MODIS遥感气溶胶光学厚度产品在地面能见距中的应用

利用气象站点能见距的历史资料和NASA的MODIS卫星遥感手段获取10km*10km分辨率的气溶胶光学厚度资料,建立二者之间的季节平均关系,得到了上海地区季节变化的气溶胶标高,并利用标高数据和气溶胶光学厚度的季节分布,反演出上海地区季节变化的区域能见距分布,研究近地层大气气溶胶与地面能见距的关系,分析上海市能见度时空分布特征,结果显示:上海城区在冬春季平均能见距较差,市区中心能见距在10km以下;低能见距中心分布明显,且主要分布在杨浦、桃浦、吴淞等工业区范围.     

利用MODIS遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据和NASA的V5.2气溶胶业务反演算法,对广州市进行了高空间分辨率气溶胶光学厚度的反演,并应用地面太阳光度计(CE-318)观测的气溶胶光学厚度进行验证.结果表明,利用MODIS L1B数据进行高分辨率气溶胶光学厚度反演,结果精度较高.利用反演结果分析2008~2009年冬季广州市的气溶胶光学厚度时空变化特征,2008年12月的气溶胶光学厚度较低,平均大约为0.65,随后气溶胶光学厚度逐渐增大,到2009年2月,气溶胶光学厚度平均大约为1.35.广州市气溶胶光学厚度空间差异显著,在0.1~1之间变化,呈东北低西南高的空间分布特征.即森林覆盖率比较高的地区气溶胶较低.     

中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析

讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪（MODIS）气溶胶光学厚度（AOD）产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正（MAIAC）AOD数据与其他产品的精度.研究表明：在同等验证条件下,相较于暗目标算法（DT）、深蓝算法（DB）和暗目标与深蓝结合算法（DTB）,1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R²达到0.891,均方根误差（RMSE）仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线（EE）范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R²达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高（平均相对误差（RMB）=1.622,AOD值高估62.2%）.DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.     

MODIS C006气溶胶光学厚度产品在京津冀典型环境背景下的适用性

选取3个代表京津冀地区典型环境背景下的站点——北京、香河和兴隆,利用AERONET地基观测的气溶胶光学厚度(AOD)数据,研究了MODIS针对暗地表的C051暗像元法(DT C051)和C006暗像元法(DT C006),针对亮地表的C006深蓝算法(DB C006),以及融合了暗像元法和深蓝算法的融合产品(Combined C006),探讨了基于上述算法的AOD产品在京津冀地区的适应性.结果表明:(1)C006算法的改进对北京和香河站点反演AOD的精度改善较大,而在兴隆站点改善不明显;北京站点,C006深蓝算法AOD适用性最佳;位于城郊的香河站,C006暗像元法AOD最接近AERONET AOD;植被茂盛的兴隆站,Combined C006 AOD反演精度最高.(2)MODIS DT C006在北京站点的反演误差可能是由气溶胶模型与地表反照率共同造成的;MODIS DB C006在香河站点反演误差主要来源于春季的地表反照率和冬季的气溶胶模型两方面.(3)相较于DT C051AOD,DT C006有效数据覆盖率有所降低,但DB C006和Combined C006的数据覆盖率有所增加,且Combined C006 AOD产品数据覆盖率最广;结合MODIS AOD与各站点AERONET的对比验证,结果表明,Combined AOD产品在京津冀地区适用性最佳.     

MODIS气溶胶光学厚度在临安大气颗粒物监测中的应用

基于大气辐射传输理论的研究表明,AOD(气溶胶光学厚度)与地面PM(颗粒物)浓度(以ρ计)呈正相关. 利用2006—2010年MODIS晴空AOD数据产品与临安区域大气本底站监测的ρ(PM₁₀)进行相关分析发现,二者的R(相关系数)为0.431,直接相关程度较低. 根据AOD和气象能见度间的关系,获得了不同季节临安地区的气溶胶平均垂直标高,利用该垂直标高和RH(相对湿度)分别订正AOD和ρ(PM₁₀)后,二者的相关性(R为0.576) 明显提高.冬季AOD和ρ(PM₁₀)的相关性最好,R为0.765;夏、春季次之,R分别为0.643和0.608;秋季最低,为0.442. 经过对5年资料的对比分析,证实了MODIS气溶胶光学厚度经垂直标高和RH订正后,可用于临安地区地面空气污染的监测.      

