基于MODIS的广东省气溶胶光学厚度时空分布特征分析

利用地面太阳光度计产品对MODIS C005气溶胶光学厚度产品进行区域精度验证,进而分析 2002—2013年间广东省气溶胶光学厚度的时空分布特征。结果表明:在年际变化上,2002—2004年间广东省AOD呈上升趋势,2004—2013年间整体呈缓慢下降趋势,2009年与2012年有两个上升小高峰,但不影响总体下降趋势;在月际变化上,广东省AOD最高值出现在3、4月,最低值出现在11、12月,5—10月变化平缓,在年均值附近上下摆动;在空间分布上,珠三角>粤东>粤西>粤北, 高值区主要分布在珠三角的广州、佛山、中山、东莞、深圳、珠海等地,最高值出现在广州佛山中山交汇处附近,向外有一个递减的趋势,低值区主要分布在粤东的汕尾潮州邻近地区。      

小洋山岛大气气溶胶光学厚度的特征分析

小洋山岛位于上海东南面距海岸线约30km处,四面环海,研究其上空的大气气溶胶光学特性对了解我国东部沿海地区及其近海海域的环境和气候影响等都具有重要的意义。对于近岸海岛的气溶胶光学厚度(AOD)观测,至今国内尚未见这方面的实测资料与分析。本次实验利用2006～2007年连续观测得到的AOD值,分析了AOD的季节变化及其与地面风向、湿度和能见度等气象要素的关系,并给出了气溶胶消光谱。分析发现:小洋山地区AOD具有春季最大,冬季次之,秋季较小的特点,而且在低能见度情况下,气溶胶以大粒子为主;盛行西风时,AOD值增大且大粒子比重增加;AOD与湿度有较好的正相关关系。     

全球不同类型气溶胶光学厚度的时空分布特征

利用MERRA-2(第2版现代研究与应用再分析)资料分析了1980-2017年全球硫酸盐、黑碳、有机碳、海盐、沙尘及总气溶胶光学厚度的时空分布特征;选取了北美、北非、南非、印度、中国和印度洋6个典型区域研究了硫酸盐、黑碳、有机碳、海盐和沙尘气溶胶对总气溶胶光学厚度的贡献率。结果表明,硫酸盐、黑碳、有机碳、海盐和沙尘气溶胶在全球非均匀分布,并且具有季节变化;全球总气溶胶的光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)在夏季最大(0.137),春季次之(0.130),冬季最小(0.118);在6个典型区域里,北非地区总气溶胶的光学厚度最大,为0.43;其次是中国的东部地区,为0.41;每个区域其主要气溶胶的类型并不相同,在北美、中国东部及印度中部地区,硫酸盐是主导的气溶胶类型,贡献率分别为66%,63%和42%,在印度洋、南非及北非地区,海盐、有机碳和沙尘分别是最主要的气溶胶类型,贡献率分别为65%,51%和82%;对于黑碳、硫酸盐和总气溶胶,中国东部地区和印度中部地区有较为明显的增长趋势,其中总气溶胶光学厚度的线性增长率分别为0.007 a^-1和0.0056 a^-1,但在2010年以后,中国东部地区出现明显的下降。     

大气气溶胶光学厚度遥感研究概况

大气气溶胶是影响气候变化的重要因子之一,利用遥感手段不仅可以获得气溶胶的分布信息,也可以得到相关的气溶胶光学特性参数。本文阐述了国内外气溶胶遥感的发展动态,介绍了气溶胶遥感的基本情况及气溶胶光学厚度反演的几种方法,提出了存在的问题并对今后的研究进行了展望。     

贵州省2009年冬季大气气溶胶光学厚度的特征分析

利用FY-3A陆上气溶胶日产品,结合ENVI遥感影像软件和ArcGIS地理信息软件的相关模块,处理和分析了贵州省2009年冬季大气气溶胶光学厚度,并由此计算出Angstrom浑浊度系数和波长指数。分析表明:贵州省2009年冬季整层大气气溶胶光学厚度在0.55μm波段内的旬变化幅度为0.28~0.53μm,并呈现出波动性的发展趋势,特别是2010年1月下旬—2月下旬有显著增加,较大值在整个冬季都相对集中于贵州省的中部、西南部以及北部地区;在污染物浓度变化中,细粒子浓度变化因素占主导地位;与冬季的前期相比,后期气溶胶光学厚度较大,细粒子比重有所增加,浑浊度稍微偏高,造成空气轻微污染。     

我国380nm波长气溶胶光学厚度分布特征和演变趋势

利用1980—2001年TOMS/ NASA逐月气溶胶光学厚度 (AOD) 资料, 通过EOF, Morlet小波分析、趋势分析和突变检验等方法, 研究了我国大气气溶胶380nm光学厚度的时空分布特征和变化趋势。结果表明:全国全年存在两个范围较大、持续时间较长的AOD高值区:南疆盆地和四川盆地; 绝大部分地区春季AOD值最大, 最小值出现的季节则有所不同; 季节差异随纬度增加而减小; AOD变化具有明显的季节性和年际振荡特征; 年平均AOD呈明显增加趋势, 20世纪80年代末90年代初增加趋势有所减弱。     

