, 丁建丽, 王瑾杰Spatio-temporal variations and potential diffusion characteristicsof dust aerosol originating from Central Asia
ZHANGZhe, DINGJianli, WANGJinjie通讯作者:
收稿日期:2016-07-7
修回日期:2016-10-15
网络出版日期:2017-03-15
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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1 引言
气溶胶是大气中悬浮的直径0.001~100 μm的固态或液态颗粒的总称[1]。除通过吸收和散射太阳辐射,直接影响地气系统的辐射平衡,作为云凝结核参与云中的微物理过程从而影响降水,继而影响全区气候外,大气气溶胶沉降到叶片后也将直接影响作物结构和生理过程[2-3]。大气气溶胶的增加不仅对全球气候变化产生重要影响,对人类健康、生态环境和农业生产方面的危害也引起社会的广泛关注。中亚地区是全球沙尘气溶胶贡献度较大的区域,荒漠化进程的加剧使得该地区面临严重的尘暴灾害[4]。尤其是近50年咸海湖面急速退化,干涸湖底风蚀形成的沙尘中含有大量高密度盐碱粉尘及重金属元素,对周边地区生态环境造成严重威胁。随着大气气溶胶研究的深入开展,国内外****针对个别地区大气状况,配合小区域的降尘采样,对中亚地区气溶胶空间分布和变化做了一定研究。罗云峰等[5]、许潇锋[6]利用中国常规辐射观测站1961-1990年近30年的历史资料,计算了全国气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）分布和变化,发现南疆盆地AOD存在高值区,且年变化表现为上升趋势;李霞等[7]利用2002-2006年的CE 318资料,分析新疆乌鲁木齐、和田、塔中、哈密地区AOD月、季变化特征;李娟[8]以塔克拉玛干沙漠为研究对象,揭示了中亚沙尘源区沙尘气溶胶的理化特性,形成机制及对周边地区的可能影响;Ge等[9]研究发现,咸海地区气溶胶年均值呈现显著增长趋势,且存在季节性差异;Micklin等[10-11]认为始发于咸海干涸湖底的盐尘颗粒物对费尔干纳盆地,东西伯利亚沿岸地区以及俄罗斯地区,伊朗西北部造成影响,其和卡拉库姆沙漠产生的沙尘暴混合,影响范围甚至可以超过阿拉伯海沿岸。受排放源及周围环境影响,气溶胶在组成成分和空间分布上存在差异,且随时间变化迅速[3]。中亚地区地基气溶胶监测网站点分布少,且空间分布不均,大多研究都是基于短期、分散的观测数据。多点位空间尺度、长时间尺度的观测数据的缺乏,使得对中亚地区气溶胶分布的时空变异性及尘源地区沙尘气溶胶不同季节下的潜在扩散特性缺乏讨论。
遥感技术在大范围,快速更新信息等方面的具有突出优势。本文利用MODIS和CALIOP遥感数据,探讨了2002-2015年中亚地区AOD时空分布特征,针对AOD高值地区对不同化学组份的沙尘气溶胶光学特性垂直分布特征进行分析,最后利用HYSPLIT模型模拟沙尘运输的季节性变化,以期提高中亚地区粉尘释放及潜在扩散特性的认识,为咸海地区盐尘污染评价提供参考。
2 研究区域、数据和方法
2.1 研究区概况
中亚包括中亚五国（乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、哈萨克斯坦）和中国新疆等地区,纵跨57°N~35°N,地势东南高西北低,属典型温带大陆性气候,冬冷夏热,降水稀少,年降水量在300 mm以下,生态系统十分脆弱。境内荒漠、半荒漠占据该区域绝大部分面积,加之人类不合理活动,植被退化、荒漠化加剧、沙尘天气频发,生态环境恶化迅速,严重制约了当地经济发展和西部大开发战略的实施。风沙不断吞噬周围的耕地和牧场,污染着空气和水源。粉尘以气溶胶形式悬浮于大气并进行长距离输送,对周边地区绿洲农业的发展及荒漠植被的生长产生一定影响,严重危害干旱区绿洲生态安全[12-13]。2.2 数据来源
2.2.1 MODIS影像 MODIS是搭载于Terra/Aqua 卫星上的光学遥感仪器,提供了从可见光波段（0.4 μm）到中红外波段（14 μm）的全球观测资料[14]。中亚地区地处沙漠或半荒漠地带,常规的暗象元法获取气溶胶光学厚度较为困难,Aqua卫星的大气三级标准数据集采用Deep Blue算法对暗像元法有很好的互补性,可以获得亮地表地区的AOD,水平分辨率为1°×1°。2.2.2 CALIOP数据 星载激光雷达是一种典型的主动遥感技术,也是实现精确、快速检测气溶胶垂直分布特征的强有力的工具。CALIOP是云—气溶胶激光雷达和红外探测者卫星（Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Statellite Observations, CALIPSO）的有效载荷之一,为双波长偏振敏感激光雷达,有两个波段（532 nm和1064 nm）,且532 nm波段具有正交偏振探测能力,垂直分辨率为30 m,水平分辨率为333 m[15]。为了确保沙尘气溶胶光学特性垂直分布研究的典型性,将数据获取时段定在尘暴发生相对频繁的春季。
2.2.3 气象数据 象数据选取的是NCEP GDAS的气象场资料。NCEP GDAS数据从2005年1月至今,每月分5个星期保存,月更新,水平分辨率1°×1°。气象要素场包括温度、气压、相对湿度、水平和垂直风速等[16]。
实测气象数据资料由新疆地区气象站点提供,数据包括温度、相对湿度、水汽压、风速、降水等。为与气溶胶数据相匹配,选取2002年7月-2015年12月时间段数据。季节划分标准为3-5月为春季,6-8月为夏季,9-11为秋季,12-来年2月为冬季。
2.3 研究方法
2.3.1 趋势分析方法 采用线性趋势分析方法[17]对2002-2015年气溶胶光学厚度变化趋势进行分析。式中：slope为斜率;n为研究时段年数,本文为14;i代表第i年（2002年为第1年）;Xi代表第i年的气溶胶光学厚度年平均值。
2.3.2 体积退偏比和色比的计算 CALIPSO原始雷达输出数据为3个通道的衰减后向散射系数,对532 nm垂直衰减后向散射系数与532 nrn平行衰减后向散射系数进行比值运算,就得到体积退偏比[18]：
体积退偏比表征颗粒物的形状特性,非球形颗粒物偏振比值比较大,而球形颗粒物的偏振比值则较小。对1064 nm总衰减后向散射系数与532 nm总衰减后向散射系数进行比值运算,则得到色比[18]：
色比表征颗粒物的粒径大小状况,通常色比值越大,颗粒物粒径也越大。
2.3.3 轨迹聚类分析 HYSPLIT是一种用于计算和分析大气污染物输送、扩散轨迹的专业模型,目前在国内外广泛应用于分析污染物来源及确定传输路径等[19-20]。本文利用HYSPLIT轨迹模型计算始发于尘源区（咸海、塔克拉玛干沙漠地区）的2005年1月-2015年12月每天气团的7天（168小时）前进移动轨迹,轨迹计算起始点相对高度为100 m。按季节根据气流的空间相似度对大量轨迹进行分组,得到潜在扩散路径并估算每条路径的贡献率,从而确定研究区沙尘气溶胶季节性潜在扩散特性。
3 结果与分析
3.1 中亚地区AOD空间分布及季节性变化
通过对MODIS的AOD产品进行计算,获取2002-2015年中亚地区年平均AOD分布（图1）和AOD的季节性分布（图2）。中亚地区AOD分布受下垫面状况影响显著,高值区多分布于荒漠地区、盆地,低值区主要分布于海拔相对较高的山区（图1）。AOD高值区域主要集中于中亚咸海周边地区（A）和南疆的塔里木盆地（B）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图12002-2015年中亚地区AOD空间分布
-->Fig. 1Spatial distribution of AOD in Central Asia during 2002-2015
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2中亚地区AOD季节性分布
-->Fig. 2Spatial distribution of AOD in Central Asia in different seasons
-->
中亚地区AOD空间分布呈现显著的季节性变化（图2）。春季、夏季高,秋季、冬季低,四季均值春季（0.412）>夏季（0.258）>冬季(0.167)≈秋季(0.159),这与相关****的既得结果较为符合[21-24];春、夏两季沙尘天气频繁,导致区域AOD整体偏高[25];受冬季降雪影响,下垫面被积雪覆盖不易起尘,且积雪使得地表反照率增加,增大了AOD反演难度,出现部分区域的数据空缺现象,从而导致冬季AOD整体偏低;冬季量值范围大于秋季,这是由于中亚地区冬季化石燃料的燃烧,人为气溶胶的产生对区域AOD量值产生了一定影响[26]。A、B地区春、夏两季起沙较为频繁,秋、冬季相对较少,但相对于其他区域仍是主要的沙尘气溶胶源区;A地区高值区范围在夏季较春季明显扩大,这可能是由于夏季对流活动多,有利于底层气溶胶向上传输和水平输送,且温度和湿度有利于气—粒转化,气溶胶吸湿后散射能力增强,从而导致夏季AOD高值区范围扩大[27]。
对典型地区AOD月数据进行提取和统计分析,得到A、B地区AOD年内变化（图3）。A、B地区AOD月变化在春季呈现明显波峰,4月最大,说明中亚地区沙尘暴通常发生在春季。分别统计14年间A、B地区四季均值和增幅（表1）,春季,A地区AOD均值为0.321,年增幅为5.211%,B地区AOD均值为0.847,年增幅-0.377%,变化并不明显;夏季,AOD年均值B地区（0.422）略高于A地区（0.309）,但相对于春季而言二者差距缩小,其中,A地区存在明显上升趋势,年增幅达到4.376%,B地区则呈现下降趋势,年增幅-3.491%;秋、冬季节两地区AOD年平均值较为接近,在0.187~0.198之间,整体呈上升趋势且上升幅度较为一致。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图3A、B地区AOD年内变化
-->Fig. 3Intra-annual variation of AOD in A and B areas
-->
Tab. 1
表1
表1A、B地区AOD四季均值及变化趋势
Tab. 1Annual variability of AOD in A and B areas in different seasons
| 春季 | 夏季 | 秋季 | 冬季 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A地区 | B地区 | A地区 | B地区 | A地区 | B地区 | A地区 | B地区 | |||||
| AOD | 年均值 | 0.321 | 0.847 | 0.309 | 0.422 | 0.194 | 0.198 | 0.187 | 0.195 | |||
| 年均增幅(%) | 5.211 | -0.377 | 4.376 | -3.491 | 3.343 | 4.755 | 0.064 | 0.087 | ||||
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3.2 AOD年际变化特征及影响因素相关分析