中国地区MODIS Terra/Aqua MAIAC气溶胶光学厚度（AOD）产品反演误差对比分析

最新的多角度大气校正(MAIAC)气溶胶光学厚度(AOD)反演算法已应用于Terra和Aqua两颗卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS),在优化反演精度的同时将AOD产品的空间分辨率提高到1 km级.本研究将2003—2020年重叠期间Terra和Aqua中国地区MAIAC AOD产品与全球气溶胶自动观测网络(AERONET) AOD数据进行对比验证,分析该产品在中国地区的适用性和两颗卫星产品间的差异性,并探讨邻近云像元与观测几何对MAIAC AOD产品的影响.结果表明：MAIAC AOD产品在中国地区有较好的适用性,Terra和Aqua两颗卫星性能表现基本相近,整体验证结果有超过70%的数据落在期望误差(EE)范围内(EE_T=73.12%,EE_A=70.83%).研究发现邻近云像元是影响AOD产品精度的重要因素之一,邻近云像元会造成AOD反演高估,且这种现象随着邻近云像元的数量而增加.经过质量控制剔除邻近云像元的影响,发现观测几何也会引起产品间的偏差,过小或过大的太阳天顶角会造成更大的平均偏差.总体而言,中国地区MODIS Terra/A...     

2001～2017年全国气溶胶光学厚度时空分布及变化趋势

为探究全国大气气溶胶光学厚度（AOD）的分布及变化特征,利用最新的MODIS/Terra C6.1 550 nm AOD月数据分析了2001~2017年全国AOD的时空分布及变化趋势.结果表明,空间特征：年均AOD空间分布呈现两个显著的高值中心和低值中心,第一高值中心位于以人为气溶胶为主的华北平原、华中地区、长三角地区、珠三角地区和四川盆地,第二高值中心位于以尘埃气溶胶为主的塔克拉玛干沙漠地区,两个低值中心分别位于内蒙古地区东部至东北地区北部以及青藏高原.时间特征：各区域AOD峰值主要出现在春、夏季,塔克拉玛干沙漠地区、四川盆地和珠三角地区AOD在3~4月达到峰值,华北平原、华中地区和长三角地区AOD在5~7月达到峰值.趋势特征：2001~2006年,我国西北地区和内蒙古地区AOD呈现减少趋势,我国中东部地区和西南地区东部AOD呈现增长趋势.2007~2012年,青藏高原和塔克拉玛干沙漠地区AOD变化趋势由减少转为增长,华北平原和四川盆地AOD的增幅减弱,长三角地区AOD呈现弱的下降趋势.2013~2017年,我国大部地区AOD呈显著地下降趋势.     

上海地区大气气溶胶光学厚度的遥感监测

采用V5.2算法,以MODIS 1B数据为数据源,利用Matlab软件进行数据预处理,反演了上海地区大气气溶胶光学厚度(AOD). 将AOD反演值分别与NASA的MOD04-L2气溶胶产品(10 km×10 km)以及CE-318太阳光度计实测结果进行对比. 结果表明:V5.2算法与NASA气溶胶产品相比,其精度更好,分辨率更高. 基于V5.2算法和利用MODIS遥感影像反演结果,分析了上海市典型天气AOD; 同时,将反演值与城市空气污染指数(API)进行了对比. 结果表明:AOD从一定程度上可以反映地面大气污染状况. 上海2008年AOD 12月最小,大气相对较清洁,6月最大,大气相对较浑浊;AOD的日际变化呈早晚高、中午略低的趋势,其中每日的09:00和18:00出现全天最高值,12:00左右也会出现小高峰.      

