基于卫星遥感气溶胶产品评估体系的气溶胶时空分布及变化趋势表征

卫星遥感气溶胶虽然空间覆盖度高，但不同产品数据在准确性和适用性上存在显著差异.为了能够科学定量的衡量各个产品的优劣，选择最合适的气溶胶产品，该研究以数学统计为基础，提出了一种卫星遥感气溶胶产品评估体系，并依此确定了全球6个人口密集地区的最优卫星数据集，在此基础上开展了近10年的（2009—2018）气溶胶时空变化分析.结果表明暗像元算法在植被覆盖度高的地区表现最好，深蓝算法在亮地表的沙漠干旱地区更占优势，而暗像元-深蓝融合算法在土地类型复杂且气溶胶来源多变时得以突出.人口密集的6个区域中，除了区域A和区域B，其它地区的大气污染水平整体偏高.其中，A、B、E的气溶胶负荷呈下降变化，区域F基本不变，其余区域上升变化.评估体系的建立为气溶胶遥感产品的选取提供了新的衡量方法，且该文关于气溶胶时空分布及变化的分析可以为区域性气溶胶研究提供一定的参考价值.     

基于卫星遥感和地面观测的人为源VOCs区域清单多维校验

本文针对京津冀区域，基于传统的排放因子法建立了区域人为源VOCs物种排放清单；并基于区域卫星遥感甲醛信息和典型城市地面VOCs观测信息，开展了VOCs物种清单多维校验研究.清单计算结果表明，该区域2013、2015和2017年VOCs排放量分别为202.67、207.34和193.42万t，以烷烃（29.83%~30.72%）、不饱和烃（16.54%~17.68%）、芳香烃（27.14%~27.51%）、醛（8.75%~9.52%）、酮（8.13%~9.04%）和醇醚酯（5.13%~6.60%）为主.2013~2017年VOCs清单排量，张家口、秦皇岛和衡水小幅上升（每年1.10%~1.66%），邢台和邯郸小幅下降（每年-1.46%~-1.12%），承德、唐山、保定和沧州呈稳定趋势，且与卫星遥感HCHO柱浓度年际变化呈现较好的一致性趋势；而北京、天津、廊坊和石家庄的VOCs排放年变幅（每年-6.51%、-3.30%、2.16%和0.11%）与HCHO柱浓度变幅（每年-1.17%、7.19%、-0.24%和6.68%）差异较大.在VOCs清单区域空间分布上，城市地区VOCs网格排放量与HCHO柱浓度取得了较好的线性相关性（R>0.5）；而在郊区地区，两者相关度仅为0.33，主要源于郊区天然源VOCs二次转化对HCHO的重要影响和贡献.最后，本文在北京市和邯郸市城区开展了VOCs地面浓度观测，回归了主要VOCs化合物与CO的排放比值（ER），对比发现：大部分烃类化合物的清单ER值与回归ER值具有较好的吻合度，但乙烷的清单ER值显著偏低（-156%~-73%），C8以上芳香烃有所偏高（54%~74%）.总体而言，本文建立的区域人为源VOCs物种清单具有较好的准确性和可靠性.     

基于卫星遥感的广东地区对流层二氧化碳时空变化特征

利用瓦里关全球本底站和番禺气象局地面观测的CO2浓度资料对SCIAMACHY反演得到的对流层CO2产品进行验证.结果显示:SCIAMACHY产品能较好地反映对流层CO2的分布状况,在珠三角地区反演和观测的残差为1.29×10-6,相关系数为0.69,可用于分析区域对流层CO2的时空分布特征.利用2003~2009年SCIAMACHY观测资料分析研究显示:广东地区对流层CO2柱浓度最高值出现在春季,最低值出现在夏季,浓度年均值和年增长率分别为384.84×10-6和1.53×10-6/a,大于全球和我国同期的观测结果;粤东、粤西、粤北和珠三角地区的浓度均在春、冬季显著高于夏季、秋季,相同季节内各区域之间的差异不显著;粤西地区CO2柱浓度的年增长率最高,为1.82×10-6/a,珠三角和粤东地区的年增长率相当,分别为1.65,1.64×10-6/a,粤北地区的年增长率最低,为1.61×10-6/a.     

印度大地震的可预警信息研究

20 0 1 0 1 2 6印度西北部的普杰地区发生了 7 8级强烈地震。对这次强震事件 ,利用卫星遥感监测地气系统射出长波辐射的数值产品资料 ,分析了以普杰为中心整个西亚范围内 ,事件发生前后共计 6个月的月平均辐射场的分布特征及其演变过程。发现自震前 2个月至震时当月 ,普杰地区始终是一个辐射 (热 )场的高值中心 ,震后明显消散。据此认为印度大地震有可识别的预警信息 ,提出利用卫星遥感技术及其产品 ,有可能为“突破”短临地震预报开拓出一种新的预测技术生长点     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

基于TM资料对上海区域热环境特征的分析

为了揭示城市热岛(UHI)形成机制,以TM卫星遥感资料为主要数据源,结合地面自动气象站(AWS)实测的气象资料,利用地表能量平衡参数化(SEBAL)的方法估算了净辐射通量和土壤热通量,分析了上海区域热环境特征.结果表明,TM地表温度与AWS实测地表温度具有较好的一致性；不同类型地表其地表温度差异明显,城市道路是城市中重要热量来源,绿地和水体面积的增加能有效地减轻城市热岛强度,同时也表明了卫星遥感资料在城市气候环境研究中的潜在价值.     

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。     

利用卫星遥感数据估算PM_(2.5)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。     

基于机器学习和卫星遥感的PM2.5/10 空间连续分布反演方法研究

在过去的几十年里，快速的经济发展以及工业化、城镇化进程加速使得中国的资源环境承担的压力不断加大。作为影响空气质量的首要污染物，PM_2.5和PM₁₀（记为PM_2.5/10）直接影响着广大人民群众的身体健康。因此，针对PM_2.5/10浓度进行遥感反演研究，对环境监测和控制改善全国空气环境质量具有重要的意义。近些年来，随着对近地面PM_2.5/10浓度研究的不断深入，基于遥感影像数据进行PM_2.5/10浓度的反演方法也日益增多。本文利用Google Earth engine（GEE）平台获取了海量的Landsat 8 OLI遥感影像数据，并结合气象信息、空间特征等参数，采用机器学习中常用的多层映射反向传播神经网络构建了波段反射率与PM_2.5/10浓度之间的反演模型，以获得PM_2.5/10在研究区域的连续分布。为了提高基础PM_2.5/10反演模型的反演精度，还从影响因素和前溯时间两个维度出发，探寻了模型的最优化输入参数组合，并最终实现了对PM_2.5/10浓度的精准反演。以北京市地区为例，模型的PM_2.5和PM₁₀的反演精度R²分别达到0.814和0.796，均方根误差RMSE分别为19.21 μg?m^?3和28.31 μg?m^?3。鉴于该反演结果具有较高的准确性和可靠性，本文所建立的方法模型为研究PM_2.5/10在空间上的连续分布特征提供了新的思路和方法，具有较为重要的科研意义与广泛的应用价值。     

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.