1 安徽师范大学地理与旅游学院, 安徽 芜湖 241002
2 资源环境与地理信息工程安徽省工程技术研究中心, 安徽 芜湖 241002
基于 2004-2018 年 MODIS 长期观测的气溶胶日产品 MOD04_L2, 利用线性倾向估计法和 AOD-AE 气溶胶类型划分法, 得到中国区域长时间序列的气溶胶光学特性与气溶胶类型的时空变化规律。研究表明, 在此期间: (1) 550 nm 处气溶胶光学厚度 (AOD) 高值分布在海拔较低、人口密集、工业发达的大城市群, 低值分布在人烟稀少、植被覆盖度高的山区和草原; ngstrm 波长指数 (AE) 高值分布在四川盆地边缘、贵州等地区, 低值分布在西北沙漠地区。(2) 中国 73% 的地区 AOD 呈减小趋势, “胡焕庸线”东部的 AE 整体也呈减小趋势, 且 AOD 与 AE 均在 2014-2018 年期间明显减小。(3) 在季节变化趋势方面, AE 与 AOD 基本相反, 城市工业型气溶胶与 AOD 相同, 而清洁大陆型气溶胶与 AOD 相反。(4) 清洁大陆型气溶胶占比在 2014 年之后逐年递增, 说明中国空气质量逐渐改善。
气溶胶光学厚度 ngstrm 波长指数 气溶胶类型 中分辨率成像光谱仪 aerosol optical depth ngstrm exponent aerosol type moderate-resolution imaging spectroradiometer 大气与环境光学学报
2021, 16(5): 443
1 北京理工大学 光电学院 光电成像技术与系统教育部重点实验室， 北京 100081
2 中国气象局气象探测中心， 北京 100081
基于激光雷达连续观测数据反演得到的多种气溶胶光学参数，包括气溶胶后向散射系数(355/532/1064nm)、消光系数(532/607nm)、退偏比(532p/532s)、激光雷达比(532nm)及波长指数(355/532nm和532/1064nm)，分析了2019年10月北京城区三种不同污染事件(空气污染/污染沙尘/纯沙尘)的气溶胶光学特性。结果表明，空气污染气溶胶退偏比(波长指数)为0.10±0.02(1.2±0.19)，激光雷达比(43±7sr)相比典型城市污染气溶胶偏低，可能与硝酸盐等水溶性气溶胶吸湿增长或二次有机气溶胶的生成有关; 污染沙尘退偏比(波长指数)为0.19±0.03(1.0±0.35)，激光雷达比为51±7sr; 纯沙尘相比前者退偏比(0.25±0.03)较大，波长指数(0.11±0.44)较小，激光雷达比为40±4sr。
激光雷达 气溶胶 沙尘 激光雷达比 退偏比 波长指数 lidar aerosol dust lidar ratio depolarization ratio A°ngstrm exponent
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
利用 AERONET 北京站点 2016 年 1 月-2018 年 12 月的数据产品, 分析了北京地区气溶胶光学厚度 (AOD)、Angstrm 波长指数 α、粒径谱分布的季节特性; 同时选取典型污染天气条件下的数据, 分析了不同季节主控污染物的类型, 并使用相应雷达比对比反演激光雷达消光结果。研究结果表明: 北京地区 AOD 季节变化特征明显, 主要表现为春、夏季大, 秋、冬季小, 其中夏季 (0.83) 显著高于其他季节; α 表现出与 AOD 一致的变化规律, 春季最低 (α = 0.95), 表明北京春季受沙尘影响显著, 为主要污染物; 而夏季最大 (α = 1.23), 表明沙尘影响迅速减弱, 细粒子颗粒物占主导, 符合温带季风气候的特点; AOD 和 α 关系图中, 不同污染物分布特征存在差异, 可通过阈值法对污染物进行分类。此外, 以两种典型污染情况为例, 使用不同雷达比反演激光雷达的消光系数的结果表明, 可以使用太阳光度计数据对反演参数进行优化。
气溶胶光学厚度 Angstrm 波长指数 雷达比 北京 aerosol optical depth Angstrm exponent lidar ratio Beijing
西安理工大学 机械与精密仪器工程学院，陕西 西安 710048
