近49年中国夏季制冷度日数的变化

利用全国531个气象站1960~2008年逐日平均气温资料，分析了近49 a来我国夏季制冷度日数的变化趋势，并以浙江省为例分析了制冷度日数与夏季空调降温电力负荷的关系。主要结论如下：我国日平均温度等于或高于26℃的日数（1971~2000年平均）大于10 d，夏季有制冷需求的站点主要分布在新疆、四川盆地和太行山 巫山 雪峰山一线以东地区，以及云南干热河谷地区。1960~2008年我国黄河以北地区夏季有制冷需求的站点6~9月平均气温从20世纪90年代中期开始呈现出较明显的上升趋势，使得制冷日数和度日数都相应增加；黄河以南、南岭以北地区近49 a来6~9月平均气温线性趋势不明显，制冷度日数变化不大；南岭以南地区6~9月气温持续上升，夏季制冷度日数的增加最为显著。以浙江省为例的分析显示，制冷度日数与夏季空调降温电力负荷有很好的线性相关关系，可以用来预测降温耗电量。
     

华东区域PM2.5变化背景下浙江省人口经济暴露水平评估

利用1998~2012年卫星反演的细颗粒物(PM_(2.5))全球高精度产品数据集,精细化地给出了华东地区PM_(2.5)时空分布与变化特征,并分析了此背景下浙江省PM_(2.5)的人口经济暴露水平.结果表明1998~2012年期间,浙江省区域平均PM_(2.5)浓度整体变化呈现出先增加、后下降的特征,拐点出现在2007~2009年前后,与华东区域大背景的变化趋势一致.1998~2000年华东南部与山东东部的年平均PM_(2.5)浓度基本保持在50μg·m~(-3)以下,其余地区大多在50~75μg·m~(-3)左右,华东地区和浙江省PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区分别占到51.8%和21.1%.1998~2009年PM_(2.5)浓度上升趋势非常明显,华东地区的平均变化趋势为2.58μg·(m~3·a)~(-1),浙江省的上升趋势较华东区域慢,为1.43μg·(m~3·a)~(-1).2007~2009年PM_(2.5)浓度达到最大,华东和浙江省超过35μg·m~(-3)的地区分别占到82.1%和65.9%.此后PM_(2.5)浓度呈现出下降的变化趋势,华东地区和浙江省的平均变化趋势分别为-1.75μg·(m~3·a)~(-1)和-1.58μg·(m~3·a)~(-1),PM_(2.5)浓度超过35μg·m~(-3)的地区比例均有所下降,说明政府颁布的一系列节能减排方针政策可能对华东地区的空气质量改善起到了一定的成效.2010年浙江地区PM_(2.5)暴露水平超过35μg·m~(-3)的人口比例和GDP比例分别为74.0%和70.8%,其中38.1%的人口生活的环境和38.9%的GDP产生的环境PM_(2.5)浓度年平均值在50μg·m~(-3)以上.     

基于多源遥感数据及DEM的人口统计数据空间化——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行人口等社会经济数据的空间化时,往往受到其较低的空间分辨率、像元过饱和以及像元溢出现象的影响。植被指数（如NDVI）与不透水面呈负相关关系,与夜间灯光数据在反映人类活动、提取建成区方面可以互补,将这两种数据融合可以有效减少夜灯数据像元过饱和等因素引起的误差。通过进一步融合DEM数据对基于DMSP/OLS夜间灯光数据和NDVI构建的人居指数进行了海拔修正,基于修正后的人居指数与统计人口之间很强的线性相关建立人口空间化模型,获得2010年浙江省1 km×1 km分辨率下的人口密度空间分布。模拟结果显示,浙江省平均人口密度为515人/km2,模拟的平均相对误差为183%,相比海拔订正前的模拟误差减少约5%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数在省级尺度上模拟人口空间分布的精度较高     

