京津冀辽鲁地区气溶胶光学厚度时空变化特征

气溶胶在大气污染事件中扮演重要角色.本文以ENVI 5.0作为平台,利用2008年至2014年期间的京津冀辽鲁地区AOD,分析了京津冀辽鲁地区三省两市的AOD的时间变化和空间分布特征.经过对数据的整理分析发现,从空间分布上看,总体呈现出从西部到东部的逐渐递减的趋势,京津冀辽鲁地区的AOD值范围在0.0-1.0之间,高值区分布在人口相对密集和经济较为发达的地区,高值可达到0.8以上,低值在0.2以下;高值区数值可达到低值区的5倍以上.从时间变化上看,AOD年均值趋势线的变化斜率为0.03左右,这说明京津冀辽鲁地区近年来年均AOD值有微弱的上升趋势;就四季来看,在夏季数值最高(AOD值基本处于1.0-1.5之间);在春季、秋季、冬季AOD值相差不大,基本处于0.8-1.0之间.从各季节的AOD值年际变化趋势来看基本处于波动的上升趋势.     

基于精细化观测的永春县降水分布特征研究

应用2009—2017年永春县22个数据质量较好的自动气象站降水数据,分析了永春县降水的分布特征。结果表明,2009—2017年永春县年平均降水量在1288.1~2515.1mm之间,存在"一大、一小"两个年平均降水量大于1700mm的高值区,面积较大的高值区位于戴云山脉附近,面积较小的高值区位于永春南部一隅;年平均降水量空间分布不均,受地形地势影响明显,总体上呈"北多、南少、西多、东少"特征。永春县季节降水的地理特征分布明显,夏季降水量空间分布最不均匀,冬季降水量空间分布差异相对较小;春季降水总体表现为西部、中北部多,东部、南部和中西部少;夏季为南、北部多,中、东部少;秋季为西、北部多,中部、东部少;冬季为西、南部多,中部、东部少。永春县年内降水分布不均匀,呈双峰双谷型分布,双峰值出现在6月和8月,双谷值出现在7月和12月;降水年内分布季节性特征明显,基本上呈春季、夏季和初秋多,冬季及秋季中后期少的特点。     

基于卫星遥感和气象数据的2015年徐州市PM2.5时空特征

在2015年徐州市7个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOD产品和地面气象数据,构建了基于物理机理修正的近地面PM2.5多元回归反演模型。利用实测和遥感反演数据共同分析了徐州市PM2.5质量浓度时空变化特征。分析结果表明,在徐州中心城区PM2.5质量浓度的日变化特征表现为PM2.5浓度白天降低,夜间升高的趋势。春秋两季的峰值出现在8:00—9:00,夏季峰值出现在6:00—7:00之间,冬季峰值出现在10:00—11:00之间。PM2.5浓度的季节变化特征为冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5浓度的空间分布格局为：徐州市区及铜山中心区、新沂市及新沂与邳州边界为PM2.5高浓度的主要区域,与徐州的城镇会格局相似。     

2003—2020年新疆北部积雪因子时空变化分析

积雪作为冰冻圈的活跃因子之一,对气候环境的敏感性使其能够快速反映出与气温、降水等气候因素的关系变化,并影响着全球水文变化。本文基于Google Earth Engine（GEE）云平台,对北疆地区2003年6月-2021年6月的MODIS逐日积雪数据进行去云处理,并基于像元计算了积雪覆盖比例（SCP）、积雪覆盖日数（SCD）、积雪开始时间（SOD）和积雪结束时间（SED）。实验结果如下：（1）基于GEE的去云处理方法使得积雪产品相对于气象站点数据的总精度达到91.47%,有利于提高对积雪因子的时空变化分析。（2）北疆地区SCD空间分布差异较大,SCD随海拔的升高而增加,SOD随海拔升高而提前,主要在11-12月出现;SED随海拔升高而推迟,主要在2-3月出现;夏季平均SCD最少,主要分布于天山中部以及阿尔泰山北部区域,约占3.35%,冬季平均SCD最为明显,大于60天的区域占46.3%;而SCP在1月达到最大,7、8月最小。（3）趋势变化上,SCD、SOD以及SED均无明显变化趋势,SCD整体西部呈弱上升趋势,占51.72%,东部呈弱下降趋势,占48.28%;北疆西部SOD呈提前趋势,东部SOD呈推迟趋势,SED整体呈提前趋势。（4）温度对SCD的影响大于降水量;春夏季,SCD与温度、降水量无明显相关性,仅准葛尔盆地东部春季平均SCD与温度呈强正相关;秋冬季,SCD与降水量、温度分别呈现较强的正负相关性。     