利用西安理工大学2015~2018年的太阳光度计观测资料，在传统Langley法定标的基础上，利用期望平均法和拟合平均法获得了更为稳定的仪器定标系数，分析了西安地区气溶胶光学厚度和?ngstr?m波长指数的变化特征。研究结果表明：（1）仅用Langley法对仪器进行定标带来的误差较大，引入期望平均法与拟合平均法后，得到的仪器定标值更合理，有效解决了Langley法定标值波动较大的问题；（2）西安地区气溶胶光学厚度日变化呈现5种特征：平稳型、上升型、下降型、凹型和凸型，其中平缓型出现频率最低（3.55%），凸型出现频率最高（34.25%）；（3） 500 nm气溶胶光学厚度季节均值为0.60±0.36，0.59±0.33，0.62±0.40，0.68±0.36，呈春夏低、秋冬高的季节变化趋势。?ngstr?m波长指数季节均值在夏季最大（1.06±0.33），春季最小（0.81±0.32）。
太阳光度计定标 气溶胶光学厚度 ?ngstr?m波长指数 sky radiometer calibration aerosol optical depth ?ngstr?m wavelength exponent 红外与激光工程
2020, 49(6): 20190404
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气光学重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230031
利用POM02太阳光度计测得的数据反演得到气溶胶光学厚度和波长指数,选择晴好天气下德令哈和合肥地区的大气气溶胶光学厚度和 波长指数数据进行统计分析。得到两地气溶胶光学厚度与波长的季节变化关系,并对气溶胶光学厚度的月变化特征进行分析, 得到了两地波长指数、浑浊度系数、气溶胶光学厚度等参数的变化特征,这对研究两地气溶胶光学特性有一定的参考意义。
大气光学 气溶胶光学厚度 波长指数 浑浊度系数 atmospheric optics aerosol optical depth wavelength exponent turbidity coefficient 大气与环境光学学报
2018, 13(3): 185
1 中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室,甘肃 兰州 730000
2 中国科学院西北生态环境资源研究院,甘肃兰州 730000
3 中国科学院大学,北京 100049
利用MODIS C6产品分析2006～2015年西北地区气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)与Angstrm波长指数的时空分布特征及相互关系。结果表明: 塔克拉玛干沙漠和陕西关中地区为气溶胶光学厚度高值区,青海和甘肃南部为AOD低值区,西北地 区东部为Angstrm波长指数高值区,北疆地区Angstrm波长指数空间分布差异较大;西北地区年均AOD为0.208±0.011, 年均Angstrm波长指数为1.185±0.025, 2010～2015年AOD呈下降趋势, 2008～2015年Angstrm波长指数呈上升趋势。 AOD与Angstrm波长指数存在相反的季节变化关系, AOD春季最大,秋季最小, Angstrm波长指数与之相反。AOD月均最大值出现在4月, 为0.35±0.038, 10月最小,为0.13±0.009, Angstrm波长指数12月最大,为1.34±0.035, 4月最小,为0.97±0.054; AOD与Angstrm波长指数呈负相关,春季的相关性最大,为-0.77,冬季的相关性最小,为-0.28。对不同季节气溶胶光学厚度与Angstrm波长指数的相关性进行分析, 结果说明西北地区全年粗、细粒径气溶胶粒子都占有一定比例,主要以小粒径的烟雾粒子为主,沙尘气溶胶粒子也占有一定比例,人为气溶胶排放从春季到冬季不断上升。
气溶胶光学厚度 Angstrm波长指数 时空特征 相关性分析 西北地区 MODIS MODIS aerosol optical depth Angstrm exponent spatio-temporal characteristics correlation analysis Northwestern China 大气与环境光学学报
2017, 12(5): 321
