏季高于秋、冬季,6月份能见度明显小于下半年的其他月份,可能与秸秆焚烧有关。     

阜新市MODIS AOD与大气PM_(2.5)浓度相关性研究

利用卫星遥感MODIS数据研究区域大气PM_(2.5)浓度分布是环境管理的有效方法。获取美国国家航空航天局MODIS L1B1KM数据,采用暗目标法反演阜新市大气气溶胶厚度AOD数据;提取阜新市5个大气监测站点位2014年3月至5月、2015年3月至4月期间PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,建立PM_(2.5)浓度-AOD之间的线性、一元二次、对数函数、幂函数及指数函数5种相关性模型;引用湿度影响因子建立大气PM_(2.5)浓度订正模型,采用PM_(2.5)浓度订正模型、Peterson模型分别订正PM_(2.5)浓度及AOD标高,应用阜新市环保局5个监测点位2014年6~12月、2015年5~12月期间PM_(2.5)的月平均浓度进行模型检验。对比分析订正后的5种相关性模型拟合优度,检验结果表明:订正方法提高了PM_(2.5)浓度-AOD相关性;线性相关性模型R2为0.633 6,相对误差为12.41%,相对其他4种模型相对误差较小。利用阜新市大气AOD预测PM_(2.5)浓度具有良好环境指示意义。     

基于MODIS气溶胶产品的安徽省颗粒物浓度反演研究

基于MODIS level2的气溶胶产品,分别利用地面气象观测和ECMWF再分析资料进行垂直订正和地面水汽订正,建立MODIS气溶胶光学厚度与地面颗粒物浓度间的关系模型,并分析了颗粒物浓度的时间变化特征。结果表明:(1)MODIS光学厚度与地面PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关性较差,经过垂直订正得到的地面消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性增强,水汽订正后的干消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性进一步提高。(2)ECMWF再分析格点数据中边界层厚度和相对湿度产品适用于MODIS光学厚度的垂直订正和水汽订正。(3)利用MODIS光学厚度历史数据反演的合肥市月平均PM_(2.5)浓度自2000年以来呈震荡增长趋势,PM_(2.5)浓度冬季较高,春秋次之,夏季最低。     

MODIS 3 km气溶胶光学厚度产品检验及其环境空气质量指示

分析了MODIS C006 3 km卫星遥感气溶胶产品的算法流程,并与AERONET观测数据进行对比验证,综合新疆阿克苏地区地面空气子站1年的颗粒物质量浓度(PM10)、环境气象资料(能见度、湿度等),评估了该高分辨率气溶胶产品的精度和稳定性.分析表明,MODIS 3 km AOD与AERONET地基AOD(Issyk-Kul)的相关系数(r)达到0.8836,满足期望误差要求,但存在高估;研究区AOD和PM10存在同步变化趋势,新疆阿克苏市区2个空气子站PM10质量浓度与AOD的相关系数(r)均大于0.55,直接对比的相关性好于类似研究;经高度订正和湿度订正后AOD-PM10的相关系数和拟合优度均有所提高,标准误差和变异系数均下降,但提升并不明显.这一相关性结果与研究区本底气象环境条件有关.MODIS 3 km AOD的季平均结果表明,阿克苏地区AOD存在显著的季节性变化,春季明显高于其他季节,主要城市春季平均AOD在1.5以上,夏季和秋季AOD均值基本介于0.6~0.7之间,阿克苏市主城区夏秋季AOD季均值仍在1.0以上,反映人口集聚、城市交通工业发展等大气人为污染的增加导致AOD的增高.结果表明,MODIS C006 3 km AOD产品质量稳定,其月、季平均等长时间尺度结果有更好的空间覆盖,可满足区域环境空气质量评估的需要.     

