首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   40篇
  免费   56篇
  国内免费   7篇
环保管理   2篇
综合类   91篇
基础理论   3篇
污染及防治   3篇
评价与监测   3篇
社会与环境   1篇
  2023年   2篇
  2022年   9篇
  2021年   12篇
  2020年   9篇
  2019年   11篇
  2018年   14篇
  2017年   8篇
  2016年   4篇
  2015年   11篇
  2014年   10篇
  2013年   3篇
  2012年   4篇
  2011年   2篇
  2009年   1篇
  2008年   1篇
  2007年   1篇
  2006年   1篇
排序方式: 共有103条查询结果,搜索用时 20 毫秒
1.
西安是空气污染监控和防治有代表性的西部大型城市。研究了西安市及周边地区上空气溶胶光学厚度与PM10浓度的关系模型。利用2011—2012年MODIS卫星气溶胶光学厚度(AOD)遥感产品,通过数据匹配,利用地面气象观测站点的能见度数据和相对湿度数据对AOD产品进行垂直标高订正和湿度订正,2项订正显著提高了AOD和地面PM10浓度的相关性,相关系数从0.36提高到0.65,按季节分类统计和订正春至冬四季的相关系数分别为0.57、0.71、0.62和0.87,夏季和冬季的订正更为有效,可用性更高,这可能由于受到不同季节气溶胶来源和特征的影响。为研究中国西部大型城市,特别是西安市空气环境监测和区域联防联控提供了一种有效方法。  相似文献   
2.
四川盆地为中国灰霾形势较为严重的区域之一,对四川盆地大气灰霾的监测具有十分重要的意义。利用环境一号卫星数据,对能表征大气污染程度的气溶胶光学厚度进行了反演。提出了用EVI植被指数判定暗像元精细化反演气溶胶光学厚度的方法,该方法能较好地去除部分大气影响,气溶胶光学厚度反演结果与CE318的气溶胶光学厚度结果相关性较高,误差较小,具有较高的精度,反演结果满足精细化要求。反演结果表明,四川盆地内有德阳、成都、眉山和乐山4个气溶胶光学厚度高值区,该高值区呈带状分布且与四川盆地的地形密切相关。  相似文献   
3.
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(PM2.5)、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.   相似文献   
4.
以黄渤海上空大气为目标研究区,基于AERONET观测网,获取该区域2015—2017年的气溶胶光学厚度(AOD)实测数据,并对可见红外成像辐射计VⅡRS,中分辨率成像光谱仪MODIS,静止水色卫星成像仪GOCI与新一代地球同步气象卫星AHI H8的AOD遥感产品展开精度验证.同时,利用长时间的遥感影像探究并分析AOD在不同时空尺度下的分布特征与变化情况.结果表明:同其它AOD遥感产品相比,GOCI AOD展示出了高采样频率及高精度的特性.此外,在研究区域AOD的逐小时遥感影像中未发现明显的变化规律,而月平均图则显示出从黄渤海西部至中部再到东部AOD逐渐递减的趋势,且该趋势在研究区域不同的地方是具有差异的.不仅如此,本文还尝试分析影响AOD反演精度的潜在因子,发现其可能与地表反射率提取的准确度与预设气溶胶模型设置的合理性有关.  相似文献   
5.
利用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归(GWR)模型估算了京津冀地区2016年PM2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明:利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM2.594.85%的浓度变化,交叉验证R2为0.94,RMSE为9.27μg/m3,MPE为6.72μg/m3,明显优于多元线性回归(MLR)模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM2.5浓度为58.57μg/m3,其中冬季PM2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m3,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM2.5污染最为严重,张家口市PM2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.  相似文献   
6.
This study presents detailed analysis of spatiotemporal variations and trend of dust optical properties i.e., Aerosol Optical Depth(AOD) and Angstrom component over Asian desert regions using thirteen years of data(i.e., 2001–2013) retrieved from Aerosol Robotic Network(AERONET), Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) and Multi-angle Imaging Spectroradiometer(MISR). These regions include Solar Village, Dunhuang and Dalangzadgad and are considered as origin of desert aerosols in Asia. Mann–Kendall trend test was used to show the trend of AOD. The relationship of AOD with weather parameters and general AOD trend over different wavelengths has also been shown. AOD's trend has been observed significant throughout the year in Solar Village, while in Dunhuang and Dalanzadgad the significant trend has been found only in peak period(March–June).Analysis show high values of AOD and low values of angstrom in Solar Village during peak period. In Chinese desert regions, high values of AOD have been found during peak period and low values in pre-peak period. Significant relationship has been observed between AOD and average temperature in Solar Village and Dalanzadgad whereas rainfall and wind speed showed no significant impact on AOD in all desert regions.  相似文献   
7.
利用南京与北京地区2014年5月1日—2019年10月31日的PM2.5监测数据、气溶胶光学厚度观测资料以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对两地PM2.5浓度的变化规律及其与气溶胶光学厚度、气象要素的关系进行了分析和讨论,结果表明:南京与北京均呈现PM2.5浓度冬季显著高于夏季,AOD冬季小于夏季的特征;对比而言,北京PM2.5月均浓度高于南京地区;南京与北京的PM2.5浓度与AOD均为正相关关系,PM2.5浓度与AOD间相关性存在显著的季节差异,主要表现为夏季相关性大于冬季相关性;两地AOD与PM2.5浓度均为正相关关系,在同一AOD水平下,相对湿度越大,PM2.5浓度越大,气溶胶吸湿增长易造成污染物积累;南京PM2.5浓度与能见度的r为0.57,而北京的r为0.83,两地的PM2.5浓度与能见度的冬季相关性较夏季好,在高相对湿度下,同一PM2.5浓度水平时,南京能见度较北京好.  相似文献   
8.
上海市一次重雾霾过程的天气特征及成因分析   总被引:6,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
王静  施润和  李龙  张璐 《环境科学学报》2015,35(5):1537-1546
2013年11月30日至12月9日上海地区出现入冬以来一次最严重的持续性雾霾天气过程,严重影响了该地区人们的生活健康.本文借助空气质量数据、地面气象要素、卫星遥感数据并结合后向轨迹模式反映了此次重污染过程的污染特征及其成因.结果表明,污染期间,PM2.5与PM10小时浓度变化趋势基本一致,高浓度值出现在早晚8时左右,主要是由该时段的逆温现象造成的;来自西北方向污染物的远距离输送影响了本地空气质量状况,气团在不同高度层做下沉运动,造成大气层结稳定;该地区在西北方向的弱高压控制下,地面风速较小,能见度低,天气条件静稳,不利于污染物扩散,造成持续性重污染事件;卫星遥感数据显示此次污染为区域性污染.  相似文献   
9.
为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD(aerosol optical depth,气溶胶光学厚度)数据,计算AE440-1020(?ngstr?m Exponent,波长指数)以及a2(光谱曲率),结合CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星气溶胶组分分析以及MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE440-1020均高于1.0并且a2呈负值,其中10月16日AQI达到峰值(201),AOD500达1.51,AE440-1020达1.37,a2达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素(工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等)产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.   相似文献   
10.
风云四号A星(FY-4A)是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计(AGRI)是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度(AOD)反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号