高原气象

高原气象 >

2020 , Vol. 39 >Issue 1: 204 - 212

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00057

论文

基于太阳光度计的兰州市秋季气溶胶光学特性

  • 刘慧 , 2 ,
  • 余晔 , 1, 4 ,
  • 夏敦胜 2 ,
  • 赵素平 1, 3, 4
展开
  • 1. 中国科学院西北生态环境资源研究院/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. 兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室, 甘肃 兰州　730000
  • 3. 中国科学院平凉陆面过程与灾害天气观测研究站, 甘肃 平凉　744015
  • 4. 甘肃省陆面过程与灾害天气野外科学观测研究站, 甘肃 平凉;744015
余晔(1973 -), 女, 甘肃武威人, 研究员, 主要从事大气污染、 大气环境、 大气边界层和数值模拟等研究. E⁃mail：

刘慧(1996 -), 女, 安徽舒城人, 硕士研究生， 主要从事气溶胶综合观测研究. E⁃mail：

收稿日期: 2019-03-29

  修回日期: 2019-06-11

  网络出版日期: 2020-02-28

基金资助

国家自然科学基金项目(41605103)

收起

Analysis on Autumn Aerosol Optical Characteristics at Lanzhou with Sun-photometer

  • Hui LIU , 2 ,
  • Ye YU , 1, 4 ,
  • Dunsheng XIA 2 ,
  • Suping ZHAO 1, 3, 4
Expand
  • 1. Key Laboratory of Land Surface Process & Climate Change in Clod & Arid Regions, the Northwest Institute of Eco‑Environment and Resources (NIEER), Chinese Academy of Sciences (CAS), Lanzhou　730000, Gansu, China
  • 2. Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems (Ministry of Education), College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou　 730000, Gansu, China
  • 3. Pingliang Land Surface Process & Severe Weather Research Station, Chinese Academy of Sciences (CAS), Pingliang　744015, Gansu, China
  • 4. Gansu Land Surface Process & Severe Weather FResearch Station, Pingliang 744015, Gansu, China

Received date: 2019-03-29

  Revised date: 2019-06-11

  Online published: 2020-02-28

Fold

本文亮点

利用2015年9 -11月兰州市CE318太阳光度计地基观测数据, 反演了这期间气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)、 Angstrom波长指数(α)、 大气浑浊度系数(β)等气溶胶光学特性参数, 研究了兰州市秋季气溶胶光学特性的时间变化特征, 并根据Angstrom阈值范围和图解分析法对兰州市气溶胶主要类型及其分布特征进行分析。结果表明: 兰州市秋季AOD500 nm均值为0.47±0.22。10月α 440~870 nm最小, 为0.95±0.26; 9月α 440~870 nm最大, 为1.21±0.14。9月大气浑浊度系数最低, 为0.15±0.05; 11月最高, 为0.28±0.12。AOD秋季日变化较小, AOD500 nm变化范围在0.27~0.52之间。2015年9 -10月AOD500 nm集中在0.2~0.6之间, 11月AOD500 nm集中在0.4~0.8之间, 说明兰州市2015年秋季AOD500 nm分布较为集中, 大气气溶胶含量逐月增加。9月波长指数集中在1.0~1.4之间, 峰值中心在1.2~1.4区间; 10月波长指数主要集中在0.6~0.8和1.0~1.2两个区间; 11月波长指数集中在1.0~1.4区间。总体来看, 兰州市秋季气溶胶以细粒子为主。AOD500 nm与β显著相关, 大气光学厚度与大气浑浊度系数均能表征大气污染程度。兰州市秋季气溶胶主要类型为细颗粒模态下的人为源和混合型气溶胶, 分布特征表现为高AOD时受细颗粒气溶胶的吸湿增长影响, 其中细颗粒吸湿增长是兰州市秋季气溶胶光学厚度偏高的主要原因。

本文引用格式

刘慧 , 余晔 , 夏敦胜 , 赵素平 . 基于太阳光度计的兰州市秋季气溶胶光学特性[J]. 高原气象, 2020 , 39(1) : 204 -212 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00057

