面向区域二次污染风险控制的臭氧及其前体物卫星遥感监测

日益突出的臭氧(O_3)污染已成为继PM2. 5之后我国大气污染防治的又一艰巨任务。由于氮氧化物(NO_x)、挥发性有机物(VOCs)这2种前体物的减排难度较大,且与O_3浓度存在复杂的非线性关系,准确获取O_3及NO_x、VOCs的时空分布对制定有效的防控措施至关重要。基于卫星遥感可定量反演O_3及2种前体物的代表性物种——二氧化氮(NO_2)、甲醛(HCHO)及乙二醛(C_2H_2O_2)的时空分布信息。面向区域O_3污染分析和防控应用,综述了卫星遥感对O_3及NO_2、HCHO、C_2H_2O_2的探测能力,以及利用遥感手段分析区域O_3及其前体物的传输。进而从O_3与NO_x、VOCs关系的角度,分析了利用卫星反演的前体物表征O_3生成风险的可行性。最后对卫星在区域O_3及其前体物监测方面的前景趋势提出了思考。     

西安市及周边地区MODIS气溶胶光学厚度与PM10浓度关系模型研究

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。     

基于机器学习的不可移动文物暴雨灾害风险评估——以山西省为例

以山西省为例，将不可移动文物作为灾害的影响对象，通过分析暴雨灾害对其的影响因素构建指标体系，通过文物损毁情况划分风险并作为输出数据，将山西省6 325处受灾不可移动文物按照6∶2∶2划分训练集、验证集和测试集，分别使用随机森林模型、支持向量机模型(support vector machine, SVM)、逻辑回归模型进行训练和验证，选取出最优模型，并对山西不可移动文物进行不同重现期暴雨下的风险预测。研究结果表明：基于机器学习的不可移动文物暴雨风险评估方法是可行且结果较为优异的；在3种模型中，随机森林的验证集准确率最高，为95.75%,测试集精度为94.70%;在山西省5、20、50 a重现期暴雨下的不可移动文物风险均呈现出北方低、南方高的态势，且在5 a重现期下高风险文物占比最多，高风险文物以古建筑和古遗址为主。     

利用卫星遥感数据估算PM2.5浓度的应用研究进展

近年来,PM_(2.5)已成为中国大气污染的首要污染物,危害人体健康。为弥补地基监测站点在空间分布上的局限性,借助卫星遥感技术估算PM_(2.5)浓度已成为研究热点。文章总结了利用卫星估算PM_(2.5)浓度的各种研究方法,探讨了不同方法的优势和不足,指出不同方法对不同应用目的的选择性差异较大。提出,应针对不同应用目的选择相应的方法,从而取得满足各方面需求的研究成果,为未来PM_(2.5)浓度估算应用工作提供参考。     

自然灾害社会脆弱性评估研究——以上海市为例

基于投影寻踪聚类模型(PPC),结合基于实数编码的加速遗传算法(RAGA),对上海市进行了自然灾害社会脆弱性评估的尝试。结果表明:①灾害社会脆弱性最高的为崇明县,其次为宝山区和金山区;②灾害社会脆弱性最低的是黄埔区,其次是徐汇区和静安区;③总体而言,灾害脆弱性较低的地区集中于上海城市中心区,而城市边缘区的社会脆弱性一般较高。     

漓江上游植被覆盖度时空变化对地表热场影响

自20世纪80年代以来，桂林漓江由于上游森林遭受破坏出现水生态环境快速恶化的趋势。地表热场的时空变化直接影响森林蒸散及水文效应。因此，对漓江上游1989~2006年5景TM/ETM+卫星图像，利用归一化植被指数反演植被覆盖度，利用单窗算法反演地表温度，提出归一化温度使不同时相地表热场具有可比性，分析植被覆盖度时空变化对地表热场的影响。结果表明，在空间上，地表温度随植被覆盖度的增加而降低，在植被覆盖度很高或很低时，这种影响相对变弱；在时间上，漓江上游1989~2000年植被中、高度覆盖面积从96.1%逐年下降到65.9%，导致归一化地表温度数值较高的像元比例相应增加；2000~2006年植被中、高度覆盖面积逐渐恢复上升到90.8%，但仍略低于1989年，使得归一化地表温度数值较高的像元比例相应减少。植被覆盖可以有效地降低漓江上游地表温度     

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.     

TRMM卫星降水数据在雅鲁藏布江流域的适用性分析

以雅鲁藏布江流域为研究区,利用16个气象站点的实测降水量在月尺度和日尺度上验证了TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)卫星降水数据的精度,并在此基础上基于TRMM月降水数据分析了雅鲁藏布江流域的降水时空分布特征。结果表明:在整体上,TRMM月降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.902,斜率K=0.849,数据精度较高,数值上比站点实测降水量略微偏低;就单个站点而言,大部分站点相关系数较高,偏差较小,但波密站相关系数相对较低,江孜站和南木林站数据偏差相对较大。TRMM日降水数据与站点实测降水量相关系数R=0.466,斜率K=0.451,数据精度较低,与站点实测降水量一致性较差。在降水空间分布上,雅鲁藏布江流域整体呈现由西向东逐渐递增的趋势,不同区域间差异极其明显;在降水时间分布上,大部分降水集中在6至9月,12月至第二年2月很少有降水发生。     

基于小光斑激光雷达数据的稀疏林地冠层高程重建

探讨在稀疏林地的条件下,利用小光斑激光雷达获取的多次回波点云数据估算冠层高度,研究不同的高度重建方法包括反距离权重、样条插值以及普通克里格等方法的冠层和地面高度重建的精度。研究发现,在地面和林冠层,不同的重建方法的表现是不一样的,其中样条方法在冠层重建中的精度较高,误差绝对值的平均值为0.95m,并且整体偏差也较小,方差为3.42。而在地面高程重建则是普通克里格方法具有较小的误差,误差绝对值的平均值为0.35m,而样条方法的整体偏差要优于其他两种方法,方差为0.48。经过综合考虑,利用样条方法重建的冠层高程和普通克里格方法重建的地面高程实现了实验区冠层高度的提取。