扬州市2010年-2015年生态环境遥感监测研究

利用2010年-2015年的卫星遥感监测数据进行土地利用分类解译,并结合地面调查统计资料,依据生态环境状况评价系统,对扬州市"十二五"期间的生态环境进行动态监测和评价.结果显示:在2010年-2015年期间,扬州市各区县市生态环境状况等级为"良",保持不变;"十二五"末与"十一五"末相比,扬州市所辖市区和高邮市生态环境状况略有变差,其它3个区县市则无明显变化;扬州市级生态环境状况略有变差,生态环境状况指数降低1.11;在扬州地区,生态环境质量的变化主要与植被覆盖程度和水的丰度变化有关.     

基于EOS/MODIS数据的近10a青海湖遥感监测

选取青海湖周边地区气候资料及青海湖近10 a MODIS遥感资料,通过分析水体面积和水位、 年均气温和年降水量的变化揭示青海湖面积的变化趋势。对青海湖近10 a遥感监测以及青海湖周边地区气候要素的分析研究结果表明:在2001-2010年10 a来青海湖周边地区年平均气温显著增加,平均每年升温0.12℃,年降水量在波动中呈上升趋势。青海湖水位虽然在近50 a内持续下降,而在2001-2010年呈现逐年增加的趋势,且增加趋势非常明显。从MODIS遥感资料对青海湖10 a来4月和9月的湖水面积监测结果显示,4月和9月青海湖面积在2001-2010年呈现波动上升趋势,且与4月和9月的水位呈极显著相关关系,相关系数分别为0.818和0.875(P<0.05)。近年来由于气候变化导致的青海北部一些地区降水量增多或气候变湿,而暖湿型的气候导致的降水量增多最终可能是水位升高的主要原因,且这种气候变湿的趋势使10 a来青海湖面积增大趋势明显。     

滇池水体中透明度的遥感定量模型研究

研究利用滇池 1999年 4月 14日陆地卫星TM数据与准同步全湖面监测资料 ,对滇池全湖水体透明度与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析 ,并据此建立了TM图像遥感透明度水质模型 ,该模型被成功地应用于滇池水体透明度的遥感动态监测。     

福建省2005-2017年大气边界层SO2的时空变化特征

为研究近年来福建省SO₂污染的时空动态特征,利用臭氧观测仪（ozone monitoring instrument,OMI）卫星遥感反演的PBL（planetary boundary layer,大气边界层）SO₂柱含量数据,分析了2005-2017年福建省PBL SO₂柱含量的时空间分布特征.结果表明:①在长时间尺度上,PBL SO₂柱含量的变化趋势可分为2个时段,其中,2005-2011年PBL SO₂柱含量呈逐渐上升趋势,6 a增加了约0.027 DU,增长率约为6.12%;2011-2017年PBL SO₂柱含量呈下降趋势,7 a减少了约0.018 DU,下降率约为3.89%.②PBL SO₂柱含量呈明显的周期性变化特征,最小值和最大值分别出现在6月和12月,多年平均值分别约为0.383和0.555 DU.③PBL SO₂柱含量的3个高值区分别出现在沿海的福州市,厦门市、漳州市东部和泉州市西部,三明市和南平市部分地区,这3个高值区多年平均PBL SO₂柱含量分别约为0.505、0.495和0.485 DU.从城市尺度上来看,PBL SO₂柱含量最大值出现在厦门市,其多年平均值为（0.486±0.015）DU;其次为福州市,PBL SO₂柱含量多年平均值为（0.465±0.026）DU;最低值出现在漳州市,PBL SO₂柱含量多年平均值为（0.429±0.020）DU.④福建省PBL SO₂柱含量变化趋势在空间分布上存在明显的差异,不同时期、不同区域变化趋势不一致.2005-2011年PBL SO₂柱含量的变化范围为-0.13~0.18 DU,变化率范围为-25%~50%,PBL SO₂柱含量出现增长的区域主要是在高值区,如龙岩市西部、厦门市北部以及三明市东部等区域;2011-2017年PBL SO₂柱含量的变化范围为-0.13~0.15 DU,变化率范围为-29%~34%.2011-2017年福州市和厦门市PBL SO₂柱含量下降最为明显,减少了约0.10 DU,下降率约为25%.研究显示,卫星遥感估算的PBL SO₂柱含量具有一定的可靠性,可以用于区域SO₂污染的研究.      