利用线性趋势分析方法对2002-2015年间AOD变化趋势进行分析发现（图4）,乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、哈萨克斯坦西部地区及里海东部地区AOD呈现出明显增加趋势,尤其是咸海周边及里海东部地区,年均幅度达到3.228%;塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、哈萨克斯坦东部地区及中国的新疆地区AOD变化程度相对较小,略有减少。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42002-2015年中亚地区年平均AOD变化趋势
-->Fig. 4Annual variability of AOD in Central Asia during 2002-2015
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2002-2015年间A地区AOD年均值为0.278,年均增幅为3.175%,增加趋势显著（图5）。造成咸海周边地区AOD年际变化趋势显著的原因是咸海的退化。1960年以前,咸海水位处于一个相对稳定的状态。随着棉花种植规模的不断扩张,中亚五国从咸海流域的引水灌溉面积从20世纪60年代的4.51×104 km2增加到90年代的7.61×104 km2,加之生活用水的大量需求,湖面快速缩小[28-29]。如今湖面已从2000年的29.8×104 km2萎缩到2015年的4.8×104 km2,平均每年减少1.6×104 km2（图6）。湖泊萎缩造成大面积湖底裸露,干涸湖底成为丰富的粉尘和盐尘源,随着沙化面积的进一步扩大,沙尘和盐尘暴的暴发次数大幅增加。图6直观的显示了2000年以来,咸海湖面缩小,干涸湖底裸露面积加大对周边地区AOD年际变化的影响,二者决定系数R2达到0.876。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图52002-2015年A、B地区AOD年际变化趋势图
-->Fig. 5Annual variability of AOD in A and B areas during 2002-2015
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显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图62000-2015年咸海地区湖水面积与AOD年际变化
-->Fig. 6Annual variability of AOD and lake area in Aral Sea during 2000-2015
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对污染源相对稳定的地区而言,气溶胶浓度的变化主要受气象条件（温度、风速、相对湿度、水汽压、降水）的影响[30-31]。气温越高,大气对流层的对流运动越强烈,有利于沙尘输送;风速的增大,加大起尘量,同时也加速气溶胶扩散;相对湿度大易使颗粒物聚集,但当相对湿度较高,并伴有降水时,气溶胶颗粒物会由于自身的重量而自沉降,从而造成AOD减小。B地区地处南疆沙漠地区,降水稀少,温度较高,相对湿度较低,AOD年均值为0.421,年均增幅0.062%（图5）,故选取气温、风速、相对湿度、水汽压和降水量等参数分析不同季节AOD与气象因素间相关关系。
表2给出了AOD与气象因素之间偏相关系数和简单相关系数。从中可以看出,B地区AOD变化是受多种气象条件共同作用的结果,但在不同季节下某些特定因素起主要作用。对全年而言,气温和风速与AOD均呈正相关,其中无论偏相关系数和简单相关系数风速均通过了0.05显著性水平检验,说明对全年而言风速起主导作用,气温和AOD没有显著的相关关系;相对湿度、水汽压、降水量对AOD的影响几乎同时存在,无论是偏相关还是简单相关,三者和AOD都呈负相关性,其中偏相关系数相对湿度（-0.387）>水汽压（-0.354）>降水量（-0.205）。对沙尘天气高发的春季而言,AOD与风速呈现正相关关系,偏相关系数和简单相关系数均在0.290左右,且都通过了0.05的置信度检验,相关性显著,说明此时风速变化是影响局地AOD变化的关键因素。夏季风速对AOD的影响减弱,温度与AOD的偏相关系数为0.276,相关系数0.316,通过了0.05显著性水平检验,说明此时温度是影响AOD变化的关键因素,这是因为夏季温度的升高会造成局地大气垂直对流,有利于气溶胶从地面向高空输送,从而对局地气溶胶浓度产生影响[27]。秋、冬两季气温和风速对AOD的相关性减弱,相对湿度、水汽压和降水量与AOD的相关性有所提升,但相关系数偏低,说明此时AOD的变化受多种因素综合影响。
Tab. 2
表2
表2塔克拉玛干沙漠不同季节AOD与气象因素之间简单相关系数和偏相关系数
Tab. 2The correlation and partial correlation coefficients of AOD and meteorological factors in Taklimakan Desert in different seasons
| 时间 | 偏相关系数 | 简单相关系数 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 气温 | 风速 | 相对湿度 | 水汽压 | 降水量 | 气温 | 风速 | 相对湿度 | 水汽压 | 降水量 | ||
| 全年 | 0.048 | 0.570* | -0.387* | -0.354* | -0.205* | 0.128 | 0.252* | -0.240 | -0.160 | -0.258 | |
| 春季 | 0.154* | 0.287* | -0.113 | -0.139* | -0.135* | 0.245* | 0.290* | -0.310* | -0.127* | -0.272* | |
| 夏季 | 0.276* | 0.006 | -0.235* | -0.200* | -0.136* | 0.316* | 0.170* | -0.210* | -0.118* | -0.198 | |
| 秋季 | 0.012 | -0.067 | -0.015 | -0.149* | -0.052 | 0.183 | -0.037 | 0.053 | 0.025 | -0.203* | |
| 冬季 | -0.091 | -0.067 | 0.170* | -0.164* | -0.070 | -0.145 | -0.002 | -0.024 | -0.150 | -0.027 | |
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总而言之,B地区气象因素对AOD的影响主要体现在温度和风速两方面。受全球变暖背景影响,新疆年平均温度呈现非线性上升趋势,年均增幅1.077%,总体变化趋势平缓;平均风速呈现显著下降趋势,南疆地区风速以每年0.0217 m/s的速率下降,14年间下降0.239 m/s,其中,塔克拉玛干沙漠地区,四季平均风速变化幅度分别为-17.267%、-15.417%、7.451%和1.231%,与AOD季节性变化趋势一致。
3.3 中亚地区气溶胶光学特性垂直分布特征
3.3.1 气溶胶后向散射系数垂直分布特征 一般认为,后向散射系数为0.0008~0.0045的颗粒为气溶胶[32]。统计两地气溶胶后向散射系数垂直分布特征（图7）可知,0~10 km范围内,随着高度的增加,气溶胶散射能力减弱,近地面0~2 km范围内,气溶胶散射能力最强,贡献度分别为29.07%和31.56%,8~10 km范围内最弱,贡献率分别为12.21%和10.37%。说明近尘源区域沙尘气溶胶污染主要集中在0~2 km的低层大气。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图7A、B地区气溶胶总后向散射系数垂直分布
-->Fig. 7The vertical distribution of aerosol attenuated backscatter coefficient in A and B areas
-->
统计不同高度气溶胶总后向散射系数分布频率（图8）可知,A、B两地区气溶胶后向散射系数的总体变化特征基本相同,0~2 km高度范围内,后向散射系数主要集中于0.0015~0.0035,散射系数值较大,对能见度的影响较大;2~10 km范围内则集中在0.0008~0.0025范围内,散射系数值较小。随着高度的增加,后向散射系数较小值所占比例逐渐增加,较大值逐渐减少,气溶胶散射能力逐渐减弱。说明相对于2~8 km高度范围而言,0~2 km范围的大气气溶胶散射能力最强,而高层大气8~10 km高度范围的气溶胶散射能力最弱。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图8A、B地区不同高度气溶胶后向散射系数频率分布
-->Fig. 8The frequency distribution of total attenuated backscatter coefficient at different heights in A and B areas
-->
3.3.2 气溶胶体积退偏比垂直分布特征 如图9所示,自地面到10 km高空,退偏比值范围内均有值出现,集中介于0~40%之间,出现在近地面0~2 km高度内的频率在5%~15%左右,说明A、B地区沙尘气溶胶主要集中在低空2 km范围内。受下垫面状况的影响,A、B地区气溶胶光学特性垂直分布特征具有一定差异。通过对体积退偏比在0~45%之间的气溶胶统计分析可知,对A地区而言,0~2 km高度范围内,退偏比值范围在15%~30%出现频率相对较大,达到13.409%;2 km以上退偏比值集中在20%左右,出现频率随高度的增加呈现出减小趋势;对B地区而言,退偏比值出现频率较高情况同样出现在0~2 km高度范围内,且随高度的增加同样呈现出减小趋势,但与A区相比,近地面0~2 km范围内退偏比范围为10%~45%,略大于A地区,出现频率也明显高于A地区,说明沙尘气溶胶与盐尘气溶胶相比,粒子的不规则性更为明显。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图9A、B地区不同高度气溶胶体积退偏比频率分布
-->Fig. 9The frequency distribution of volume depolarization ratio at different heights in A and B areas
-->
3.3.3 气溶胶色比垂直分布特征 图10统计了A、B地区气溶胶色比频率分布,两地区色比值在0.1~2.0范围内,说明大气中各个尺度的粒子都有。由于沙尘粒子的色比峰值为0.8[33],故统计分析色比值在0~1之间的气溶胶频率分布。0~2 km高度范围内,A地区气溶胶色比值集中在0.3~0.8,B地区气溶胶色比值集中在0.5~0.9,与B地区相比,A地区整体色比值范围偏小;2~10 km高度范围内,A地区色比值主要集中于0.3~0.5,B地区气溶胶色比值集中在0.5~0.7,随着高度的增加,两地区色比值呈现减小趋势,说明近尘源区沙尘天气形成时,大颗粒还未被风吹到高空,大多存在于近地面附近,随着高度的增加,颗粒物粒径呈现减小趋势;A地区在0~2 km和6~8 km分别有两个高频色比值,分别为0.5和0.3,B地区高频色比值为0.7,主要集中在4 km以下高空,说明盐尘气溶胶与沙尘气溶胶相比,颗粒更小,飘散高度更高。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图10A、B地区不同高度气溶胶体色比频率分布
