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大连地区一次沙尘过程的激光雷达观测研究 总被引：4，自引：2，他引：2
利用激光雷达、PM10观测、地面及探空等综合观测资料,针对大连地区2006年4月7—8日的沙尘过程,基于Fernald积分法反演了沙尘过程气溶胶消光系数,分析了沙尘过程的时空分布特征及沙尘气溶胶的垂直结构,并对沙尘严重影响地面的原因进行了初步探讨。结果表明,激光雷达探测可以精确反映沙尘气溶胶的垂直结构和时空变化信息,并且能弥补人工气象观测的不足;此次沙尘影响高度较低,主体过境时沙尘层中心高度小于0.5 km。沙尘层内消光系数最大达到0.96 km-1;激光雷达反演得到的180 m高度处的气溶胶消光系数与地面PM10浓度吻合较好;沙尘影响地面时,地面PM10浓度增大,相对湿度明显降低。大气低层逆温和近地面风速等气象条件对沙尘影响地面的时间和程度有很大作用。 相似文献
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利用2011年秋冬季榆林大气成分站黑碳浓度、颗粒物质量浓度、大气能见度、地面气象资料,计算边界层高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论。结果表明：（1） 榆林秋冬季平均黑碳浓度为2.6 μg·m-3。（2）黑碳占颗粒物质量浓度PM1.0比值为10.6%,黑碳与颗粒物质量浓度PM1.0、PM2.5、PM10相关系数分别为0.91、0.91、0.72。（3）黑碳浓度受边界层高度影响,沙漠风场对黑碳的堆积输送起主导作用。（4） 榆林地区气溶胶吸收系数与大气消光系数比值为16.8%。（5）单次散射反照率平均值为0.72。 相似文献
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选择西北干旱区城市乌鲁木齐市为研究区,利用MODIS气溶胶产品（AOD）数据和地面监测站PM2.5浓度数据进行相关性分析,结果表明：二者相关性良好,对AOD数据进行垂直订正和湿度订正后,发现相关性进一步提升（0.49～0.80,p<0.01）。对订正后AOD数据与地面PM2.5浓度进行建模并选取最优模型,结果均为一元三次模型且模型R2在0.27～0.69之间,其中春秋两季模型R2较高,夏季较低。对模型精度进行验证结果,显示春季与秋季模型精度良好,夏季较差,说明MODIS气溶胶光学厚度数据可以用于反演干旱区地面PM2.5浓度值,对卫星遥感在干旱区地面空气监测应用提供了新的方法和思路。 相似文献
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塔克拉玛干沙漠中心的沙尘气溶胶观测研究 总被引：27，自引：17，他引：10
沙尘气溶胶严重影响中国北方的空气质量,作为一种重要气溶胶并影响区域的辐射平衡。塔克拉玛干沙漠每年释放大量的沙尘气溶胶,而位于塔克拉玛干沙漠中心的塔中站,提供了对沙尘气溶胶的近距离观测。利用该站地面太阳光度计的观测数据分析了沙尘气溶胶的年变化特征,并分析了该站光学厚度、能见度、大气飘尘质量浓度（PM10）和大气总悬浮颗粒物浓度（TSP）之间的相关性。结果显示,气溶胶的440 nm光学厚度在春季最高、秋季最小,440 nm光学厚度与能见度呈现负幂函数关系,TSP与PM10呈现线形相关关系,PM10与能见度呈现负幂函数关系。 相似文献
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中国北方一次沙尘天气过程的数值模拟 总被引：2，自引：2，他引：0
选取中国北方地区2012年4月22-24日的一次沙尘天气过程,综合分析了多种地面与卫星观测资料,并在此基础上采用WRF-Chem模式（Weather Research and Forecasting model coupled with Chemistry）对本次沙尘天气过程的起沙和传输进行数值模拟,并与卫星遥感、地面激光雷达等观测数据进行对比验证。结果表明：此次过程是由地面冷锋和高空短波槽共同作用引起的。WRF-Chem模式模拟结果较好再现了此次沙尘过程的时空分布特征,与地面观测的沙尘天气发生地点基本一致。沙尘天气发生前后,地面观测站各气象要素有明显变化,表现出大风、降温、正变压。WRF-Chem模式模拟的气温和湿度变化趋势与观测基本一致。地面观测得到的PM10质量浓度与消光系数在沙尘过程期间均上升达到高值,模拟能够很好地反映PM10质量浓度的整体变化趋势,但峰值低于观测结果。采用HYSPLIT模式进行后向轨迹模拟,进一步表明本次沙尘过程的源地主要为塔克拉玛干沙漠与古尔班通古特沙漠。前向轨迹模拟结果表明沙尘传输路径自新疆起始,途经内蒙古、甘肃、宁夏、陕西。 相似文献
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以粤港澳大湾区为例,利用卫星遥感资料结合大气化学模式模拟,分析2003―2018年城市热岛强度、气溶胶光学厚度的变化规律,定性和定量研究气溶胶对白天城市热岛强度的影响。结果表明：2003―2018年粤港澳大湾区城市热岛强度呈波动上升趋势,夏季热岛强度最大,冬季热岛强度最小;气溶胶光学厚度呈波动下降趋势,春季气溶胶光学厚度最大,冬季气溶胶光学厚度最小。在年际和季节尺度,城市热岛强度与城区、郊区气溶胶光学厚度之差均呈弱的正相关。基于WRF-Chem的模拟实验表明,气溶胶的存在导致城区、郊区地表向下总辐射减少、地表温度降低,且城区地表向下总辐射减少多于郊区、降温幅度大于郊区,进而导致了热岛强度减弱。气溶胶对城市热岛强度的贡献率为?2.187%,冬季贡献率绝对值略高于夏季。 相似文献
