基于OMI数据的兰州地区吸收性气溶胶指数时空分布特征研究

基于OMAERUV遥感数据产品,对兰州地区2008—2017年紫外吸收性气溶胶指数(ultraviolet aerosol index,UVAI)的时空分布进行了分析,并对其变化相关因素进行了探讨,结果表明:兰州地区2008—2017年UVAI整体呈上升趋势,年均值增幅为7.0%,2008—2010年UVAI出现了最大增长率53.1%,2011—2015年UVAI出现了最大降低速率18.5%,2016—2017年UVAI在2015年的基础上继续下降,2017年有所上升.2008—2017年兰州地区UVAI的空间分布特征为中间高、东西两侧低.10年来研究区UVAI最高值一直为永登县和皋兰县结合部及相邻区域,也是吸收性气溶胶的污染源中心.每年的最高值出现在1—2、11—12月,10年中最大的UVAI值出现在2017年的12月,每年的最低值出现在6—7月,10年中最低的UVAI值出现在2017年6月,四季UVAI值水平为:冬季春季秋季夏季.影响因素中UVAI与自然要素中的风向、温度和降水关系密切,兰州各地区的人口密度也与UVAI的变化具有相关性;基于PM_(2.5)的UVAI指示的空气质量等级分析,兰州地区空气质量以良为主.针对兰州地区UVAI的时空分布特点、吸收性气溶胶外源和内源污染源情况,提出了在永登县北部区域建设防护林带、减少人为活动强度等建议.     

宁夏近10年甲醛柱浓度时空分布及其影响因素

为明确宁夏回族自治区（简称“宁夏”）大气中甲醛的含量及分布,基于OMI遥感反演数据,分析了2006—2015年宁夏甲醛柱浓度的时空分布,同时选取工业产值、机动车保有量、煤炭消耗量以及气温、地形地貌和风向等人为和自然因素进行相关性分析.结果表明:研究区内2006—2015年甲醛柱浓度整体呈上升趋势,年均增速为1.078×1015 molec/（cm2·a）,其中2006—2011年逐年增大,2012—2015年呈波动上升趋势,并于2015年达到近10年的最高值;甲醛柱浓度季节性特征为夏季>冬季>秋季>春季;宁夏甲醛柱浓度月均值变化趋势整体上呈“W”型.空间上甲醛柱浓度高值区主要分布在宁夏中东部及南部地区,而北部及西部地区甲醛柱浓度相对较低.在人为因素中煤炭消耗量与甲醛柱浓度的相关性最高,相关系数达到0.88;在自然因素中甲醛柱浓度与气温相关系数达到0.63,地形地貌和风向对甲醛污染区域的分布有一定影响.研究显示,人为因素是影响宁夏甲醛柱浓度的主要因素.      

甘肃省对流层甲醛柱浓度时空分布特征及影响因素研究

近年来,有着致癌性质的甲醛在大气中的含量逐年增加,加强对大气甲醛及其影响因素的监测意义重大。本文利用OMI卫星反演数据,对2008～2016年甘肃省对流层甲醛柱浓度的时空特征以及影响因子进行分析。结果表明：（1）甘肃省甲醛柱浓度空间分布极其不平衡,呈现出由甘肃南部向中部、西北部逐渐降低的趋势,这与甘肃省自东南向西北的植被分布有关,植被排放对大气甲醛有一定的贡献。（2）甲醛柱浓度年均值最低为7.15×10¹⁵ molec/cm²,出现在2008年,最高为10.66×10¹⁵ molec/cm²,出现在2011年;按照季节划分甲醛柱浓度均值,表现为夏季 > 冬季 > 春季 > 秋季,这与夏季光化学反应和甘肃省冬季采暖有关;甘肃省大气中的甲醛以自然因素为主,人为因素次之。（3）甲醛柱浓度变化不仅与自然因素的温度呈显著正相关,还与社会经济因素中的第二产业值、工业产值以及能源消耗等具有一定相关性。甘肃省甲醛柱浓度时空特征总体受当地自然和社会经济因素的综合影响。     

基于OMI数据的长三角地区NOx排放清单校验

近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NO_x排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NO_x排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NO_x排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO₂柱浓度平均值（4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2）与OMI卫星数据（3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2）较为接近,并且相关性较好（平均R=0.65）,归一化平均偏差（NMB）在-7.71%~33.52%之间,平均偏差（Bias）在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NO_x排放总量基本能够反映区域NO₂污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO₂柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO₂柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ（NO₂）高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NO_x排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.      

城市大气臭氧柱浓度时空变化研究——以天水为例

城市臭氧发生发展规律的研究将为城市环境管理提供理论依据。文章利用卫星OMITO3e数据产品,解译和分析了天水市2006~2014年臭氧柱浓度的时空动态信息。结果表明:(1)空间分布呈现东北、西北高,中部、南部低的倒"V"字形;(2)年变化呈单峰曲线,从2006年至2010年为上升期,每年的增长率为3.98%,2010年至2014年为下降期,年均下降率为2.52%;(3)四季变化明显分为两个阶段,前三年为冬季春季夏季秋季;后六年以夏、春季变化为主,冬、秋季为辅,夏季春季冬季秋季。夏、春两季在第二阶段明显升高与当地经济的快速发展有密切的关系;(4)9年间臭氧柱浓度平均值为301.177 DU,最大值为325.829 DU,最小值为279.093 DU,臭氧柱浓度指示的多年空气质量等级为良好。     

河南省臭氧污染趋势特征及敏感性变化

基于环境空气质量站点数据及卫星遥感数据,研究了河南省近地面臭氧（O₃）2015～2020年变化特征、趋势和生成敏感性.结果表明,2015～2020年,河南省近地面O₃浓度先上升后下降,2018年浓度最高,O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）年均值为110.70μg·m^-3,各站点间的MDA8值差异逐渐缩小;河南省月均MDA8时间序列表现为上升趋势,增长速率为2.46μg·（m³·a）^-1,经Mann-Kendall趋势检验,除漯河、南阳和平顶山市外其它地市上升趋势均具有显著性意义（P<0.05）;6 a间四季MDA8浓度也呈增长趋势,增长大小为：秋季（19.31%）>冬季（17.09%）>春季（16.82%）>夏季（7.24%）; 2015～2019年河南省对流层NO₂高值集中在西北部,浓度呈下降趋势,下降速率为0.34×10¹⁵ molecules·（cm²·a）...     