伊犁河谷“三生”空间景观生态风险时空演变与多情景模拟

基于伊犁河谷1990-2020年土地利用数据,利用景观生态风险评价模型探析“生产-生活-生态”(“三生”)空间及景观生态风险格局时空演变特征,借助PLUS模型模拟伊犁河谷2030年生产空间优先、生活空间优先和生态空间优先3种情景下“三生”空间格局及景观生态风险分布特征。结果表明：1990-2020年,伊犁河谷“三生”空间以草地生态空间为主,草地生态空间和林地生态空间面积呈减少趋势,其余空间呈增加趋势;1990,2000,2010,2020年景观生态风险均值分别为0.035 5,0.033 1,0.034 8,0.034 6,伊犁河谷景观生态风险呈先下降后上升趋势,风险等级在空间分布上呈现梯度变化;2020-2030年3种情景的景观生态风险均呈上升趋势,景观生态风险均值从大到小为生活空间优先情景、生态空间优先情景、生产空间优先情景。     

1967-2016年云南高原中部城市群降水时空变化特征分析

以1967-2016年云南高原中部城市群42个站点逐日降水数据为研究对象,采用M-K突变检验、小波分析法和克里金插值法等方法对云南高原中部城市群近50年降水时空变化特征进行分析.结果表明:春、夏、秋季以及年降水量均呈下降趋势,冬季降水量则呈上升趋势;年与四季降水量存在一个或者多个突变点;冬季降水量主周期为12 a,其他三季降水量与年降水量主周期均为34 a;年降水量与夏季降水量均呈现出西部和北部降水量偏少,东部和南部降水量偏多的空间分布特征;春季降水量由东南向西北呈带状递减的空间分布特征;秋季降水量表现为自东向西和北部减少的空间分布格局;冬季降水量地域差异最大,呈现出空间分布极为不均匀与地域性极强的双重特征.     

基于GF-4数据的杭州城区大气AOD监测研究

以杭州市8区为研究区,利用高分四号卫星数据,基于暗目标算法和地表反射率数据库相结合的算法,分别对2016年9月2日、2016年9月3日、2016年12月31日和2017年7月26日4个时相的气溶胶光学厚度进行反演,在此基础上分析杭州市AOD的分布特征,并结合MODIS标准陆地气溶胶产品和地基观测数据进行精度验证,同时分析大气污染物与AOD变化之间的关系.结果显示杭州城区气溶胶光学厚度分布特征为东北部高、西南部低;精度验证相关系数分别为0.7和0.9,反演结果相对可靠;研究日内大气颗粒物与气溶胶光学厚度的日内变化趋势基本保持一致,污染物浓度均在中午维持较大水平.     

贵阳市AOD遥感反演及其与土地利用类型的耦合关系

传统的大气监测方法难以满足宏观、实时、动态的监测需求,应用高分辨率遥感影像进行区域大气质量状况监测手段逐渐备受关注。基于Landsat 8影像数据,运用暗像元法,通过"6S"辐射传输模型构建查找表,建立蓝、红波段地表反射率、表观反射率与气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)之间的关系,获取贵阳市30 m分辨率的AOD分布,分析贵阳市AOD空间分布特征及与土地利用的耦合关系。结果表明:1)基于遥感手段反演的AOD与地面监测数据一致性较好,与PM2. 5的相关性最高,贵阳市AOD最大值为0. 95,最小值为0. 23,均值为0. 63; 2)贵阳市云岩区的AOD均值最大,开阳县最小,AOD呈现出"南高北低"的分布格局; 3) AOD均值最大的土地利用类型是建设用地,为0. 73,最小的土地类型是林地,为0. 53; 4)将贵阳市AOD分为高值区、较高值区、较低值区、低值区4个等级,建设用地与水体在高值区面积比重明显大于在其它AOD等级的比重,林地在高值区的比重明显小于在其它AOD分区的比重,冬季耕地、草地在各区间分布比重差异较小。针对贵阳市气溶胶分布状况,提出大气环境保护的相关建议与对策。     