-->Fig. 10The frequency distribution of color ratio at different heights in A and B areas
-->
3.4 潜在扩散特性
利用NCEP GDAS 的气象场资料,综合温度、气压、相对湿度、水平和垂直风速等气象条件,对10年来始发于尘源区的大气污染物7天前向轨迹进行分类,得到A、B地区尘源区潜在扩散路径图（图11、图12）。同一季节同一方向可能因为气团运动速度的快慢存在多个轨迹组,不同的扩散路径用不同的颜色加以区分。轨迹水平分量经过的路线和方向表示沙尘气溶胶7天飘散所经过的地区,根据其长短可以判断气团移动的速度,百分比表示此方向上扩散轨迹占总轨迹的百分比;轨迹垂直分量达到的高度表示沙尘气溶胶7天飘散高度的变化。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图11不同季节咸海地区沙尘气溶胶潜在扩散路径
-->Fig. 11Potential diffusion characteristic of dust aerosol originating from Aral Sea basin in different seasons
-->
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图12不同季节塔克拉玛干沙漠地区沙尘气溶胶潜在扩散路径
-->Fig. 12Potential diffusion characteristic of dust aerosol originating from the Taklimakan Desert in different seasons
-->
受下垫面状况和气候条件变化的影响,A、B地区不同季节沙尘气溶胶扩散路径存在一定差异。咸海湖泊的萎缩造成大面积湖底裸露,为亚洲盐尘灾害提供了丰富的盐尘源。咸海流域的亚洲高压和邻近的低压区之间所引起的压力梯度促进了风的发展,进而影响粉尘的输送。如图11所示,春季,咸海地区盛行东北和西南风,粉尘向南部方向扩散的轨迹高达46%,其中,大部分处于1000 m的高度范围内,说明大部分的颗粒将以干、湿沉降的形式对土库曼斯坦和乌兹别克斯坦造成影响;在盛行西风的影响下,总扩散轨迹的37%向东北方向扩散,随着扩散距离的增加可上升至2000 m以上高空,对蒙古的西北部地区造成影响;向西扩散的轨迹占总扩散轨迹的17%,扩散高度在1500 m范围内,有可能影响西部的里海沿岸地区。夏季,西伯利亚地区的低压使得粉尘向中亚南部地区蔓延,主要影响哈萨克斯坦,土库曼斯坦和里海沿岸地区。从始发于里海的旋风向咸海流域迅速移动,使得总轨迹的54%向西南方向扩散,然后转移到北部。其中,16%可攀升至2000 m高空,影响距离较大,38%在1500 m以下,主要影响土库曼斯坦地区。随后,气旋移动减慢,缓慢移动到东部,造成粉尘向南和东北方向的输送。与春季相比,潜在扩散距离明显减小。秋季时期该地区的沙尘活动并不活跃。潜在扩散方向与夏天较为相似,东北部27%,西部39%,南33%。前进气块轨迹向南移动,主要影响乌兹别克斯坦和土库曼斯坦。3条移动路径的最高扩散高度在1000 m以下,7天之内,东北方向的前进轨迹扩散距离最远,可到达俄罗斯中部地区。冬季中亚大部分地区受高压控制。北极和西伯利亚西部地区的冷空气向南咸海流域迅速移动,咸海流域的大气冷锋加强西南风暴的幅度,这种情况下,东北方向的轨迹（55%）可以被抬升到1500 m,运送到俄罗斯地区。咸海流域位于高压脊南部,东北风和偏东风盛行,西南气流占45%的比重,扩散高度在500 m范围内,影响土库曼斯坦和乌兹别克斯坦。轨迹向东北方向的潜在扩散距离和高度和西南方向相比更加显著。
新疆塔克拉玛干沙漠地区沙尘源稳定,影响沙尘扩散的主要气象因素是风速和风向。塔克拉玛干沙漠地区气候干燥,降水稀少,植被稀少,沙源丰富,年起沙风向以ENE、NE、NNE和E风向组合为主。春季和夏季沙尘潜在扩散特性较为相似,冷空气由西方入侵,导致沙尘向东部地区扩散的轨迹占到总发生轨迹的35%,扩散高度集中在1500~3000 m范围内,主要影响中国青海、甘肃、宁夏、陕西等地区（图12）;受东灌的冷空气影响,61%的轨迹向西扩散,扩散高度在1500 m以内,扩散距离仍在塔克拉玛干沙漠范围内,表明此类天气状况所导致的沙漠地区起尘,大部分沙尘颗粒仍沉降在尘源区附近;4%的轨迹向东北方向扩散,扩散高度最终可达4500 m以上,途经青海、甘肃、蒙古国、黑龙江。夏季,扩散以东北方向为主,总轨迹的63%向东北方向扩散,其中,15%的轨迹影响中国西部的青海、甘肃宁夏、陕西,中国中部山西地区,扩散高度在4000 m以内;39%集中在3000 m高空,影响距离较小,9%可攀升至4000 m以上高空,最终对黑龙江地区产生一定影响。秋季前进气块移动路径扩散高度主要集中在1000 m以下,受冷空气东灌形成的东北风影响,68%的轨迹向西扩散,扩散高度小于500 m;7天之内,东北方向的前进轨迹扩散距离最远,扩散高度最高可达4000 m高空,最终可到达数千公里之外的俄罗斯中部地区,但发生概率仅为2%。冬季沙尘活动不活跃,扩散路径显示主要集中在尘源区的近地面低空,这可能与地面空气稳定性（温度）的季节性差异有关,也可能与天气过程的发生频率有关[34]。
4 结论
（1）受下垫面状况和气候条件变化的影响,中亚AOD空间分布呈现显著的季节性,四季均值春季（0.412）、夏季（0.258）高于秋季（0.159）、冬季（0.167）,高值区域集中于中亚咸海周边地区和南疆的塔里木盆地;14年间咸海周边地区AOD变化程度最为显著,年均值为0.257,年均增幅为3.175%,直观显示干涸湖底裸露面积加大对周边地区AOD年际变化的影响;塔克拉玛干沙漠地区污染源相对稳定,年均值为0.421,年均增幅0.062%,气象因素对AOD的影响主要体现在温度和风速两方面。对尘暴高发的春季而言,AOD与风速呈现正相关关系,风速变化是影响局地AOD变化的关键因素,夏季风速对AOD的影响减弱,温度是影响AOD变化的关键因素,秋、冬两季气温和风速对AOD的相关性减弱,相对湿度、水汽压和降水量与AOD的相关性有所提升,但相关系数偏低,说明此时AOD的变化受多种因素综合影响。（2）对流层0~10 km范围内,随着高度的增加,气溶胶散射能力减弱,近地面0~2 km范围内,气溶胶散射能力最强,中亚咸海周边地区和新疆的塔里木盆地两地气溶胶贡献度分别为29.07%和31.56%,说明近尘源区域沙尘气溶胶污染主要集中在0~2 km的低层大气;受下垫面状况影响,咸海地区和塔克拉玛干沙漠地区气溶胶光学特性垂直分布特征具有一定差异。塔克拉玛干沙漠地区近地面0~2 km范围内退偏比范围在10%~45%之间,略大于咸海地区（15%~30%）,高频色比值（0.5~0.9)主要集中在4 km以下高空;咸海地区色比值范围主要集中在0.3~0.8,与沙漠地区相比,色比值偏小,且在0~2 km和4~6 km处分别有两个高频色比值,分别为0.5和0.3,说明与盐尘气溶胶相比,沙尘气溶胶粒子的不规则性更为明显,而盐尘气溶胶颗粒相对较小,飘散高度更高。
（3）咸海地区盐尘潜在扩散方向主要以东北、西南和南为主,7天之内向东北方向的扩散距离最远,可达俄罗斯中部地区;西南方向扩散距离季节性差异不大,主要影响乌兹别克斯坦和土库曼斯坦;与东北方向相比,西南方向扩散路径高度和距离较近,发生比例较高。塔克拉玛干沙漠地区沙尘向西扩散高度在1500 m以内,扩散距离在塔克拉玛干沙漠范围内,表明沙漠地区起尘后大部分沙尘颗粒仍沉降在尘源区附近;向东部地区扩散的沙尘气溶胶,主要影响中国青海、甘肃、宁夏、陕西等地区。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
| [1] | . Introduction An aerosol is an assembly of liquid or solid particles which are suspended in a gaseous medium long enough to enable observation and measurement. The atmospheric aerosol thus describes the system of particles suspended in our atmosphere. Generally, the sizes of aerosol particles are in the range 0.001–10002μm. Sampled aerosol particles are also called particulate matter (PM). According to the cutoff used during sampling, a suffix is often used, thus, PM 10 denotes all aerosol particles with an aerodynamic particle diameter d 65≤651002μm. Most legal standards are related to PM 10 . Atmospheric aerosols are of interest mainly because of their effects on health and climate. Concerning health, many epidemiological studies have shown a link between increased mortality/morbidity and increased PM 10 or PM 2.5 (see [ 1 ] and references therein). Concerning climate, aerosol particles scatter and absorb light (known as the direct effect on climate), and modify cloud properties (with a variety of ... |
