东南亚生物质燃烧输送影响我国西南气溶胶辐射特性研究

利用2013年地基CE-318太阳光度计观测数据,结合中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感产品和HYSPLIT后向轨迹分析,研究了一次东南亚生物质燃烧污染长距离输送至中国西南昆明站点过程（2013年4月5~8日）中,气溶胶光学特性和辐射特性的变化及其可能来源.结果表明,此次污染过程期间,我国西南地区生物质燃烧活动较少,而中南半岛地区生物质燃烧活动显著.4月5~7日,昆明站点气溶胶光学厚度（AOD）升高,消光波长指数（EAE）和吸收波长指数（AAE）均增大.此外,依据EAE和AAE分类方法,5~6日昆明站点以城市工业气溶胶为主,7~8日以生物质燃烧气溶胶为主,其细模态峰值半径（0.11μm）小于5~6日（0.15μm）,7日细模态粒子体积浓度峰值（约为0.16μm³/μm²）是5日的2倍.气溶胶直接辐射强迫（ARF）日变化结果表明4月7日气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最强.气溶胶直接辐射强迫效率值（ARFE）的变化表明生物质燃烧气溶胶对大气顶的降温作用减弱.MODIS遥感以及HYSPLIT模式后向轨迹表明,此次昆明站点生物质燃烧气溶胶主要来源于东南亚地区（主要是印度北部、印缅北部和不丹地区）.     

基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

为了解决地面PM_2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM_2.5浓度估算模型,将AOD、PM_2.5和各气象参数以及与PM_2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM_2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

基于静止卫星GOCI传感器的大气污染过程AOD监测

针对北京及周边地区2017年11月2~8日的一次污染过程,利用韩国静止卫星COMs1GOCI数据,对北京地区进行AOD监测.AOD反演采用时间序列迭代算法,根据地表反射率随时间慢变而大气气溶胶随时间快变的理论,采取最小值拟合的方式,获取气溶胶光学厚度数据.反演结果与地基AERONET监测结果具有很好的一致性,两者的相关系数R²大于0.89.AOD监测结果表明,GOCI传感器1次/h的监测频率,可以很好地展现北京地区大气污染过程的开始,发展及消散过程,可以展示出一天之内AOD的变化,为大气污染监测以及气候变化研究提供依据.     

淮河流域多闸坝河流COD综合衰减系数测算

提出在多闸坝河流上，利用枯水期断面化学需氧量同步监测数据测算COD综合衰减系数的方法，用该方法测算河南省辖河流域部分河流COD综合减系数在0．08－0．341/d。并用实际监测结果进行检验。     

太湖梅梁湾水体中可见光的衰减、吸收及散射

对太湖梅梁湾沿岸带和敞水区的水体进行了光学特性研究。结果发现，沿岸带的水下光辐射衰减系数(Kd)值较敞水区小；400nm与500nm向上辐照度比值(Eu440／Eu550),沿岸带在1m左右最小,敞水区在0．5m左右最小;沿岸带的水面下向上辐照度与向下辐照度的比值(R)低于敞水区：440、550、670nm的后向散射与吸收的比值(b／a),在沿岸带的1m处最大,敞水区在0．5m处最大。这些结果说明,相对于敞水区而言,沿岸带的光衰减较弱,无机悬浮颗粒的含量较少,最大叶绿素a分布较深。     

大气单颗粒物的成分、形态分析方法

显微分析方法是研究单颗粒物的形态结构的主要方法，激光微控针质谱、二次离子质谱、Raman微探针以及红外光谱是研究单颗粒物的化学组成的重要方法。     

农业旱灾监测中土壤水分遥感反演研究进展

土壤水分是农业干旱监测最重要的指标之一。文章全面回顾了光学遥感和微波遥感土壤水分遥感反演进展，重点讨论了符种反演方法的优点和不足。光学遥感中，热惯量法和作物缺水指数法可分别较好地应用于裸露地和作物覆盖地的土壤水分监测；距平植被指数、植被条件指数采用了植被指数因子实现农业旱情监测，温度植被指数、植被供水指数和条件植被温度指数同时考虑了作物植被指数和地表温度。微波遥感被认为是当前土壤水分监测中最有效的方法。主动微波遥感空间分辨率较高，但对土壤粗糙度和植被敏感；被动微波遥感空间分辨率低，重访周期短，对大尺度农业旱灾监测具有较大潜力。为提高农业旱灾监测巾土壤水分遥感反演的精度和效率，采用光学遥感和微波遥感的结合可能是较为实际的方法。     

基于时空回归克里格和AOD数据的PM2.5时空插值

基于京津冀地区2016年PM_(2.5)浓度监测数据和MOD04的10 km分辨率气溶胶数据,结合时空位置,建立PM_(2.5)回归模型,使用时空回归克里格方法对京津冀地区进行PM_(2.5)时空插值,对比研究时空回归克里格与只使用监测站数据的普通时空克里格方法的时空插值结果。结果表明,两种方法的插值结果时空趋势相同,京津冀地区东南部PM_(2.5)浓度较高,夏秋两季浓度低于春冬两季;时空回归克里格插值结果的均方根误差为26.1,时空克里格插值结果均方根误差为28.3,即兼顾时空趋势并结合气溶胶数据的时空回归克里格插值精度提高了约8%。