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1.
气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶最基本的光学特性之一,表征气溶胶对光的消减作用,对区域大气污染有一定的指示作用.首先,以2000~2019年长时间序列MOD09A1产品数据为基础,利用ASTER波谱数据库,构建了Landsat TM/OLI蓝光波段地表反射率数据集,利用深蓝算法(deep blue algorithm,DB)对关中盆地腹地AOD进行了反演估算.其次,通过测算2000~2019多年平均/各年平均AOD和季节AOD值,研究分析了AOD空间分布特征和时间变化趋势;利用经验正交函数分析方法(empirical orthogonal function,EOF)剖析了AOD主要的空间分布模式.最后,探索分析了城市化对AOD时空分布特征的影响.结果表明:①研究区多年平均AOD空间分布受地形和人类活动影响显著,低海拔且人类活动强度大的盆地内部AOD值和变化幅度均高于周围山系.AOD呈现出明显的季节差异性:春季(0.34) > 夏季(0.33) > 秋季(0.23) > 冬季(0.12),夏季AOD区域差异性最大.②年均AOD呈先增大后减小再增大的变化趋势,2005年达到最大值;春夏两季AOD数值分布离散,而冬季则表现为低值集聚的状态.③EOF分析结果表明,研究区AOD存在3种主要的空间分布模态:第一,AOD空间分布模式表现为区域一致型,特征向量空间分布与海拔梯度一致,反映了不同海拔下AOD变化程度的差异;第二,以秦岭山脉为界,大致呈现南北反相的分布特征,反映出关中盆地地域发展的独特性和与南部秦岭山区的差异性;第三,"东南-西北"的分布格局,表明了AOD在"城镇-乡村"呈反相变化趋势;④研究区AOD值与常住人口密度(R2=0.707,P<0.05)、不透水面密度(R2=0.377,P<0.05)以及工业POI密度(R2=0.727,P<0.5)呈正相关关系,说明城市化对AOD时空分布有一定影响.本研究对加强关中盆地空气质量监测和城市生态环境建设具有重要的意义.  相似文献   
2.
中亚五国气溶胶光学厚度时空分布特征研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
气溶胶时空变化是影响气溶胶气候效应不确定性的主要因素之一.在生态环境脆弱的中亚五国(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦)研究气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)的时空变化对中亚地区及全球生态环境和气候变化具有重要意义.基于2002—2019年MODIS 04_L2气溶胶产品数据集,利用标准差椭圆(Standard Deviation Ellipse,SDE)、加权回归的季节趋势分解(Seasonal Trend Decomposition Procedure based on Loess,STL)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)等方法,在时间和空间两个维度上揭示了中亚五国AOD和气溶胶细模态比例(Aerosol Fine Mode Fraction,FMF)的时空演变特征,以及AOD对气象因子和土地利用/土地覆被变化(Land Use/Cover Change,LUCC)的响应.结果表明:①中亚五国AOD分布呈现出显著的空间异质性,高值区主要集中于咸海区域和费尔干纳盆地,低值区主要分布于海拔相对较高的山区和丘陵;AOD年平均中心在2009年之前分布于中亚东南部,受咸海盐尘的影响,2010年之后偏向于西北部向咸海附近移动.②2002—2019年中亚五国AOD年均值整体呈先增长后下降的态势,2012年达到最大值.③中亚地区AOD的变化受气温、降水、风速的共同影响,AOD与气温的空间变化特征呈基本一致的态势,但与降水和风速存在一定差异;不同土地覆被区对AOD的影响差异显著,城市建设用地、裸地及水域是AOD高值分布区,低值分布于郁闭灌木丛和混杂林等植被覆盖度高的土地利用/土地覆被区.④气溶胶细模态比例(FMF)空间分布格局由自然和人为因素共同作用,呈现出咸海和沙漠区域附近以粗模态气溶胶为主,人口密集区和工业区以细模态粒子占主导地位.  相似文献   
3.
利用2001年3月—2017年2月MODIS MOD08M3遥感反演气溶胶光学厚度产品数据,结合GIS统计分析方法和集合经验模态分解方法(EEMD),对中国北方京津冀鲁豫晋陕7个省市的气溶胶光学厚度时空特征进行分析.结果表明:①从空间分布特征来看,人口密度与AOD空间分布有着直接的联系.一方面,地形因素主要通过影响人口分布来间接的影响AOD空间分布,另一方面地形因素还可以影响气溶胶的水平扩散,这使得AOD的空间变化梯度在平原和山脉交界处急剧增大,形成了AOD空间分布与地形高度契合的分布特征,因此地形因素是中国北方AOD空间分布重要的影响因素之一.②从时变特征来看,将EEMD应用于AOD时间序列变化研究,可以从频率域的角度提取不同尺度变化的规律和特征,AOD时间序列变化是由多个波动规律叠加在一起的最终结果,具体包括:年际间变化情况(IMF5)、季节性波动(IMF3)、时间间隔为12个月的人为事件波动(IMF2)、突发事件和情况(IMF1).这些结果有助于研究AOD时空变化原因和北方地区的气候环境.  相似文献   
4.
气溶胶地基观测数据和颗粒物浓度数据的同步定量评估可为了解长安区大气污染的垂直分布特征,制定合理的大气污染控制提供更有效的依据.基于CE-318太阳光度计观测数据,分析了2018年10月~2021年4月西安市长安区月均和季均气溶胶光学特性分布和变化特征,结合近地面颗粒物浓度数据,分析了不同季节、不同污染程度下气溶胶光学厚度(AOD)对颗粒物浓度的响应.结果表明:(1)观测期间长安区AOD季节变化分明:秋季(1.02)>冬季(1.00)>夏季(0.63)>春季(0.47); AOD月度、年际差异大,2019年AOD(0.51)略高于2020年(0.48).(2)整个观测期间长安区气溶胶主控模态存在明显的季节、月度差异,从春季到冬季气溶胶主控模态逐渐从粗模态向细模态转变;2019年气溶胶主控模态的季节变化与整个观测时段类似,2020年各季节气溶胶Angstrom波长指数(Angstrom)分布稳定,气溶胶粒子均以粗模态的形式存在;整个观测时段来看长安区气溶胶类型以混合型气溶胶为主.(3)AOD和Angstrom的关系存在明显的季节差异,春季大气污染以粗模态的气溶胶粒子为主导...  相似文献   
5.
气溶胶光学厚度(Aerosol optical depth, AOD)和气溶胶细模态比例(Fine mode fraction, FMF)是区域大气质量的重要指示因子.利用2003—2020年AOD和FMF粒子谱阈值划分气溶胶类型,综合利用局部自相关、线性趋势估计和地理探测器方法,揭示关中地区不同类型气溶胶的空间变化特征及驱动因素.结果表明:(1)关中地区AOD、FMF及不同类型气溶胶具有空间分异性,AOD和FMF均存在高值聚集和低值聚集,不同类型的气溶胶从中间腹地城市群向外围高地呈“阶梯”状分布.(2)关中地区以混合型(Mixed aerosol, MX)和大陆型气溶胶(Continental background aerosol, CB)为主,城市型气溶胶(Urban aerosol, BU)占比最小.(3)不同类型气溶胶季节、年际变化明显,混合型气溶胶在春、夏季占比高,大陆型气溶胶在秋、冬季占比高,达到50%以上,春、冬季沙尘型气溶胶(Dust aerosol, DD)在城市区聚集明显;在年际变化中,2003—2020年关中地区整体上大气污染程度降低.(4)PM2.5<...  相似文献   
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