Highlights

Aerosol optical properties including aerosol optical depth (AOD), Angstrom wavelength index (α), and atmospheric turbidity coefficient (β) were inferred from the ground‑based solar photometer observation data in Lanzhou from September to November 2015.The distribution and variation of aerosol optical properties were analyzed.Types and distribution of aerosols were derived based on Angstrom range and graphical method.The results show that the average AOD500 nm in autumn in Lanzhou City is 0.47±0.22.α 440~870 nm was the lowest in October (0.95±0.26) and the highest in September (1.21±0.14).β is the lowest in September (0.15±0.05) and the highest in November (0.28±0.12).The daily variation of AOD500nm ranges from 0.27 to 0.52.During September and October 2015, AOD500 nm mainly distributed between 0.2~0.6.In November, AOD500 nm is concentrated between 0.4~0.8, indicating that the distribution of AOD500 nm in Lanzhou in autumn is concentrated, and loading of aerosols increased from September to November.The wavelength index is mainly distributed between 1.0~1.4, 0.6~0.8, and 1.0~1.4 in September, October and November, respectively, with peaks between 1.2~1.4 and 1.0~1.2.Overall, aerosol in autumn is dominated by fine particle aerosols in Lanzhou.AOD500nm is significantly correlated with β, and both aerosol optical depth and turbidity coefficient can characterize the degree of turbidity.The main types of aerosols in autumn are anthropogenic and mixed aerosols in fine particle mode.The hygroscopic growth of fine particle aerosol is the main reason for the high aerosol optical depth in autumn for Lanzhou City.

1 引言

大气气溶胶是悬浮在大气中的固体与液体微粒的总称。作为大气中的重要组分, 尽管它在大气中的含量相对较少, 但在大气过程中的作用不容忽视。已有研究（石广玉等, 2008）表明, 气溶胶光学特性是研究气溶胶辐射强迫及其气候效应的重要内容, 其中大气气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）、 Angstrom波长指数（α）和大气浑浊度系数（β）是表征大气气溶胶光学特征的关键参数（刘玉杰等, 2004）, 能够反映整层大气或某一特定大气层中气溶胶粒子对太阳辐射的削弱程度（赵胡笳等, 2012）, 在一定程度上能够反映区域大气的污染程度和污染类型（刘敬乐等, 2017）。
太阳光度计是研究气溶胶光学特性的常用地基测量手段, 其中应用最为广泛的是美国国家宇航局（NASA）发起建立的全球气溶胶监测网络AERONET（Aerosol Robotic Network）（Holben et al, 1998, 2001）, 其利用太阳光度计在全球范围内获取具有区域代表性的气溶胶特征参数（延昊等, 2006）。已有学者利用太阳光度计分析了不同地区气溶胶的光学特性, 如王静等（2017）利用太阳光度计观测了2013年南京地区AOD的变化特征; Pithurai et al （2001）利用太阳光度计观测资料研究了西非尼日利亚伊洛林市气溶胶光学参数的季节变化; Wang et al（2010）利用上海与临安站太阳光度计观测资料讨论了长江三角洲地区气溶胶光学特性的区域变化与时空差异; 刘大召等（2008）利用中国科学院南海海洋研究所公开航次的多波段太阳光度计资料研究了2006 年9 月7 -30 日南海北部海域的气溶胶光学厚度。同时太阳光度计地基观测结果也是对卫星光学遥感资料进行校准的重要手段, 郑卓云等（2011）和谭浩波等（2009）分别利用多波段太阳光度计数据反演珠江三角洲地区的气溶胶AOD 分布, 并与 MODIS数据进行对比验证; 王钊等（2013）利用太阳光度计资料, 在验证MODIS C5产品在西安地区适用性的基础上分析了西安地区AOD变化及其时空分布特征; 郑凯端等（2018）利用太阳光度计观测资料, 结合CALIPSO（云/气溶胶激光雷达）数据和COMS（海洋与气象学多功能卫星）数据对长江三角洲地区一次重污染过程进行了分析。
兰州市地处黄河谷地, 是中国西北地区重要的工业基地和综合交通枢纽。随着城市经济的快速发展和城市化进程的加快, 人为气溶胶不断增加, 由此引发的能见度下降以及城市大气环境质量恶化等问题受到高度关注（齐冰等, 2014）。有关学者已经对兰州市特定时段以及城乡之间大气气溶胶光学性质进行了一系列研究, 如张婕等（2012）利用2003-2004年大气气溶胶散射系数, AOD观测数据和环境质量监测资料, 对比分析了兰州地区采暖期前后大气气溶胶光学性质的变化; 胡文超等（2009）选取2004年5月至2007年5月兰州市区与榆中郊区太阳光度计观测数据, 反演分析了兰州地区城乡气溶胶光学特征变化及其差异; 权晓晶等（2009）利用多波段太阳光度计观测资料, 采用光谱消光法反演分析了2007年兰州市冬季大气气溶胶光学厚度特性。
随着2012年空气污染防治战役和2015年空气污染控制计划的实施, 兰州城市空气质量有所改善, 经常出现“兰州蓝”现象（Zhao et al, 2018）。由于空气污染控制方面的创新和显著成就, 兰州在2015年巴黎举行的联合国气候变化大会上获得了“今日变革进步奖”。关注和分析近年兰州市气溶胶光学特性, 对了解兰州市大气污染现状, 进一步改善城市大气环境质量具有重要的意义。

