亚洲地区MODIS和Himawari-8细模态气溶胶产品验证及其时空分布分析

利用AERONET观测网数据,结合MODIS(中分辨率成像光谱仪)及Himawari-8(新一代地球同步气象卫星)的气溶胶产品分析了亚洲41个站点2015—2016年细模态气溶胶光学特性.结果表明,MODIS和Himawari-8反演气溶胶细模态比例(FMF)及细模态气溶胶光学厚度(fAOD)落在误差区间EE(期望误差)内的比例均不超过80%,其中8个典型站点则不超过50%,总体上MODIS要优于Himawari-8,但与AERONET地基观测资料相比还存在一定的误差.因此,需要进一步研究反演方法,提升地表反射率的确定精度,从而提高卫星遥感反演精度.通过季节平均的比较,发现春、夏、秋、冬四季MODIS和Himawari-8的反演值均有所低估,MODIS fAOD各季节平均偏差相对较小.Himawari-8 FMF秋季在Dhaka_University站的平均偏差较大,MODIS FMF春、冬季的平均偏差最大值相对较大,夏、秋季则相对较小;对于同一站点在相同季节均为Himawari-8 fAOD偏差较大,并且MODIS fAOD各季节的平均偏差最大值均小于Himawari-8 fAOD的偏差值.同时,利用卫星观测分析了亚洲地区FMF和fAOD年均及季节平均分布特征,发现MODIS和Himawari-8 FMF年均分布高值区主要位于华北平原、东北平原、四川盆地和中南半岛,MODIS fAOD年均分布高值区主要位于中南半岛,Himawari-8 fAOD年均值则普遍较低.MODIS FMF和fAOD季节平均分布呈现出夏秋高、春冬低的趋势,Himawari-8 FMF和fAOD季节平均分布则呈现出春秋高、夏冬低的特征,高值区的位置和量值均有明显的季节变化.     

基于MODIS数据的中国气溶胶光学厚度时空分布特征

利用Aqua/MODIS C006大气气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据,统计了中国2007—2017年的AOD值,对11年间AOD的空间分布特征及年际和四季变化特征进行分析,并采用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数3种方法,分析了基于像元的中国大陆地区AOD时空变化特征.结果表明:①空间特征:11年间AOD分布具有东部高、西部低,东部减少、西部基本不变的特征;②时间特征:AOD变化在年际间呈余弦曲线式波动下降的特征,最高值出现在2007年,为0.34,最低值出现在2016年,为0.22,11年间AOD平均值下降了35.29%;年内AOD值表现出春夏高(0.33/0.32),秋季次之(0.26),冬季最小(0.15)的季节变化特征;③稳定性与持续性:东部稳定性差但集聚、西部稳定性好但分散,东西差异显著;中国AOD持续性特征以弱反持续性为主,弱持续和弱反持续镶嵌分布,西北干旱区表现为强反持续性的特点.     

中亚五国气溶胶光学厚度时空分布特征研究

气溶胶时空变化是影响气溶胶气候效应不确定性的主要因素之一.在生态环境脆弱的中亚五国(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦)研究气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)的时空变化对中亚地区及全球生态环境和气候变化具有重要意义.基于2002-2019年MODIS 04_...     

中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征

利用MODIS 04_L2气溶胶日产品统计其月度、季度及年度均值数据,研究中国大陆地区近15a气溶胶光学厚度（AOD）空间分布状况;通过Spearman秩相关检验法,探讨中国大陆地区近15a的AOD年均值与季均值的逐年变化趋势.结果表明：在空间分布上,我国AOD多年均值高值中心主要位于四川盆地、南疆盆地、华中地区、长江三角洲、华北平原、关中平原,珠江三角洲地区也有小范围的高值区;低值中心主要位于川西和藏东南、内蒙和冀北交界以及河套地区.在逐年变化趋势上,西北地区AOD值主要呈下降趋势,其中川西和藏东南、陕甘宁交界呈显著下降趋势;东部地区AOD值主要呈现上升趋势,且华中地区、长江三角洲、华北平原以及关中平原呈显著上升趋势;在全国范围内AOD年均值整体呈现上升趋势,但趋势不显著;AOD值随季节变化较显著,具体表现为春夏较高、秋冬较低;AOD高值区以及呈上升趋势的地区基本都处在胡焕庸线东南,表明人类活动对AOD值影响比较显著.     