北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(10)质量浓度的相关性分析

利用北京地区2012年1—12月NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和通过空气污染指数(API)转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析.结果发现,二者的直接相关程度较低,在引入季节变化的气溶胶标高且考虑了气溶胶的垂直分布后,进行标高订正,二者的相关系数有所提高;在考虑了湿度影响因子后,进行湿度订正,二者的相关系数显著提高;引入平均风速、平均气温和平均气压等气象因素,进行多元回归分析,相关系数进一步提高.证实了卫星遥感气溶胶光学厚度在经过垂直和湿度订正并考虑气象因素的情况下,可以作为监测北京地区颗粒物污染物地面分布的一个有效手段.     

MODIS气溶胶光学厚度在临安大气颗粒物监测中的应用

基于大气辐射传输理论的研究表明,AOD(气溶胶光学厚度)与地面PM(颗粒物)浓度(以ρ计)呈正相关. 利用2006—2010年MODIS晴空AOD数据产品与临安区域大气本底站监测的ρ(PM₁₀)进行相关分析发现,二者的R(相关系数)为0.431,直接相关程度较低. 根据AOD和气象能见度间的关系,获得了不同季节临安地区的气溶胶平均垂直标高,利用该垂直标高和RH(相对湿度)分别订正AOD和ρ(PM₁₀)后,二者的相关性(R为0.576) 明显提高.冬季AOD和ρ(PM₁₀)的相关性最好,R为0.765;夏、春季次之,R分别为0.643和0.608;秋季最低,为0.442. 经过对5年资料的对比分析,证实了MODIS气溶胶光学厚度经垂直标高和RH订正后,可用于临安地区地面空气污染的监测.      

能见度与PM2.5浓度关系及其分布特征

利用相对湿度、能见度和PM_(2.5)质量浓度观测数据,针对不同相对湿度下,建立了消光系数与PM_(2.5)质量浓度之间线性关系,并分析了相关关系的全国分布特征.结果表明,我国中东部大部分地区在一定相对湿度区间内均可建立线性相关关系,而且相关性较好,相对湿度40%～90%区间内的平均相关系数高于0. 75,其中北京相关系数高达0. 9.北京、长三角和四川等地的PM_(2.5)单位质量消光效率在同等相对湿度下明显大于其他地区.不同地区湿度对能见度影响程度不同,北京等地在相对湿度大于90%时相对湿度对能见度作用大于PM_(2.5),而广州在相对湿度大于80%时相对湿度的作用明显增强.利用能见度反算北京地区PM_(2.5)浓度可知,1980～1996年,PM_(2.5)浓度年际变化不大,受采暖方式影响冬季PM_(2.5)浓度显著较高; 1997～2009年呈现缓慢下降趋势; 2010～2012年呈现上升趋势. 1980年以来,全国的PM_(2.5)浓度整体呈上升的趋势,尤其是华北地区,PM_(2.5)浓度始终高于全国其他地区.     

徐州市气溶胶光学厚度与PM2.5相关性及年周期特征

基于徐州市2014～2017年气溶胶光学厚度(AOD)、地面监测站PM_(2.5)浓度及气象数据,构建经标高订正的AOD(AOD/H)与经湿度订正的PM_(2.5)(PM_(2.5)×f_((RH)))之间的5种不同类型的拟合模型,分析两者在不同季节的相关性;同时利用经验模态分解对AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))进行周期变化分析。结果表明:AOD与PM_(2.5)浓度直接相关程度较低,经过订正后两者的相关程度显著提高;选取乘幂模型为最优拟合模型,利用乘幂模型估计得到的PM_(2.5)浓度与地面监测的经湿度订正的PM_(2.5)浓度呈显著正相关,相关系数在四季分别达到0.752、0.650、0.808和0.942;利用经验模态分解分析得到AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))具有显著的年周期变化特征,均在冬季出现高值,后逐渐降低,在6月前后出现极小值,到秋季又逐渐增大;AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))年变化特征表现出很高的一致性(r=0.888),表明在徐州地区AOD/H对PM_(2.5)×f_((RH))在年周期尺度变化特征研究中能起到良好的指示作用。     

高分辨率气溶胶光学厚度在珠三角及香港地区区域颗粒物监测中的应用研究

利用最新的MODlS(中分辨率成像光谱仪)气溶胶光学厚度(AOD)反演算法,反演珠江三角洲及香港地区2008年高分辨率(1 km x1 km)AOD分布,并与AERONET观测数据进行了验证(r=0.917).分析了2008年珠江三角洲及香港地区5个站点地面监测PM10质量浓度与反演的AOD数据相关性.结果表明:两者直...     