2 数据来源与方法介绍

采用法国CIMEL公司制造的CE318型扫描太阳辐射计, 该仪器在可见近红外波段有9个光谱通道, 滤光片中心波长分别为340, 380, 440, 500, 670, 870, 936, 1020和1640 nm。其中936 nm波段具有较强的水汽吸收, 通常利用该通道和窗区通道结合反演大气柱中的水汽含量（任宜勇等, 2006）, 其他通道均为大气通道。340 nm通道带宽为2 nm, 380 nm通道带宽为4 nm, 其它波段为10 nm, 视场角为1.2°, 在15 min的间隔内, 自动跟踪太阳进行太阳直射辐射监测。太阳光度计不仅能自动跟踪太阳进行太阳直接辐射测量, 而且可以进行太阳等高度角天空扫描、 太阳主平面扫描和极化通道天空扫描（杨志峰等, 2008）。
仪器放置在中国科学院西北生态环境资源研究院科研1号楼楼顶（36°03′N, 103°52′E）, 距离地面约32 m, 周围视野较为开阔, 无明显遮挡物。观测点所在区域为兰州市经济、 政治、 文化、 交通、 商贸中心, 是典型的城市住宅、 商业区, 因此观测数据能够代表兰州市大气气溶胶状况, 较好地反映兰州市环境空气质量水平。本研究所选取的研究时段为2015年9 -11月, 所用数据为利用ASTPwin软件进行过滤云筛选（Smirnov et al, 2000）的level 1.5气溶胶反演数据, 从而消除了云干扰和质量差的数据。
根据Angstrom（1929）, 大气气溶胶光学厚度τ(λ)可以用波长指数α和大气浑浊度系数β表示为:
τ λ = β λ - α ,
通常, 当气溶胶粒径大时, 即使增加波长, 光学厚度也不会减小。另一方面, 如果粒径小, 则光学厚度随波长减小。因此, 波长指数与气溶胶的大小成反比, 波长指数α可以用来反映粒子的粒径特征, α一般在0~2之间, 其值越小, 说明气溶胶以大粒径粒子为主, 其值越大, 则表示气溶胶以小粒径粒子为主。
大气浑浊度系数β是波长1 μm处大气气溶胶光学厚度（肖钟湧, 2010）, 范围基本在0~0.5之间, 当β≤0.1时表示大气气溶胶浓度较低, 大气较清洁, β≥0.2时说明大气较为浑浊, 空气质量差。
将两个不同波长( λ 1 =400 nm和 λ 2 =870 nm)的 AOD代入公式(1) 就可以计算得到 Angstrom 参数(本文利用440 nm和870 nm波段的AOD计算波长指数α 440~870nm和大气浑浊度系数β), 即:
α = - l n   τ λ 1 τ λ 2 l n   λ 1 λ 2 ,
β = τ ( λ 1 ) λ 1 - α = τ ( λ 2 ) λ 2 - α .

3 结果分析

3.1　 AOD和Angstrom参数变化特征

图1和图2分别为2015年9 -11月各波段AOD日均值时序图和平均日变化图。从图1中可以看出, 所有波段AOD变化趋势一致, 且随波长的增加AOD值减小, 这一特征符合一般大陆型气溶胶光学厚度与波长的关系（赵胡笳等, 2012）。总体来看, 波段越长, AOD值的逐日变化幅度越小; 波段越短, AOD值的逐日变化幅度越大(图2)。
图1 2015年秋季各波段AOD日均值变化

