京津冀地区气溶胶季节变化及与云量的关系

利用2000年3月-2008年2月中分辨率成像光谱仪(MODIS)的卫星资料,分析了京津冀平原地区大气气溶胶光学厚度(AOD)和气溶胶细粒子组分比率(FMF)的时空分布特征. 结果表明:通过AOD与FMF的组合特征可判别气溶胶季节变化特征.冬、春季以粗粒子为主,但冬季AOD偏小,而在春季急剧增大;夏、秋季均以细粒子为主,但夏季AOD达到最大,秋季较小. 大气环流和气流后向轨迹分析表明,冬季到达北京的气流以西北冷空气为主,西北路径的气流轨迹占冬季气流轨迹总数的67%;春季主要受偏西、西北及偏北气流影响,这3类对沙尘天气有贡献的气流轨迹占春季气流轨迹总数比例之和达到60%;夏季主要以偏南气流和局地环流占优,这2类气流轨迹分别占夏季气流轨迹总数的52%和34%;秋季气流轨迹与春季的相似,但途经沙源的气流传输速度较春季慢.京津冀平原地区夏季AOD与云量(CF)呈正相关,AOD增加,特别是细粒子增加可能导致局地云量增多.     

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.     

秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨

综合利用卫星遥感的火点和云覆盖信息,结合气团后向轨迹分析,探讨了由秸秆焚烧造成的空气污染物的区域尺度输送和本地源对城市空气质量的影响.结果表明,在一定气象条件下,污染物可以发生区域尺度的输送,上风火点与下风城市的污染有明显的相关,将空气污染分为局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、区域型(如,2008年10月28日),以及局地区域相结合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3种.应用本文的方法,在有云时,可以通过部分火点和气团后向轨迹分析推测污染物源地.空气污染气象条件分析表明,秸秆焚烧若伴随高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切变,气流由周边向中心辐合;同时,若在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物则易积聚而不易输送;逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.     

华北平原夏收期间气溶胶卫星遥感探测分析

为研究2014年华北平原在夏收期间气溶胶污染的时空分布特征及形成原因,对2014年6月MODIS卫星的华北平原的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比(FMF)、火点分布及后向轨迹进行了分析.结果表明,2014年6月华北平原的气溶胶光学厚度值在1.2~2.0之间,远高于年平均值1.0~1.2,而6月的火点分布主要集中在6—14日,此阶段的气溶胶光学厚度值高于6月6日前及14日以后的气溶胶光学厚度值.在两个特定研究区——华北南部及长三角地区,通过对6月的3个阶段的细粒子比进行分析,发现火点集中阶段细粒子排放增多,确定此次污染极有可能是由秸秆燃烧造成.在火点集中时期,两个研究区的后向轨迹说明,污染主要来自火点分布密集区域,进一步确定了秸秆燃烧是华北平原在夏收期间的主要污染源之一.     