近10年中国16个台站大气气溶胶光学厚度的变化特征分析

应用宽带消光法从1993～2002年中国16个辐射观测站小时累积太阳直接辐射资料,反演了逐时气溶胶光学厚度值,并统计日、月、年的平均值,用作气溶胶光学厚度变化特征分析.结果表明,16个辐射站总的年平均气溶胶光学厚度在0.32～0.36之间变化,沈阳和郑州两站的气溶胶光学厚度有明显增加的趋势,而哈尔滨、兰州、广州、北京等站气溶胶光学厚度则有明显减弱的趋势.就季节变化而言,一般气溶胶光学厚度最大值出现在春季.月平均气溶胶光学厚度与月平均能见度有较好的负相关关系.     

2001-2016年西南地区气溶胶光学厚度特征分析

本文利用NASA发布的MODIS气溶胶光学厚度产品,对西南地区2001～2016年气溶胶光度厚度空间分布和时间演变特征进行了分析,研究发现:(1)西南地区年均气溶胶光学厚度空间分布特征整体表现为东部高于西部,海拔低的地区气溶胶光学厚度高于海拔高的地区。高值中心位于四川盆地南部,低值区位于川西高原和云南北部地区。(2)西南地区季节气溶胶光学厚度空间分布特征与年均相似。(3)就西南各地区而言,重庆气溶胶光学厚度最大,其次是四川盆地和贵州地区,再次是云南地区,川西高原地区气溶胶光学厚度最小。(4)2001～2016年,西南地区年均气溶胶光学厚度呈显著减少趋势。夏季和秋季气溶胶光学厚度年际变化浮动较大,也具有显著的减少趋势。      

大气气溶胶光学厚度的卫星双通道遥感方法

提出了一种在晴空条件下,均匀下垫面上利用ＮＯＡＡ－１４极轨卫星甚高分辨率辐射计（ＡＶＨＲＲ）可见光和近红外两个通道观测的反射率资料,遥感整层大气气溶胶光学厚度的双通道方法,该方法把气溶胶散射的波长关系加以推广,把近红外通道的光学厚度均值引入了可见通道,使单个通道中地表反射率和大气因子参数化的误差得以抵消,从而极大地提高了反演精度（〉９０％）。     

太湖地区气溶胶光学厚度的分布及其在大气校正中的应用

采用太湖地区水面光谱数据以及MODIS遥感影像数据,利用辐射传输模式6S,选择自定义气溶胶类型,反演得到太湖地区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)分布,将其与太阳光度计CE318实测气溶胶光学厚度分别应用于太湖区域的大气校正中,得到不同的水面反射率,并参考实测水面反射率进行对比分析。结果表明:反演的太湖地区气溶胶光学厚度分布较为合理,造成此分布的原因可能是太湖北岸工业较发达,污染较严重。太湖颗粒物的吸收特性和卫星接收到的表观反射率导致反演数据的差异,是反演气溶胶光学厚度分布不均匀的主要原因。使用MODIS数据反演得到的太湖地区AOD进行大气校正,更加精确。该研究方法和结果可为气溶胶光学厚度反演、精确卫星数据大气校正提供参考。     

1999-2003年我国气溶胶光学厚度的变化特征

利用我国70站1999-2003年1月、4月、7月、10月月平均水汽压和能见度资料,反演得到各站大气气溶胶光学厚度（AOD,aerosol optical depth）,分析了气溶胶光学厚度的变化特征。结果表明：中国多年平均大气气溶胶光学厚度的分布是以四川盆地为中心向四周减少,长江中下游和广东沿海为两个次大值中心,而东北和西北大部分地区以及云南等地AOD较小;各季节AOD的空间分布都有所不同;近5aAOD有弱增加趋势;月平均气溶胶光学厚度与能见度有较好的负相关关系。     

沙尘气溶胶光学厚度的全球分布及分析

利用全球气溶胶数据GADS(Global Aerosol Data Set)计算了冬夏两季4种类型(积聚型、核型、粗粒型和传输型)沙尘气溶胶0.55μm光学厚度的全球分布。通过分析得出,气溶胶的消光系数和垂直厚度对光学厚度的影响很大。全球沙尘气溶胶分布具有明显的季节和地理差异,4个沙尘暴多发区,分别位于北非、中亚地区、澳大利亚西部和北美西部。中亚地区冬季沙尘气溶胶强度和范围比夏季大,北美和澳大利亚地区则相反,冬季光学厚度最大值位于北非的中部地区,而夏季其最大值位于非洲北部靠近大西洋的地区。沙尘气溶胶对<8μm的辐射吸收作用很弱,散射能力较强;对于>8μm的辐射吸收能力很强,吸收带位主要于8~11μm范围内。     