Fig.1 Variation of daily average AOD in the autumn of 2015

图2 2015年秋季各波段AOD平均日变化

Fig.2 The AOD average diurnal variation in the autumn of 2015

选取500 nm波段的气溶胶光学厚度来研究兰州市秋季气溶胶光学特性, 该波段是大气光学厚度研究中较为广泛的波段, 500 nm 波段的大气气溶胶光学厚度在数值上与全波段气溶胶光学厚度的平均值相当, 能够较好地反映全波段大气光学厚度变化特征（吴立新等, 2016; 申彦波等, 2003）。由图1可见, 兰州市2015年秋季AOD500 nm变化范围为0.2~1.2, 主要集中在0.2~0.6, 最大值出现在10月27日, 最小值出现在9月22日。9月至10月中旬AOD值较为稳定, 之后波动剧烈, 最大可达1.2。
AOD秋季日变化较小, AOD500 nm变化范围在0.27~0.52之间。AOD值在07:00（北京时, 下同）-09:00呈上升趋势, 在09:00达到峰值然后开始下降（图2）, 这种日变化规律可能与污染源排放和边界层高度的日变化有关。根据杜川利等（2014）和王伟齐等（2016）对秋季平均边界层高度与颗粒物质量浓度的研究, 边界层顶高度与颗粒物浓度呈负相关关系。在早高峰期间由于机动车排放的迅速增加, 大气气溶胶在09:00左右形成峰值。之后因气温逐步升高, 稳定的大气边界层被破坏, 形成对流边界层, 污染物的扩散能力增强, AOD值缓慢下降。
表1为反演的研究期间各波段的气溶胶光学厚度月均值。兰州2015年秋季AOD500 nm均值为 0.468±0.22, AOD500 nm平均值逐月增加, 气溶胶浓度逐月上升, 处于较高浓度水平。表2为兰州2015年秋季Angstrom参数月变化。如表2所示, α 440~870 nm10月最低, 为0.95±0.26, 说明10月大气气溶胶颗粒中大粒径粒子较其他两个月份多; 9月α 440~870 nm最大, 为1.209±0.14, 表明9月大气气溶胶颗粒中小粒径粒子较其他两个月多。大气浑浊度系数β 9月最低, 为0.149±0.05, 说明9月大气相对清洁, 环境空气质量较好; 11月达到最高, 为0.277±0.12, 说明11月大气最为浑浊, 大气平均能见度最低。
表1 2015年秋季气溶胶光学厚度月均值变化

Table 1 Monthly average aerosol optical depth in autumn 2015

AOD 1640 nm 1020 nm 870 nm 670 nm 500 nm 440 nm 380 nm 340 nm
9月 0.108±0.04 0.155±0.06 0.175±0.06 0.228±0.08 0.337±0.12 0.397±0.13 0.465±0.15 0.486±0.16
10月 0.157±0.04 0.2175±0.06 0.243±0.07 0.302±0.11 0.414±0.16 0.474±0.18 0.537±0.19 0.554±0.20
11月 0.166±0.06 0.273±0.11 0.324±0.14 0.434±0.18 0.613±0.24 0.702±0.27 0.785±0.28 0.81±0.29
秋季均值 0.150±0.05 0.224±0.09 0.257±0.11 0.333±0.16 0.468±0.22 0.538±0.24 0.609±0.26 0.63±0.26
表2 2015年秋季Angstrom参数月变化

Table 2 Monthly average Angstrom parameters in autumn 2015

Angstrom

参数

 9月 10月 11月
最大值 月均值 最小值 标准差 最大值 月均值 最小值 标准差 最大值 月均值 最小值 标准差

α 440~870nm

β

1.394

0.201

1.209

0.149

0.89

0.088

0.14

0.05

1.504

0.427

0.95

0.213

0.464

0.125

0.26

0.06

1.375

0.595

1.146

0.277

0.617

0.124

0.19

0.12
表3给出了中国部分地区秋季气溶胶光学特性观测结果。从表3可以看出, 兰州秋季AOD水平与香河（高中明等, 2013）、 北京（任团伟等, 2015; 张勇等, 2014）较为接近, 但低于南方城市, 高于兰州郊区榆中（高中明等, 2013）, 这一方面与兰州处于黄河谷地, 地形较榆中封闭有关, 另一方面与城乡污染物排放差异有关。从Angstrom波长指数看, 兰州秋季气溶胶与榆中、 西安（董自鹏等, 2013）、 合肥（牟福生等, 2016）和南京（王静等, 2017）类似, 与徐州（吴立新等, 2016）和杭州（齐冰等, 2014; 李海龙等, 2018）以及南宁（李成, 2017）相比气溶胶颗粒偏粗。根据Eck et al（2005）的研究, 当α>0.8时, 城市气溶胶以小粒子占主导。因此, 可以推断兰州市秋季气溶胶主要以细颗粒气溶胶为主。
表3 中国部分地区秋季气溶胶光学特性观测结果