| [2] | . 大气气溶胶是指悬浮在大气中的固态和液态颗粒物总称。近年来空气污染带来了一些区域大气气溶胶浓度上升明显,一定程度上对作物生长环境带来影响。国内外关于大气气溶胶增加可能对作物产生的影响表现在：（1）大气气溶胶增加会导致直接辐射减少,而散射辐射可能会有一定程度增加;散射辐射增加有利于一些作物整个冠层光合能力的提高。（2）大气气溶胶带来辐射的改变也会影响近地面小气候环境,尤其是大气昼夜温度变化,从而影响作物干物质积累;而辐射与温度的改变同时也会影响农田蒸散和最终水分利用效率。（3）大气气溶胶形成的干沉降会停留在叶片表面,减少光合有效辐射到达叶片的量,同时对作物叶片结构和功能产生直接影响。在总结国内外研究进展基础上,提出未来关于大气气溶胶增加对作物影响需要进一步明确大气气溶胶带来的作物生长环境改变对作物碳同化、积累和消耗的影响以及直接和散射辐射比例改变如何影响作物光合和蒸腾的相互关系,通过全面系统的研究大气气溶胶对作物产量形成的影响机制,提出有针对性的田间应对技术。 . 大气气溶胶是指悬浮在大气中的固态和液态颗粒物总称。近年来空气污染带来了一些区域大气气溶胶浓度上升明显,一定程度上对作物生长环境带来影响。国内外关于大气气溶胶增加可能对作物产生的影响表现在：（1）大气气溶胶增加会导致直接辐射减少,而散射辐射可能会有一定程度增加;散射辐射增加有利于一些作物整个冠层光合能力的提高。（2）大气气溶胶带来辐射的改变也会影响近地面小气候环境,尤其是大气昼夜温度变化,从而影响作物干物质积累;而辐射与温度的改变同时也会影响农田蒸散和最终水分利用效率。（3）大气气溶胶形成的干沉降会停留在叶片表面,减少光合有效辐射到达叶片的量,同时对作物叶片结构和功能产生直接影响。在总结国内外研究进展基础上,提出未来关于大气气溶胶增加对作物影响需要进一步明确大气气溶胶带来的作物生长环境改变对作物碳同化、积累和消耗的影响以及直接和散射辐射比例改变如何影响作物光合和蒸腾的相互关系,通过全面系统的研究大气气溶胶对作物产量形成的影响机制,提出有针对性的田间应对技术。 |
| [3] | . This paper reviews the many developments in estimates of the direct and indirect global annual mean radiative forcing due to present-day concentrations of anthropogenic tropospheric aerosols since Intergovernmental Panel on Climate Change [1996]. The range of estimates of the global mean direct radiative forcing due to six distinct aerosol types is presented. Additionally, the indirect effect is split into two components corresponding to the radiative forcing due to modification of the radiative properties of clouds (cloud albedo effect) and the effects of anthropogenic aerosols upon the lifetime of clouds (cloud lifetime effect). The radiative forcing for anthropogenic sulphate aerosol ranges from -0.26 to -0.82 W m. For fossil fuel black carbon the radiative forcing ranges from +0.16 W mfor an external mixture to +0.42 W mfor where the black carbon is modeled as internally mixed with sulphate aerosol. For fossil fuel organic carbon the two estimates of the likely weakest limit of the direct radiative forcing are -0.02 and -0.04 W m. For biomass-burning sources of black carbon and organic carbon the combined radiative forcing ranges from -0.14 to -0.74 W m. Estimates of the radiative forcing due to mineral dust vary widely from +0.09 to -0.46 W m; even the sign of the radiative forcing is not well established due to the competing effects of solar and terrestrial radiative forcings. A single study provides a very tentative estimate of the radiative forcing of nitrates to be -0.03 W m. Estimates of the cloud albedo indirect radiative forcing range from -0.3 to approximately -1.8 W m. Although the cloud lifetime effect is identified as a potentially important climate forcing mechanism, it is difficult to quantify in the context of the present definition of radiative forcing of climate change and current model simulations. This is because its estimation by general circulation models necessarily includes some level of cloud and water vapor feedbacks, which affect the hydrological cycle and the dynamics of the atmosphere. Available models predict that the radiative flux perturbation associated with the cloud lifetime effect is of a magnitude similar to that of the cloud albedo effect. |
| [4] | [D]. [D]. |
| [5] | . 利用北京等46个甲种日射站1961～1990年逐日太阳直接辐射日总量和日照时数等资料,反演了30年来各站逐年、逐月0.75μm大气气溶胶光学厚度（Aerosol OpticalDepth,简称AOD）平均值,分析了我国大气气溶胶光学厚度的年、季空间分布特征和年代际之间的变化。结果表明:我国大气气溶胶光学厚度的多年平均分布具有典型的地理特征,除个别大城市外,100°E以东,AOD以四川盆地为大值中心向四周减少;100°E以西,南疆盆地为另一个相对大值中心。气溶胶光学厚度的各季分布具有各自的特征。20世纪60年代,我国大气气溶胶光学厚度的平均分布特征是以四川盆地和南疆盆地为两个大值中心向四周减少;70年代,绝大多数地区AOD值增加,其中从四川盆地到长江中下游地区以及华南沿海等地,AOD增加较为明显,AOD的分布和60年代较相似;到80年代,我国大范围地区AOD继续呈增加趋势,其中长江中下游地区,AOD增加相当明显,气溶胶光学厚度的分布发生了一定的变化。 . 利用北京等46个甲种日射站1961～1990年逐日太阳直接辐射日总量和日照时数等资料,反演了30年来各站逐年、逐月0.75μm大气气溶胶光学厚度（Aerosol OpticalDepth,简称AOD）平均值,分析了我国大气气溶胶光学厚度的年、季空间分布特征和年代际之间的变化。结果表明:我国大气气溶胶光学厚度的多年平均分布具有典型的地理特征,除个别大城市外,100°E以东,AOD以四川盆地为大值中心向四周减少;100°E以西,南疆盆地为另一个相对大值中心。气溶胶光学厚度的各季分布具有各自的特征。20世纪60年代,我国大气气溶胶光学厚度的平均分布特征是以四川盆地和南疆盆地为两个大值中心向四周减少;70年代,绝大多数地区AOD值增加,其中从四川盆地到长江中下游地区以及华南沿海等地,AOD增加较为明显,AOD的分布和60年代较相似;到80年代,我国大范围地区AOD继续呈增加趋势,其中长江中下游地区,AOD增加相当明显,气溶胶光学厚度的分布发生了一定的变化。 |
| [6] | [D]. [D]. |
| [7] | . 在小风、无降水、无大雾等天气条件下,运用能见度累计百分率法和能见度均值法,分析了新疆15个城市1980—2007年间每日14时大气能见度的月分布特征、年际变化趋势及影响大气能见度的影响因子,结果表明：（1）新疆的能见度在夏季出现峰值,冬季降到最小值。北疆地区的能见度总体高于南疆地区。全疆能见度最高的城市是哈密,年均值为49.6 km。和田最低,年均值仅为16.4 km;（2）15个城市中只有阿勒泰、哈密、昌吉3个城市的能见度基本保持不变,北疆博乐、克拉玛依、伊宁、石河子、乌鲁木齐和南疆吐鲁番、阿克苏的能见度逐年降低,南疆阿图什、库尔勒、喀什、和田市的能见度缓慢增加;（3）从气象因素相对湿度、风速、降水、沙尘天气日数的年变化以及全疆经济发展中能源消费总量和能源加工转换总效率来看,15个城市的相对湿度、风速总体上没有呈现显著的变化,降水增多、沙尘天气减少促使南疆大部分城市的能见度逐步好转,而近年来的经济快速增长是导致北疆大部分地区能见度逐年下降的主要因素。 . 在小风、无降水、无大雾等天气条件下,运用能见度累计百分率法和能见度均值法,分析了新疆15个城市1980—2007年间每日14时大气能见度的月分布特征、年际变化趋势及影响大气能见度的影响因子,结果表明：（1）新疆的能见度在夏季出现峰值,冬季降到最小值。北疆地区的能见度总体高于南疆地区。全疆能见度最高的城市是哈密,年均值为49.6 km。和田最低,年均值仅为16.4 km;（2）15个城市中只有阿勒泰、哈密、昌吉3个城市的能见度基本保持不变,北疆博乐、克拉玛依、伊宁、石河子、乌鲁木齐和南疆吐鲁番、阿克苏的能见度逐年降低,南疆阿图什、库尔勒、喀什、和田市的能见度缓慢增加;（3）从气象因素相对湿度、风速、降水、沙尘天气日数的年变化以及全疆经济发展中能源消费总量和能源加工转换总效率来看,15个城市的相对湿度、风速总体上没有呈现显著的变化,降水增多、沙尘天气减少促使南疆大部分城市的能见度逐步好转,而近年来的经济快速增长是导致北疆大部分地区能见度逐年下降的主要因素。 |
| [8] | [D]. [D]. |
