基于MODIS气溶胶产品的安徽省颗粒物浓度反演研究

基于MODIS level2的气溶胶产品,分别利用地面气象观测和ECMWF再分析资料进行垂直订正和地面水汽订正,建立MODIS气溶胶光学厚度与地面颗粒物浓度间的关系模型,并分析了颗粒物浓度的时间变化特征。结果表明:(1)MODIS光学厚度与地面PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关性较差,经过垂直订正得到的地面消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性增强,水汽订正后的干消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性进一步提高。(2)ECMWF再分析格点数据中边界层厚度和相对湿度产品适用于MODIS光学厚度的垂直订正和水汽订正。(3)利用MODIS光学厚度历史数据反演的合肥市月平均PM_(2.5)浓度自2000年以来呈震荡增长趋势,PM_(2.5)浓度冬季较高,春秋次之,夏季最低。     

成都市污染边界层高度的演变特征分析

基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。     

天津城区春季大气气溶胶消光特性研究

利用天津大气边界层观测站2011年4月1日~5月10日气溶胶散射系数、吸收系数、PM2.5质量浓度、大气能见度和常规气象观测数据,分析了气溶胶散射系数和吸收系数的变化特征,以及气溶胶消光系数与PM2.5质量浓度和大气能见度的关系,并对两种方法计算的消光系数进行了比较.结果表明,观测期间天津城区气溶胶散射系数为369.93 Mm-1,对大气消光贡献为86.7%,气溶胶吸收系数为36.32 Mm-1,对大气消光贡献为8.5%,单次散射反照率为0.91;气溶胶散射系数和吸收系数的日变化特征具有明显的双峰结构,对应于早晚交通高峰;不同天气类型下其日分布特征存在较大差异,霾日散射系数和吸收系数最高,沙尘日和降水日次之,晴日最低;气溶胶散射系数和吸收系数与PM2.5质量浓度呈线性正相关,与大气能见度呈指数负相关,观测期间气溶胶质量散射效率均值为2.95m2/g;采用Koschmieder’s公式反算能见度获得的大气消光系数,与通过测量气溶胶散射系数、气溶胶吸收系数、气体散射系数和气体吸收系数等分量加和获得的消光系数相比一致性较好,高相对湿度天气下能见度反算值高于各系数加和值.     

北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响

目的分析北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响。方法利用北京地区2017年9月至2018年8月每日两次(08时和20时)的气象探空、地面PM_(2.5)浓度和气溶胶激光雷达消光系数资料,分析不同污染条件下大气温湿廓线与气溶胶消光系数廓线的关系。结果地面PM_(2.5)浓度和210m气溶胶消光系数的相关系数达到0.77。春季、秋季和冬季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的5倍,夏季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的3倍。相比清洁条件下,污染条件下各季节的大气温度垂直递减率偏小,并且低层大气相对湿度偏大。结论大气温度廓线代表大气层结稳定性,影响气溶胶的扩散高度,而相对湿度廓线与气溶胶吸湿增长密切相关,两者对气溶胶消光系数的垂直分布都有重要影响。     

不同气象条件下的气溶胶时空分布特征

利用2012年3月20—24日的激光雷达回波数据和粒子计数器采样的气溶胶数浓度数据,分析了测点近地面及其上空的气溶胶垂直消光系数、数浓度等时空分布特征,研究了风向、风速、RH(相对湿度)对近地面气溶胶分布的影响. 结果表明:①阴霾天气气溶胶垂直消光系数在0.01～1.0之间,边界层高度在1km以下,到达边界层顶时消光系数产生突变;晴天气溶胶垂直消光系数在0.01~0.2之间,边界层高度在1.5~2.5km. ②阴霾天和晴天中近地面气溶胶数浓度变化规律一致,上午08:00左右开始增加,随温度升高呈下降态势,在傍晚达最小值后又略微增长并产生次高峰,夜间继续呈下降趋势. ③风向为东北偏东风时大气气溶胶的数浓度较大;风速增大,有利于气溶胶垂直输送和扩散,导致气溶胶数浓度减小. ④气-粒转化过程中,RH增大有利于气溶胶粒子由爱根核向积聚模态凝结. ⑤RH较小时,其与气溶胶数浓度呈正相关,而当RH增至74%时二者呈负相关.      