Table 3 Autumn aerosol optical properties in different areas of China

地点 观测时段 波长 AOD秋季均值 α 440~870 nm秋季均值
兰州市(本研究) 2015年 500 nm 0.468±0.22 1.08±0.24
徐州（吴立新等，2016） 2013年, 2014年 500 nm 0.77, 0.94 1.34, 1.28
榆中（高中明等，2013） / 675 nm 0.22±0.09 1.06±0.19
香河（高中明等，2013） / 675 nm 0.4±0.36 1.2±0.25
北京（任团伟等, 2015） 2009 -2011年 440 nm 0.61 1.15
北京（张勇等, 2014） 2010年10 -11月 550 nm 0.5±0.69 0.95±0.33
西安（董自鹏等，2013） 2010 -2011年 550 nm 0.61±0.37 1.09±0.32
南京（王静等，2017） 2013年 500 nm 0.62±0.36 1.05±0.33
杭州（齐冰等, 2014） 2011 -2012年 500 nm 0.88±0.44 1.32±0.23
杭州（李海龙等, 2018） 2014年 500 nm 0.65±0.26 1.25±0.16
合肥（牟福生等，2016） 2012年 500 nm 0.61±0.13 1.15±0.21
天津（刘敬乐等, 2017） 2014年 500 nm / 0.96±0.34
南宁（李成，2017） 2014 -2015年 500 nm 0.83 1.367

3.2　 AOD和 α 频率分布特征

AOD500 nm频率分布情况如图3(a)所示。2015年9 -10月AOD500 nm集中在0.2~0.6之间, 11月AOD500 nm集中在0.4~0.8之间; 9月AOD500 nm值在0.2~0.4范围内的频率达到79%, 10月也在该区间范围内达到峰值, 为60%, 11月为双峰分布, AOD500 nm值在0.4~0.6和0.6~0.8区间内频率均为35%。表明兰州2015年秋季AOD500 nm分布较为集中, 大气气溶胶含量逐月增加。
图3 2015年秋季AOD500 nm(a)、 波长指数α(b)和大气浑浊度β(c)的频率分布

Fig.3 Frequency distributions of AOD500 nm (a) and Angstrom parameters (b, c) in autumn 2015

根据Angstrom参数变化特征, 统计其频率分布, 如图3(b)和(c)所示。图3(b)为波长指数频率分布, 可以看出9月波长指数集中在1.0~1.4之间, 峰值中心在1.2~1.4区间, 说明9月气溶胶粒子粒径较小; 10月波长指数分布主要集中在0.6~0.8和1.0~1.2两个区间, 占比分别为29%和36%, 气溶胶粒子成分复杂, 受粗细粒子共同影响; 11月波长指数集中在1.0~1.4区间, 占比78%, 说明11月小粒径气溶胶较多, 污染物以细颗粒为主。图3(c)为大气浑浊度频率分布, 可见9月相对清洁, 10月次之, 大气相对浑浊, 11月大气最浑浊。总之, 9月气溶胶粒径偏小, 环境空气质量最好, 10月空气质量次之, 气溶胶受粗细粒子共同影响, 11月空气质量最差, 气溶胶主控粒子为小粒径粒子。总体来看, 兰州秋季气溶胶以细粒子气溶胶为主。

3.3　 AOD与Angstrom参数的相关性分析

对兰州市2015年秋季日均AOD500 nm和Angstrom参数进行散点分析（图4）。AOD500 nm与α线性相关不显著, 与β显著相关, 相关系数达0.78。说明当某一段时间内大气中气溶胶质量浓度增加时, 垂直方向上气溶胶对光的削减作用加强, 大气气溶胶光学厚度增大, 而大气中气溶胶质量浓度增加时, 大气浑浊水平相应增长（李成, 2017）。因此二者均能表征大气的浑浊程度。
图4 AOD与Angstrom参数α （a）和β （b）的散点分布

