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卫星遥感在重大活动空气质量保障中的应用被引量：3: 2019年; 以2016年G20峰会重大活动保障工作为例,简述了卫星遥感技术近年来在大气环境空气质量监测取得的进展以及重大活动空气质量保障会商机制和组织架构,重点分析了如何充分应用大气遥感产品服务于重大活动空气质量保障工作。指出,现有卫星遥感技术已具备服务重大活动空气质量保障工作的要求,其产品可应用于空气质量监测、生物质燃烧遥感监测,同时大气遥感产品相对客观,可以成为重大活动空气质量保障的客观参考标准,为今后类似保障工作提供借鉴。; 张自力于海燕林燕俞建胡尊英顾卿; 关键词：空气质量卫星遥感

基于气象要素的气溶胶吸湿增长分析:以浙江省为例被引量：5: 2019年; 气溶胶粒子的吸湿增长对区域环境、气象与辐射收支都有巨大影响,精确的气溶胶吸湿特性观测对描述气溶胶吸湿增长特性,以及研究气溶胶对气候环境影响,拓展卫星气溶胶产品的应用有非常重要的意义。本研究提出一种基于常规气象观测(能见度、相对湿度)和空气质量观测(PM2.5浓度,即空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物浓度)相结合的气溶胶吸湿增长估算方法,在此基础上对浙江地区气溶胶吸湿特性的时空变化影响因素进行了探讨。研究发现,沿海的温州瓯海站的吸湿增长能力最高,长三角典型城市环境的杭州和睦小学站的吸湿增长能力次之,而地处较为洁净内陆的衢州实验学校站的吸湿增长能力最低。在时间变化中,同一站点不同湿度条件的吸湿增长变化趋势相同,温州瓯海站的吸湿性变化最为剧烈,杭州和睦小学站的吸湿性变化次之,衢州实验学校站变化较为平缓。本研究表明,浙江地区的气溶胶吸湿增长特性存在较大的时空差异,基于本方法能够在较大的时空范围内描述气溶胶的吸湿增长特性,为有限的精密观测提供重要补充。; 祝好王永前王永前张自力张自力曾巧林陈良富; 关键词：气溶胶气象要素

南太湖富营养化调查及评价被引量：3: 2017年; 2009年4月至2010年4月,综合利用TN、可溶性无机氮(DIN)、叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、TP和浮游植物等指标,通过参数法、综合营养状态指数法及浮游植物优势种法评价了南太湖富营养化水平。结果表明:(1)南太湖夹浦、新塘、小梅口、幻溇4个断面的TN质量浓度为1.80~2.53 mg/L,TP质量浓度为0.08~0.11 mg/L,DIN质量浓度为0.55~1.10 mg/L,Chl-a质量浓度为6.4~19.2μg/L。(2)夹浦、新塘和小梅口3个断面的综合营养状态均为轻度富营养,幻溇断面为中营养。南太湖综合营养状态水平呈现出由西南向东北逐级递减的趋势。(3)南太湖的浮游植物优势种的演替过程为鱼腥藻(Anabeana)→微囊藻(Microcystis)→拟浮丝藻(Planktothricoides),但均属于蓝藻。因此,浮游植物优势种法评价的南太湖富营养化水平为重富营养化,但该方法由于不确定性较大,一般只作为参考。; 晁爱敏于海燕周胜利张自力胡尊英; 关键词：富营养化评价叶绿素A 综合营养状态指数

基于EOS/MODIS卫星遥感数据的渤海海冰变化趋势及特征应用研究被引量：4: 2013年; 根据卫星遥感数据的分辨率、采集频次、获取方式等特点,将MODIS卫星遥感数据应用到渤海海冰遥感监测中。通过海冰在可见光和红外光波段的光谱存在特定差异的特性,对海冰发生面积进行提取。同时对渤海海冰进行了遥感监测,并完整地监测到海冰从发生到极盛再到消退的全过程。同时,在海冰发生最为严重的时段,对辽东湾海域进行了密集监测。研究结果表明,MODIS卫星遥感数据在海冰监测中有着及时、准确的优势。; 周斌张自力于海燕; 关键词：MODIS 海冰

基于葵花8号卫星数据的气溶胶反演算法及其在雾霾过程监测中的应用被引量：7: 2019年; 雾霾灾害的发生具有时空动态变化特征。葵花8号卫星是日本气象厅发射的新一代静止气象卫星,具有观测范围广、观测频率高、空间分辨率高等特点,非常适合雾霾过程的动态监测。本文提出利用葵花卫星可见光波段数据及地表反射率比值反演气溶胶光学厚度的新算法,并在北京区域选择2017年5月17日和18日两个雾霾日进行反演实验。反演结果分别与国际AERONET 3个站点Beijing、Beijing-CAMS和Beijing-PKU站观测数据,葵花官方气溶胶产品,MODIS官方气溶胶产品对比分析。结果表明,本文提出算法的反演结果,在反演精度、有效反演空间范围、有效反演时间范围、空间分辨率等方面均为最优。最后通过对北京区域两个雾霾日小时级气溶胶AOD反演结果的时空分析,探讨雾霾过程的时空动态变化。从AOD反演结果时间序列图像中,清楚地看到雾霾污染中心的移动方向及加重或减轻的动态变化状况,说明应用葵花卫星数据反演气溶胶对雾霾过程的监测具有较大的应用潜力。; 牛晓君唐家奎张自力崔林丽幸炜鹏宋艺; 关键词：气溶胶雾霾光学厚度

