Analysis of satellite imagery using a simple algorithm supports evidence that Trichodesmium supplies a significant new nitrogen load to the GBR lagoon

This work supports previous studies in the Great Barrier Reef lagoon that show the new nitrogen (N) load introduced by Trichodesmium is similar to or greater than that from riverine discharges. However, the current management programs aimed at improving the chronic eutrophic state of the GBR ignore the N load from Trichodesmium. These programs also ignore the evidence that Trichodesmium blooms could promote the bioavailability of heavy metals and be a source of toxins in the ciguatera food chain. Further work is urgently required to better quantify the potential impacts of Trichodesmium and develop management plans to reduce those impacts. A simple algorithm that uses MODIS imagery is developed for not only monitoring the spatial extent of Trichodesmium blooms but also for quantifying the concentration of those blooms. The algorithm is based on the readily available MODIS L2 data. A management plan that includes the harvesting of Trichodesmium is outlined.     

基于MODIS数据的太湖蓝藻水华时空分布规律研究

利用EOS/MODIS遥感影像数据,采用蓝藻水华分级评价方法和蓝藻水华发生频率分析方法,对2010年～2013年不同级别太湖蓝藻水华时空分布规律进行分析和研究,以期为太湖蓝藻水华预警、监控、治理工作提供技术支持.结果表明：（1） 2010年～2013年,全太湖共发生蓝藻水华354次,其中小型水华发生次数最多,蓝藻水华级别越高,发生次数越少.（2）年际变化上,蓝藻水华发生次数总体趋于平稳,蓝藻水华发生呈现“小型多发、中大型少发、重大型偶发”趋势,蓝藻水华发生规模呈显著缩小趋势.（3）月际变化上,蓝藻水华主要发生在8 ～10月,8月和9月尤其是太湖蓝藻水华的高发月份.发生规模上,4～6月蓝藻水华发生规模较小,7月开始规模逐步扩大,到9月达到顶峰,10月规模有所缩小.（4）空间变化上,太湖西部沿岸是太湖蓝藻水华首次爆发最频繁的水域.从空间分布频率来看,太湖西部沿岸区尤其宜兴沿岸是蓝藻水华爆发频率最高的水域.     

四川省气溶胶光学厚度时空分布特征

本文利用MODIS气溶胶光学厚度产品,建立了气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系。分析了2008年~2012年四川省的气溶胶光学厚度时空分布特征,以成都市为特例分析了2003年~2012年的气溶胶光学厚度时空分布。结果显示:气溶胶光学厚度与PM10/2.5的线性关系较高;川西高原具有较低的气溶胶光学厚度,康定、马尔康、西昌、雅安等地年均气溶胶光学厚度约0.2;四川盆地区域具有较高的气溶胶光学厚度,以成都、德阳等地为代表,年均值在0.8~1.0之间,并具有明显季节变化特征;成都市的气溶胶光学厚度时空分布具有明显的城市特点。这些时空分布的特征与四川省的工业情况、地理位置、气候条件有关。     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000~2019年MODIS归一化植被指数（NDVI）遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明：黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.     

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.     

基于LME/BME的珠江三角洲PM2.5星地融合技术研究

收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）、归一化植被指数（NDVI）和气象数据,采用贝叶斯最大熵（BME）结合线性混合模型（LME）估算了2015年10月~2016年3月珠江三角洲地区近地表旬平均PM_2.5质量浓度.结果表明,LME+BME模型的预测精度比LME模型有较大提升,LME+BME模型的交叉验证结果R²为0.751,RMSE为6.886μg/m³,MAE为4.52μg/m³,而LME模型的交叉验证结果R²为0.703,RMSE为7.546μg/m³,MAE为4.927μg/m³.空间分布看,PM_2.5高浓度地区主要集中在广州、佛山、东莞等地区,低浓度地区主要集中在肇庆、惠州、江门的南部等地区;时间变化看,PM_2.5污染比较严重的时间为2015年10月中旬、2015年11月下旬以及2016年3月下旬,而2015年10月上旬、2015年12月上旬和2016年1月下旬污染则相对较低.     