Fig.4 Scatter distribution of AOD and Angstrom parameters α （a） and β （b）

3.4　气溶胶类型及分布特征

Singh et al（2004）提出利用Angstrom波长指数α 440~870 nm结果提取气溶胶类型信息的方法, 即当α 440~870 nm≥1时, 认为大气中气溶胶的主要类型为人为源气溶胶。Tanré et al（2001）将α 440~870 nm≤0.5作为提取沙尘气溶胶的阈值, 当α 440~870 nm≤0.5时, 认为大气气溶胶的主要类型为沙尘气溶胶。基于上述方法对兰州2015年秋季气溶胶主要类型进行分析, 如图5, 其中1<α 440~870 nm<0.5被认为受沙尘源与人为源气溶胶的混合影响。
图5 2015年秋季兰州气溶胶主要类型存在的天数

Fig.5 Statistical chart of major aerosol types in autumn 2015

由图5可见, 9月大气气溶胶以人为源气溶胶为主, 少数天数为受人为和沙尘混合影响气溶胶, 没有以沙尘源为主的天数; 10月多数为人为和混合影响气溶胶, 部分天数受沙尘源气溶胶影响; 11月以人为源气溶胶为主, 这可能与采暖期燃煤供暖有关。整体来看, 兰州秋季大气气溶胶主要类型为细颗粒模态下的人为源和混合气溶胶。
Gobbi et al（2007）建立了一种通过区分云干扰和气溶胶细粒子的吸湿增长从而对气溶胶类型进行分类的图解法。该方法利用太阳光度计观测的440, 670 和870 nm波段数据, 通过定义Angstrom波长指数差值δα（α 440~670 nm-α 670~870 nm）来定义α随波长λ变化的曲率dα/dλ, 利用δα和α 440~870 nm构建的坐标系作为分析气溶胶特性的框架。在坐标系中, 通过用不同的颜色表示所有瞬时AOD670 nm进一步对气溶胶颗粒进行分类, 对气溶胶粒子类型进行判断。当δα<0时, 表示气溶胶粒子以细模态粒子为主; 当δα>0时, 表示气溶胶粒子受细模态和粗模态粒子共同影响。细粒子气溶胶的亲水特性会导致气溶胶粒径（Rf）和细模态气溶胶对 AOD 的贡献比例（η）增加, 而云干扰或粗颗粒仅仅会导致AOD的贡献比例（η）增加, 而其粒径保持不变（齐冰等, 2014）。
基于该方法, 以城市-工业型典型气溶胶折射率m=1.4-0.001i为参考（Dubovik, 2002）, 采用双峰对数正态分布特征建立δα和α空间框架, 对兰州市气溶胶粒子进行分类。图6中黑色实线代表细模态粒子粒径（Rf）, 紫色虚线代表细模态粒子对AOD 670 nm贡献的比例（η）。
图6 兰州2015年秋季气溶胶类型分类

Fig.6 Aerosol type classification diagram for Lanzhouin autumn 2015

由图6可见, AOD由小粒径处沿粒径(黑色实线)增大方向增大的同时, 细模态粒子对AOD 670 nm贡献的比例（η）也随之增加。兰州市2015年秋季AOD 的高值（AOD>0.7）主要出现在α~1.0, η~70%区间, 气溶胶粒径在0.15~0.2 μm附近。这说明兰州市高AOD时受细颗粒气溶胶的吸湿增长影响, 细颗粒吸湿增长是兰州市秋季气溶胶光学厚度增高的主要原因。与大连监测站的秋季数据（Zhao et al, 2016）相比, 兰州市秋季气溶胶集群现象更为明显, 高AOD区细模态粒子的影响比大连小, 可能与兰州相对湿度比大连低, 气溶胶吸湿增长能力较弱有关。