秋季秸秆焚烧对京津冀地区霾污染过程的影响分析

以2016年10月份京津冀地区一次持续5d(10月12~16日)的严重污染过程为例,综合卫星数据、污染物地面监测站点数据、气溶胶地基观测数据以及气象数据,分析山东、河南、山西等周边地区的秸秆焚烧对京津冀霾天气的影响.研究表明,京津冀地区污染时期的CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-气溶胶激光雷达和红外探测卫星)气溶胶组分含有大量煤烟型气溶胶,AERONET(AEROsol robotic NETwork)Beijing站观测数据显示13日气溶胶体积数浓度谱呈现双峰分布,细粒子峰值半径为0.33μm,峰值体积浓度为0.145μm~3/μm~2.14日气溶胶谱基本呈现单峰分布,细粒子占主导地位,体积浓度达到0.34μm~3/μm2.污染物地面监测站点数据显示PM2.5、CO和SO_2浓度均显著增加,峰值浓度分别为339μg/m~3、2mg/m~3、20μg/m~3;CO、PM_(10)、PM_(2.5)与秸秆焚烧火点数量之间的相关系数分别为0.65、0.79和0.68,说明本次污染与周边地区的秸秆焚烧的污染物传输有关.HYPLIST(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,拉格朗日混合单粒子轨道模型)后向轨迹分析表明,14日到达京津冀地区的气团均经过秸秆焚烧地区,气团中会携带大量秸秆焚烧产生的污染气体和颗粒物,加重京津冀地区地区霾污染过程.此外,污染过程中地面风场较弱,以静小风为主,平均风速1m/s,不利于污染物扩散和稀释;底层大气湿度较大,平均相对湿度77.8%,高湿的大气环境促进了气溶胶吸湿增长和污染物聚集,导致污染加剧;大气稳定度高,对流运动较弱,稳定的大气条件不利于污染物扩散,使得污染过程延长.因此,本次重污染天气归因于自然和人为因素共同作用的结果,即人为秸秆焚烧导致的本地污染源排放和传输、机动车尾气等本地污染物、京津冀地区的静稳大气和近地面丰富的大气水汽共同作用的结果.     

2013年10月长株潭城市群一次持续性空气污染过程特征分析

2013年10月21~31日长株潭城市群经历了一次持续性空气污染过程.利用地面空气质量监测资料、地面气象资料及探空资料综合分析了此次污染过程与大气环流、边界层气象条件之间的相互关系,并利用卫星遥感火点监测资料和HYSPLIT4模式,分析了此次过程大气污染物的来源及输送路径.结果表明,过程前期(21~26日),污染物缓慢积累,过程后期(27~31日),PM2.5、CO、NO2等焚烧特征污染物浓度急剧升高,秸秆焚烧污染物的长距离输送是后期空气污染加重的主要原因.火点监测和后向轨迹分析表明,过程前期气流主要流经长株潭城市群东北方向的安徽、湖北等地,流经地区火点分布较少,后期气流主要流经长株潭城市群东南方向的江西等地,流经地区火点分布较多.高压均压场背景环流导致的稳定大气层结、南北冷暖气流对峙造成的地面静小风,是长株潭城市群污染过程发展、维持和加强的重要条件,污染物长距离输送对长株潭城市群区域空气质量有重要影响.     

秸秆焚烧对黄石市空气质量的影响分析

以黄石市2019年秸秆露天焚烧火点数据、对应时段该市环境空气监测数据和气象数据为研究对象,文章综合运用相关分析和气团后向轨迹模式等方法,探讨秸秆焚烧对黄石市空气质量的影响及空气污染成因。研究发现,稻收期的火点数显著高于麦收期。各城区空气质量指数、秸秆焚烧排放的特征污染物（如PM_(10)、PM_(2.5)和CO）浓度、O_3浓度、特征指标（如PM_(2.5)/PM_(10)和PM_(10)/SO_2值）等均在秸秆露天焚烧后的2～7 d内迅速增加,并导致空气污染。秸秆焚烧后,各城区空气中PM_(2.5)与PM_(10)相关系数较焚烧前增加;CO质量浓度总体上与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著的正相关关系（P<0.01）,与能见度呈显著的负相关关系（P<0.05）。结果表明黄石市空气污染与本地秸秆露天焚烧有关。基于后向轨迹模式的空气污染成因分析结果表明,秸秆露天焚烧、不利气象条件和污染物跨区域输送是导致黄石市2019年空气污染加重的主要因素。该研究结果为黄石市打赢蓝天保卫战、有针对性地协同治理大气污染提供科学依据。     

