京津冀地区MODIS 3 km气溶胶光学厚度产品与10 km产品的对比分析

本文以京津冀为研究区,对该地区的大气气溶胶光学厚度的分布及变化进行分析.利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,对最新发布的MODIS/Aqua C6.1 3 km AOD产品在京津冀地区的适用性进行验证,并将3 km产品与MODIS/Aqua C6.1 10 km产品进行对比.分析结果表明:MODIS 3 km AOD产品比AERONET地基AOD的相关性高,相关系数达到了0.95;与MODIS 10 km AOD产品相比,其下垫面为城市地区的反演精度低;在时空分布上,MODIS 3 km AOD产品更好的呈现了气溶胶梯度变化,季平均结果中,四季3 km AOD值都略高于10 km产品.以上结论可为MODIS 3 km AOD产品在京津冀地区的使用提供了借鉴与参考.     

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.     

北疆地区MODIS 3km气溶胶光学厚度与PM10质量浓度的相关性分析

利用2016年MODIS 3 km分辨率的气溶胶光学厚度(AOD)日产品、PM_(10)质量浓度以及相关气象数据,开展了北疆地区AOD与PM_(10)质量浓度的相关性分析.结果表明,AOD与PM_(10)质量浓度的直接相关程度较低,相关系数仅为0.294.对比分析了利用能见度数据对AOD进行垂直订正,然后再用相对湿度数据对其进行二次订正(AOD垂直-湿度订正)和利用能见度数据对AOD进行垂直订正和相对湿度数据对PM_(10)质量浓度进行订正(AOD垂直订正-PM_(10)湿度订正)两种订正方法,结果指出"AOD垂直订正-PM_(10)湿度订正"可显著提高二者之间的相关性.订正之后,北疆地区AOD与PM_(10)质量浓度的相关系数达到0.755,呈显著正相关;阿勒泰的订正效果最好,相关系数为0.837.最后,基于垂直订正后的AOD和湿度订正后PM_(10)建立两者之间的最优拟合模型,并利用新建的模型反演了北疆地区PM_(10)质量浓度.反演得到的PM_(10)质量浓度与经过湿度订正后PM_(10)呈显著正相关,相关系数为0.688;昌吉和伊宁的反演效果最好,相关系数分别为0.910和0.829.本研究结果表明MODIS 3 km AOD产品经过垂直和湿度订正后,可作为北疆地区监测PM_(10)质量浓度的一个有效手段.     

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.     

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.     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性.结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高.(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面.(3)相较于DT C051AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳.     

北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究

利用2009年北京市大气颗粒物质量浓度和气溶胶光学特性的同步观测研究发现,北京市城区颗粒物污染严重.PM2.5、PM10年平均浓度分别为(65±14)、(117±31)μg·m-3,均超出国家2016年拟执行环境空气质量二级标准,PM2.5、PM10日均值超标率分别为35%、26%.细粒子PM2.5污染与可吸入颗粒物PM10污染呈显著性相关,相关系数R约为0.90(P<0.001),二者相关性伴随PM2.5在PM10中所占比重自春季到冬季逐渐增大而增强,年均PM2.5占PM10比重为61%.气溶胶光学厚度AOD(500 nm)与气溶胶波长指数(α)年均值分别为(0.55±0.10)、(1.12±0.08).PM2.5、PM10与AOD间全年及各季节均呈显著线性相关,相关系数R≥0.50;但其相关系数与相关函数存在着显著的季节差异,夏秋季节相关性显著高于春冬季节,且全年相关会掩盖较大的季节性系统差异.对PM2.5、PM10数据进行湿度订正,对AOD进行混合层高度订正,PM2.5、PM10与AOD之间的相关性得到一定提升,且更适合指数相关.     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性。结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高。(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面。(3)相较于DT C051 AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳。     

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

中国2013年1月PM2.5重污染过程卫星反演研究

利用第三代空气质量模型CMAQ(community multiscale air quality modelling system)模拟的PM2.5垂直分层数据和中尺度气象模型WRF(weather research and forcasting model)模拟的高分辨率湿度数据,分别对MODIS AOD(aerosol optical depth)资料进行垂直与湿度订正,建立了订正后的AOD数据与PM2.5地面监测数据之间的线性拟合模型,其线性相关系数r=0.77(n=57,P0.01).基于此线性拟合模型,首次反演了2013年1月全国10 km分辨率PM2.5月均浓度的空间分布特征,并分析了人口暴露水平.结果表明,2013年1月我国PM2.5月均浓度大于100μg·m-3、200μg·m-3的面积占国土面积的比例分别高达10.99%、1.34%,暴露人口占全国总人口的比例分别高达45.01%、6.31%.     

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...     

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.     

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。     

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气溶胶光学厚度与气象要素的苏锡常地区PM2.5地面浓度分布研究

基于GIS技术和岭回归分析方法,采用苏锡常地区的MODIS高分辨率气溶胶光学厚度资料、PM_(2.5)浓度观测资料和苏锡常及周边地区的气象观测资料,构建了基于气溶胶光学厚度和气象要素的PM_(2.5)地面浓度分布估算模型,模拟了2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况,并将此模型与气象要素多元回归模型、气溶胶光学厚度直接回归模型进行比较.结果表明:该模型将遥感观测资料与地面气象观测资料相结合,能够有效地模拟PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上西北高、东南低,中心城区高、城郊区低的趋势,局部高浓度区域可能与工业生产、交通等人为因素有关;该模型能够在保持较高精度的前提下,有效地突出局部地区的变化特征,体现出更强的空间分异性,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值.     

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.