2006~2020年中国大气本底站BC气溶胶的时空分布特征

黑碳（BC）气溶胶来源复杂且具有特殊环境和气象影响效应.我国不同大气环境下的BC时空分布特征亟待全面认识.使用2006~2020年中国7个大气本底站长期BC观测数据,结合气象数据、排放源、增强植被指数（EVI）和气溶胶光学厚度（AOD）数据,综合分析了BC的时空分布特征、长期演化趋势及其影响因素.结果表明,中国不同地区的BC浓度和AOD差异较大,BC对AOD多为正贡献.受排放源和气象条件等因素的影响,BC浓度和AOD空间分布为东高西低,"胡焕庸线"以东的龙凤山、上甸子、临安和金沙的浓度较高,ρ（BC）和AOD平均值分别为（1699±2213）~（3392±2131） ng·m^-3和0.36±0.32~0.72±0.37;"胡焕庸线"以西的阿克达拉、瓦里关和香格里拉的浓度较低,ρ（BC）和AOD平均值分别为（287±226）~（398±308） ng·m^-3和0.20±0.13~0.22±0.19.不同大气本底站BC的年际变化可分为4类：年际变化较小型,主要为阿克达拉站;先增后减然后稳定型,主要为瓦里关站;先降低后稳定类,主要为香格里拉站;先稳定后降低型,主要为龙凤山、上甸子、金沙和临安.不同大气本底站BC的季节变化具有差异."胡焕庸线"以西地区秋季BC浓度最低,冬季和春季BC浓度较高;"胡焕庸线"以东地区冬季BC浓度最高,夏季BC浓度最低.BC对AOD的影响在"胡焕庸线"东西部站点的春季和夏季均较大,在"胡焕庸线"以西站点的秋季较小,在"胡焕庸线"以东站点的冬季较小.大气本底站BC的日变化多为双峰型分布,但是峰值时间存在显著地区和季节差异.     

中国气溶胶光学厚度的时空分布及影响因素分析

基于1980~2017年MERRA-2再分析产品中的气溶胶光学厚度（AOD）数据,结合趋势分析和时空地理加权回归模型（GTWR）等方法,分析中国AOD的时空变化特征,从时空异质性视角量化自然地理和人类活动对AOD的综合影响.结果表明,1980~2017年AOD以0.0028a^-1的速率呈显著上升趋势,而2009~2017年AOD以0.0083a^-1的速率呈显著下降趋势.2008年前后为AOD由升到降的转折期,可能与2007年生态文明建设和2008年全球经济危机有关.胡焕庸线以东地区为AOD高值区,以人为气溶胶为主,近40a来AOD值呈显著上升趋势;胡焕庸线以西地区为AOD低值区,以自然气溶胶为主,AOD值基本不变.气温、气压、黑炭气溶胶排放和硫酸盐气溶胶排放与AOD呈正相关,降水、风速、NDVI和GDP与AOD呈负相关.AOD与影响因子间的关系具有时空异质性.从时间变化来看,降水、风速、NDVI、GDP的回归系数具有一致性,而气温、气压、黑炭气溶胶排放、硫酸盐气溶胶排放在不同年份的回归系数有正有负;从空间变化来看,中国北方地区气温与AOD间呈负相关,南方地区二者呈正相关.     