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

边界层方案对山西冬季一次静稳天气PM_(2.5)浓度模拟的影响

准确的空气质量数值预报模式依赖于精确的气象条件模拟,尤其依赖于大气边界层的准确模拟.为理解边界层过程如何影响空气污染物的传输与混合,利用WRF-Chem模式不同边界层方案(YSU和MYJ)进行敏感性试验,针对山西冬季典型静稳天气,对地面温度场、地面风场、PM_(2.5)浓度及边界层内部的动力和热力层结进行模拟分析,并与观测资料进行对比,分析不同PBL方案对于气象要素和PM_(2.5)浓度分布的模拟能力,探讨边界层内部热力层结和湍流输送差异对PM_(2.5)浓度模拟的影响.结果表明:2种边界层方案均能较好模拟出冬季静稳天气背景下地面温度、风速及PM_(2.5)浓度的空间分布和日变化特征,气温模拟的较大误差主要出现在夜间,而地面风速和PM_(2.5)浓度的模拟结果在午后误差较大;相对于YSU方案,局地MYJ方案模拟的温度、风场和PM_(2.5)浓度的误差更小,模拟结果更接近于实况观测.地面PM_(2.5)浓度的模拟误差可能与近地面逆温层、混合层及地面风速等的模拟误差有关;不同边界层参数化方案导致的边界层内热力层结和湍流输送的模拟差异,可能是影响近地面PM_(2.5)浓度模拟差异的主要原因;夜间MYJ方案逆温层厚度较厚,地面PM_(2.5)模拟浓度较低;午后MYJ方案混合层高度较低,加之地面风速较弱,导致地面PM_(2.5)模拟浓度较高.     

青岛地区PM_(2.5)与气象要素相关性分析研究

根据青岛国家基本气象站2014年-2016年的气温资料,青岛大气成分站的2014年-2016年能见度、PM_(2.5)资料,针对PM_(2.5)与能见度、温度进行相关性分析,以及PM_(2.5)随季节分布规律及成因分析。结果表明,PM_(2.5)与能见度成强负相关性关系;温度与PM_(2.5)成强正相关性,并呈现出一定跟随性,这为以后定量计算PM_(2.5)的温度影响因子及预测PM_(2.5)浓度提供了依据;PM_(2.5)浓度分布与季节成规律性分布,冬春季节PM_(2.5)浓度高,能见度低;夏季高温多雨,PM_(2.5)浓度低,能见度高。     

南京北郊冬春季大气能见度影响因子贡献研究

为研究南京北郊气象要素以及气溶胶对大气能见度的影响,利用2014年1~5月的能见度、相对湿度、温度、颗粒物浓度及其化学成分等观测数据,探讨了气溶胶不同化学组分对消光系数的贡献,提出了该地区能见度基于不同参数的拟合方案.结果表明,观测期间平均能见度为(5.78±3.64)km,能见度与相对湿度、PM_(2.5)存在明显的负相关,相关系数分别为-0.66、-0.48.冬季平均消光系数为(398.72±219.88)Mm~(-1),Organic、NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4和EC对消光的贡献率分别为38.81%、27.81%、23.95%和7.15%;春季平均消光系数为(248.36±78.42)Mm~(-1),Orgamic、NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4和EC对消光的贡献率分别为31.59%、24.36%、32.63%和8.64%.对比不同的能见度拟合方案时,基于颗粒物成分的能见度拟合方案优于基于散射系数的.不同相对湿度区间内PM_(2.5)对能见度的影响程度不同,基于PM_(2.5)、相对湿度和温度的能见度拟合方案说明:低相对湿度的条件下,PM_(2.5)对能见度的影响较大;随相对湿度增大,相对湿度成为更为重要的影响因子.     