| [9] | . ABSTRACT The drastic desiccation of the Aral Sea has led to severe desertification of the former lake areas. Dust storms occur frequently, causing regional environmental degradation of the Aral basin and a serious ecological disaster. Knowledge of the temporal variability in dust emissions and the potential diffusion characteristics of dust aerosol originating from the Aral Sea basin in recent years are, however, lacking. To address this knowledge gap, we studied the interannual and intraannual changes in dust aerosol from the Aral Sea basin and its potentially seasonal diffusion characteristics from 2005 to 2013 using Ozone Monitoring Instrument (OMI) aerosol data (2005--2013) and the Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) model. Results show that the OMI aerosol index (AI) annual mean, standard deviation, median, and maximum values exhibit a strong increasing trend because of the continuous decrease in the water level since 2005. The annually mean OMI AI increases to 1.47 by 2013. Peak AI values are recorded in spring (March--May) and early winter (November--January of the following year), indicating notifying seasonal differences. The potential distance and height of air parcel trajectories to the northeast are greater than those to the west and south, whereas the air parcel trajectory proportion of the former is lower than that of the latter. The potential transport distance of dust aerosol to the northeast is greatest in spring and winter. This transport distance is less in autumn, with the minimum observed in summer. Dust transport distance to the west and south in different seasons is not significantly different. The present results may help in further understanding the emission, long-range transport, and deposition of dust from the dry lake bed of the Aral Sea as well as providing a motivation for the sensible use and protection of these tail-end lakes. |
| [10] | . Abstract The Aral Sea in the Soviet Union, formerly the world's fourth largest lake in area, is disappearing. Between 1960 and 1987, its level dropped nearly 13 meters, and its area decreased by 40 percent. Recession has resulted from reduced inflow caused primarily by withdrawals of water for irrigation. Severe environmental problems have resulted. The sea could dry to a residual brine lake. Local water use is being improved and schemes to save parts of the sea have been proposed. Nevertheless, preservation of the Aral may require implementation of the controversial project to divert water from western Siberia into the Aral Sea basin. |
| [11] | . Abstract The Aral Sea is a huge terminal lake located among the deserts of Central Asia. Over the past 10 millennia, it has repeatedly filled and dried, owing both to natural and human forces. The most recent des-iccation started in the early 1960s and owes overwhelmingly to the expansion of irrigation that has drained its two tributary rivers. Lake level has fallen 23 m, area shrunk 74%, volume decreased 90%, and salinity grew from 10 to more than 100g/l, causing negative ecolog-ical changes, including decimation of native fish species, initiation of dust/salt storms, degradation of deltaic biotic communities, and climate change around the former shoreline. The population resid-ing around the lake has also been negatively impacted. There is little hope in the foreseeable future to fully restore the Aral Sea, but mea-sures to preserve/rehabilitate parts of the water body and the deltas are feasible. |
| [12] | . 由于气候和人类活动的影响,近百年来成海水位出现了明显的波动,湖泊面积波动幅度近6×10km,由此产生了严重的区域生态环境问题.尤其是近50年来,随着流域人口增加、社会经济发展、工农业及生活用水造成的流域水资源匮乏,导致成海面积快速萎缩,引起一系列区域环境问题,威胁当地居民的生存.成海水位下降、面积萎缩主要引发了两个方面的生态环境效应:(1)绿洲的荒漠化.干涸的湖底直接成为荒地,形成新的沙源地;同时,区域地下水位下降,植被退化,草地沙化,加之风力从干涸湖底及临近沙漠区带来的风沙覆盖,形成新的沙漠带.改变的下垫面,影响湖泊对气候的调节功能,造成流域人居环境的恶化.(2)湖滨湿地的消失及湖水的成化,使得湿地资源与渔业资源等周围居民赖以生存的经济来源消失,同时由于来自裸露湖底的污染尘暴影响,使得流域原有土地功能退化.另外,污染的空气与饮用水直接威胁当地居民的健康. . 由于气候和人类活动的影响,近百年来成海水位出现了明显的波动,湖泊面积波动幅度近6×10km,由此产生了严重的区域生态环境问题.尤其是近50年来,随着流域人口增加、社会经济发展、工农业及生活用水造成的流域水资源匮乏,导致成海面积快速萎缩,引起一系列区域环境问题,威胁当地居民的生存.成海水位下降、面积萎缩主要引发了两个方面的生态环境效应:(1)绿洲的荒漠化.干涸的湖底直接成为荒地,形成新的沙源地;同时,区域地下水位下降,植被退化,草地沙化,加之风力从干涸湖底及临近沙漠区带来的风沙覆盖,形成新的沙漠带.改变的下垫面,影响湖泊对气候的调节功能,造成流域人居环境的恶化.(2)湖滨湿地的消失及湖水的成化,使得湿地资源与渔业资源等周围居民赖以生存的经济来源消失,同时由于来自裸露湖底的污染尘暴影响,使得流域原有土地功能退化.另外,污染的空气与饮用水直接威胁当地居民的健康. |
| [13] | 本书是一部综合描述土库曼斯坦的著作。全书共分为八章, 以简练的文字、直观的图表和最新的统计数据等资料介绍了土库曼斯坦国家概况、地理等。 本书是一部综合描述土库曼斯坦的著作。全书共分为八章, 以简练的文字、直观的图表和最新的统计数据等资料介绍了土库曼斯坦国家概况、地理等。 |
| [14] | . Daily distribution of the aerosol optical thickness and columnar mass concentration will be derived over the continents, from the EOS moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) using dark land targets. Dark land covers are mainly vegetated areas and dark soils observed in the red and blue channels; therefore the method will be limited to the moist parts of the continents (excluding water and ice cover). After the launch of MODIS the distribution of elevated aerosol concentrations, for example, biomass burning in the tropics or urban industrial aerosol in the midlatitudes, will be continuously monitored. The algorithm takes advantage of the MODIS wide spectral range and high spatial resolution and the strong spectral dependence of the aerosol opacity for most aerosol types that result in low optical thickness in