利用地面水平能见度估算并分析中国地区气溶胶光学厚度长期变化特征

首先对1980年前后能见度资料非均一性进行了处理, 得到中国地区1960～2005年能见度时间序列, 并由此估算得到气溶胶光学厚度时间序列。对比已有观测及研究结果, 本文获得的气溶胶光学厚度时间序列能够较好地反映出中国地区气溶胶光学厚度长期变化特征。中国地区气溶胶光学厚度呈现逐年增加的趋势, 但1985年后增加趋势减缓, 这种变化在大城市区域表现得更为明显。中国地区气溶胶光学厚度空间分布上呈现东南部高、 西北部低的特征, 东南部地区气溶胶光学厚度普遍大于0.4, 最大值出现在四川盆地, 气溶胶光学厚度超过0.8。     

利用AVHRR数据反演陆地气溶胶光学厚度

开发AVHRR可见光通道反演陆地气溶胶光学厚度 (AOD) 的算法对于研究长时间序列AOD的变化有重要意义。AVHRR由于缺少2.1 μm通道而不能采用MODIS的暗背景算法,该文利用背景合成算法进行陆地AOD反演。背景合成算法是指假设一段时间内地表反射率变化不大且会出现相对清洁大气, 采用最小值合成即可得到地表反射率,再通过辐射传输模式6S制作的查算表查算得到AOD的反演结果。将此算法应用到2009年AVHRR中国部分陆地区域 (15°~45°N,75°~135°E) 得到AOD的时空分布,将反演结果与同期Aqua/MODIS的MOD04 AOD产品进行对比分析表明,华北和华东地区的反演效果较好,西北地区结果较差。以长江三角洲地区为例可知,AVHRR AOD产品与MODIS AOD产品以及AERONET观测的AOD相比相关系数基本在0.6以上,从时间变化规律来看,AVHRR AOD和MODIS AOD产品年变化趋势具有很好的一致性。该文为建立长时间序列AVHRR AOD数据集提供了一个较为可行的方法。     

利用激光雷达观测资料研究兰州气溶胶光学厚度

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL）2006—2011年晴空无云时激光雷达（CE-370—2）资料,结合2006年12月至2007年5月多波段太阳光度计（CE-318）资料,对比验证了激光雷达资料的反演结果,并分析了兰州地区气溶胶光学厚度的分布特征。结果表明：激光雷达反演得到的光学厚度与光度计观测得到的光学厚度,两者具有较好的相关性,相关系数为0．86。兰州地区气溶胶光学厚度3—5月和11-12月较大,主要原因是3—5月是当地沙尘频发期,11—12月是居民集中采暖期,沙尘排放和燃煤排放显著增加了大气气溶胶光学厚度。气溶胶光学厚度6～10月偏小,湿沉降清除是主要的影响因素。光学厚度季节分布为春季0．42,冬季0．36,秋季0．30,夏季0．21。光学厚度频数分布于0．0～0．3的最多,占总数的一半,且存在季节差异。兰州上空夏季干净,春季浑浊,冬季次浑浊。     

中国西北地区大气气溶胶散射光学厚度分析

提出一种利用地方气象台站测得的地表宽谱 ( 0 .3～ 4 μm)逐日太阳辐射日总量资料 (包括太阳总辐射和漫射太阳辐射 )来估算晴空无云天气条件下背景大气中大气气溶胶散射光学厚度的方法 ,这主要是基于地表的太阳总辐射和漫射太阳辐射对大气气溶胶散射光学特性的敏感性。该方法建立在观测数据和模式计算结果相互比较的基础上 ,而不需要知道某地相关的云、臭氧或水汽的探空资料。利用此方法 ,我们使用来自我国西北干旱地区 6个地方气象台站 (兰州、敦煌、民勤、格尔木、乌鲁木齐、喀什 ) 1986— 1992年的逐日太阳总辐射和漫射太阳辐射日总量资料 ,得到了大气气溶胶散射光学厚度在年际和月际间的时空变化特征     

Terra和Aqua MODIS气溶胶光学厚度产品在中国热带沿海地区的适用性评估

This study compares the aerosol optical depth (AOD) Level 2 Collection 5 products from the Terra and Aqua Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers (MODIS) with ground-based measurements from a Microtops II sun photometer over Sanya (18.23°N, 109.52°E), a tropical coastal site in China, from July 2005 to June 2006. The results indicate that the Terra and Aqua MODIS AOD retrievals at 550 nm have good correlations with the measurements from the Microtops II sun photometer. The correlation coefficients for the linear regression fits (R²) are 0.83 for Terra and 0.78 for Aqua, and the regressed intercepts are near zero (0.005 for Terra, 0.009 for Aqua). However, the Terra and Aqua MODIS are found to consistently underestimate AOD with respect to the Microtops II sun photometer, with slope values of 0.805 (Terra) and 0.767 (Aqua). The comparison of the monthly mean AOD indicates that for each month, the Terra and Aqua MODIS retrievals are matched with corresponding Microtops measurements but are systematically less than those of the Microtops. This validation study indicates that the Terra and Aqua MODIS AOD retrievals can adequately characterize the AOD distributions over the tropical coastal region of China, but further efforts to eliminate systematic errors are needed.