南京地区大气气溶胶综合观测与对比分析
本文选题:气溶胶 + MODIS ; 参考:《遥感学报》2017年01期
【摘要】:利用CE-318太阳光度计、MPL激光雷达与卫星观测数据,分别采用光谱消光法、Fernald方法以及MODIS暗像元法(DDV)反演南京地区气溶胶光学厚度,并进行了对比分析。通过研究分析3月3日、6日卫星反演气溶胶光学厚度的空间分布图,发现长江流域附近以及市区(除老山、中山陵等山区地带之外)的AOD较高。3月3日太阳光度计、激光雷达与卫星数据在站点位置(南京信息工程大学,118.7°E,32.2°N)的AOD值分别为0.455、0.289、0.4;3月6日的AOD值分别为0.373、0.267、0.25。通过对比分析3月至9月之间的多天数据,可得3种数据计算所得AOD相差不大,说明卫星与激光雷达反演数据相对可靠。其中,3月3日与3月6日的太阳光度计数据显示,观测地区出现常见的两种AOD变化类型:一种是早晚高,中午低;一种是早低晚高。此外,激光雷达所得数据结果随着时间的变化幅度较大,且可以在有云的天气条件下探测气溶胶;本文利用激光雷达数据计算出的9 km以下AOD值多数在0.3左右,3月3日与3月6日两天之中,2 km以下较脏,出现了一些气溶胶层,6km以上相对比较干净,个别时段6 km以上高空存在云层。与地基观测相比,卫星虽然时间分辨率虽然低,但是对于大面积的趋势分析却有着绝对的优势。在今后的气溶胶观测发展中,结合三者的优势,有助于以较高精度,大面积反演大气气溶胶空间分布情况,获得较准确的气溶胶参数。
[Abstract]:Using the CE-318 solar photometer MPL lidar and satellite observation data, the spectral extinction method and the MODIS dark pixel method are used to retrieve the aerosol optical thickness in Nanjing area, and the results are compared and analyzed. By studying and analyzing the spatial distribution map of aerosol optical thickness inversion by satellite on March 3 and 6, it is found that the AOD in the vicinity of the Yangtze River valley and in the urban area (except Laoshan, Zhongshan Mausoleum and other mountainous areas) is relatively high. The AOD values of the lidar and satellite data at the site (118.7 掳EK32.2 掳N) are 0.455U 0.289 掳N, respectively, and the AOD values of March 6 are 0.373U 0.267U 0.25N, respectively. By comparing and analyzing the multi-day data from March to September, we can find that the AOD obtained from the three kinds of data calculation is not different, which shows that the inversion data of satellite and lidar are relatively reliable. Among them, the solar photometer data of March 3 and March 6 show that there are two types of AOD variation in the observed area: one is high in the morning and the evening in the morning, the other is the low in the morning and the high in the late. In addition, the data obtained by lidar vary greatly with time, and aerosol can be detected under the condition of cloud weather. In this paper, most of the AOD values below 9 km calculated by lidar data are about 0. 3, and less than 2 km in March 3 and March 6. Some aerosol layers above 6 km are relatively clean. There are clouds above 6 km in some periods. Although the time resolution of satellite is low compared with ground-based observation, it has an absolute advantage for large area trend analysis. In the future aerosol observation and development, combined with the advantages of the three, it is helpful to retrieve the spatial distribution of atmospheric aerosol with high accuracy and large area, and obtain more accurate aerosol parameters.