北黄海圆岛海域MODIS气溶胶光学厚度产品有效性验证

利用北黄海圆岛岛基太阳光度计气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）实测数据,在优选时空匹配窗口的基础上,对最新版本MODIS C061 AOD产品开展了有效性验证。结果表明,相对于其他尺度的采样窗口,采用30 km×30 km空间采样窗口、±0.5 h时间采样窗口可以得到更加准确的验证结果。在此时空窗口下,MODISA AOD产品（550 nm）与岛基观测数据具有非常好的一致性,相关系数达到0.98,春季、秋季和冬季AOD产品精度满足NASA的设计要求,夏季数据存在较大误差,符合NASA期望误差（[（0.04+0.1*AOD）,（-0.02-0.1*AOD）]）的比例仅为40%,气溶胶模型假定不合理是其可能的误差来源。     

基于MODIS数据反演江浙皖地区气溶胶光学厚度

气溶胶是气候变化和大气污染的重要影响因素。人们发现卫星遥感为大面积获取气溶胶光学厚度提供了手段,同时卫星遥感的气溶胶光学厚度弥补了地面观测空间覆盖不足的缺陷。文章首先介绍了使用暗像元法反演气溶胶光学厚度的算法和计算流程,利用传统的暗像元法和改进的暗像元法(即V5.2算法)反演江浙皖地区(29～33°N;116～120°E)气溶胶光学厚度的空间分布,并对两种算法所得结果进行比较与分析。结果表明:暗像元法基本可以反映出该区域气溶胶光学厚度的空间分布特点,尤其是在浓密植被区卫星反演得到的结果与(AERONET)太阳光度计的观测值基本相近。但是在城市地区,该算法得到的结果与观测值存在一定的偏差,有待于进一步改善。     

2006-2017年四川盆地MODIS气溶胶光学厚度时空变化特征

四川盆地地形复杂、气候特殊,是我国颗粒物污染高发地.为探究四川盆地气溶胶分布和周期变化特征,深入认识气溶胶污染特性及其气候效应,结合卫星遥感探测方法,利用2006-2017年MODIS C006 3 km AOD（气溶胶光学厚度）产品,分析了四川盆地AOD的时空特征.结果表明:①MODIS AOD（MODIS数据反演的气溶胶光学厚度）与太阳光度计CE318观测的AOD、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）线性相关系数分别为0.78、0.77、0.75,表明MODIS C006 3 km AOD产品适用于四川盆地颗粒物污染研究.②四川盆地AOD平均值范围为0.1~1.3,其中,成都平原和四川盆地东南部地区是AOD高值（AOD值>1.0）中心,四川盆地周边高海拔区AOD均小于0.3.③2006-2017年AOD年均值范围为0~2.5,整体呈"倒N型"曲线下降,其峰值和谷值分别出现在2013年和2017年;2013年AOD大于1.0的区域占四川盆地的34.1%,是12 a中颗粒物污染最重的一年;2017年AOD小于0.3的面积占57.1%.④AOD季节性变化呈春季最大、夏季次之、秋季最小的特征.⑤AOD月变化呈"双峰型"波动特征,AOD月均值范围为0~2.5,其中,2-5月AOD月均值均大于0.7,8月AOD月均值为0.6,11-12月AOD月均值均小于0.5.研究显示,四川盆地颗粒物污染防治应以成都平原城市群和四川省南部城市群为主,应重点控制细颗粒物排放,合理安排工业企业的周期性生产强度.      

中国东南部地区及近海的气溶胶光学厚度分布特征

利用MODIS资料,对中国东南部地区及近海海域实现多通道大气气溶胶光学厚度(AOD)反演;利用地面连续波段的太阳辐射计数据对MODIS资料的反演结果进行校验,结果表明,反演结果的置信度较高;利用经过校验的结果对该地区的AOD分布特征进行了研究. 结果表明:AOD大值区主要集中在海拔低的东南沿海及经济发达地区,而地形比较复杂的山地丘陵地区的值较小;海洋上空的AOD反演由于受到了近海混浊水体和离水辐射的影响,反演结果偏高,但还没有发现能准确反映研究地区特征的输入参量和合适的算法,以提高近海海域AOD的反演精度.      