1 滁州学院地理信息与旅游学院,安徽 滁州 239000
2 浙江臻善科技有限公司遥感处理应用中心,浙江杭州 311100
3 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏 徐州 221116
为获取徐州市郊大气气溶胶污染特征规律,利用地基遥感手段对2013年7月～2014年5月间徐州市郊气溶胶特性参数进行分析,结果揭示:(1)受冬季燃煤 供暖和夏季秸秆焚烧等因素影响,气溶胶光学厚度季节特征显著,且月际、日内波动性显著;(2)气溶胶粒子多含水分,干粒子极少,主要为混合型和人为污染型; (3)5月气溶胶以粗粒子为主控粒子,其余月份均以细粒子为主,且气溶胶粒子类型多样,成分复杂;(4)春季粗模态的气溶胶粒子多于细模态粒子,夏季 则相反,秋冬季节粗细模态粒子分布相当;另外,观测期间内徐州市郊基本未受到沙尘天气的干扰,积聚模态下的细粒子对徐州市郊气溶胶高污染的贡献更大。
气溶胶光学厚度 Angstrom波长指数 尺度谱分布 复折射指数 徐州市郊 aerosol optical depth Angstrom exponent size distribution refractive index Xuzhou suburb 大气与环境光学学报
2017, 12(3): 169
1 中国科学院合肥物质科学研究院合肥技术创新工程院， 安徽 合肥 230031
2 中国科学院合肥物质科学研究院医学物理与技术中心， 安徽 合肥 230031
介绍了一种在开放大气环境下、利用水平探测的双波长-偏振米氏散射激光雷达遥感地表气溶胶消光吸湿增长因子的新方法。在激光雷达垂直观测气溶胶吸湿性质相关研究报道的数据筛选方法的基础上，利用消光系数与实测相对湿度（RH）之间的强相关性，以及实测的粒子质量浓度和粒子退偏振比的变化规律作为判据，说明吸湿增长作用是引起地表气溶胶消光系数增大的主要原因。相比于激光雷达垂直方法观测气溶胶吸湿性质，该筛选过程更加严格地约束了激光雷达水平观测吸湿性质的筛选判据，且对气象条件的约束相对简单。利用筛选得到的有效数据，计算得到气溶胶消光吸湿增长因子，并分析其对波长的依赖特性。观测结果表明，在开放大气条件下，合肥地区粒子谱分布可能会出现单模态、双模态甚至多模态的复杂情况，导致Angstrom波长指数与相对湿度之间的变化规律表现为正相关、负相关和不相关3种结果；同样也导致短波的气溶胶消光吸湿增长因子弱于、等于或强于长波的气溶胶消光吸湿增长因子的多样性现象。
大气光学 气溶胶 激光雷达 消光系数 Angstrom波长指数 吸湿增长因子 波长依赖特性
西安理工大学机械与精密仪器工程学院, 陕西 西安 710048
为深入研究气溶胶光散射特性,以米散射理论和粒谱分布为基础,仿真计算了多种气溶胶的 雷达比和波长指数,研究了二者与入射光波长、气溶胶尺寸及复折射率之间的关系。仿真结果表明 水云和雾在355 nm、532 nm和1064 nm波长的激光雷达比均约为19 sr,波长指数的绝对值很小,表明消 光系数与波长之间不存在明显的依存关系。大陆型气溶胶的雷达比与其中soot型气溶胶的含量正相 关,这与soot型气溶胶的强吸收性有关。大陆型气溶胶在532 nm波长的雷达比最大,在355 nm和1064 nm的 雷达比相对较小。大陆型气溶胶的消光系数随波长增加而减小,其波长指数的平均值约为1.3。
大气光学 雷达比 波长指数 仿真计算 气溶胶 atmospheric optics lidar ratio Angstr?m exponent simulation calculation aerosol
利用CE318型太阳光度计测量气溶胶光学厚度和波长指数的反演计算方法,选择晴好天气下新疆戈壁地区的 大气气溶胶光学厚度和波长指数数据进行统计分析,给出5种典型气溶胶光学厚度日变化类型。并对日均气溶 胶光学厚度进行月季变化特性分析,6～8月气溶胶光学厚度最小,达到0.1,而4月最大均值达到了0.73。 波长指数的分布和气溶胶光学厚度存在近似的反相关性,说明该地区的气溶胶光学厚度主要受沙尘 性气溶胶的平均粒径所影响。
大气光学 气溶胶光学厚度 波长指数 反演 atmospheric optics aerosol optical depth Angstrom wavelength exponent inversion