大气环境变化中大气颗粒物PM_1的重要作用——关中平原MODIS气溶胶产品的气候分析

利用MODIS 3km气溶胶产品中的气溶胶光学厚度(AOD)和细粒子比例(FMF),本文对关中平原气溶胶近15a的时空变化进行了气候分析,揭示了大气环境变化中大气颗粒物PM1的重要作用.结果表明,关中平原为AOD高值区和FMF低值区.其中,最大值AOD出现在西安及周边地区高达1.06,而FMF主要集中在0.3以下较低水平.伴随关中平原近几年大气气溶胶水平的降低,PM1比重却逐年上升.关中平原AOD年际变化在2001~2011年间为显著上升趋势,2011~2015年间则呈下降趋势;而2001~2015年之间FMF的年际变化呈现持续上升趋势,反映了逐年加重的人为气溶胶对大气环境的影响.近15a关中地区AOD与FMF区域变化的相互关系表明,大气气溶胶低水平(AOD0.5)时,伴随FMF上升,AOD显著减小;气溶胶较高水平(AOD0.5)时,AOD随FMF上升而增大.这表明大气颗粒物PM1对区域清洁和污染大气环境变化均具有显著作用.     

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<...     

基于遥感和GIS技术的秸秆焚烧与空气状况的时空响应分析

秸秆焚烧严重影响空气质量,已成为区域性问题,正日益受到广泛关注。本文以长江三角洲区域的一次污染天气过程为例,分析秸杆焚烧与空气污染浓度中心的时空位移关联性。首先,根据本次污染过程中该区域17个城市的API日值,利用GIS Kriging插值方法得到空气污染过程中API高值中心的空间位移图。然后,利用多时相卫星遥感影像,采用"背景对比火点探测算法"(the Contextual Fire Detection Algorithm)为主的火点自动探测算法,结合现场验证,提取该区域及周边的秸秆焚烧点信息。最后,利用GIS的空间叠加技术分析了秸杆焚烧火点与该次空气污染天气的时空关联性。结合当时高空风场和气团轨迹分析得知,API高值区的空间位移特征与火点密集区有很好的空间一致性,表明该次污染天气与秸秆焚烧具有密切关系。     

基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为“污染型”气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

东南亚生物质燃烧输送影响我国西南气溶胶辐射特性研究

利用2013年地基CE-318太阳光度计观测数据,结合中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感产品和HYSPLIT后向轨迹分析,研究了一次东南亚生物质燃烧污染长距离输送至中国西南昆明站点过程（2013年4月5~8日）中,气溶胶光学特性和辐射特性的变化及其可能来源.结果表明,此次污染过程期间,我国西南地区生物质燃烧活动较少,而中南半岛地区生物质燃烧活动显著.4月5~7日,昆明站点气溶胶光学厚度（AOD）升高,消光波长指数（EAE）和吸收波长指数（AAE）均增大.此外,依据EAE和AAE分类方法,5~6日昆明站点以城市工业气溶胶为主,7~8日以生物质燃烧气溶胶为主,其细模态峰值半径（0.11μm）小于5~6日（0.15μm）,7日细模态粒子体积浓度峰值（约为0.16μm³/μm²）是5日的2倍.气溶胶直接辐射强迫（ARF）日变化结果表明4月7日气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最强.气溶胶直接辐射强迫效率值（ARFE）的变化表明生物质燃烧气溶胶对大气顶的降温作用减弱.MODIS遥感以及HYSPLIT模式后向轨迹表明,此次昆明站点生物质燃烧气溶胶主要来源于东南亚地区（主要是印度北部、印缅北部和不丹地区）.     