珠三角地区利用PM2.5反演气溶胶数浓度谱方法

大气气溶胶数浓度谱分布(PNSD)对于大气辐射和光学计算至关重要,利用目前普遍观测的气溶胶质量浓度(PM_(2.5))来反演计算PNSD,能有效补充PNSD观测的不足,对于需要PNSD信息的研究工作如大气能见度计算等有重要的实用价值.本文利用2014年11月～2015年1月在广州城市站进行同期连续观测的干气溶胶粒子的PM_(2.5)、PNSD数据进行客观分析,建立了一种使用PM_(2.5)反演PNSD的方法,并评估了该方法的适用性.结果表明该反演算法具有较好地适用性和稳定性,对于积聚模态的PNSD反演效果较好,但对于PM_(2.5)高浓度的反演结果差异较大.该反演方法将为珠三角地区的大气能见度计算和应用提供有利的依据和支撑.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_(2.5)化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_(2.5)浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_(2.5)中NO_3~-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_(2.5)浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明:区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

气象要素对气溶胶光学厚度估算PM2.5的影响

地面监测得到的近地面细颗粒物PM_(2.5)浓度较为精确,但数据覆盖范围相对较小,卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD)数据可以反映污染物浓度分布,具有范围大且速度快的特点,因此,大多数学者通过建立PM_(2.5)-AOD模型来实现卫星遥感监测PM_(2.5)浓度,并通过引入气象要素来优化模型.然而,气象要素的选择与引入往往对模型的精度有较大的影响,如何有效地选择对PM_(2.5)浓度影响较大的气象要素一直是PM_(2.5)-AOD模型中的关键问题.因此,本文基于华东地区2014—2015年的MODIS AOD和地面监测站的PM_(2.5)浓度数据,结合再分析气象资料,利用多元逐步线性回归方法建立PM_(2.5)-AOD模型,从由特定时刻、高度上的气象要素与随时间、高度变化的气象要素组成的气象要素集中,筛选出对因变量PM_(2.5)浓度有显著影响的关键气象要素.结果表明:在地域与季节双重尺度下的PM_(2.5)-AOD模型精度更高;相较于特定时刻高度的气象要素,随时间和高度变化的气象要素对PM_(2.5)-AOD模型的影响更为显著;在地域与季节双重尺度下,1000～850 hPa经向风速差、世界时0:00—6:00近地面温度差、850～600 hPa温度差、6:00边界层高度、12:00—18:00近地面压强差、1000～850 hPa温度差对模型影响较大,但应依据不同季节和不同地区的具体影响程度作为选择标准.     

西安泾河夏季黑碳气溶胶及其吸收特性的观测研究

为研究西安泾河夏季黑碳气溶胶及其吸收特性,利用2011年夏季西安远郊泾河大气成分站观测的黑碳气溶胶浓度、颗粒物质量浓度、探空资料、地面气象资料,计算边界层顶高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论.结果表明:西安夏季黑碳气溶胶浓度为6.07μg/m3;黑碳气溶胶占颗粒物质量浓度PM1.0比值为21.9%,黑碳气溶胶与颗粒物质量浓度PM1.0、PM2.5、PM10相关系数分别为0.69、0.85、0.91;黑碳气溶胶浓度受城市边界层顶高度影响,风向、风速对泾河黑碳气溶胶的堆积输送有不同作用;气溶胶吸收系数和大气消光系数日变化显著,气溶胶吸收系数占大气消光系数比值范围在12%~30%;季单次散射反照率平均值为0.76,变化范围在0.70~0.84.     

