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利用Aura卫星的OMI(Ozone Monitoring Instrument)传感器最新版对流层NO2垂直柱浓度数据产品,结合线性拟合、趋势分析和空间自相关分析等方法,系统分析了2005~2017年成渝城市群对流层NO2垂直柱浓度的时空特征及变化趋势。结果表明:OMI对流层NO2柱浓度数据与成渝城市群NO2地面监测数据变化趋势基本一致,且存在良好的相关性;时间上,2005~2012年NO2年均柱浓度增加明显,增幅达52.38%,2012年后呈下降趋势。NO2柱浓度季节变化明显,浓度水平基本为:冬季>秋季>春季>夏季。NO2柱浓度月均值具有类似于正弦函数的周期性,1年一个周期,低值出现在每年的7、8月,高值出现在11、12和1月;空间上,经济较发达地区的NO2浓度大于经济欠发达地区。2005~2012年99.58%的区域NO2浓度上升,2012~2017年80.50%的区域NO2下降,但是成渝城市群边缘的山区NO2浓度依然呈增长趋势。成都、重庆对流层NO2柱浓度具有明显的局部空间正相关特性。  相似文献   
2.
基于1992—2013年国防气象卫星计划(DMSP/OLS)夜间灯光数据和能源统计数据,对成渝城市群碳排放进行研究,应用空间自相关模型,并结合趋势分析和地理信息系统(GIS)空间分析方法,探究成渝城市群碳排放时空变化规律。研究结果表明:(1)基于DMSP/OLS夜间灯光数据估算的碳排放与基于能源消耗统计数据计算的碳排放动态变化趋于一致,且存在较好相关性;(2)1992—2013年成渝城市群碳排放增加趋势明显,碳排放增加区域面积高达76.26%,分布在成都、重庆主城及周围德阳、璧山等地区,碳排放不变或降低区域零散分布在研究区边缘地带,面积占比23.74%;(3)成渝城市群所有年份的全局空间自相关系数(Ⅰ)值均大于0,表现出较强空间自相关性,且在研究时段Ⅰ值总体呈增长趋势,说明其空间集聚性持续增强;(4)成渝城市群碳排放空间集聚模式主要为高-高集聚型、低-低集聚型,两者空间分布动态变化均呈增加模式,高-高集聚区域主要分布在成都、重庆主城以及邻近县域,低-低集聚区域主要零散分布在边缘相对落后地区,表明成渝城市群碳排放空间分布具有极强的相互依赖性。  相似文献   
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