北京地区不同时段平均PM2.5浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析

利用2014年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra和Aqua卫星的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品,在时间和空间数据匹配的基础上,研究了PM_(2.5)的5 h(10:00—14:00)和24 h(0:00—23:00)两种时段平均浓度及两颗卫星平均AOD的时空分布特征,并建立了AOD与不同时段平均PM_(2.5)浓度之间的回归模型.结果表明:PM_(2.5)的5 h平均浓度和24 h平均浓度值均在城区高、郊区低,最低值位于定陵站;匹配后逐时PM_(2.5)浓度的日变化呈"双峰型",最低值出现在下午,但北京西北部郊区的定陵和昌平镇站因局地山谷风环流和外部排放源的影响,其"双峰型"波动趋势较城区站偏弱,最低值出现在上午;AOD的空间分布特征与PM_(2.5)浓度分布一致,但在郊区由于污染水平分布不均,卫星采集的样本可能来自于周围的清洁大气,导致AOD的最小值在郊区站点明显低于城区站点;两颗卫星平均的AOD与5h PM_(2.5)平均浓度的决定系数高于AOD与24 h PM_(2.5)平均浓度的决定系数;AOD与PM_(2.5)的相关系数在城区高于郊区,郊区排放源分布不均和强的局地系统性环流是造成其相关系数低的重要原因.     

BP网络框架下MODIS气溶胶光学厚度产品估算中国东部PM2.5

近年来随着中国经济的快速发展,中国区域的大气污染情况日趋严重,大气污染监测与治理已刻不容缓.由于卫星遥感具有较广的空间覆盖、成本低等优点,卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)产品被普遍认为是地面PM2.5浓度的重要指标,且已被广泛地应用于地面PM2.5遥感监测.利用2007～2008年的MODIS/Terra气溶胶光学厚度产品,考虑中国东部地区5个大气成分站点风速、风向、温度、湿度和边界层高度等气象数据,构建后向(BP)神经网络,提出了基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型.利用5个大气成分站点PM2.5观测数据对模型进行散点拟合和时间序列拟合验证,结果表明:①从PM2.5观测值与估算值的散点回归分析来看,PM2.5估算值与观测值相关系数最好的为庐山站(R=0.6),其它4个站次之,但其相关系数均在0.4(中强相关)以上;②从PM2.5观测值与估算值的时间序列比对分析来看,PM2.5估算值和观测值差值随时间变化而变化,且存在明显的日际振荡现象,但经相邻5 d滑动平均处理,5个站点的PM2.5估算值与观测值相关系数得到普遍提升,滑动后的相关系数RMA均在0.7以上(除郑州外),庐山RMA达到0.83.结果表明在BP网络框架下,基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型能较好地应用于PM2.5监测.     

基于AGRI颗粒物浓度遥感反演及季节变化分析

基于AGRI数据反演区域PM_2.5浓度.利用6S辐射传输模式,分析气溶胶光学厚度AOD与能见度相关性,建立AOD、气溶胶标高和能见度模型;通过对大气柱AOD垂直订正,构建AOD与近地面PM_2.5浓度关系的物理模型;同时引入了地面相对湿度数据.结果表明,FY-4A遥感的PM_2.5浓度与地面空气质量监测站的PM_2.5浓度变化趋势一致,算法计算效率较高.利用AGRI估算近地面PM_2.5与地面观测网对比分析,其结果不亚于于MODIS以及VIIRS的对比结果,AGRI估算的均方根误差和相对误差较小.从季节分析,冬季近地面颗粒物浓度是影响整层大气柱AOD值的主要因素,AGRI反演结果精度较好,夏季相关系数相对于其他三个季节偏低.总体而言,采用FY-4A/AGRI反演颗粒物浓度精度可靠,有利于实现区域气溶胶全天候实时监测.