苏南地区一次灰霾天气程中颗粒物的空间特征分析

针对2014年5月24-31日期间江苏省南部的一次典型的灰霾天气过程,结合地面环境空气自动监测站数据(AQI、PM_(10)和PM_(2.5))、近地面能见度数据、激光雷达垂直探空结果、气象条件数据,对此次区域灰霾污染的近地面特征和空间特征进行了分析。发现此次灰霾污染过程可以分为2个阶段:第一个阶段,5月24-25日,空气质量由良逐渐增重为中度污染,其中25日11时AQI峰值达到200,近地面能见度2.2 km。近地面PM_(10)和PM_(2.5)的峰值浓度分别为215μg/m~3和150μg/m~3,该阶段PM_(2.5)/PM_(10)的比值均值达到0.6;无锡地区2.5 km高度范围内分布大量的强消光性粒子,导致消光系数超过0.8 km~(-1),退偏振度不足0.1,以局地球形细粒子为主;第二个阶段,26-31日空气质量再次恶化,污染程度累积,27日23时、29日21时、31日3时达到484、239和231。26-31日,近地面首要污染物是PM_(10),PM_(10)的均值210μg/m3,PM_(2.5)的均值97.7μg/m~3,PM_(2.5)/PM_(10)的比值均值低于0.5;大气中分布的颗粒态污染物粒子的不规则程度增大,大气消光系数略有减弱,约0.6 km~(-1),退偏振度系数大于0.3,说明此阶段大气中含有较多的浮尘粒子。其中,27日消光系数有突然增大的过程,这与江苏地区的秸杆燃烧过程密切。通过后向轨迹与卫星监测的火点分布,表明27、28日的气流轨迹将大量的不完全燃烧的生物质粒子带到观测站点附近。近地面的气象条件分析发现,26-29日,随近地面的大气压力从1 000 h Pa降至993 h Pa,相对温度从80%以上降至不足45%,峰值超过6 m/s,直接使得空气中颗粒物增多。     

基于AGRI颗粒物浓度遥感反演及季节变化分析

基于AGRI数据反演区域PM_2.5浓度.利用6S辐射传输模式,分析气溶胶光学厚度AOD与能见度相关性,建立AOD、气溶胶标高和能见度模型;通过对大气柱AOD垂直订正,构建AOD与近地面PM_2.5浓度关系的物理模型;同时引入了地面相对湿度数据.结果表明,FY-4A遥感的PM_2.5浓度与地面空气质量监测站的PM_2.5浓度变化趋势一致,算法计算效率较高.利用AGRI估算近地面PM_2.5与地面观测网对比分析,其结果不亚于于MODIS以及VIIRS的对比结果,AGRI估算的均方根误差和相对误差较小.从季节分析,冬季近地面颗粒物浓度是影响整层大气柱AOD值的主要因素,AGRI反演结果精度较好,夏季相关系数相对于其他三个季节偏低.总体而言,采用FY-4A/AGRI反演颗粒物浓度精度可靠,有利于实现区域气溶胶全天候实时监测.     

阜新市MODIS AOD与大气PM_(2.5)浓度相关性研究

利用卫星遥感MODIS数据研究区域大气PM_(2.5)浓度分布是环境管理的有效方法。获取美国国家航空航天局MODIS L1B1KM数据,采用暗目标法反演阜新市大气气溶胶厚度AOD数据;提取阜新市5个大气监测站点位2014年3月至5月、2015年3月至4月期间PM_(2.5)浓度数据进行相关性分析,建立PM_(2.5)浓度-AOD之间的线性、一元二次、对数函数、幂函数及指数函数5种相关性模型;引用湿度影响因子建立大气PM_(2.5)浓度订正模型,采用PM_(2.5)浓度订正模型、Peterson模型分别订正PM_(2.5)浓度及AOD标高,应用阜新市环保局5个监测点位2014年6~12月、2015年5~12月期间PM_(2.5)的月平均浓度进行模型检验。对比分析订正后的5种相关性模型拟合优度,检验结果表明:订正方法提高了PM_(2.5)浓度-AOD相关性;线性相关性模型R2为0.633 6,相对误差为12.41%,相对其他4种模型相对误差较小。利用阜新市大气AOD预测PM_(2.5)浓度具有良好环境指示意义。     

基于MODIS气溶胶光学厚度与气象要素的苏锡常地区PM2.5地面浓度分布研究

基于GIS技术和岭回归分析方法,采用苏锡常地区的MODIS高分辨率气溶胶光学厚度资料、PM_(2.5)浓度观测资料和苏锡常及周边地区的气象观测资料,构建了基于气溶胶光学厚度和气象要素的PM_(2.5)地面浓度分布估算模型,模拟了2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况,并将此模型与气象要素多元回归模型、气溶胶光学厚度直接回归模型进行比较.结果表明:该模型将遥感观测资料与地面气象观测资料相结合,能够有效地模拟PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上西北高、东南低,中心城区高、城郊区低的趋势,局部高浓度区域可能与工业生产、交通等人为因素有关;该模型能够在保持较高精度的前提下,有效地突出局部地区的变化特征,体现出更强的空间分异性,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值.     