京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析

针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2 气溶胶光学厚度(AOD)产品对京津冀地区2011-2020年AOD时空变化特征进行探究,基于 HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并结合空气质量指数(AQI)数据和潜在源贡献因子法(PSCF)分析石家庄市不同季节的污染物潜在源区。结果表明：京津冀地区多年AOD空间分布大体呈东南高西北低的特征;10a间AOD总体呈“w型”下降,峰值和谷值出现在2011年(0.49)和2017年(0.33);AOD四季均值由高至低依次为：夏(0.53)>春(0.39)>冬(0.36)>秋(0.32);AOD月变化呈“双峰”型,峰值出现在2月(0.48)和7月(0.59);北京市、天津市和石家庄市四季主要受到短距离气团输送的影响;统计AQI优良率可知京津冀3个主要城市中石家庄市空气质量最差,通过PSCF分析得出影响石家庄市AQI值的潜在源区主要分布在石家庄市本地及周边省市。     

基于MODIS的华北平原长时间序列气溶胶光学厚度时空分布特征研究

本文利用Aqua/MODIS气溶胶光学厚度产品(Aerosol Optical Depth, AOD),从月均、季均及年均3个时间尺度,统计分析了近10 a(2006-2015年)华北平原AOD参数的空间分布特性及时间趋势变化.结果表明:从空间分布规律来看,高值区主要分布在河北省石家庄、邢台及邯郸沿线城市,沿山西省太原-临汾主线逐渐过渡到河南省郑州市,及山东省黄河以北及西南部及天津等地;需要注意的是,几乎在所有月份,山东省中心城市群AOD浓度要低于周围地区.对时间变化而言,AOD在6、7月份最大,11、12月份最小,夏季浓度高达1.6,明显高于其他3个季节;在10 a长时间变化序列中,从2006年开始呈缓慢下降,在2009年达到低谷,随后2年出现短暂的回升,从2011年起逐年下降,总体下降幅度达到17.14%.     

基于不透水表面视角的北京市PM_(2.5)污染时空分异研究

首先基于遥感平台的遥感影像数据,提取北京市4期各年份不透水表面数据并反演AOD值;然后,采用M估计稳健回归的思想,对AOD值与监测站点PM_(2.5)数据进行回归分析,建立回归模型.根据回归模型和反演的AOD数据,生成空间连续的PM_(2.5)质量浓度数据.最后,探讨城市扩张对PM_(2.5)污染时空分布及演变的影响机制,定量分析两者关系.结果显示:北京市2000、2006、2012年和2016年不透水表面面积分别为6 646.37、9 680.52、9 736.31 km~2和9 769.20 km~2,2000—2016年不透水表面面积增长率为46.99%,相应的PM_(2.5)质量浓度的增长率为56.61%.北京市2000—2016年的PM_(2.5)污染时间上呈现先加重后在波动中减轻,空间上呈现从西北—东南方向逐渐增高的趋势,严重污染区域为房山区的东部、大兴区、通州区、海淀区、朝阳区、丰台区、石景山区、东城区、西城区、前宣武区及前崇文区.在此期间,北京市不透水表面空间分布与PM_(2.5)污染空间分布高度一致.东南方向的通州区、顺义区、平谷区和大兴区不透水表面面积增长率达到90%以上,同时这些区域PM_(2.5)质量浓度增长值也高于西北区域.     

济南市降水特征时空演变规律分析

以济南市为研究对象,采用中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集中的降水数据,基于Mann-Kendall检验法和Sen‘s坡度法,对济南市各区域1979-2015年城区、山区及平原区域降水特征的时空演变规律进行了分析.结果表明: 1)1979-2015年济南市年平均降水量为643.4mm,丰水年与枯水年常交替出现,年际变化幅度大,年平均降水量呈波动型增长,但增长趋势并不明显; 2)济南市年降水量空间分布呈由西南向东北阶梯型递减的特征,且其分布特征与地形关系密切,南部山区降水普遍大于北部平原地区,空间分布极不均匀; 3)济南市夏季降水集中,约占全年降水量的60%以上,且紧邻主城区的南部山区夏季降水量高达494.6mm,故主城区遭受山洪灾害的风险较大; 4)近37年济南市平原区和主城区汛期降水量呈增加的趋势,山区汛期降水量有所减少,但降水量变化程度不显著.      

