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。     

基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

2019年秋季南京北郊气溶胶光学特性研究

于2019年11月1日-12月4日在南京北郊对气溶胶光学特性进行观测研究,使用三波长光声黑碳光谱仪（PASS-3）对气溶胶吸收系数β_abs和散射系数β_sca进行了实时在线观测.结果表明,532 nm处的β_abs和β_sca平均值分别为（31.58±16.84）Mm^-1和（168.46±127.09）Mm^-1,均低于南京以往的观测值.β_abs和β_sca的日变化呈双峰型,早晚高峰均与交通排放有关.除早晚高峰以外,β_sca在13：00-14：00略有回升,这与二次气溶胶的生成有关.本次观测期间气溶胶吸收系数和散射系数在风向为东风、东南风和西风时易出现高值,东风、东南风时受到本地排放的影响,西风时受到外地污染物传输的影响,气溶胶的消光物质主要集中在细粒子上.对观测期间典型污染过程的分析表明,高湿度、低风速的不利扩散条件下本地污染排放与西北向污染气团传输的叠加,使得气溶胶吸收系数和散射系数出现连续高值.吸收系数主要受交通排放影响,而工业源和交通源排放的SO₂、NO_x等气态污染物经过大气光化学氧化或液相氧化形成的二次气溶胶及其吸湿增长是导致散射系数增强的主要原因.     

城市绿色空间及对城市热岛效应的影响

采用遥感技术结合实地测定的研究方法,利用1987年至2001年遥感卫星影像数据,建立了北京市不同年份的城市绿色空间专题图和热岛分布图,分析了13年中北京城市绿色空间及热岛效应的演变特点,评价了城市发展及城市绿化对热岛效应的影响。结果表明:受城市化的影响,14年中北京城市绿色空间变化明显,城市热岛效应也随之发生明显变化;随着城市建设范围的扩大,原有自然植被不断减少,热岛影响范围随之扩大;随着市区内的绿化建设,绿色空间总量增加,热岛效应有缓解的趋势。