大气CO2浓度时空变化卫星遥感监测的应用潜力分析

GOSAT卫星观测反演大气CO2浓度精度已经提高到了1—2 ppm,而卫星数据能否准确地揭示全球和区域大气CO2浓度变化特征还缺乏充分的评价与分析。本文针对已经连续运行观测3年的GOSAT卫星,收集了来自美国NASA-OCO团队(ACOS)和日本环境研究所GOSAT团队(NIES)基于各自算法反演的两套大气CO2柱浓度数据,描述并分析了全球大气CO2时空变化特征。分析结果表明,从XCO2反演的绝对值结果来看ACOS总体上比NIES的高出约2 ppm左右,但从时空的相对变化上它们揭示了相近的大气CO2浓度时空变化特征。两套数据显示出全球平均大气CO2浓度在2010年—2012年的3年期间年增量分别为1.8 ppm和2.0 ppm;季节变化幅度,北半球最大4—6 ppm,南半球最大约2 ppm,这与地面观测结果基本一致。进一步将EDGAR 4.2人为排放总量格网化数据与GOSAT卫星观测反演的CO2浓度进行相关统计分析,结果指出两套数据对人为排放量有着微弱的响应。本文结果指出目前GOSAT卫星观测反演的XCO2可以检测出全球和区域大气CO2浓度的年变化、季节变化和区域空间变化的特征;GOSAT卫星10.5 km空间分辨率的观测虽难于检测出点源的浓度变化,但从区域上对人为排放的累积效应的监测显示了一定的应用潜力。     

“新疆气温均一化方法研究及系统开发”项目

一、项目背景 由于气象站迁徙等人为原因会造成气候资料不连续,甚至出现拐点,从而影响资料的安全使用。新疆气象局共有围家地面观测站105个,几乎所有的台站都进行过迁徙,有些还不止一次。本项同选择南北疆33个代表站的最高、     

山区人为地质灾害问题与思考

人为地质灾害加剧，地质环境恶化，势必阻碍山区经济发展，产生的根源在于人类不妥当的工程经济活动。因此，解决问题的基本途径是从调整人的行为入手，以人为本，综合治理，搞好灾害防治工作，促进山区经济持续发展。     

我省百名干部下乡进村宣传地质灾害防治知识

为提高全省地质灾害易发区农村基层防御地质灾害的意识和群测群防水平。减少地质灾害特别是人为活动引发地质灾害的发生，降低地质灾害造成的损失和影响，实现人与自然地质环境的和谐，近日由省委组织部、国土资源厅、建设厅、教育厅联合开展的与全国同步的农村地质灾害防治知识万村培训青海行动全面拉开序幕。     

改造猎物的“超级捕食者”

人类是地球上当之无愧的“超级捕食者”。一项新研究发现，人类对其他生物的猎捕行为已经改造了这些生物。这种改造凌驾于自然界之上，其范围之广、力度之大、速度之快让自然界“望尘莫及”。人类猎捕行为对猎物的改变速率比自然界大3倍，比其他的人为影响（如污染）大50％。     

望洋兴“早”和饮水思“海”

干旱并非中国所独有 年初以来，世界各地频发旱灾。在澳大利亚，持续超过43摄氏度的高温以及人为纵火而引发多处山火，加之季风的助势更使火灾救援工作难上加难。     

“天坑”从何而来

2010年4月下旬以来,四川省宜宾市长宁县的一个偏僻乡村,接连出现了一桩桩怪事：好端端的地面突然塌陷,出现了一个个深不见底的“天坑”。在“天坑”的步步紧逼之下,当地村民不得不背井离乡,转移到其他地方居住。“天坑”出现的同时,各种各样的谣言也在当地流传开来,有的说是鬼神作怪,有的说是地震前兆,有的说是人为原因……究竟“天坑”从何而来呢？     

1994-2006年长江三角洲和东北平原酸性气体浓度变化

 利用长江三角洲和东北平原地区大气本底站的二氧化硫（SO2）和氮氧化物（NOx）历史资料和近期取得的观测数据,探讨两个地区人为排放对这些气候相关酸性气体的不同贡献。从两种酸性气体过去和现在的浓度水平,估算了它们在两个地区的增长率,比较了NOx与SO2比值的不同变化趋势。结果表明,早在20世纪90年代中期,长江三角洲酸性气体污染水平已经较高,其后主要是NOx浓度显著升高,从而使该地区成为硫和氮污染并重的地区;东北平原酸性气体过去浓度很低,但这些气体以很高的速率增长,虽然目前浓度水平仍然比较低,但未来形势不容乐观。     

珞珈一号夜间灯光数据的福建省人为热通量估算

夜间灯光数据是估算人为热通量（AHF）的重要数据,但当前应用最广的DMSP/OLS和Suomi-NPP/VIIRS夜间灯光数据由于受限于粗糙的空间分辨率,而无法刻画城市内部的AHF分布细节。中国2018年6月发射的Luojia 1-01卫星所获取的130 m高空间分辨率夜间灯光数据,则有望解决这一问题。因此本文利用Luojia 1-01夜间灯光数据,通过将统计年鉴中的能源统计数据细化至福建省84个县（市、区）,然后与3个夜间灯光指数（NTL_nor、HSI、VANUI）进行回归分析,分别构建了基于这3个指数的福建省AHF空间估算模型,并采用交叉验证法对其进行筛选。结果显示：（1）在3个指数中,基于VANUI的乘幂估算模型的R²最高,且RMSE最小,因此精度最高;（2）利用VANUI乘幂估算模型反演得到的2018年福建省年均AHF为0.88 W/m²,其中厦门市的年均AHF最高,达10.98 W/m²,泉州、莆田、福州、漳州等沿海城市次之,年均值在0.98—1.95 W/m²,而宁德、龙岩、三明、南平等城市的AHF则较低,均值在0.38—0.46 W/m²;（3）Luojia 1-01夜间灯光数据可以揭示城市内部的AHF分异细节。根据用地属性和功能的不同,AHF数值表现为：城市集中商业区>大型市政公共设施区>城市主干道>城市住宅区>近郊住宅区。研究表明,基于Luojia 1-01夜间灯光数据建立的AHF估算模型可以较好地揭示城市尺度AHF的空间分异情况。