中国各省区近10年遥感气溶胶光学厚度和变化

用2000—2009年MODIS大气气溶胶光学厚度（AOD））资料,分析中国29个省（区、市）AOD多年平均值和年际间变化趋势。中国10年平均AOD高值区主要集中在华北、华中、华南和新疆,低值区主要在青藏高原、西北（除新疆外）、东北和西南地区。中国有13个省（市、区）多年平均AOD超过0.4。最高为0.735（江苏）。只有西藏和黑龙江的AOD小于0.2,其余15个省区市的AOD在0.2至0.3之间。除新疆外,中国的AOD高值区全部集中在工业发达和人口密集的地区。中国年际间AOD的变化为上升趋势。近10 a来AOD增长的倾向率为0.019/10a,即增加了4.3%。其中在2000—2007年间的上升最为明显,在2007年达到近10 a来的最高峰（0.437 6）,2008年以后中国的AOD开始出现下降趋势,2009年达到近10 a来最低值（0.372 0）。有17个省区市AOD气候学变化倾向率为正值,变化的范围为0.006~0.099/10a。有12个为负值,变化的范围为-0.037~-0.003/10a。出现AOD增加和减少趋势的区域两极分化,即高排放地区继续增加,低排放地区持续减少。     

气候因子与植被的时滞相关分析——以广西为例

广西地区地下河发育,地表水缺乏,生态系统脆弱、抗干扰能力低,灾害频繁,森林生态系统严重退化,石漠化程度加剧,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,其变化研究对该地区生态环境建设具有重要意义。文章基于1999--2010年气温与降水数据和GIMMS．NDVI（GlaobalInventoryModellingandMappingMtudies-NormalDifferenceVegetionIndex）数据集,研究近12年来广西地区植被覆盖时空特征。通过时滞相关分析法,分析研究区不同植被类型受气温和降水的影响,即植被NDVI对气温和降水的响应程度。结果表明,（1）植被NDVI与温度的时滞相关程度强于降水,而响应时间刚好相反,植被NDVI对降水的响应比对温度的响应程度要快。（2）植被NDvI与降水的时滞相关规律呈桂南较弱—桂中较强—桂北较弱,但响应时间刚好相反,即桂南较快一桂中较慢—桂北较快。（3）植被NDvI与温度的时滞相关性变化规律呈由南向北递减,响应时间由南向北变快。（4）植被NDVI与气候因子时滞相关越强,响应的时间就越迟缓,反之越快。（5）不同的植被类型对水热条件响应程度不同,与水热条件时滞相关越强的植被则滞后时间相对越久。     

Integrating lidar and satellite optical depth with ambient monitoring for 3-dimensional particulate characterization

A combination of in-situ PM_2.5, sunphotometers, upward pointing lidar and satellite aerosol optical depth (AOD) instruments have been employed to better understand variability in the correlation between AOD and PM_2.5 at the surface. Previous studies have shown good correlation between these measures, especially in the US east, and encouraged the use of satellite data for spatially interpolating between ground sensors. This work shows that cases of weak correlation can be better understood with knowledge of whether the aerosol is confined to the surface planetary boundary layer (PBL) or aloft. Lidar apportionment of the fraction of aerosol optical depth that is within the PBL can be scaled to give better agreement with surface PM_2.5 than does the total column amount. The study has shown that lidar combined with surface and remotely sensed data might be strategically used to improve our understanding of long-range or regionally transported pollutants in multiple dimensions.     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的"陡坡效应",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

基于MODIS NDVI汉江中游植被时空变化及其地貌分异分析

基于2001~2015年的时间序列MODIS NDVI数据,通过逐像元线性趋势回归和回归系数计算,分析汉江中游地区植被年均NDVI变化的时空规律;通过植被时空变化的地貌分异分析,评估人类活动的影响及其空间差异。研究结果表明:汉江中游地区近15 a来,植被年均NDVI值呈现明显的波动增长趋势;植被时空变化表现出一定的地貌分异规律,平原、河漫滩、台地植被年均NDVI呈现明显的增长趋势,而丘陵、低山和中山植被年均NDVI增长趋势不明显。不同地貌类型区年均NDVI值变化受人类活动影响程度的强弱依次为:平原、台地、河漫滩、丘陵、低山、中山。人类活动是汉江中游平原区年均NDVI稳定增长的主要原因。     

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.     

新一代地球观测信息在天然气水合物研究中的应用展望

地球上蕴藏着巨大的天然气水合物(GasHydrates)矿藏,它可作为一种新的烃类资源来开发利用。天然气水合物中CH4的释放影响全球气候变化。同时,天然气水合物是一种潜在的环境灾害诱发因素。天然气水合物的研究与开发目前在国内外成为研究热点。新一代地球观测信息,如已发射成功的TERRA中的MODIS、MOPITT信息以及即将发射的化学星CHEM为天然气水合物的研究与开发提供了新的技术方法。中国气候观测系统中观测台站观测信息的共享,加速了开发利用新一代地球观测信息的速度,也必将促进新一代地球观测信息在天然气水合物研究中发挥更大的作用。     

辽东湾MODIS生物光学算法研究(I) 算法适用性评估

辽东湾是典型的复杂二类水体,我们利用2002~2004年在辽东湾现场实测的叶绿素a数据(分光法、荧光法和HPLC法),以及水面之上法现场实测的离水辐射率和遥感反射率数据模拟的MODIS各相应波段值对MODIS海洋水色算法进行了评估。评估的MODIS生物光学算法有四个,即CZCS_pigm、chlor_MODIS、chlor_a_2和chlor_a_3算法。结果表明,两个一类水体生物光学算法(CZCS_pigm和chlor_MODIS)反演值与分光法和荧光法测试分析结果相比,算法均低估了叶绿素a浓度,与HPLC分析结果相比算法高估了叶绿素a浓度;两个二类水体算法(chlor_a_2和chlor_a_3)与所有叶绿素a分析方法相比,均高估了叶绿素a浓度。根据MODIS生物光学算法在辽东湾的具体表现,我们认为HPLC法分析的叶绿素a浓度更适合于作为海洋水色算法评估的现场检验依据。叶绿素a浓度的反演值和实测值之间较低的相关系数则显示MODIS两个一类水体算法所采用的波段比值不适合本海区。     

基于时序NDVI数据的鄱阳湖流域常绿覆被季节性变化特征

选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4-VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVl年内极差(NDVIMM)等特征值进行了提取.在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律.结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按"常绿阔叶林＞常绿针阔叶混交林＞常绿针叶林＞常绿针叶一落叶混交林"的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动.     

基于天地协同的巢湖水华分布特征分析

基于MODIS影像监测2016年巢湖蓝藻水华分布,结果表明：水华的频次,持续时间从西北部水域向东南部水域逐渐减弱;西半湖湖心水华开始日期最早（5月19日）,持续时间最长为131d,塘西水华发生频次较多（10次）.进一步将水华遥感监测结果与同步水面实测水质参数数据（藻密度,叶绿素a,总氮,总磷）进行相关性分析,利用Q型聚类分析将水面实测采样点分为东区和西区两部分.西区藻密度,叶绿素a,总氮,总磷和水华面积相关性较强（R²均大于0.6）.