the mid-IR (2.1 and 3.8 μm). The main steps of the algorithm are (1) identification of dark pixels in the mid-IR; (2) estimation of their reflectance at 0.47 and 0.66 μm; and (3) derivation of the optical thickness and mass concentration of the accumulation mode from the detected radiance. To differentiate between dust and aerosol dominated by accumulation mode particles, for example, smoke or sulfates, ratios of the aerosol path radiance at 0.47 and 0.66 μm are used. New dynamic aerosol models for biomass burning aerosol, dust and aerosol from industrial/urban origin, are used to determine the aerosol optical properties used in the algorithm. The error in the retrieved aerosol optical thicknesses, τis expected to be Δτ= 0.05±0.2τ. Daily values are stored on a resolution of 10×10 pixels (1 km nadir resolution). Weighted and gridded 8-day and monthly composites of the optical thickness, the aerosol mass concentration and spectral radiative forcing are generated for selected scattering angles to increase the accuracy. The daily aerosol information over land and oceans [Tanré et al., this issue], combined with continuous aerosol remote sensing from the ground, will be used to study aerosol climatology, to monitor the sources and sinks of specific aerosol types, and to study the interaction of aerosol with water vapor and clouds and their radiative forcing of climate. The aerosol information will also be used for atmospheric corrections of remotely sensed surface reflectance. In this paper, examples of applications and validations are provided. |
| [15] | [D]. [D]. |
| [16] | . Infrared (IR) observations from Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI) on board Meteosat Second Generation (MSG)-2 satellite are assimilated into NCEP global data assimilation system (GDAS). The assimilation of current Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) Imager data was also reinvestigated. The Community Radiative Transfer Model (CRTM) was used as observation operator for the assimilation of SEVIRI radiance observations. The CRTM was enhanced with several critical components for IR radiance assimilation, such as a dynamically-updated land surface emissivity data, as well as fast and accurate gaseous absorption modules. The Global Space-Based Inter-Calibration System (GSICS) calibration corrections were applied to improve the simulation of SEVIRI and GOES Imager radiances. Preliminary results show that inclusions of the SEVIRI radiances at water vapor channels (6.25 and 7.35 micron) and CO2 channel (13.4 micron) in Global Forecast System (GFS) produced significant positive impacts on the six-day forecasts. Assimilation of other five SEVIRI IR window channels in GFS reduces the positive impact. By applying GSICS calibration algorithm to correct SEVIRI and GOES-12 Imager observations biases, the impacts on GFS forecast were improved. Further studies are being carried out to improve the effective assimilation of SEVIRI IR window channels radiances. |
| [17] | . 研究气溶胶光学厚度时空变化特征,对于了解气溶胶的时空分布规律及其气候效应具有重要意义.本文利用2000-2012年MODIS Level3大气气溶胶光学厚度数据,结合GIS空间分析和制图功能,对西南地区大气气溶胶光学厚度的时空变化特征进行了分析,结果表明：2000-2012年西南地区平均AOD值在0.25~0.31之间波动变化,其中四川盆地地区AOD值比云贵高原地区要高,整个研究区平均AOD呈下降趋势,但趋势并不显著（p〉0.05）;西南地区四季平均AOD值有所差异,AOD值从高到低依次为：春季、夏季、冬季、秋季,除冬季AOD呈上升趋势外,其他三季均呈下降趋势;从空间分布上看,四川盆地中部常年为AOD高值中心,四川盆地边缘和云贵高原地区AOD均相对较低;西南地区AOD变化趋势空间差异明显,四川盆地西部为AOD主要减少区,四川盆地中部为AOD主要增加区,云贵高原地区AOD整体比较稳定. . 研究气溶胶光学厚度时空变化特征,对于了解气溶胶的时空分布规律及其气候效应具有重要意义.本文利用2000-2012年MODIS Level3大气气溶胶光学厚度数据,结合GIS空间分析和制图功能,对西南地区大气气溶胶光学厚度的时空变化特征进行了分析,结果表明：2000-2012年西南地区平均AOD值在0.25~0.31之间波动变化,其中四川盆地地区AOD值比云贵高原地区要高,整个研究区平均AOD呈下降趋势,但趋势并不显著（p〉0.05）;西南地区四季平均AOD值有所差异,AOD值从高到低依次为：春季、夏季、冬季、秋季,除冬季AOD呈上升趋势外,其他三季均呈下降趋势;从空间分布上看,四川盆地中部常年为AOD高值中心,四川盆地边缘和云贵高原地区AOD均相对较低;西南地区AOD变化趋势空间差异明显,四川盆地西部为AOD主要减少区,四川盆地中部为AOD主要增加区,云贵高原地区AOD整体比较稳定. |
| [18] | . 为了进一步认识上海地区浮尘污染的垂直分布特征，利用地面微脉冲激光雷达（MPL）和 CALIPS0星载激光雷达对2009年10月19日远程输送到上海的一次典型浮尘过程的气溶胶光学特性进行分析．结果表明，此次浮牛过程气溶胶层主要存 在于2km以下低空中，气溶胶后向散射系数范围0-0．015km^-1·sr^-1，MPL消光系数范围0-0．32km^-1．浮尘过程中消光系数先 增加后降低，气溶胶层不断抬升．浮尘天气2km以下大气中存在大量小粒径气溶胶颗粒，而0-0．5km近地面则以颗粒较大的气溶胶为主；2-10km大气 中仅存在少量不规则气溶胶，其中4-6km高度范围的大气由不规则气溶胶和规则气溶胶混合组成，球型和非球型粒子均存在．CALIPSO星载激光雷达 532nm总后向散射系数和MPL归一化相对后向散射系数的垂直分布特征基本一致．CALIPSO和MPL获得的消光系数垂直分布均随着高度增加而减少， 但消光系数值存在较大差异．两者结合起来可以较全面客观地对上海地区浮尘天气进行观测． . 为了进一步认识上海地区浮尘污染的垂直分布特征，利用地面微脉冲激光雷达（MPL）和 CALIPS0星载激光雷达对2009年10月19日远程输送到上海的一次典型浮尘过程的气溶胶光学特性进行分析．结果表明，此次浮牛过程气溶胶层主要存 在于2km以下低空中，气溶胶后向散射系数范围0-0．015km^-1·sr^-1，MPL消光系数范围0-0．32km^-1．浮尘过程中消光系数先 增加后降低，气溶胶层不断抬升．浮尘天气2km以下大气中存在大量小粒径气溶胶颗粒，而0-0．5km近地面则以颗粒较大的气溶胶为主；2-10km大气 中仅存在少量不规则气溶胶，其中4-6km高度范围的大气由不规则气溶胶和规则气溶胶混合组成，球型和非球型粒子均存在．CALIPSO星载激光雷达 532nm总后向散射系数和MPL归一化相对后向散射系数的垂直分布特征基本一致．CALIPSO和MPL获得的消光系数垂直分布均随着高度增加而减少， 但消光系数值存在较大差异．两者结合起来可以较全面客观地对上海地区浮尘天气进行观测． |