基于GIS的甘肃省城市PM2.5的时空分布特征研究

文章基于2015～2017年3年来甘肃省国控监测站的PM_(2.5)数据,采用GIS的空间分析方法,揭示甘肃省城市PM_(2.5)的时空分布特征。结果显示:近年来甘肃省城市空气中PM_(2.5)的整体呈下降趋势,且呈现明显的季节变化特征;根据季节变化特征分析,扬尘在甘肃西部地区的PM_(2.5)数值中的贡献率较大;甘肃省冬季城市的PM_(2.5)严重超标; PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于兰州市附近,以兰州市为中心,表现出以兰白都市经济圈向四周减弱的趋势。     

湖北省PM2.5与PM10比值分析及PM2.5时空分布特征研究

基于2012年-2014年湖北省大气污染物监测数据,通过数据反演方法,得到湖北省17个城市的PM2.5年均浓度.利用ArcGIS绘制出各城市不同年份的颗粒物浓度空间分布图,并对其进行分析.结果表明,2012年-2014年间,湖北省17个城市PM2.5与PM10年均浓度比值为0.66,PM2.5年均浓度超出国家二级标准,整体呈现上升趋势.城市方面,在多数城市PM2.5与PM10浓度上升的同时,仅武汉、黄冈和天门3个城市颗粒物浓度2014年较2013年有所下降,且武汉市PM2.5浓度下降率达12.8%,表明武汉市近两年来采取的政策措施具有较好的可行性和有效性.     

日照2016-2017年PM2.5时空分布特征

根据2016-2017年日照国家基本气象站和日照市环保局所辖环境监测点气溶胶PM2.5观测数据,统计分析了2016-2017年日照市PM2.5的最小值、最大值、各月平均值、各时平均值等变化特征。结果表明,日照市2016-2017年PM2.5最小值为1μg/m3,共出现371次,各时均有出现,规律性不强;最高值为453.4μg/m3,出现在2016年12月20日凌晨3时,超过300μg/m3共出现过46次,每个时间段都出现过最高值,夜间凌晨居多;各月平均值1月最高,8月最低,冬季平均值明显高于夏季,和市环保局监测点数据分析分布规律相同,也呈双峰单谷;各时平均值9时最高,17时最低。     

环渤海地区气溶胶光学厚度数据选取及时空特征分析

基于太阳光度计观测数据,对气溶胶光学厚度业务化产品数据进行了验证,结果显示该数据在环渤海地区并不完全适用.基于归一化植被指数(NDVI)进行数据融合,得到适合环渤海区域AOD融合数据.利用2009年1月到2018年12月的新融合数据,统计出研究区域气溶胶光学厚度空间和时间的分布变化特征.根据月均AOD的空间分布和时间序列变化,高值月分别出现在易出现沙尘暴、雾霾的2月和雨热同期的6月;季节分析中,区域多年平均夏季表现为最高值(0.433),秋季表现为最低值(0.275);年际变化显示,环渤海99.8%区域AOD呈降低趋势.空间分布表明,在环渤海地区AOD呈现东南高西北和东北低.     

关中地区不同类型气溶胶时空分布特征与驱动因素

气溶胶光学厚度(Aerosol optical depth, AOD)和气溶胶细模态比例(Fine mode fraction, FMF)是区域大气质量的重要指示因子.利用2003—2020年AOD和FMF粒子谱阈值划分气溶胶类型,综合利用局部自相关、线性趋势估计和地理探测器方法,揭示关中地区不同类型气溶胶的空间变化特征及驱动因素.结果表明：(1)关中地区AOD、FMF及不同类型气溶胶具有空间分异性,AOD和FMF均存在高值聚集和低值聚集,不同类型的气溶胶从中间腹地城市群向外围高地呈“阶梯”状分布.(2)关中地区以混合型(Mixed aerosol, MX)和大陆型气溶胶(Continental background aerosol, CB)为主,城市型气溶胶(Urban aerosol, BU)占比最小.(3)不同类型气溶胶季节、年际变化明显,混合型气溶胶在春、夏季占比高,大陆型气溶胶在秋、冬季占比高,达到50%以上,春、冬季沙尘型气溶胶(Dust aerosol, DD)在城市区聚集明显;在年际变化中,2003—2020年关中地区整体上大气污染程度降低.(4)PM_2.5<...     