京津冀气溶胶光学厚度时空演变及气象解释

针对京津冀地区日益严重的大气污染问题,采用逐像元法对2001-2019年MCD19A2与MOD04气溶胶数据进行融合,并基于AERONET地面站点数据对其在京津冀地区的适用性进行验证后,采用EOF、ISODATA以及回归分析等方法,分析了京津冀地区气溶胶光学厚度（AOD）时间序列的时空演变过程,同时采用地理探测器对其演变过程进行气象解释,对京津冀地区大气污染的防治工作具有重要意义。具体结论如下：（1）从年际演变来看,AOD在2001-2013年绕平均值上下波动,2013-2019年迅速下降。空间分布模式以全局一致型为主,南北分异型为辅,且空间分布与高程呈明显的负相关性。（2）从季节演变来看,夏季AOD较其他季节高,春季和夏季的变化幅度较大。研究期内AOD整体呈减少不显著趋势,其中春季和夏季主要趋势是减少不显著,而秋季和冬季减少不显著和增加不显著比例大致相等。（3）在选取的五个气象因子中,气温对AOD变化的解释力最强。多个气象因子之间会相互影响,对AOD变化具有更强的影响力。气温和湿度对AOD的解释力最强,是主导交互因子。     

我国中、东部主要地区气溶胶光学厚度的分布和变化

利用2000年3月至2009年2月MODIS遥感气溶胶光学厚度( AOD) 产品, 分析并对比了我国中、东部的华北、四川盆地、长江三角洲和珠江三角洲4 个地区AOD 的季节分布及其变化。发现这 9 年各地区平均 AOD 呈显著增长趋势, 除四川盆地秋季有下降外, 其他各个地区各个季节均有上升趋势。长江三角洲具有最大的年平均和季节平均 AOD, 年平均增长率高达 1. 82% ;四川盆地次之; 华北和珠江三角洲较小。4 个地区AOD 的季节分布及变化特点有共性又各有不同。总体看来, 夏季 AOD 增长最快, 夏季与春季的差距在变小, 其中华北地区夏季一般高于春季; 冬季 AOD 最小, 增长也最慢, 与其他季节的差距在增大。一些地区的部分季节, 如华北地区的夏、秋季, 四川盆地的春、夏、秋季, 珠江三角洲的秋季, 在2006?2008 年有明显的连续下降趋势。这些结果有助于这些地区的区域气候变化研究和空气质量研究。     

北京市MODIS气溶胶光学厚度和PM2.5浓度的时空差异及其相关性研究

利用NASA MODIS数据反演北京市气溶胶光学厚度,探讨与北京市12个环境污染监测站点PM2.5质量浓度的时空差异及其相关性。结果显示,AOT与PM2.5均有明显的时空分布特征;二者的日均值具有相反的季节性变化特征(AOT夏季日均值高于冬季,PM2.5浓度日均值相反);日均值空间分布围绕城区向远郊区递减;二者的相关性对季节变化敏感,夏季相关性较好,冬季相关性较差。且郊区相关性明显优于城区。因此,卫星气溶胶数据可以反映PM2.5的分布,弥补地面监测站点的不足。     

安徽省农田净初级生产力时空变化特征及影响因素——基于MOD17A3的研究

基于MODIS/MOD17A3数据集,结合土地利用数据、气象数据,运用距平分析、相关分析等方法,分析了2000-2010年安徽省农田净初级生产力(NPP)的时空变化特征及影响因素.结果表明:安徽省农田以水田为主;研究时段内,安徽省农田年NPP均值及年NPP总量整体上呈现波动上升趋势;中产农田面积最大,低产农田次之,高产农田面积最小;农田NPP空间分异显著,呈由北向南递增的趋势,中低产水田和旱地主要集中在长江以北地区,高产水田和旱地分布于沿江及其以南地区;降水与水田和旱地NPP均值呈弱负相关关系,温度与水田和旱地NPP均值呈显著正相关关系;温度是影响安徽省农田生产力空间分异的主要气象因素.     

2000—2019年东北三省气溶胶光学厚度的时空分布特征

利用MODIS高时空分辨率(日; 1 km×1 km)气溶胶光学厚度新产品MCD19A2, 研究东北三省2000—2019年气溶胶光学厚度(AOD)的时空分布特征。结果显示, 东北三省近20年来AOD变化不大, 均值为0.23。2003年, 春旱、扬沙和农田秸秆燃烧导致AOD最高(0.38)。AOD从南往北呈递减趋势, 总体上辽宁省>吉林省>黑龙江省。AOD高值区集中在辽中南城市群等人口密集的工业发达地区, 低值区分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山脉等山区。AOD具有季节分布特征, 春夏季高, 秋冬季低。研究结果可为气溶胶对大气辐射收支平衡影响的研究以及模拟颗粒物浓度提供基础。     

