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近45年中国12个一级站大气气溶胶光学厚度变化特征 总被引:3,自引:1,他引:3
利用常规观测的总辐射和散射辐射日曝辐量资料,结合NASA GISS的月平均平流层气溶胶光学厚度(AOD)产品,反演计算了北京等12个台站1961~2005年0.75μm对流层AOD和气溶胶标高数据.基于这些数据,分析了各站AOD、气溶胶标高和地面能见度的年、季、月变化特征.结果表明:①就12个站45a总平均而言,光学厚度为0.276,年增长为0.0034;气溶胶标高为1.65km,年增加为0.015km;能见度为17.1km,年变化值为-0.08km;AOD春夏较大,秋冬较小;气溶胶标高夏季最高,春季次之,冬季最低.②各站点45a平均AOD范围为0.116~0.387;除格尔木外,各站AOD均有增长.年变化值为0.0010~0.0079.③20世纪70、80年代AOD增加明显;20世纪90年代以来,多数站点AOD有所下降,能见度有转好趋势. 相似文献
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2016年1月1~19日在南京北郊利用三波长光声黑碳光度仪(PASS-3)对气溶胶的光学性质进行了实时在线观测,同时结合气溶胶化学组成分析了黑碳气溶胶的光吸收增强效应.结果表明,观测期间气溶胶在532 nm下的吸收系数、散射系数、单散射反照率的平均值为(64.19±35.28)Mm-1、(454.68±238.71)Mm-1、0.87±0.03,受边界层高度及颗粒物浓度的影响,呈现出明显的日变化特征.黑碳气溶胶的质量吸收截面(MAC)在观测期间的变化趋势为前期低,后期高,与非EC组分相对EC比值的变化趋势一致,受不同污染条件下二次物质的占比及覆盖物厚度变化的影响.基于MAC计算得到的405、532、781nm下的光吸收增强(EMAC)平均值分别为1.53±0.56、1.34±0.47、1.14±0.40,随着波长增加而降低,存在棕色碳(Br C)的贡献.各非EC组分相对EC的比值与EMAC均有一定相关性,其中OC/EC与EMAC相关性最高,说明有机物的积累是导致黑碳光吸收增强的主要原因.K+/EC与EMAC的高相关性表明生物质燃烧过程对光吸收增强也有一定影响. 相似文献
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水体黑臭程度遥感监测是了解城市水质现状和综合评价城市水环境治理效果的重要手段.以南京、常州、无锡和扬州为研究区,共采集171个样点,同步测量水质参数和光学参数,分析黑臭水体与一般水体的水色和光学特征,构建决策树模型进行重度黑臭水体、轻度黑臭水体和非黑臭水体(记为一般水体)识别.结果表明:①根据色度可将水体分为1~6类水体,其中,类型1~4为黑臭水体,分别为灰黑色、深灰色、灰色和浅灰色水体,类型5和类型6水体为一般水体,分别为绿色系和黄色系水体;②类型1水体的非色素颗粒物和有色可溶性有机物含量高,但色素颗粒物的吸收并不占主导,类型2和5水体的吸收以色素颗粒物吸收占主导,类型3、4和6水体的吸收以非色素颗粒物吸收占主导;③根据六类水体的反射光谱差异用黑臭水体差值指数(difference of black-odorous water index,DBWI)、三波段面积水体指数(green-red-nir area water index,G-R-NIR AWI)、绿光波段反射率和归一化黑臭水体指数(normalized difference black-odorous water index,NDBWI)构建的水体分类识别决策树,能够有效识别出重、轻度黑臭水体和一般水体;④将决策树模型应用于2019年4月9日扬州的PlanetScope影像上,并利用10个同步过境点进行验证,整体识别精度达到80.00%,K值达到0.67.通过水色分类后的城市水体分级模型方法,可推广应用于类似的水体,为黑臭水体监管提供技术方法. 相似文献
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在GIS和RS支持下,利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感影像数据,以青岛市为例,研究了市域尺度下的植被NPP空间分布特征.结果表明:青岛市NPP值为0~288 g·m-2·a-2,林地NPP值较高,耕地次之,建成区等区域最小.在小尺度区域内,NPP分布受土地利用类型影响较大,受气象因素影响较小.NPP模块在数据获取上比较容易,仅利用土地利用类型数据、地面气象数据和遥感数据就可以对陆地植被NPP进行计算,实际应用可操作性强.30 m分辨率植被NPP计算值更适宜于在市级小尺度区域内应用. 相似文献
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辽宁矿种繁多,矿山固体废弃物产出量巨大。为了加强生态环境建设,在矿山固体废弃物对生态环境影响遥感调查的基础上,论述了矿山固体废弃物调查对象与内容、技术路线与工作方法,并分析了辽宁矿山固体废弃物产出量及矿山固体废弃物对环境的影响。 相似文献
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基于遥感监测的黄海绿潮漂移路径及分布面积特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用2008~2012年的多源卫星遥感序列图像,动态监测各年绿潮发生的漂移路径、影响海域面积,得到各年绿潮漂移趋势、分布面积和最大分布面积出现时间。根据监测结果,划分出影响绿潮漂移路径的关键区域,并分析了2008、2009和2010年关键区域内各年绿潮漂移方向和面积变化情况。 相似文献