热带山区高时空分辨率NDVI融合精度及其影响因素分析

高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model)(STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的...     

重庆市主城区雾霾天气过程的污染特征分析

利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO₂、NO₂和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO₂浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO₂浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO₂和NO₂变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。      

四川盆地南部一次持续性雾霾过程的特征及成因分析

本文利用常规气象资料、NCEP (1°×1°)再分析资料和环监站实时监测数据,分析了2017年12月四川盆地南部一次持续性雾霾的气象特征和增强机制。结果表明:(1)中高纬平直纬向环流、低层弱偏南偏东气流、地面均压场组成的静稳天气长时间维持为雾霾天气的形成和维持提供了有利的环流背景条件。(2)上干下湿、逆温明显的大气稳定层结,连续无降水、近地层高湿和较弱的风场提供有利的气象要素条件。(3)低层弱冷平流、上层暖平流促进稳定层结长时间维持和近地层水汽凝结作用加强,为雾霾天气的增强和持续起到了重要作用。(4)冷空气、降水,水平和垂直扩散能力增强是空气污染物浓度降低的重要条件。      

雾霾天气个例气象条件对比分析

应用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和L波段探空资料从环流形势、扩散条件和边界层特征3个方面对2013年两次雾、霾天气个例进行对比分析,结果表明:500hPa西北气流冷平流、地面弱风场、垂直速度呈弱上升-下沉的垂直分层特点和逆温是两次雾、霾天气出现和维持的共同特征。地面西北风、850hPa弱冷平流、近地层浅薄的接地逆温(100~200m)和湿层与霾天气对应,地面偏东风、850hPa暖平流、925hPa以下深厚的悬浮逆温(400m)和湿层与雾天气对应,霾过程较雾过程逆温强度强,上升运动高度高。消散时雾较霾下沉运动中心高度低,强度弱;霾消散时接地逆温特征变化不大,雾消散时悬浮逆温有底部抬升和大气稳定层结向中性层结转变的变化特征;但均有下沉气流接地、垂直风切变较强和高层低露点干空气下传到地面的特点。     

四川盆地大气层中矿物颗粒-甲苯-Cr3+耦合规律模拟研究

四川盆地大气层具有湿度高和流通性弱的特征,冬春低温季节易形成雾霾。本文着重构建了低温高湿条件下的石英、方解石纳米颗粒与甲苯、Cr~(3+)共存体系,系统测试了石英、方解石颗粒与甲苯、Cr~(3+)耦合前后Zeta电位值、胶体粒径及团聚形态、亲疏水性的变化趋势,以模拟研究四川盆地低温高湿静稳大气环境中矿物颗粒、有机物、重金属离子之间的耦合作用规律。研究发现:甲苯、Cr~(3+)与石英、方解石之间存在显著的成键耦合作用,甲苯、Cr~(3+)存在时会大幅度降低高湿度环境中石英、方解石颗粒的Zeta电位值,增大两种矿物颗粒在低温条件下的活跃度; Cr~(3+)可通过静电作用力,促使石英、方解石颗粒在高湿度环境中形成粒径更大的团聚状胶体;甲苯吸附在石英和方解石颗粒表面会增强其疏水性,减弱高湿度水分对矿物胶体稳定性的侵扰。上述有关石英/方解石颗粒、甲苯、Cr~(3+)在低温高湿条件下的界面成键耦合作用规律发现,对理解四川盆地雾霾形成机制有积极的启发意义。     

近34年青海省雾霾天气空间特征分析

利用1980-2013年青海省50个站地面气象观测资料,分析青海省近34年雾、霾、轻雾出现各站的日数和频次数。结果表明,青海省霾天气主要分布在海西、海北、海南、玉树西北部(曲麻莱、治多)、果洛北部(玛多、玛沁),整体呈西北部地区偏多,东部农业区最少;青海省东北部、东南部、西南部等年降水量相对较多的区域,是雾、轻雾集中出现的区域,霾天气出现最多的区域是年降水量相对较少的区域,也是雾、轻雾出现最少的区域。     

上甸子秋冬季雾霾期间气溶胶光学特性

通过对2004年秋冬季(9—12月)4次雾霾天气过程在京、津背景地区——北京上甸子大气本底污染监测站观测的大气气溶胶光学特性的分析,发现该地区气溶胶光学特性受天气过程的影响很大。4次雾霾影响时段,平均气溶胶散射系数σ_(sca)、吸收系数σ_(abs)和单次散射反照率ω都远高于雾霾过后清洁时段的数值,其中气溶胶ω在雾霾影响时段为0.94～0.97,雾霾后为0.84～0.86,平均减小了0.1左右,表明雾霾天气有利于气溶胶的累积和生成。相比于光吸收性气溶胶,雾霾天气对光散射性气溶胶的增加更为有利,反映了二次气溶胶的产生及其对消光的贡献可能有较大增加。     

京津冀雾霾消散因子及其阈值研究

利用2006—2015年京津冀气象站的常规观测资料和同期NCEP/NCAR再分析资料，以秋冬季影响雾霾形成与消散的静稳大气和通透大气为研究对象，统计分析了气象因子的分布状况。结果表明:京津冀秋冬季降水对雾霾起不到冲刷作用，反而促进雾霾的形成与维持；京津冀秋冬季雾霾消散主要是风场因子的贡献。雾霾消散的大气状态可分为3种类型，在不同大气状态下，各风场因子对雾霾消散的贡献不同。采用迭代自组织数据类差最大值阈值分割法找出了各风场因子的最佳阈值。根据各风场因子对雾霾消散的敏感性和因子间的相关，筛选出3类大气状态下雾霾消散因子指标。采用指标叠套法对2016、2017年秋冬季大气进行检验，表明雾霾消散指标及其阈值能较好区分静稳大气和通透大气，对雾霾过程具有较好的指示意义；通过对derf2.0模式产品释用，可为延伸期雾霾过程客观化预测提供技术支撑。      

融合GNSS气象参数的BP神经网络雾霾预测研究

结合IGS中心获取的BJFS站气象参数（气温（T）、气压（P）、大气可降水量（PWV））及同期PM_2.5数据,建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型,对PM_2.5浓度进行预测。研究表明,引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高,在一定精度范围内可准确预测PM_2.5的变化,时效性达3 h。本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性。     

中国华北雾霾天气与超强El Ni?o事件的相关性研究

2015年11—12月,全国接连发生七次大范围、持续性雾霾天气过程,其中,11月27日—12月1日的雾霾天气过程持续时间长达五天,成为2015年最强的一次重污染天气过程;12月19-25日重度雾霾再次发展,影响面积一度达到35.2万km~2.本文利用多种数据资料通过个例对比和历史统计详细分析了超强El Ni?o背景下雾霾天气频发的天气气候条件.其结果清楚表明:2015年11—12月欧亚中高纬度以纬向环流为主,东亚冬季风偏弱,使得影响我国的冷空气活动偏少,我国中东部大部地区对流层低层盛行异常偏南风,大气相对湿度明显偏大,并且大气层结稳定,对流层底层存在明显逆温.上述大气环流条件使得污染物的水平和垂直扩散条件差,因此在有一定污染排放的情况下,造成了重度雾霾天气过程的频发.由此,超强El Ni?o事件所导致的大尺度大气环流异常是我国中东部,尤其华北地区冬季雾霾天气频发的重要原因之一.