Sensitivity of modelled gross primary productivity to topographic effects on surface radiation: A case study in the Cotter River Catchment, Australia

Gross primary productivity (GPP) is a critical response variable for many environmental problems, including terrestrial carbon accounting and the calculation of catchment water balances. Various approaches for modelling GPP have been developed and applied at continental and landscapes scales, but little attention has been given to the sensitivity of GPP to the spatial scale of its driving variables. A key driving variable is surface radiation (R_s) which is influenced by both meso-scale factors (latitude, time of year, cloudiness) and the topographic variables of slope, aspect and horizon shading. We compared the sensitivity of modelled GPP to two different sources of surface radiation (R_s): (1) the ANUCLIM method which only captures the meso-scaled factors; and (2) the SRAD method which incorporates the topographic effects GPP was calculated using the radiation use efficiency (RUE) model (Roderick et al., 2001) to discern general patterns of vegetation productivity at a sub-catchment (i.e. sub-water shed) scale. The radiation use efficiency approach uses the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from satellite data (MODIS TERRA), along with estimates of solar radiation at the top of the atmosphere (R_o) and canopy (R_s). In this approach, R_o and R_s capture the influence of diffuse irradiance in canopy photosynthesis and vegetation productivity respectively. This research showed that R_s calculated using the SRAD program provides important discrimination of GPP regimes at a sub-catchment scale, as the result of minimum and maximum daily radiation varying between shaded and exposed surfaces. However, mean daily radiation at a whole-of-catchment scale did not differ between the two sources as the differences in the minimum and maximum daily values tend to cancel each other out. Applications of GPP models therefore need to consider whether topographic factors are important and select the appropriate source of R_s values. GPP models should also reflect understanding of radiation use efficiency. However, further research is required especially with respect to the influence of water stress on plant response.     

基于MODIS AOD数据的南京市大气能见度估算

以南京市为研究区,利用MODIS气溶胶产品数据(MOD04L2)获取研究区气溶胶标高数据,结合地面气象站点能见度观测数据,构建研究区不同季节能见度估算模型,估算南京市2013年能见度时空分布。研究结果表明,研究区能见度模型估算值与实测值总体趋势较为一致,分季节模型能见度估算均值相对误差为14.3%;南京市2013年能见度年均值为6.07km,大致呈现出由市区向周边郊区逐渐升高的趋势;研究区不同季节能见度差异明显,夏季能见度显著高于其他3个季节,在该季节全市能见度均值达到9.93km,约为其余3个季节均值的2倍左右,气候状况与经济社会发展布局是影响研究区能见度时空差异的主要因素。     

基于MODIS数据的云南省地表温度反演研究

基于MODIS数据反演云南省地表温度,采用分裂窗算法需要参数较少、易实现。研究表明:云南省地表温度由北向南递增,东部高、西部低,基本符合云南省实际情况。利用气象观测站实测数据进行验证,平均误差为3.16℃,两组数据基本接近,证明基于MODIS数据和分裂窗算法反演云南省地表温度是可行的。     

安徽及周边地区气溶胶时空特征及成因分析

利用AERONET数据对2013年6月—2014年5月Aqua/MOIDS气溶胶产品在安徽及周边地区的适用性进行了验证,分析了气溶胶时空分布特征并讨论其影响因素.结果表明:MODIS AOD与AERONET数据在研究区具有很好的一致性,满足美国国家宇航局(NASA)的误差要求.时间上,安徽北部及中部春季、冬季AOD值较高,合肥-南京一带在冬季AOD值甚至高于0.9;研究区域整体在秋季达到AOD最低值.空间上,皖西、皖南山区和庐山等高海拔地区AOD较低,而处于山区间的沿江平原的AOD却明显升高,形成一个以沿江平原为高值中心的环形分布区.研究区域内AOD与能见度、相对湿度的相关性显著,风速对AOD有着先促进后抑制的影响,经济发展和人口分布对气溶胶的分布也有着明显的影响.