| [19] | . 基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响.采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM10)和ρ(SO2)的平均值.结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类.结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重. . 基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响.采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM10)和ρ(SO2)的平均值.结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类.结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重. |
| [20] | . 利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月-2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹.结合聚类方法和上海ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM10和NO2潜在WPSCF(源区分布概率)特征.结果表明:上海气流输送季节变化特征明显.冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)平均值相对较高,分别为162、74和53 μg/m3.夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)相对较低,分别为47、19和36 μg/m3.上海PM10和NO2的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2 ～0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区.夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小. . 利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月-2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹.结合聚类方法和上海ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM10和NO2潜在WPSCF(源区分布概率)特征.结果表明:上海气流输送季节变化特征明显.冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)平均值相对较高,分别为162、74和53 μg/m3.夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)相对较低,分别为47、19和36 μg/m3.上海PM10和NO2的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2 ～0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区.夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小. |
| [21] | [D]. [D]. |
| [22] | . Atmospheric aerosols, both natural and anthropogenic, can affect the regional and global climate through their direct, indirect, and semi-direct effects on the radiative energy budget of the Earth-atmosphere system. To quantify these effects it is important to determine the aerosol load, and an effective way to do that is by measuring the aerosol optical depth (AOD). The central Asia region (mainly the Caspian and Aral sea basins), the arid and semi-arid regions of Western China as well as Siberia are of great interest due to the significant natural sources of mineral aerosols originating from local deserts and biomass burning from wildfires in boreal forests. What is of particular interest in the region is the phenomenal shrinking and desertification of the Aral Sea that drives an intense salt and dust transport from the exposed sea-bed to the surrounding regions with important implications in regional air quality. Anthropogenic particles are also observed due to fossil-fuel combustion occurring mainly at oil refineries in the Caspian Sea basin. Here we investigate the spatial and temporal variability of the AOD at 550 nm over central Asia, Siberia and western China, in the region located between 35 N - 65 N and 45 E - 110 E. For our analysis we use Level-3 daily MODIS - Aqua Dark Target - Deep Blue combined product, from the latest collection (006), available in a 1 1 resolution (ca. 100 km 100 km) over the period 2002-2014. Our results indicate a significant spatial variability of the aerosol load over the study region. The highest AODs are observed over the Aral Sea year-round, with extreme values reaching 2.1 during July. In the rest of our study region a clear seasonal cycle with highest AOD values (up to 1.2 over the Taklamakan Desert) during spring and summer is observed. The arid parts of central north Asia are characterized by larger aerosol loads during spring, lower but still high AOD in summer and much lower values in autumn and spring. In the northern and northeastern parts of our study region (Siberia), the relatively high AOD observed during summer (reaching or exceeding 0.5) is most likely associated with biomass burning (wildfires). Most parts of our study region exhibit an overall increasing AOD trend during the study period. The changes are more pronounced over and around the Aral Sea (relative change exceeding 50%), and are stronger during the warm period of the year (April to September). First comparisons with the trends of other possible aerosol sources in the region suggest that the observed overall trend is primarily associated with the increased dust transport from the exposed Aral Sea sea-bed under strong northerly and north-easterly winds. |
| [23] | [D]. [D]. |