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利用2014—2018年近地面观测PM2.5质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM2.5质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model, LME)和随机森林模型(Random Forest, RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM2.5质量浓度,结果表明：(1) 3种模型模拟的PM2.5质量浓度与地面实测值间的相关系数R2排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM2.5质量浓度与地面实测值间的R2均高于0.93,通过R... 相似文献
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利用多源卫星数据、空气质量数据和再分析资料ERA-Interim分析了2018年春季中国北方一次沙尘天气过程中沙尘气溶胶的光学特性及垂直结构、沙尘天气对颗粒物浓度及空气质量的影响及其机制。结果表明：（1）2018年3月27-30日中国北方地区气溶胶光学厚度、吸收性气溶胶光学厚度和气溶胶指数分别大于0.4、0.035和1.0。沙尘气溶胶主要分布在地面至8 km的范围内，且体积退偏比大部分在0.06~0.4，色比0.6~1.2。（2）各城市颗粒物浓度在一定程度上均受到沙尘天气的影响。3月27-28日，PM2.5和PM10的平均值分别是国家一级标准的4.1倍和4.3倍。29-30日，PM2.5和PM10的平均值分别是国家一级标准的3.5倍和3.4倍。28日河北张家口PM10/PM2.5达4 d之最，最大比值为10.9。（3）低层贝加尔湖高压南压对内蒙古西南部及河西走廊地区的起沙有重要影响，河套地区地面气旋和低层切变是造成华北西部起沙的关键因素，鄂海地区高压脊和东北地区地面的低压系统有利于东北地区的起沙。 相似文献
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基于MODIS数据的旅游温湿指数时空分布研究 总被引：3，自引：0，他引：3
旅游舒适度对旅游气候资源评价以及气候条件与旅游活动关系研究等具有重要意义,而温湿指数是衡量旅游舒适度的一项重要指标。提出适用于MODIS遥感数据的旅游温湿指数模型,介绍模型所需参数地表温度和地面水气压的遥感反演方法。利用该模型计算我国2003年12个月的旅游温湿指数,并分析其时空分布特征。 相似文献
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为了解兰州市沙尘天气期间大气污染特征，选取2016—2017年兰州市国家大气环境监测网络系统21个监测站点逐小时数据，对沙尘天气过程中的污染物特征进行分析。在此基础上，结合地面气象参数，运用HYSPLIT模型聚类计算和激光雷达观测等手段，对颗粒物来源和传输过程进行潜在源区贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析。结果表明：兰州沙尘天气主要受西北方向、东偏北短距离传输、北部内蒙古路径3类气团影响，其中西北方向气团影响沙尘天气持续时间较长，沙尘过程中消光系数最高，环境空气质量转差显著，其他两类气团影响沙尘天气持续时间较短，有利于污染扩散；沙尘天气发生前期PM10与气态污染物呈现正相关，沙尘天气过程中为负相关，沙尘天气后则再次转为正相关，沙尘天气对气态污染物浓度有降低效果；春季兰州地区颗粒物潜在区分布相对集中，主要来自于兰州西北部河西走廊，PSCF值大于0.7；冬季颗粒物潜在源区分布范围较广，PSCF值集中在0.7~0.9，其中对PM10较大贡献区集中在新疆东南部，贡献值240~320 μg·m-3。 相似文献
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作为世界第二大流动性沙漠,塔克拉玛干沙漠独特的陆表水热交换过程直接影响中国乃至全球的大气环流运动。将静止气象卫星FY-2F地表温度产品、极地轨道卫星MODIS陆表产品与中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集（CMFD）结合,反演得到时间分辨率为3 h、空间辨率为0.1°的2017年塔克拉玛干沙漠地表净辐射,利用塔中气象站观测值验证反演结果,并分析地表净辐射的时空变化特征。结果表明：（1）利用卫星遥感与再分析资料获取的地表特征参数与实测值误差较小,决定系数R2均在0.8以上。（2）地表净辐射模拟值与地面实测值具有较好的一致性,决定系数R2为0.967,均方根误差RMSE为29.193 W·m-2。（3）地表净辐射日变化呈现明显的单峰型特征：早晚值较低,正午值最高,并且夜间值基本为负且变化幅度不大。（4）地表净辐射夏季>春季>秋季>冬季。（5）沙漠边缘散布的绿洲和农田地区净辐射值最高,沙漠腹地次之,沙漠南缘的昆仑山和阿尔金山冰川覆盖地区净辐射值最低。 相似文献