基于MODIS数据的沈阳市PM_(2.5)反演研究

该文利用2014-2015年MODIS L1B数据反演了沈阳市气溶胶光学厚度(AOD),并利用地面观测站的能见度和相对湿度2类常规气象资料数据,对AOD进行标高和湿度订正,在此基础上,建立了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系模型。结果表明:(1)订正前PM_(2.5)质量浓度与AOD相关系数仅为0.208,相关性较低,而订正后相关性显著提高,相关系数从0.208提高到0.69(p0.01),为了进一步分析两者的相关性,对全年数据划分为冬半年和夏半年,它们的相关系数分别为0.66(p0.01)和0.63(p0.01);(2)利用4种不同的函数模拟了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系,冬、夏半年4种模型的均方根误差(RMSE)分别为41.94、52.98、45.27、43.66μg/m~3和18.64、12.61、14.74、30.87μg/m~3。其中冬半年线性模型RMSE最小,夏半年指数模型RMSE最小,说明模型拟合效果较好,可以较为准确地反演地面PM_(2.5)的浓度值。     

MODIS卫星遥感AOD反演近地面“湿”消光系数新模型的构建及应用

针对气溶胶含量随高度呈负指数递减这一假设存在的问题,通过对Mie散射激光雷达探测资料的系统分析和总结,论证了Logistic曲线能更好地表征大气消光系数在边界层内的垂直演变特征.在对MODIS卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)系统偏差进行校正的基础上,将大气消光系数的模拟值与实测值之间离差平方和最小作为目标函数,利用小波协方差法计算混合层高度,以订正后的AOD和混合层高度作为约束条件,再用免疫进化算法优化目标函数中的参数,据此提出了MODIS卫星遥感AOD反演近地面"湿"消光系数的新模型.基于成都市2013年6月—2014年5月的MODIS卫星遥感AOD资料及同时次的Mie散射激光雷达探测数据和地面细颗粒物浓度资料的实例分析表明,新模型反演得到的近地面大气"湿"消光系数与近地面细颗粒物质量浓度之间的相关系数在四季均能稳定在0.6以上.     

上海霾与非霾期间大气颗粒物光学特性垂直分布特征和质量浓度对比研究

采用美国国家航空航天局的云-气溶胶激光雷达红外开拓者卫星搭载的正交极化云-气溶胶激光雷达数据产品,包括消光系数、光学厚度、总后向散射系数、体积退偏比和色比,结合地面监测的颗粒物质量浓度,分析上海大气相对湿度小于80%霾发生期间气溶胶光学属性的垂直分布特征和颗粒物质量浓度变化,并与非霾期间进行比较.结果表明:霾期间532 nm和1064 nm消光系数在垂直高度上(海拔:0~10 km)均大于非霾期间,且大多数霾期间颗粒物在整层大气的光学厚度大于非霾期间.在近地面,霾期间大气颗粒物散射能力大于非霾期间.各垂直高度层,霾与非霾期间小粒径和规则气溶胶占主导地位.霾期间近地面大粒径颗粒物在霾期间所占比例大于非霾期间;2.0~4.0 km高度层,霾和非霾期间细颗粒所占比例接近;4.0~10.0 km高度层,霾期间细颗粒气溶胶所占比例大于非霾期间.PM1、PM2.5和PM10质量浓度在霾期间均大于非霾期间,且霾期间细颗粒物所占比例明显增加.颗粒物质量浓度和比值PM1/PM2.5和PM2.5/PM10分别随霾污染程度的加重而升高.冬季颗粒物质量浓度最高,主要来自细颗粒物的贡献;而春季PM10质量浓度高于其它季节.