1990～2017年中国地区气溶胶光学厚度的时空分布及其主要影响类型

为准确了解中国地区气溶胶光学特性,通过1990~2017年的MERRA2数据集中的气溶胶光学厚度数据,采用Man-Kendall趋势检验法和Sen''s slope变化趋势分析法,从不同的时空尺度和气溶胶类型上分析中国地区AOD值的时空变化特征.结果表明：①从年际尺度上看,1990~2017年AOD年均值整体呈波动上升趋势;从季节尺度上看,月均值整体呈春夏秋依次递减,冬季有所提升的趋势,地形和气候环境是其主要影响因素.②在空间上,AOD年均值呈现东南高西北低的特征,西南部四川盆地、西北的塔里木与吐鲁番盆地等为AOD值的高值区,青藏高原地区为AOD值的低值区,同时AOD的MK值和Sen''s slope值也呈现由东南向西北递减的趋势.③沙尘气溶胶和硫酸盐气溶胶影响分布具有明显的区域差异.与地形、气候变化以及人类活动强度有着密切联系.     

河南省气溶胶光学特性的时空变化特征

利用2001～2018年的Terra MODIS C6.1气溶胶产品对河南省大气气溶胶光学特性进行研究,分析气溶胶光学厚度(AOD)、气溶胶垂直柱质量浓度(AMC)和细粒子比(FMF)的时空分布特征,并针对代表性区域研究了气溶胶光学参数的时间变化特征.结果表明,河南省年均AOD和AMC及其在各个季节的空间分布均为东高西低、北高南低,与河南省特殊地势、人口分布及各地区企业数量有关,而FMF的空间分布与AOD和AMC分布相反.春季AMC值最高,而FMF值最低,表明春季主要是受到沙尘气溶胶的影响.夏季AOD和FMF值最高,而AMC值较低,主要是夏季气溶胶吸湿增长作用增强导致AOD高值出现,雨水冲刷与二次气溶胶生成量增加使夏季以细模态气溶胶为主.秋、冬季河南省AOD和AMC值相对较低,FMF值略高于春季.河南省AOD和AMC呈现逐年下降趋势;而FMF呈现上升趋势,而且2011年之后AOD、AMC和FMF的月平均峰谷差值均有所减少.     

我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。     

中国中东部PM2.5时空分布变化及气象影响分析

为探究气象条件变化对PM_(2.5)的分布影响,该研究利用CAMx及WRF模型,分别模拟了中国中东部地区2017-2019年第4季度PM_(2.5)浓度(ρ(PM_(2.5)))分布及气象条件变化,并对"2+26"城市、长江三角洲地区的ρ(PM_(2.5))及气象因子进行时空变化分析。结果表明:2017-2019年,太行山东麓沿线污染最为严重,季度平均ρ(PM_(2.5))达150～250μg/m3,长江三角洲地区季度平均ρ(PM_(2.5))为35～115μg/m3;2019年太行山东麓及燕山南麓地区气象条件优势明显,西北气流频次增加,同时相对湿度下降,大气边界层升高,降水量增加,地区ρ(PM_(2.5))下降6～18μg/m3;长江三角洲沿海地区降水量增加,风速增大,ρ(PM_(2.5))下降8～16μg/m3。数值模拟结果显示,2017-2019年,受降水、相对湿度、边界层、风速以及主导风向的影响,2019年中国中东部地区冬季ρ(PM_(2.5))降低6～18μg/m3,不同区域影响ρ(PM_(2.5))变化的气象因子不同。     

