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[1]艾云婵,况润元.基于MODIS影像江西省气溶胶时空分布变化遥感分析[J].江西理工大学学报,2021,42(01):22-29.[doi:10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2021.01.004]
 AI Yunchan,KUANG Runyuan.Analysis of the spatial and temporal distribution of aerosols in Jiangxi Province based on MODIS[J].Journal of Jiangxi University of Science and Technology,2021,42(01):22-29.[doi:10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2021.01.004]


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基于MODIS影像江西省气溶胶时空分布变化遥感分析(/HTML)
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《江西理工大学学报》[ISSN:2095-3046/CN:36-1289/TF]

卷:
42卷
期数:
2021年01期
页码:
22-29
栏目:
出版日期:
2021-02-28

文章信息/Info

Title:
Analysis of the spatial and temporal distribution of aerosols in Jiangxi Province based on MODIS
文章编号:
2095-3046(2021)01-0022-08
作者:
艾云婵 况润元
(江西理工大学土木与测绘工程学院,江西 赣州 341000)
Author(s):
AI Yunchan KUANG Runyuan
(School of Civil and Surveying & Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, Jiangxi, China)
关键词:
MODIS气溶胶光学厚度(AOD)时空分布影响因子
分类号:
X513
DOI:
10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2021.01.004
文献标志码:
A
摘要:
使用2000—2018年的MODIS MOD04_3K气溶胶标准产品对江西省气溶胶光学厚度(AOD)进行提取。通过合成年均值、月均值和季均值AOD数据,分析550 nm处气溶胶光学厚度的时空变化特征。结果表明:2006年与2014年为两个波峰,南昌市、宜春市等人为活动频繁的中北部地区AOD值偏高,省边缘及南部AOD值较低。利用19年各月数据合成月均值AOD,发现AOD值从3月开始增大,5月达到最大值,在7—8月AOD值减小,直至12月达到最小。AOD值季节差异较大,随春夏秋冬四季依次降低。研究影响因子时,发现高程和降水量与AOD值成反比,人口密度与AOD值成正比,土地利用类型中的林地地区AOD值在0.5以下,而耕地地区与居民区的AOD值较高。

参考文献/References:

[1] 汤玉明,邓孺孺,刘永明,等.大气气溶胶遥感反演研究综述[J].遥感技术与应用,2018,33(1):25-34.[2] KAUFMAN Y J, TANR?魪 D, REMER L A, et al. Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 1997, 102(D14):17051-17067.[3] CHARLSON R J, SCHWARTZ S E, HALES J M, et al. Climate forcing by anthropogenic aerosols[J]. Science, 1992, 255(5043):423-430. [4] 苏倩欣,李婧,陈敏瑜. 大气气溶胶卫星遥感反演研究综述[J]. 科技创新导报,2019,16(36):108-112,114. [5] 毛节泰,张军华,王美华. 中国大气气溶胶研究综述[J]. 气象学报,2002,60(5):625-634.[6] 史桂桦,况润元,李成梁. 基于MODIS气溶胶产品的南昌市PM10质量浓度反演研究[J]. 江西理工大学学报,2019,40(5):37-42. [7] CHU D A, KAUFMAN Y J, ZIBORDI G, et al. Global monitoring of air pollution over land from the Earth Observing System-Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 2003, 108(D21):4661-4678.[8] 李成才,毛节泰,刘启汉,等. 利用MODIS研究中国东部地区气溶胶光学厚度的分布和季节变化特征[J]. 科学通报,2003,48(19):2094-2100. [9] 吴健生,王茜. 基于AOD数据反演地面PM2.5浓度研究进展[J]. 环境科学与技术,2017,40(8):68-76.[10] 刘浩,高小明,谢志英,等. 京津冀晋鲁区域气溶胶光学厚度的时空特征[J]. 环境科学学报,2015,35(5):1506-1511. [11] 赵仕伟,高晓清.利用MODIS C6数据分析中国西北地区气溶胶光学厚度时空变化特征[J]. 环境科学,2017,38(7):2637-2646.[12] 耿蔚,林丹,王维佳,等. 2001—2016年西南地区气溶胶光学厚度特征分析[J]. 高原山地气象研究,2018,38(4):85-90. [13] 李深林,陈晓宏,赖成光,等. 珠江三角洲地区近30年降雨变化趋势及其与气溶胶的关系[J]. 水文,2016,36(4):31-36,84. [14] 李顺,徐富春,王利强,等. 国家环境数据共享与服务体系研究[J]. 中国环境管理,2011,3(2):11-17. [15] 金米娜. 江西省汛期暴雨气候特点及预报方法综合分析[J]. 气象与减灾研究,2009,32(1):69-72. [16] WANG J, CHRISTOPHER S A. Intercomparison between satellite-derived aerosol optical thickness and PM2.5 mass:Implications for air quality studies[J]. Geophysical Research Letters, 2003, 30(21):2095-2098. [17] LEVY R C, MATTOO S, MUNCHAK L A, et al. The Collection 6 MODIS aerosol products over land and ocean[J]. Atmospheric Measurement Techniques,2013,6(11):2989-3034. [18] 俞海洋,张杰,李婷,等. 2000—2013年北京及周边地区大气气溶胶光学厚度时空变化特征及气象影响因素分析[J].气象科学,2018,38(4):512-522. [19] 刘海知,郭海燕,马振峰,等. 2001—2017年全国气溶胶光学厚度时空分布及变化趋势[J]. 环境科学,2019,40(9):3886-3897. [20] 单楠,杨晓晖,时忠杰,等. 基于MODIS的中国陆地气溶胶光学厚度时空分布特征[J]. 中国水土保持科学,2012,10(5):24-30. [21] 刘璇,朱彬,关学锋,等. 华东地区气溶胶分布和变化特征研究[J]. 沙漠与绿洲气象,2017,11(1):11-21. [22] 纪晓璐,廉丽姝. 京津冀辽鲁地区气溶胶光学厚度时空变化特征[J]. 山东师范大学学报(自然科学版),2017,32(1):118-123.

相似文献/References:

[1]史桂桦,况润元,李成梁.基于MODIS气溶胶产品的南昌市PM10质量浓度反演研究[J].江西理工大学学报,2019,40(05):37.[doi:10.13265/j.cnki.jxlgdxxb.2019.05.006 ]
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2020-09-15
基金项目:江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ160617)
作者简介:艾云婵(1997— ),女,硕士研究生,主要从事遥感图像处理等方面的研究。E-mail:2831368683@qq.com

更新日期/Last Update: 1900-01-01