基于连续MODIS真彩图的霾监测预警新方法——以浙江省一次严重霾污染过程为例

采用NASA MODIS提供的全球影像浏览服务技术(GIBS)支持,并借助开源地理空间数据抽象库(GDAL)工具,实现了每日2次(上午和下午)用户自定义区域MODIS 250m分辨率真彩色图产品从互联网的近实时自动获取, 并基于该产品对2014年11月9日~14日浙江省一次大范围霾严重污染事件提前2d成功实现了预警.结果表明:连续的MODIS真彩图产品大幅改善并提高了传统可见光遥感监测灰霾的效果;MODIS 250m真彩色图3通道数据值与地面站点颗粒物浓度之间具有较好的相关性,前者与AQI,PM2.5和PM10之间的相关系数(R)分别为0.62,0.65和0.59.基于连续的 MODIS真彩图产品,并结合地面站点数据和天气形式进行综合分析能够及时提供相关预警服务;在业务流程上简单,高效,稳定,尤其对浙江省外源输入性霾识别有着良好的指示作用,具有较好的应用前景.     

基于多源遥感信息的人为热排放量空间化——以浙江省为例

基于自上而下能源清单法,主要考虑工业、交通、建筑和人体新陈代谢这4个热源对人为热的贡献,估算了2010年浙江省68个县市的人为热排放总量.使用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据以及阈值法提取出人为热排放的主要区域,并有效减少夜灯像元溢出效应的影响.利用夜间灯光数据和增强型植被指数(EVI)构建人居指数,基于各市县人为热排放总量与其行政区范围内人居指数累计值之间很强的相关关系建立人为热排放量空间化模型,获得了250m分辨率下浙江省2010年城市人为热通量的空间分布.结果显示浙江省各县市的平均人为热排放通量为5.5W/m²,城市高值区一般介于10~40W/m².栅格化的人为热数据可以为城市气候环境的数值模拟研究提供基础数据支持.     

霾与城市化发展的关系

利用遥感夜间灯光数据,结合地面观测资料,以浙江省为例,研究了城市发展与气候条件、大气污染物质量浓度及霾天气之间的关系. 结果表明:当前粗放型城市发展引起的干岛、热岛、低湿、低能见度等气候效应,使1980—2010年杭州年均气温的线性增长率达到0.70 ℃/10 a、风速下降率为0.11 m/(s·10 a)、能见度下降率为1.40 km/10 a,分别高于临安的0.41 ℃/10 a、0.06 m/(s·10 a)、0.92 km/10 a. 城市发展改变大气污染物组成,对于城市化水平较高的杭州,大气中ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)的月均值介于0.52~0.69之间,明显高于临安的0.45~0.59,NO₂、SO₂等二次气溶胶前体物的质量浓度也明显高于临安. 浙江省大气中ρ(NO₂)较ρ(SO₂)高,其中临安大气中ρ(NO₂)年均值较ρ(SO₂)高出5.8 μg/m3,杭州的则高出21.0 μg/m3,同时杭州大气中ρ(NO₂)与ρ(SO₂)年均值的比值(1.70)也高于临安(1.57). 城市发展引起的气候效应及大气污染物组成变化可以解释浙江省霾日数与夜间灯光在空间分布和年代际长期变化趋势上的高度一致性. 在空间上,城市发展快、夜间灯光密集的浙北、浙江沿海、金衢盆地也是霾天气高发地区,而1960—2010年年霾日数出现的2个大跃变与改革开放及2000年后城市快速发展阶段相吻合,年霾日数与夜间灯光总灰度值之间的相关系数达到0.99. 研究显示,粗放型城市化发展是当前浙江省霾污染加剧的根本原因.      

基于多源遥感信息和土地利用数据的中国海岸带GDP空间化模拟

目前包括GDP在内的社会经济数据大多以行政区划为统计单元，普遍存在统计单元内的数据均一化以及与其他环境数据空间不匹配等问题。以中国海岸带地区为例，利用DMSP/OLS夜间灯光数据和植被指数构建的人居指数与非农业GDP之间的线性关系建模，对非农业GDP进行了空间化模拟，基于土地利用数据建立了农业GDP空间化模型，最终得到2010年中国海岸带地区250 m×250 m空间分辨率的GDP密度图。结果显示：相比仅利用夜间灯光数据模拟非农业GDP，人居指数模型较好地改善了夜间灯光数据的像元溢出效应以及过饱和问题，提高了对非农业GDP的模拟精度。栅格尺度上的中国海岸带GDP密度图可以为沿海地区灾害风险评估、社会经济决策、区域规划和可持续发展研究提供基础数据支持。