重庆植被覆盖度时空演变及驱动力地理学探究

为了分析2000年以来重庆市植被时空变化情况及其驱动力作用性质,基于MODIS-NDVI数据,采用像元二分模型、差值法、均值法、一元线性回归模型研究重庆市2000—2015年遥感影像的植被覆盖度年、季时空演变特征,并利用地理探测器分析气温、降水量、人口密度、国内生产总值(gross domestic product, GDP)等因子对植被覆盖度的交互影响作用,及重庆市植被适宜性生长区域。结果表明:2000—2015年重庆市植被覆盖度季节均值呈春季到夏季增加,夏季到冬季减少的趋势;低覆盖度、中低覆盖度和中等覆盖度呈春季到夏季减少,夏季到冬季增加的趋势。2000—2015年重庆市植被覆盖度总体趋于改善,植被覆盖度提升面积远远大于退化面积,植被覆盖度在空间分布上东部地区高于西部地区。影响因子对植被覆盖度(fractional vegetation cover, FVC)影响的强度依次为:气温降水量人口密度GDP。人为因子和气候因子共同作用时,增强了对植被覆盖度的影响力。重庆市植被生长适宜性区域是年均降水量等级为1 383.3～1 567.6 mm、气温分区为5～10.2℃、人口分区为22.7～211.5人/km~2及年均GDP为17万～2 947.7万元/km~2的地区。研究结果可为重庆市生态环境治理和保护提供科学依据,丰富地理探测器模型研究成果。     

锡林郭勒地区风蚀气候侵蚀力时空变化规律研究

利用锡林郭勒地区15个气象观测站1971-2015年的气象资料,选择联合国粮农组织提出的风蚀气候因子指数计算公式,计算出锡林郭勒地区风蚀气候因子指数值,以此阐述风蚀气候侵蚀力的时空变化特征.研究表明:(1)锡林郭勒地区风蚀气候因子指数表现出先增大后减小的趋势,即最小值出现在1月,随着月份的增加,风蚀气候因子指数逐渐升高,在4月达到最高,随后又呈下降趋势;风蚀气候因子指数四季排序为:春季秋季夏季冬季;且除冬季外,春季、夏季、秋季风蚀气候因子指数的年际变化特征与全年的相同,均呈下降趋势;在年代际变化上,除冬季外,全年和春季、夏季、秋季风蚀气候因子指数均呈整体下降趋势;(2)从锡林郭勒地区风蚀气候因子指数空间分布上看,全年风蚀气候因子指数呈现出由西南向东北逐渐递减的分布特点,且最大值出现在朱日和,为151.95,超过风蚀气候侵蚀"极重"级(C≥100)的分级标准;四季风蚀气候因子指数的空间分布特点与全年的相同.同时,在全年尺度上,可将研究区划分为3种类型:轻度风蚀区、中度风蚀区和重度风蚀区.研究结果可为锡林郭勒地区土壤风蚀治理提供基础数据支撑.     

不同时间角度下的中国霾日数时空变化格局研究(1961年～2015年)

采用2 474个站点数据,从年际、月际和周际变化角度,利用线性趋势和反距离权重插值等多种方法,计算了1961年～2015年中国霾日数时空变化特征.结果表明：在年际尺度上,1961年～2015年中国年均霾日数在波动中呈“先上升(1961年～1980年)-后平稳(1981年～2000年)-再迅速上升(2001年～2015)”的三段式变化特征.在月际尺度上,1～12月份的年均霾日数呈现出“U”型分布,且所有月份的平均霾日数均呈现增加趋势.在周际尺度上,中国年均霾日数从周一到周日呈现出先减少后增加再减少的特征,但变化幅度不大.1961年～2015年中国周一到周日的平均霾日数均呈一致性增加趋势.在空间分布上,1961年～2015年中国年均霾日数变化趋势呈“东南增加显著-西北增加不显著”的空间分异格局.中国华北、华中、华东和华南地区的年代际年均霾日数随年代推移逐渐从负距平演变为正距平.不同月份的年均霾日数呈现出“东南高-西北低”的空间格局.1月和12月份年均霾日数达到2.7 d/a以上的地区分布较广,其它月份分布范围则相对较小.1961年～2015年周一到周日的年均霾日数超过4.5 d/a的地区主要分布在京津冀、长三角、珠三角、山西和陕西地区.通过对比可以发现不同星期的年均霾日数在空间分布上变化不大.