MODIS气溶胶产品在大气能见度监测中的应用

利用MODIS气溶胶产品和气象观测资料分析了能见度与MODIS气溶胶产品和气象要素的相关关系,并运用多元回归方法建立了安徽省不同季节能见度的反演模型,在此基础上分析安徽省能见度的时空分布特征。结果表明:(1)能见度与气溶胶光学厚度(AOD)、气溶胶质量浓度(MASS)和相对湿度呈显著负相关,AOD、MASS经气溶胶标高垂直订正后,与能见度相关性显著提高;(2)反演能见度与实测能见度相关系数为0.689(P0.001),对于平均值为16.80 km的能见度观测值,反演的平均偏差MBE为-0.25 km,均方根误差RMSE为4.21 km;(3)安徽省能见度空间分布不均,皖南山区、大别山区,以及淮北平原能见度较高,沿江、江淮之间中部,以及沿淮部分地区为能见度的低值区;能见度有明显的季节变化特征,春、夏季高于秋、冬季,6月份能见度明显小于下半年的其他月份,可能与秸秆焚烧有关。     

长江三角洲地区大气气溶胶光学厚度研究

利用在浙江临安太阳光度计测得的气溶胶光学厚度与MODIS lever2气溶胶产品进行对比，得到较好的相关。给出长江三角洲地区的光学厚度季节和月平均分布图以及几个城市光学厚度的逐月平均值，并分析这一地区气溶胶光学厚度特征。为更好的研究区域空气污染，利用长江三角洲地区几个城市的空气污染指数(API)与MODIS气溶胶光学厚度(AOD)进行对比，提出一种污染监测手段。     

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。     

BP网络框架下MODIS气溶胶光学厚度产品估算中国东部PM2.5

近年来随着中国经济的快速发展,中国区域的大气污染情况日趋严重,大气污染监测与治理已刻不容缓.由于卫星遥感具有较广的空间覆盖、成本低等优点,卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOD)产品被普遍认为是地面PM2.5浓度的重要指标,且已被广泛地应用于地面PM2.5遥感监测.利用2007～2008年的MODIS/Terra气溶胶光学厚度产品,考虑中国东部地区5个大气成分站点风速、风向、温度、湿度和边界层高度等气象数据,构建后向(BP)神经网络,提出了基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型.利用5个大气成分站点PM2.5观测数据对模型进行散点拟合和时间序列拟合验证,结果表明:①从PM2.5观测值与估算值的散点回归分析来看,PM2.5估算值与观测值相关系数最好的为庐山站(R=0.6),其它4个站次之,但其相关系数均在0.4(中强相关)以上;②从PM2.5观测值与估算值的时间序列比对分析来看,PM2.5估算值和观测值差值随时间变化而变化,且存在明显的日际振荡现象,但经相邻5 d滑动平均处理,5个站点的PM2.5估算值与观测值相关系数得到普遍提升,滑动后的相关系数RMA均在0.7以上(除郑州外),庐山RMA达到0.83.结果表明在BP网络框架下,基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型能较好地应用于PM2.5监测.     

利用MODISC6数据分析中国西北地区气溶胶光学厚度时空变化特征

通过与AERONET太阳光度计站点数据进行对比验证,确认了MODIS C6 AOD融合产品在西北地区的适用性.利用2006~2015年MODIS/AQUA C6 MYD08-M3产品分析中国西北地区气溶胶光学厚度的时空变化特征和形成原因.结果表明:(1)从空间分布特征来看,塔里木盆地和关中盆地是高值区,青海南部、甘肃西南部是低值区;准噶尔盆地是前后5年年均AOD对比增量区,柴达木盆地和河套地区是对比减量区.(2)从时间变化特征来看,近10年西北地区年均AOD变化范围为0.18~0.22,2011年起呈缓慢下降趋势,平均年降幅约为0.32%;南疆地区呈现较为明显的年际变化特征,与沙尘天气强弱、频次的年份分布直接相关;东部地区在2011~2015年,下降趋势显著,平均年降幅达到1.1%;北疆和青藏地区年均AOD整体保持平稳;西北地区不同区域AOD季节变化均呈现从春季至秋季逐步下降,冬季再次回升的相同关系.