基于地面和卫星数据分析中国地区气溶胶单次散射反照率的变化特征

发布时间：2020-05-26 17:28

【摘要】：气溶胶单次散射反照率(SSA)是气溶胶的散射系数与总消光系数的比值,表征气溶胶吸收特性,很大程度上决定了气溶胶辐射强迫的正负,对准确评估气候变化中的气溶胶辐射强迫具有重要意义。本文采用了地面太阳分光光度计网络(AERONET)和中国地区太阳分光观测网(CSHNET)以及卫星OMI数据,进行了较为系统和全面的分析SSA的变化特征,包括年际变化、季节变化和长期趋势分析以及中国地区的时空变化等,并对地基数据和卫星资料获得的SSA数据进行一致性检验。因为SSA无论是地基数据还是卫星数据都是反演计算所得,因此不存在真值,所以一致性检验只是不同方法对于同一物理量计算结果的比较。得到如下结论:(一)本文采用AERONET在中国北方典型地区(北京、香河、兴隆和兰州)的440,676,870和1020nm四个波段的SSA,并将2001年-2016划分为三个阶段:2001-2007年奥运前,2008-2012年奥运后,2013-2016年国十条颁布后。进而分析讨论不同时段4个站SSA与波长的变化关系。研究表明:北京和香河地区,在各时段均显示出SSA的值是随着波长先增长后下降,在676nm处达到最大值,说明北京及周边地区气溶胶成分较为复杂,含有大量的黑炭(BC)和棕炭(BrC);在兴隆地区,在奥运后和国十条颁布后都呈现出SSA随波长的增长变化不明显,说明兴隆地区含有较少的吸收性气溶胶;兰州在奥运前后都是SSA随着波长的增长缓慢增长,说明兰州气溶胶中含有大粒径(如微尘、沙尘和矿尘等)的吸收性气溶胶。但是四个站点SSA随波长的变化呈现出一定的季节性差异,北京和香河四季变化与年际变化相似,但是兴隆和兰州都在奥运前后的冬季出现SSA在440-676nm波段呈上升趋势,在676nm-1020nm波短呈下降趋势,说明中国北方冬季供暖产生了大量的BC和BrC通过输送到达兴隆和兰州受当地供暖的影响,使得兴隆和兰州冬季气溶胶中含有的吸收性气溶胶种类发生改变。此外,通过SSA的年际差异和季节差异可以看出,北京和香河地区的SSA是逐年增加而兴隆和兰州的变化相对较小,且表现出秋冬季低,春夏季高的季节特征。(二)本文根据2004年10月至2016年12月地基AERONET和OMI卫星数据,分析了中国北方典型地区(北京、香河、兴隆和兰州郊区)SSA的变化趋势以及两组数据的一致性。四个站AERONET(440nm)和OMI(388nm)的SSA年均值分别为:北京0.89±0.04和0.90±0.04;香河0.89±0.04和0.91±0.04;兴隆0.92±0.04和0.91±0.04;兰州0.91±0.04和0.90±0.04。四个站点SSA季节变化一致,夏季高冬季低。SSA年际变化趋势分析时,因有效数据较少且为非正态分布,用月中位数代替月均值,同时需对数据进行筛选和去季节变化,结果显示北京和香河均有地基和卫星有效数据时间尺度不同的情况,而兴隆OMI和兰州AERONET满足趋势分析要求。在研究期间,四站SSA均呈上升趋势,说明近年来中国北方气溶胶的吸收性减弱,散射特性增强,尤其北京四季地基和卫星数据均呈上升趋势,但香河秋冬吸收性增强。(三),对AERONET和OMI两种反演算法得到的SSA一致性进行分析。香河结果差异较大,仅30%的数据在误差±0.03的范围内,55%在±0.05的范围内;北京分别为46%(±0.03)和68%(±0.05),兴隆分别为50%(±0.03)和76%(±0.05),兰州数据一致性较好,分别为51%(±0.03)和86%(±0.05),总体来说是受人为活动影响比较明显的地区,数据一致性较差。同时,本文还使用了CSHNET和OMI的2004-2011年11个站点(北京、香河、沈阳、封丘、兰州、沙坡头、胶州湾、山海、西双版纳、桃源、盐亭)的500nm的SSA进行比对。结果显示:西北地区和西南地区的一致性较差,有33%-50%的数据落在±0.03范围内,有48%-70%的数据落在±0.05范围内;东北地区和华东地区的数据一致性较好,分别有58%-65%(±0.03)和84%-94%(±0.05);其余站点为43%-58%(±0.03)和78%-86%(±0.05)。11个站点共585对数据,有53%的满足误差小于±0.03,78%的满足误差小于±0.05.另外研究结果还表明;当OMI的UV-AI指数在0.8-1.2间,OMI和CSHNET反演所得SSA的误差最小;当CSHNET测量AOD值越大,SSA的一致性越好,误差会从0.05缩小至0.03。本文研究表明OMI在中国地区具有普适性,所以使用OMI 500nm和388nm在2005-2017年间的SSA数据进行时空分布特征研究,结果表明:东北地区、华东地区、华南地区和川渝地区是中国的SSA高值区;其次是华中地区和华北地区SSA;西北地和西南地区位于SSA的低值区。因卫星资料OMI在2007年中期出现行异常,导致大量数据缺失,从而使得数据的代表性缺失,在年际变化中与单站点数据分析结果存在些差异。
【学位授予单位】：甘肃农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X513;X87

【参考文献】