4 结论

(1) 2015年兰州市秋季所有波段的气溶胶光学厚度曲线变化趋势一致, 随波长的增加AOD减小, 波长越长, AOD逐日变化越稳定。兰州市秋季AOD500 nm均值为0.468±0.22。 AOD秋季日变化较小, AOD500 nm变化范围在0.27~0.52之间。α 440~870 nm10月最低, 为0.95±0.26; 9月α 440~870 nm最大, 为1.209±0.14。大气浑浊度系数β 9月最低, 为0.149±0.05; 11月最高, 为0.277±0.12。
(2) 2015年9 -10月AOD500 nm集中在0.2~0.6之间, 11月AOD500 nm集中在0.4~0.8之间。9月波长指数多集中在1.0~1.4之间, 峰值中心在1.2~1.4区间; 10月波长指数主要集中在0.6~0.8和1.0~1.2两个区间; 11月波长指数集中在1.0~1.4区间。9月气溶胶粒径偏小, 环境空气质量最好, 10月环境空气质量次之, 气溶胶受粗、 细粒子的共同影响, 11月环境空气质量最差, 气溶胶主控粒子为小粒径粒子。总体来看, 兰州秋季气溶胶以细粒子气溶胶为主。
(3) AOD500 nm与α线性相关不显著, 与β显著相关, 大气光学厚度与大气浑浊度系数均能表征大气的浑浊程度。
(4) 兰州2015年秋季大气气溶胶主要类型为细颗粒模态下的人为源和混合型气溶胶。AOD高值主要由细模态粒子吸湿增长(AOD>1.0, δα<0, α~1.0, η~70%)贡献, 细颗粒吸湿增长是兰州市秋季气溶胶光学厚度增高的主要原因。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
Ångström A , 1929.On the atmospheric transmission of sun radiation and on dust in the air[J].Geografiska Annaler, 11(40): 156-166.

Dubovik O , 2002.Variability of absorption and optical properties of key aerosol types observed in worldwide locations[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 59(3): 590-608.

Eck T F , Holben B N , Dubovik O , al et , 2005.Columnar aerosol optical properties at AERONET sites in central eastern Asia and aerosol transport to the tropical mid‑Pacific[J].Journal of Geophysical Research‑Atmospheres, 110(D06202): 887-908.

Gobbi G P , Kaufman Y J , Koren I , al et , 2007.Classification of aerosol properties derived from AERONET direct sun data[J].Atmospheric Chemistry & Physics( 2: 8713-8726.

Holben B N , Eck T F , Slutsker I , al et , 1998.AERONET—A federated instrument network and data archive for aerosol characterization[J].Remote Sensing of Environment, 66(1): 1-16.

Holben B N , Tanré D , Smirnov A , al et , 2001.An emerging ground‑based aerosol climatology: Aerosol optical depth from AERONET[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres, 106(D11):12067-12097.

Pithurai G , Pinker R T , Dubovik O , al et , 2001.Remote sensing of aerosol optical characteristics in sub‑Sahel, West Africa[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres, 106(D22):28347-28356.

Singh R P , Dey S , Tripathi S N , al et , 2004.Variability of aerosol parameters over Kanpur, northern India[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres, 109(D23 D23206.

Smirnov A , Holben B N , Eck T F , al et , 2000.Cloud‑screening and quality control algorithms for the aeronet database[J].Remote Sensing of Environment, 73(3), 337-349.

Tanré D , KaufmanY J , Holben B N , al et , 2001.Climatology of dust aerosol size distribution and optical properties derived from remotely sensed data in the solar spectrum[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres, 106(D16):18205-18217.

Wang B , Chen J , Jiang H , al et , 2010.The aerosol optical depth retrievals from ground sun‑photometer measurements in Yangtze River Delta of China[C]// International Conference on Geoinformatics.IEEE, 1-5.

Zhao H , Che H , Wang Y , al et , 2016.Investigation of the optical properties of aerosols over the coastal region at Dalian, Northeast China[J].Atmosphere, 7(8): 103.

Zhao S P , Yu Y , Qin D H , 2018.From highly polluted inland city of China to “Lanzhou Blue”: The air‑pollution characteristics[J].Sciences in Cold and Arid Regions, 10(1): 0012–0026.

董自鹏, 李星敏, 杜川利, 等 , 2013.西安地区气溶胶光学特性研究[J].高原气象, 32(3): 856-864.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00079 .

杜川利, 唐晓, 李星敏, 等 , 2014.城市边界层高度变化特征与颗粒物浓度影响分析[J].高原气象, 33(5): 1383-1392.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00077 .

高中明, 闭建荣, 黄建平 , 2013.基于AERONET和SKYNET网观测的中国北方地区气溶胶光学特征分析[J].高原气象, 32(5): 1293-1307.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00116 .

胡文超, 张文煜, 郭振海, 等 , 2009.甘肃半干旱区城乡气溶胶光学特性的观测与分析[J].兰州大学学报(自然科学版), 45(6): 46-50.

李成 , 2017.南宁市大气气溶胶光学特性与理化特性综合观测研究[D].广西: 广西师范学院, 15-22.