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基于MODIS数据估算晴空陆地光合有效辐射 总被引：19，自引：0，他引：19
陆-气圈层物质与能量交换的核心过程是植物的光合作用,而光合有效辐射则是影响光合作用过程的关键因子,在不同的陆地生态系统模型中,都是重要的输入参数。作者以MODIS卫星数据为基础,反演晴空下影响光合有效辐射的大气因子参数大气可降水量、气溶胶,根据辐射传输方程从大气顶层光合有效辐射反演高分辨率陆地光合有效辐射。算法采用查找表替换辐射传输模型,使其能够对大批量、像元级的数据进行处理。将该算法应用于对华北平原的部分区域进行反演,并使用中国生态网络禹城试验站的自动测量数据对结果进行检验,最大误差在10%以内。 相似文献
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分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度（AOD）为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R2,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明：气溶胶光学厚度与NO2、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R2分别是0.685、0.801和0.845;与O3和SO2的最优拟合模型为指数模型,其R2为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R2为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。 相似文献
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MODIS数据在新疆生态环境建设中的应用 总被引：9，自引：3，他引：9
中国科学院新疆生态与地理研究所利用MODIS卫星接收站接收的MODIS数据进行了艾比湖湖水水面动态监测，并连续监测了湖面西北107km^2裸露湖底的水而恢复情况，佐证了覆盖该裸露区所需的理论入湖水量。结合塔里木河应急生态放水工程，利用归一化植被指数提取结果进行了生态放水引起的植被恢复状况监测，利用连续MODIS数据进行了台特玛湖水面变化的监测，证实了应急输水的生态保护效果是十分显著的。显示了中尺度分辨率MODIS数据在新疆生态环境建设中具有很强的应用前景。 相似文献
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Using the observed data from 184 stations over the Yunnan-Guizhou Plateau (YGP) from 1961 to 2005, the long-term trends in sunshine duration, cloud amount, dry visibility (Vd), dry extinction, and water vapor over the YGP are analyzed. The results show that 85% of the stations recorded shortening annual sunshine duration, with the decrease rates between ?12.2 and ?173.7 h/10yr. Results of Mann-Kendall tests indicate that, among the stations with decreasing sunshine duration, 63.7% of them experienced an abrupt change that started in the 1970s and peaked in the 1980s. This decreasing trend has reversed in the early years of the 21st century. The cloud cover and water vapor content in the mid and lower levels over the YGP had no obvious changes during the study period. The annual averages of Vd declined from 34 km in the 1960s to 27 km at present. The annual mean dry extinction coefficient trended upward, from 0.176 to 0.190, on the YGP from 1980 to 2005. Analyses of cloud cover, water vapor, atmospheric visibility, and dry extinction coefficient revealed that emitted tropospheric aerosols (including air pollutants) resulting from increased energy consumption over the YGP could be a major factor influencing the reductions of sunshine duration and atmospheric visibility. 相似文献