【作者单位】: 南京信息工程大学气溶胶与云降水物理重点实验室;中国气象局大气成分观测与服务中心;
【基金】:国家自然科学基金(编号:41375044/D0503,41175033/D0503)~~
【分类号】:X513;X831
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 高飞,李铜基;气溶胶光学厚度的时空变化[J];海洋技术;2003年03期
2 宗雪梅,邱金桓,王普才;近10年中国16个台站大气气溶胶光学厚度的变化特征分析[J];气候与环境研究;2005年02期
3 韩永;范伟;饶瑞中;胡欢陵;王英俭;;连续光谱大气气溶胶光学厚度的实验测量[J];过程工程学报;2006年S2期
4 马光明;魏庆农;汪世美;;利用太阳辐射测量合肥地区气溶胶光学厚度[J];大气与环境光学学报;2006年04期
5 袁海军;顾行发;陈良富;余涛;刘强;李小文;;江西千烟洲气溶胶光学厚度的反演与分析[J];遥感学报;2006年05期
6 胡婷;孙照渤;张海东;;我国380nm波长气溶胶光学厚度分布特征和演变趋势[J];应用气象学报;2008年05期
7 田宏伟;郑有飞;陈怀亮;邓伟;杜子璇;;郑州地区气溶胶光学厚度反演与分析[J];气象科技;2010年04期
8 龙俐;田鹏举;郑小波;;贵州省2009年冬季大气气溶胶光学厚度的特征分析[J];贵州气象;2010年04期
9 诺桑;措加旺姆;益西旺杰;Berit Kjeldstad;Binod K.Bhattarai;;拉萨气溶胶光学厚度的测量[J];中国科技信息;2010年20期
10 邵培;麻金继;洪超;;基于偏振数据反演北京地区气溶胶光学厚度及其时空特征的研究[J];大气与环境光学学报;2012年02期
相关会议论文 前10条
1 任佳;王振会;高扬;;利用两种算法反演江浙皖地区气溶胶光学厚度[A];2009第五届苏皖两省大气探测、环境遥感与电子技术学术研讨会专辑[C];2009年
2 梅林露;薛勇;光洁;李英杰;王颖;徐惠;艾建文;;亮地表下垫面气溶胶光学厚度反演模型验证及敏感性分析[A];遥感定量反演算法研讨会摘要集[C];2010年
3 韩永;范伟;饶瑞中;胡欢陵;王英俭;;连续光谱大气气溶胶光学厚度的实验测量研究[A];大气气溶胶科学技术研究进展——第八届全国气溶胶会议暨第二届海峡两岸气溶胶科技研讨会文集[C];2005年
4 宗雪梅;邱金桓;王普才;;宽带消光法反演气溶胶光学厚度的变化特征分析[A];大气气溶胶科学技术研究进展——第八届全国气溶胶会议暨第二届海峡两岸气溶胶科技研讨会文集[C];2005年
5 朱持则;包振浩;封秀燕;张行才;;气溶胶光学厚度分布和浙江气温[A];中国气象学会2006年年会“大气成分与气候、环境变化”分会场论文集[C];2006年
6 夏祥鳌;;全球尺度上气溶胶光学厚度周变化检测[A];中国气象学会2007年年会大气成分观测、研究与预报分会场论文集[C];2007年
7 张玉洁;张武;陈艳;苑文华;史晋森;;黄土高原半干旱地区气溶胶光学厚度变化特征的初步分析[A];第26届中国气象学会年会大气成分与天气气候及环境变化分会场论文集[C];2009年
8 田永丽;张万成;陈新梅;和春荣;;中国西南地区气溶胶光学厚度的时空特征[A];第十届全国气溶胶会议暨第六届海峡两岸气溶胶技术研讨会摘要集[C];2009年
9 包振浩;朱持则;;亚洲气溶胶光学厚度的月季变化和季风降水[A];中国气象学会2006年年会“大气成分与气候、环境变化”分会场论文集[C];2006年
10 王耀庭;王桥;李炬;窦军霞;;气溶胶光学厚度在大气污染研究中的应用[A];中国气象学会2007年年会大气成分观测、研究与预报分会场论文集[C];2007年
相关重要报纸文章 前2条
1 游雪晴;科学监测为北京好天气作证[N];科技日报;2008年
2 城市环境项目实施办公室;蓝天碧水不是梦[N];中国气象报;2001年
相关博士学位论文 前4条
1 孙娟;气溶胶光学厚度的高光谱遥感反演及其环境效应[D];华东师范大学;2006年
2 孙林;城市地区大气气溶胶遥感反演研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2006年
3 黎丽莉;广东气溶胶光学厚度及穗深空气污染物时空特征和影响因素研究[D];中国科学院研究生院(广州地球化学研究所);2015年
4 薛岩松;可吸入颗粒物浓度的遥感监测方法研究[D];浙江大学;2011年
相关硕士学位论文 前10条
1 盖长松;中国西北地区气溶胶光学厚度和波长指数观测数据的分析研究[D];中国气象科学研究院;2005年
2 陈见平;气溶胶光学厚度反演软件的设计与实现[D];华东师范大学;2008年
3 户亚飞;MODIS气溶胶光学厚度与PM2.5浓度相关性分析[D];北京建筑大学;2015年
4 孙一;东亚地区气溶胶光学厚度与地面太阳辐射变化的联系及其与夏季风异常[D];南京信息工程大学;2015年
5 王浩洋;遥感反演安徽地区气溶胶光学厚度及其时空特征分析[D];安徽大学;2015年
6 蒋雪梅;气溶胶光学厚度反演及空气质量预测建模方法研究[D];电子科技大学;2014年
7 张洋;基于多源卫星遥感的四川成都地区气溶胶光学厚度反演[D];成都信息工程学院;2015年
8 刘佳雨;北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM2.5浓度关系研究[D];成都理工大学;2015年
9 蔡稳;基于MODIS数据的江浙沪地区大气气溶胶光学厚度研究[D];安徽农业大学;2014年
10 李强;基于MODIS数据的南昌市气溶胶光学厚度反演研究[D];东华理工大学;2015年
,本文编号:1969270
本文链接:https://www.wllwen.com/shengtaihuanjingbaohulunwen/1969270.html