李海龙, 张自力, 李正泉, 等 , 2018.基于CE318数据的杭州市气溶胶光学特征研究[J].科技通报, (6): 46-53.

刘大召, 田礼乔, 杨锦坤, 等 , 2008.南海北部海域气溶胶光学厚度研究[J].热带气象学报, 24(2): 205-208.

刘敬乐, 姚青, 蔡子颖, 等 , 2017.基于太阳光度计的天津城区气溶胶光学特性[J].中国环境科学, 37(11): 4013-4021.

刘玉杰, 牛生杰, 郑有飞 , 2004.用CE‑318太阳光度计资料研究银川地区气溶胶光学厚度特性[J].大气科学学报, 27(5): 615-622.

牟福生, 李昂, 谢品华, 等 , 2016.利用CE318太阳光度计资料反演合肥气溶胶光学特性[J].红外与激光工程, 45(2): 160-165.

齐冰, 杜荣光, 于之锋, 等 , 2014.杭州市大气气溶胶光学厚度研究[J].中国环境科学, 34(3): 588-595.

权晓晶, 张镭, 曹贤洁, 等 , 2009.2007年兰州市冬季大气气溶胶光学厚度特性[J].兰州大学学报(自然科学版), 45(3): 39-44.

任团伟, 郭照冰, 刘唯佳, 2015.2009-2011年北京地区大气气溶胶光学特性季节变化规律研究[J].环境化学, 34(12): 2239-2247.

任宜勇, 李霞, 吕鸣, 等 , 2006.CE318太阳光度计观测资料应用前景及其解读[J].气象科技, 34(3): 349-352.

申彦波, 沈志宝, 汪万福 , 2003.2001年春季中国北方大气气溶胶光学厚度与沙尘天气[J].高原气象, 22(2): 185-190.

石广玉, 王标, 张华, 等 , 2008.大气气溶胶的辐射与气候效应[J].大气科学, 32(4): 826-840.

谭浩波, 吴兑, 邓雪娇, 等 , 2009.珠江三角洲气溶胶光学厚度的观测研究[J].环境科学学报, 29(6): 1146-1155.

王静, 牛生杰, 许丹 , 2017.南京气溶胶光学特性地基观测研究[J].气象科学, 37(2): 248-255.

王伟齐, 臧增亮, 宋彬, 等 , 2016.北京地区不同时段平均PM2.5浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析[J].环境科学学报, 36(8): 2794-2802.

王钊, 彭艳, 车慧正, 等 , 2013.近10年关中盆地MODIS气溶胶的时空变化特征[J].高原气象, 32(1): 234-242.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00023 .

吴立新, 吕鑫, 秦凯, 等 , 2016.基于太阳光度计地基观测的徐州气溶胶光学特性变化分析[J].科学通报, 61(20): 2287.

肖钟湧, 江洪, 陈健, 等 , 2010.利用 MODIS 遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度[J].中国环境科学, 30(5), 577-584.

延昊, 矫梅燕, 毕宝贵, 等 , 2006.国内外气溶胶观测网络发展进展及相关科学计划[J].气象科学, 26(1): 110.

杨志峰, 张小曳, 车慧正, 等 , 2008.CE318 型太阳光度计标定方法初探[J].应用气象学报, 19(3), 297-306.

张婕, 刘海文, 肖国杰, 等 , 2012.采暖期前后兰州城市气溶胶光学特性变化特征[J].干旱气象, 30(2): 178-181.

张勇, 银燕, 刘藴芳, 等 , 2014.北京秋季大气气溶胶光学厚度与Angstrom指数观测研究[J].中国环境科学, 34(6): 1380-1389.

赵胡笳 , 2014.中国东北城市地区大气气溶胶光学特性及其直接辐射效应研究[D].北京: 中国气象科学研究院.

赵胡笳, 马雁军, 王绪鑫, 等 , 2012.2010年秋季鞍山气溶胶光学特征变化[J].气象与环境学报, 28(4): 55-62.

郑凯端, 陈健, 周杰, 等 , 2018.长三角地区一次严重雾霾事件的多源遥感监测研究[J].国土资源遥感, 30(1): 224-232.

郑卓云, 陈良富, 郑君瑜, 等 , 2011.高分辨率气溶胶光学厚度在珠三角及香港地区区域颗粒物监测中的应用研究[J].环境科学学报, 31(6): 1154-1161.

Options
文章导航

/

〈 〉

本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持：support@magtech.com.cn