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青藏高原夏季上空水汽含量演变特征及其与降水的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
利用青藏高原(以下简称高原) 近30 年(1979-2008 年) 14 个探空站的温度和湿度观测资料以及83 个地面台站的月平均降水资料,分析了高原夏季上空水汽含量与地面降水的联系以及高原地区的降水转化率问题。结果表明：1) 高原夏季水汽含量在空间分布上表现出随海拔高度增高而减少的特征,其中东北部为最大值,东南部为次大值,而西北部为最小值。夏季降水整体上由东南向西北递减;2) EOF分解表明,高原夏季水汽含量存在两种主要的空间分布型：即全区一致变化型和南北反向变化型,其中以唐古拉山脉北侧为界呈现出的水汽含量南北反向型与降水的第一特征向量场表现出的南北反向型在空间分布上十分相似;3) 在年际变化上,高原夏季水汽含量的南北反向型与降水的南北反向型之间存在较一致的对应关系：即水汽含量出现南多北少时,高原南部降水普遍偏多而北部降水普遍偏少,反之亦然;4) 高原夏季平均降水转化率在3%~38%之间,其空间差异非常明显,高原南部降水转化率明显大于北部地区。 相似文献
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Sergey V. Pyankov Andrey N. Shikhov Nikolay A. Kalinin Eugene M. Sviyazov 《地理学报(英文版)》2018,28(2):221-237
Coupled hydrological and atmospheric modeling is an efficient method for snowmelt runoff forecast in large basins. We use short-range precipitation forecasts of mesoscale atmospheric Weather Research and Forecasting (WRF) model combining them with ground-based and satellite observations for modeling snow accumulation and snowmelt processes in the Votkinsk reservoir basin (184,319 km2). The method is tested during three winter seasons (2012–2015). The MODIS-based vegetation map and leaf area index data are used to calculate the snowmelt intensity and snow evaporation in the studied basin. The GIS-based snow accumulation and snowmelt modeling provides a reliable and highly detailed spatial distribution for snow water equivalent (SWE) and snow-covered areas (SCA). The modelling results are validated by comparing actual and estimated SWE and SCA data. The actual SCA results are derived from MODIS satellite data. The algorithm for assessing the SCA by MODIS data (ATBD-MOD 10) has been adapted to a forest zone. In general, the proposed method provides satisfactory results for maximum SWE calculations. The calculation accuracy is slightly degraded during snowmelt periods. The SCA data is simulated with a higher reliability than the SWE data. The differences between the simulated and actual SWE may be explained by the overestimation of the WRF-simulated total precipitation and the unrepresentativeness of the SWE measurements (snow survey). 相似文献