An air quality forecasting system in Beijing - Application to the study of dust storm events in China in May 2008

An air pollution forecast system, ARIA Regional, was implemented in 2007-2008 at the Beijing Municipality Environmental Monitoring Center, providing daily forecast of main pollutant concentrations. The chemistry-transport model CHIMERE was coupled with the dust emission model MB95 for restituting dust storm events in springtime so as to improve forecast results. Dust storm events were sporadic but could be extremely intense and then control air quality indexes close to the source areas but also far in the Beijing area. A dust episode having occurred at the end of May 2008 was analyzed in this article, and its impact of particulate matter on the Chinese air pollution index (API) was evaluated. Following our estimation, about 23 Tg of dust were emitted from source areas in Mongolia and in the Inner Mongolia of China, transporting towards southeast. This episode of dust storm influenced a large part of North China and East China, and also South Korea. The model result was then evaluated using satellite observations and in situ data. The simulated daily concentrations of total suspended particulate at 6:00 UTC had a similar spatial pattern with respect to OMI satellite aerosol index. Temporal evolution of dust plume was evaluated by comparing dust aerosol optical depth (AOD) calculated from the simulations with AOD derived from MODIS satellite products. Finally, the comparison of reported Chinese API in Beijing with API calculated from the simulation including dust emissions had showed the significant improvement of the model results taking into account mineral dust correctly.     

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AOD12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.     

亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.     

南京市两次秋季污染过程及成因分析

为探究南京秋季污染过程的特征和影响因素,利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器获得的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth)、波长指数(Angstrom Exponent)、火点数据及CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar And Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星数据和来自NECP、MICAPS的温度、相对湿度、风向风速等常规气象要素数据,对南京2015年10月、2016年9月两次污染过程进行分析.研究结果表明:两次污染过程的AE412-470值(埃斯特朗波长指数α)均高于1,由此判断两次污染均以人为排放产生的细粒子为主.但2015年10月的AE412-470值明显低于2016年9月,说明在2015年10月污染过程中粗粒子所占比重高于2016年9月.结合对后向轨迹的分析发现,南京地区2015年10月污染天气的发生还受长距离输送的影响,污染源主要为来自内蒙古、山西等地的污染型沙尘粒子.研究还发现,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度及贴地逆温等气象条件会导致污染物难以扩散稀释而累积在南京地区,造成该区域在秋季出现较严重的污染天气.     

中国沿海地区大气污染特征及其聚类分析

为识别我国沿海地区的大气污染分布特征,基于2015—2016年我国沿海12个省（自治区、直辖市）的115个地级以上城市ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）和ρ（SO₂）监测数据,在分析其时空分布特征的基础上,结合主成分分析和AIC（改进赤池信息准则）开展我国沿海地区大气污染聚类分析研究.结果表明:我国沿海地区颗粒物污染严重,其中70%和54%的城市未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）二级标准,ρ（PM_2.5）在空间上以浙江省金华市为界呈“北高南低”、金华市以北地区“西高东低”的分布特征;环渤海带及长三角地区ρ（O₃）处于相对较高水平,山东省中部ρ（SO₂）突出,最高值达71.3 μg/m3.根据6种大气污染物监测值,可将115个地级以上城市聚为3类:类Ⅰ包括河北省南部和山东省西部在内的21个城市,空间分布连续且相对集中,受本地源和扩散条件的影响,各项大气污染物质量浓度均处于较高水平;类Ⅱ包括辽宁省、山东省东部和长三角等地区的42个城市,各项大气污染物质量浓度较类Ⅰ有所降低,ρ（PM_2.5）降低（比类Ⅰ低34.2%）明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO₂污染,和受海运船舶和陆路交通源影响的NO₂污染;类Ⅲ包括福建省、广东省和广西壮族自治区沿海一带的52个城市,大气污染物质量浓度相对较低,空气质量较优,受季风和外来源影响的秋季O₃污染特征明显.3类城市ρ（O₃）平均值相近但季节性变化有所差异,类Ⅰ和类Ⅱ ρ（O₃）峰值均出现在6月,类Ⅰ ρ（O₃）季节性差异更为显著,类Ⅲ峰值出现在10月,全年变幅相对较小.研究显示,我国沿海地区山东省西部、江苏省北部与京津冀地区南部呈较为相似的污染特征,广西壮族自治区柳州市与周边城市呈不同聚类特征,ρ（PM）和ρ（SO₂）相对较高,为大气污染热点.