贵阳市空气中PM2.5/PM10时空分布特征研究

利用2013年贵阳市10个国控监测站点PM2.5和PM10全年(2013年1月1日00时-2013年12月31日23时)实时同步质量浓度监测资料,取24小时滑动平均,研究PM2.5和PM10质量浓度比值(PM2.5/PM10)的时间、空间分布特征及二者质量浓度的相关性.结果表明:2013年贵阳市PM2.5/PM10的年均值为0.64,春、夏、秋和冬季的平均值分别为0.64、0.49、0.66和0.77.PM2.5/PM10四季有较大差异,冬季比值最高,夏季最低,春、秋两季相当;由于所代表的功能区及环境位置特点不同,各监测点同时刻的PM2.5和PM10浓度值有较大差异,但PM2.5/PM10的空间分布没有明显差异;对PM2.5和PM10浓度值进行回归分析,当PM10浓度增大时,PM2.5整体呈增大趋势.     

徐州市气溶胶光学厚度与PM2.5相关性及年周期特征

基于徐州市2014～2017年气溶胶光学厚度(AOD)、地面监测站PM_(2.5)浓度及气象数据,构建经标高订正的AOD(AOD/H)与经湿度订正的PM_(2.5)(PM_(2.5)×f_((RH)))之间的5种不同类型的拟合模型,分析两者在不同季节的相关性;同时利用经验模态分解对AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))进行周期变化分析。结果表明:AOD与PM_(2.5)浓度直接相关程度较低,经过订正后两者的相关程度显著提高;选取乘幂模型为最优拟合模型,利用乘幂模型估计得到的PM_(2.5)浓度与地面监测的经湿度订正的PM_(2.5)浓度呈显著正相关,相关系数在四季分别达到0.752、0.650、0.808和0.942;利用经验模态分解分析得到AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))具有显著的年周期变化特征,均在冬季出现高值,后逐渐降低,在6月前后出现极小值,到秋季又逐渐增大;AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))年变化特征表现出很高的一致性(r=0.888),表明在徐州地区AOD/H对PM_(2.5)×f_((RH))在年周期尺度变化特征研究中能起到良好的指示作用。     

基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物的敏感性分析

分析了垂直分布、粒径分布和吸湿增长3个影响因子及其组合对基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物(PM2.5)的敏感性.以广州地区为例,使用影响因子及其组合对2010年全年、干季和湿季的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)资料进行订正,与时空匹配的地基实测PM2.5质量浓度数据对比和分析.研究表明,两者的直接相关性很低,全年相关系数(R)仅有0.147.经单个因子订正后,效果提升有限.其中,粒径因子的敏感性最高,垂直因子次之.组合因子中,垂直及粒径订正的效果最好,敏感性最高,全年R达0.526.垂直及粒径因子再加上湿度因子后,全年R降为0.498.垂直及湿度订正的敏感性最低,全年R仅为0.145.总体而言,垂直及粒径订正因子敏感性最高,效果最佳.粒径因子加入后订正效果提升显著,而经验吸湿增长因子的时空代表性比较单一.     

长三角地区吸收性气溶胶时空分布特征

利用2008～2017年OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了近10年长三角地区吸收性气溶胶的时空分布特征.结果表明:①在时间分布上,长三角地区气溶胶光学厚度(AOD)与吸收性气溶胶光学厚度(AAOD)的年际变化趋势一致,均为先升后降,于2011年达最高值,分别为0. 702和0. 056.月际变化显示AAOD高值多发生在1、3和6月,11月到次年1月明显增加.②在空间分布上,长三角地区AAOD呈北高南低分布,AOD与AAOD分布相似,AAOD 0. 05的高值区主要集中在安徽北部、江苏北部以及南京、杭州和金华等地区. AAOD与AOD季节空间分布均为春冬高,秋季较低,但二者不同的是,夏季AOD很大,AAOD却很小.长三角地区AAOD和AOD的年均空间分布与黑碳贡献量一致.