MODIS 3km气溶胶光学厚度产品检验及其环境空气质量指示被引量：34: 2015年; 分析了MODIS C006 3 km卫星遥感气溶胶产品的算法流程,并与AERONET观测数据进行对比验证,综合新疆阿克苏地区地面空气子站1年的颗粒物质量浓度(PM10)、环境气象资料(能见度、湿度等),评估了该高分辨率气溶胶产品的精度和稳定性.分析表明,MODIS 3 km AOD与AERONET地基AOD(Issyk-Kul)的相关系数(r)达到0.8836,满足期望误差要求,但存在高估;研究区AOD和PM10存在同步变化趋势,新疆阿克苏市区2个空气子站PM10质量浓度与AOD的相关系数(r)均大于0.55,直接对比的相关性好于类似研究;经高度订正和湿度订正后AOD-PM10的相关系数和拟合优度均有所提高,标准误差和变异系数均下降,但提升并不明显.这一相关性结果与研究区本底气象环境条件有关.MODIS 3 km AOD的季平均结果表明,阿克苏地区AOD存在显著的季节性变化,春季明显高于其他季节,主要城市春季平均AOD在1.5以上,夏季和秋季AOD均值基本介于0.6~0.7之间,阿克苏市主城区夏秋季AOD季均值仍在1.0以上,反映人口集聚、城市交通工业发展等大气人为污染的增加导致AOD的增高.结果表明,MODIS C006 3 km AOD产品质量稳定,其月、季平均等长时间尺度结果有更好的空间覆盖,可满足区域环境空气质量评估的需要.; 孙晓雷甘伟林燕张自力周艳飞王珂朱于红; 关键词：MODIS AERONET 可吸入颗粒物空气质量

基于卫星遥感的浙北平原气溶胶光学特性长期变化分析被引量：5: 2015年; 利用MOD04 C051气溶胶产品,以浙江北部平原为主要研究区,开展区域气溶胶光学特性长期(2000年3月—2013年12月)变化分析.长期逐月时间序列显示,区域气溶胶光学特性具有年内周期性变化规律,AOD(Aerosol Optical Depth)峰值多出现在5月或6月;Angstrom Exponent(α指数)峰值多出现在3月或4月.在空间分布上,研究区中部地区气溶胶污染较重且粗粒子成分较高.研究区气溶胶光学特性长期变化特征主要体现在:1气溶胶污染总体减轻但细粒子成分增加,复合污染加重;2008年以来区域AOD年均值总体呈下降趋势;2007—2013年α指数年均值显著高于2000—2006年;区域α指数月均值增长趋势显著,近14年的总倾向率为0.125(p<0.05);2AOD和α指数的季节差异呈减小趋势,AOD的季节变化规律由2000年的春>夏≈冬>秋转变为2013年的春>冬>秋≥夏;α指数虽仍以夏秋季高于冬春季,但春秋两季α指数相对增大;3以污染较轻的湖州市和污染较重的嘉兴市为例的原因分析显示,AOD变化与SO2排放量具有一定相关性,α指数变化与民用汽车拥有量变化趋势一致,相关性较高.; 朱于红张自力田平于海燕邓劲松胡尊英田光明; 关键词：气溶胶光学厚度浙北平原

MODIS红外波段协同的HJ-1 CCD气溶胶光学厚度反演试验研究: 暗像元法（Dense Dark Vegetation,DDV）是目前具有代表性的气溶胶光学厚度（AOD）反演算法,在高植被覆盖区反演精度较高。HJ-1 CCD数据较MODIS数据具有较高的空间分辨率,但波段设置较少、波谱...; 张自力于海燕胡尊英周斌韩明春; 关键词：MODIS 气溶胶光学厚度; 文献传递

星载激光雷达云和气溶胶分类反演算法研究被引量：5: 2019年; 激光探测对于获取云和气溶胶的垂直廓线,研究大气中云和气溶胶的垂直分布特征以及对全球气候变化的影响意义重大。而星载大气激光雷达云气溶胶分类算法的研究,对于激光雷达数据的参数反演及应用极为重要。针对激光条件下探测的云和气溶胶特有的光学信息和空间分布,结合概率统计与机器学习算法,提出了一种对于云/气溶胶、云相态及气溶胶子类型识别的分类算法,实现了星载激光雷达的大气特征层快速、有效分类。算法采用中国地区2016年CALIOP的观测数据作为样本数据,主要由三部分组成:(1)基于激光探测的云和气溶胶层不同的光学特性以及地理空间分布特征,分别构建了云和气溶胶的γ532,χ,δ,Z和lat的五维概率密度函数,以此为基础构建云气溶胶的分类置信函数,并基于此实现了云和气溶胶类型的反演;(2)选取支持向量机(SVM)作为随机朝向冰晶粒子(ROI)和水云分类的算法模型基础,结合云层的γ532,χ,δZ和云顶温度T的概率密度函数构建ROI,水平朝向冰晶粒子(HOI)和水云的分类置信函数以修正SVM误分的特征层以及筛选出水云中少部分的HOI冰云,获得云相态的分类结果;(3)以各气溶胶子类型的光学以及空间分布特性为基础,采用决策树策略的气溶胶子类型识别算法实现了对气溶胶子类型的区分,完成气溶胶子类型的识别。利用现有CALIOP观测结果作为样本数据构建分类数据库,避免了对于地面以及航测数据的依赖,而机器学习则大大简化了算法的实现过程,使得云气溶胶分类更加高效。算法结果与正交极化云气溶胶激光雷达垂直特征层分布数据(CALIPSO VFM)产品对比分析:云层有98.51%一致性,气溶胶有88.43%的一致性,且白天比夜间一致性高。对于云相态分类,可以有效区分出水云和冰云,其中二者水云一致性高达93.44%。在气溶胶子类型反演结果中,可以准确识别�; 李明阳范萌陶金花苏林吴桐吴桐张自力; 关键词：概率密度函数支持向量机决策树

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