水污染监测技术发展动向初探

水污染监测技术突飞猛进，本文主要探讨了水污染生物监测、自动监测和遥感监测技术的发展状况。生物监测能发现化学监测所发现不了的污染，应该用来作为化学一物理监测重要的附加手段。对污染物的分析常常需要具有一定的范围和长时间的监测数据，才具有代表性，这将促进水污染连续自动监测和遥感监测不断的向前发展。     

珠江广州河段水体污染的遥感监测应用研究

由于城市工业废水和居民生活污水大量的排放，珠江水质受到严重污染，尤其有机污染更加严重。各项水质指标均严重超标。本文将运用遥感技术对珠江广州河段水环境质量中的水质污染进行监测应用研究。并建立了水质污染预测遥感模型。研究结果表明，利用遥感资料能有效地监测珠江水质污染状况，在监测水环境质量中遥感技术是一种快速，全面，有效的技术手段和方法。     

粤港澳大湾区NO2污染的时空特征及影响因素分析

利用Aura卫星搭载的臭氧观测仪（OMI）反演的对流层NO₂柱密度数据,分析了自2005年以来粤港澳大湾区（GBA）对流层NO₂柱密度的空间分布特征、时间变化趋势及其影响因素.研究结果表明GBA对流层NO₂柱密度从2005~2018年呈减少的趋势,每年递减约为2.8%.小波系数显示时间演化过程中存在9个月的主振荡周期,冬季浓度较高,夏季较低.人为排放和各种自然因素,导致了GBA对流层NO₂柱浓度月变化在时间和空间上存在明显差异,最小值和最大值分别出现在6和12月,多年平均值分别为3.9665×10¹⁵和12.3423×10¹⁵molec/cm².NO₂在空间分布上呈现明显的空间分异特征,冬季12月最明显.NO₂污染严重的高值区主要出现在中部地区,如广州市、佛山市和中山市,最大的对流层NO₂柱密度可达18.8306×10¹⁵molec/cm²,大约是周边地区的3 倍,且高污染区域向四周逐渐扩散,连成一片.低值区主要在北部的肇庆市和东部的惠州市,多年平均的对流层NO₂柱密度约为7.1400×10¹⁵molec/cm².对流层NO₂柱密度的增长率在不同区域的变化趋势呈现明显的差异,变化范围为-15×10¹⁵~6×10¹⁵molec/cm²,增长率百分比范围为-65%~65%.出现增长的地区主要是肇庆市北部和惠州市东部的低值区;对流层NO₂出现明显减少的区域集中在中部的高值区,减少量最大的地区为广州市、佛山市和中山市交界处.     

基于卫星遥感和地面观测的人为源VOCs区域清单多维校验

本文针对京津冀区域,基于传统的排放因子法建立了区域人为源VOCs物种排放清单;并基于区域卫星遥感甲醛信息和典型城市地面VOCs观测信息,开展了VOCs物种清单多维校验研究.清单计算结果表明,该区域2013、2015和2017年VOCs排放量分别为202.67、207.34和193.42万t,以烷烃（29.83%~30.72%）、不饱和烃（16.54%~17.68%）、芳香烃（27.14%~27.51%）、醛（8.75%~9.52%）、酮（8.13%~9.04%）和醇醚酯（5.13%~6.60%）为主.2013~2017年VOCs清单排量,张家口、秦皇岛和衡水小幅上升（每年1.10%~1.66%）,邢台和邯郸小幅下降（每年-1.46%~-1.12%）,承德、唐山、保定和沧州呈稳定趋势,且与卫星遥感HCHO柱浓度年际变化呈现较好的一致性趋势;而北京、天津、廊坊和石家庄的VOCs排放年变幅（每年-6.51%、-3.30%、2.16%和0.11%）与HCHO柱浓度变幅（每年-1.17%、7.19%、-0.24%和6.68%）差异较大.在VOCs清单区域空间分布上,城市地区VOCs网格排放量与HCHO柱浓度取得了较好的线性相关性（R>0.5）;而在郊区地区,两者相关度仅为0.33,主要源于郊区天然源VOCs二次转化对HCHO的重要影响和贡献.最后,本文在北京市和邯郸市城区开展了VOCs地面浓度观测,回归了主要VOCs化合物与CO的排放比值（ER）,对比发现：大部分烃类化合物的清单ER值与回归ER值具有较好的吻合度,但乙烷的清单ER值显著偏低（-156%~-73%）,C8以上芳香烃有所偏高（54%~74%）.总体而言,本文建立的区域人为源VOCs物种清单具有较好的准确性和可靠性.     

基于中巴地球资源1号卫星的太湖表层水体水质遥感

利用CBERS 1的CCD数据和准同步地面监测数据,结合水体组分的光谱特征,建立了太湖表层水体叶绿素a和总氮的遥感信息模型.将模型用于2000 09 16太湖表层水体,所得结果较客观地反映了叶绿素a和总氮的分布趋势,表明利用CBERS 1的CCD数据进行湖泊表层水体水质指标监测具有重要的现实意义和应用前景.由于地面监测站位有限,模型在浅水草型湖泊———东太湖的适用性受到一定限制,说明同步性好、覆盖广的地面监测对于水质遥感信息模型的准确性和适用性至关重要.     

四川省生态环境动态数据库建立与应用研究

为建立四川省生态环境本底数据库，实现生态环境动态监测，运用遥感（RS），地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）技术，以2004年中巴资源卫星（CBERS-02）遥感影像为信息源，2000年TM遥感影像解译的数据为基础，对2004年遥感影像进行动态变化解译，修改2000年数据库；手持GPS接收机，在野外对解译成果进行验证，更新数据库，最终建成四川省生态环境本底数据库；最后对四川省土地利用／覆被变化信息进行了分析研究，为四川省生态环境下一步研究指明了方向。