基于XGBoost算法的近地面臭氧浓度遥感估算

本文采用XGBoost机器学习算法,融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、中国多尺度排放清单模型构建的排放清单数据集、高分辨率遥感影像（TROPOMI＿NO₂、OMI＿NO₂）以及人口数据和DEM数据,构建训练估算数据集,开展近地面臭氧浓度估算研究.模型构建采用递归式特征消除法进行特征变量的选择,并对其进行十折交叉和自建模验证,R²分别为0.871和0.955,RMSE分别为12.8μg·m^-3和7.514μg·m^-3.同时进行了高分辨率遥感影像对估算结果的贡献分析,结果表明引入TROPOMI＿NO₂因子参与建模可校正近地面臭氧浓度普遍被低估现象.模型模拟结果显示臭氧浓度回归估算结果层次更加分明、条带现象消失、连续性和平滑性明显改善.     

亚洲地区OMI和SCIAMACHY臭氧柱总量观测结果比较

利用臭氧观测仪(OMI)和扫描成像大气吸收光谱仪(SCIAMACHY)传感器反演的臭氧总量数据,结合从世界臭氧与紫外线辐射数据中心(WODUC)获取的地面观测臭氧总量数据进行验证,对比2种不同卫星遥感反演的臭氧总量产品优缺点,并分析亚洲地区臭氧总量的时空特征.结果表明,OMI反演的结果比SCIAMACHY的结果更好,而且具有更高的时间和空间分辨率.臭氧总量存在明显的季节变化,在低纬度地区最大值出现在4或5月,最小值在11或12月,而在高纬度地区则分别出现在2月或3月和8月或9月.臭氧总量纬度地带性分布明显,并随着纬度增加而逐渐上升,在10°N~30°N之间,臭氧总量增长平缓,在30°N~50°N之间,臭氧总量快速增大.在青藏高原地区出现臭氧低值区,并在青藏高原东面的横断山脉向低纬度延伸,隔断了臭氧总量的纬度地带性分布.臭氧总量变化在不同纬度呈现不同的模式,距平值随纬度的增大波动随之增大.纬度最低的站点(216)臭氧总量距平值变化最小,最大只有30 DU;而纬度最高的站点(326)臭氧总量距平值变化可达180 DU以上.     

长江三角洲地区大气顶气溶胶直接辐射强迫遥感估算

利用MODIS和OMI卫星遥感数据估算长江三角洲地区大气顶气溶胶直接辐射强迫并分析其时空变化特征.结果表明了大气顶辐射强迫和气溶胶光学厚度(AOT)存在明显的线性相关关系,R和RMSE分别为0.89和5.50.大气顶辐射强迫的区域月平均变化范围大约在-10~-70W/m2之间,一年中最大值(-53.97±6.14W/m2)和AOT一样出现在6月,最小值(-16.41±2.10W/m2)出现在12月.4个季节的大小依次是:夏季(-44.30±9.09W/m2)>春季(-42.00±7.83W/m2)>秋季(-28.02±6.32W/m2)>冬季(-20.40±5.00W/m2).在6 月,大气顶气溶胶辐射强迫空间差异最明显,在太湖沿岸的城市地区,如上海、杭州,辐射强迫可达-70W/m2,而在千岛湖地区大约为-10W/m2.在12月,空间差异最小,北部城市地区大约为-20 W/m2;南部地区大约为-10 W/m2.     

郑州市对流层NO2柱浓度时空变化及其影响因素

基于郑州市2005—2015年的OMI遥感反演资料以及地面相关监测数据,研究了郑州市对流层NO_2的时空分布特征,并利用灰色关联法对郑州市NO_2柱浓度变化的主要影响因素进行分析。与地面观测数据对比检验显示,对流层NO_2柱浓度年均值数据与近地面监测站NO_2浓度的实测年均值数据呈显著的正相关,相关系数分别为0.884 6和0.940 2,表明OMI数据资料可以较好地反映地面NO_2浓度的变化。郑州市的对流层NO_2柱浓度在2005—2013年间呈现波动变化且2013—2015年NO_2柱浓度显著减小的特征。季节变化上NO_2柱浓度主要表现为冬季秋季春季夏季的特点。郑州市对流层NO_2柱浓度的空间变化分布主要表现为由北部向南部逐渐递减的趋势,年际变化上高值区与低值区变化不够显著,中值区近年来不断扩大。灰色关联度分析结果显示,汽车保有量与对流层NO_2柱浓度的灰色关联度最低为0.571,而标准煤消耗量、工业用电量以及采暖供热量与对流层NO_2柱浓度的灰色关联度比较高,分别为0.956、0.828、0.862,即大气中工业过程及采暖期煤炭燃烧排放的NO_2占较大比例,汽车尾气排放所占的比例相对较小。