| [24] | . Atmospheric aerosols, both natural and anthropogenic, can affect the regional and global climate through their direct, indirect, and semi-direct effects on the radiative energy budget of the Earth-atmosphere system. To quantify these effects it is therefore important to determine the aerosol load, and an effective way to do that is by measuring the aerosol optical depth (AOD). In this study we investigate the spatial and temporal variability of the AOD over the climatically sensitive region of Central Asia (36 N - 50 N, 46 E - 75 E), which has significant sources of both natural and anthropogenic particles. The primary source of anthropogenic particles is fossil fuel combustion occurring mainly at oil refineries in the Caspian Sea basin. Natural particles originate mostly from the two deserts in the region (namely Kara-Kum and Kyzyl-Kum), where persistent dust activity is observed. Another source is the Aral Sea region, which due to its phenomenal desertification also drives an intense salt and dust transport from the exposed sea-bed to the surrounding regions. This transport is of particular interest because of health-hazardous materials contained in the Aral Sea sea-bed. For our analysis we use Level-3 daily MODIS - Aqua Dark Target - Deep Blue combined product, from the latest MODIS collection (006), available in 1 x 1 resolution (about 100 km x 100 km) over the period 2002-2014.Our first results indicate a significant spatial variability of the aerosol load over the study region. The data also show a clear seasonal cycle, with large aerosol load being associated with strong dust activity during spring and summer (AOD up to 0.5), and low during autumn and winter (AOD up to 0.4). In spring and summer significant aerosol load is observed in the Garabogazk枚l basin, Northeast and South-southeast Caspian Sea (offshore North Iran and Azerbaijan), as well as southwest of the Aral Sea. In the later region, the high AOD values can be explained by export of dust from the exposed sea-bed under strong northerly and north-easterly winds, and was found to be slightly larger during summer. From this analysis we have excluded the Aral Sea, over which the AOD values were extreme (up to 2.1 and 1.3 during July and January, respectively). The AOD exhibits statistically-significant increasing trend, with an ~40% mean regional relative change. The changes over are more pronounced over and around the Aral Sea, and are stronger during the warm period of the year (April to September). Our results suggest that these trends are associated with increased dust transport from the exposed Aral Sea sea-bed during the study period, which will be examined with the trends of the frequency and strength of aerosol events over central Asia, as well as their association with the Aral Sea desertification. |
| [25] | . 西北地区是我国沙尘暴发生次数 频繁、发生强度最大的地区,近年来发生的大沙尘暴源地均位于新疆、甘肃和内蒙古的干燥沙漠或戈壁地带。由这些地区起源的沙尘既对全球气候有影响,又对全球 化学物质的循环有重要意义。该地区荒漠化严重,已成为全球四大沙尘暴高发区之一的中亚沙尘暴区的重要组成部分,文中综合论述了中国西北地区沙尘气溶胶的源 和汇与输运过程,概括性总结了近20多年来对西北地区沙尘暴的研究成果。 . 西北地区是我国沙尘暴发生次数 频繁、发生强度最大的地区,近年来发生的大沙尘暴源地均位于新疆、甘肃和内蒙古的干燥沙漠或戈壁地带。由这些地区起源的沙尘既对全球气候有影响,又对全球 化学物质的循环有重要意义。该地区荒漠化严重,已成为全球四大沙尘暴高发区之一的中亚沙尘暴区的重要组成部分,文中综合论述了中国西北地区沙尘气溶胶的源 和汇与输运过程,概括性总结了近20多年来对西北地区沙尘暴的研究成果。 |
| [26] | . 利用沙漠腹地塔中气象站积分浊度计的2004年观测资料，结合同期PM10质量浓度、能见度和常规气象资料，分析了塔克拉玛干沙漠腹地气溶胶散射系数的变化特征，以及气溶胶散射系数与PM10质量浓度、能见度的关系。研究表明，2004年塔中气溶胶散射系数、PM10质量浓度、能见度日平均值分别为124．74±187．30Mm^-1，538．9±841．7μg·m^-3，12748±7274m。塔中气溶胶散射系数小时平均值出现频率最高的区间主要在100Mm^-1以下，中午气溶胶散射系数小，早晚气溶胶散射系数大；冬春两季的凌晨空气中含有较多的粒子，气溶胶散射系数较大；气溶胶散射系数小时平均值与PM10质量浓度变化规律基本一致，2004年16月的气溶胶质量散射系数平均值为0．37m^2·g^-1；散射系数与能见度日平均值非线性相关较好，两者呈负幂函数关系。 . 利用沙漠腹地塔中气象站积分浊度计的2004年观测资料，结合同期PM10质量浓度、能见度和常规气象资料，分析了塔克拉玛干沙漠腹地气溶胶散射系数的变化特征，以及气溶胶散射系数与PM10质量浓度、能见度的关系。研究表明，2004年塔中气溶胶散射系数、PM10质量浓度、能见度日平均值分别为124．74±187．30Mm^-1，538．9±841．7μg·m^-3，12748±7274m。塔中气溶胶散射系数小时平均值出现频率最高的区间主要在100Mm^-1以下，中午气溶胶散射系数小，早晚气溶胶散射系数大；冬春两季的凌晨空气中含有较多的粒子，气溶胶散射系数较大；气溶胶散射系数小时平均值与PM10质量浓度变化规律基本一致，2004年16月的气溶胶质量散射系数平均值为0．37m^2·g^-1；散射系数与能见度日平均值非线性相关较好，两者呈负幂函数关系。 |
| [27] | . 通过探讨温度、相对湿度和风速等气象因素与不同粒径大气气溶胶粒子数浓度和质量浓度的相关性,分析气象条件对大气气溶胶的影响和作用机制.结果表明:气象因素对0.2-0.6 μm的气溶胶影响最大.温度升高既有利于增强大气扩散作用也有利于二次气溶胶的生成,因此温度与超细气溶胶(小于0.1μm)呈正相关,而与粒径较大的气溶胶呈负相关.风速主要影响气溶胶的水平扩散,对超细气溶胶无显著影响,而与粗粒径气溶胶呈负相关.相对湿度会促进超细气溶胶的聚积,使之生成较大粒径气溶胶.因此相对湿度与超细气溶胶呈较强的负相关,而与较粗粒径气溶胶呈正相关. . 通过探讨温度、相对湿度和风速等气象因素与不同粒径大气气溶胶粒子数浓度和质量浓度的相关性,分析气象条件对大气气溶胶的影响和作用机制.结果表明:气象因素对0.2-0.6 μm的气溶胶影响最大.温度升高既有利于增强大气扩散作用也有利于二次气溶胶的生成,因此温度与超细气溶胶(小于0.1μm)呈正相关,而与粒径较大的气溶胶呈负相关.风速主要影响气溶胶的水平扩散,对超细气溶胶无显著影响,而与粗粒径气溶胶呈负相关.相对湿度会促进超细气溶胶的聚积,使之生成较大粒径气溶胶.因此相对湿度与超细气溶胶呈较强的负相关,而与较粗粒径气溶胶呈正相关. |
| [28] | . 中亚干旱区内陆湖泊的湖面变化反映了气候波动和人类活动对流域水文过程的影响.本文以中亚干旱区平原区尾同湖泊、吞吐湖泊和高山湖泊三类典型内陆湖泊为研究对象,利用1975-2007年Landsat遥感影像,基于归一化水体指数提取湖泊水域边界信息,分析近30年来内陆湖泊湖面变化特征.结果表明,近30年来,研究区内有超过一半的内陆湖泊急剧萎缩,湖泊总面积从1975年的91402.06km2减小到2007年的46049.23km2,减小了49.62%.其中,平原区尾阊湖泊面积减小最为显著;吞吐湖泊主要受出口河流水资源利用方式不同,湖面变化较为复杂,既有扩张也有萎缩;高山湖泊主要受气候波动影响,水面变化相对稳定.在中亚区域气候变暖的背景下,不同类型湖泊面积的变化也反映出干旱区人类活动对区域水资源时空分配的影响。 . 中亚干旱区内陆湖泊的湖面变化反映了气候波动和人类活动对流域水文过程的影响.本文以中亚干旱区平原区尾同湖泊、吞吐湖泊和高山湖泊三类典型内陆湖泊为研究对象,利用1975-2007年Landsat遥感影像,基于归一化水体指数提取湖泊水域边界信息,分析近30年来内陆湖泊湖面变化特征.结果表明,近30年来,研究区内有超过一半的内陆湖泊急剧萎缩,湖泊总面积从1975年的91402.06km2减小到2007年的46049.23km2,减小了49.62%.其中,平原区尾阊湖泊面积减小最为显著;吞吐湖泊主要受出口河流水资源利用方式不同,湖面变化较为复杂,既有扩张也有萎缩;高山湖泊主要受气候波动影响,水面变化相对稳定.在中亚区域气候变暖的背景下,不同类型湖泊面积的变化也反映出干旱区人类活动对区域水资源时空分配的影响。 |
| [29] | . . |
| [30] | [D]. [D]. |
| [31] | . 利用北京地区上甸子站气溶胶散射系数、PM2.5质量浓度和气象要素1 a的观测资料,研究不同天气条件下上甸子地区散射系数的变化特征,并讨论了气象条件对散射系数的影响.结果表明,散射系数在雾霾天最高608.4 Mm-1,其次为雾天500.6 Mm-1和霾天423.7 Mm-1,是一般天气散射系数的6.4～9.2倍.在各类天气中散射系数均在夏季最高,雾天和雾霾天分别是秋、冬季最低,霾天和一般天气中其他3个季节相差不大.PM2.5的质量散射效率在雾天和雾霾天较高,且雾天的季节变化最明显.散射系数在雾霾天和一般天气中分别呈"单峰型"和"双峰型"的日变化特征.上甸子地区气溶胶散射系数受地面风的影响显著,在雾霾等低能见度天气中,强西南风对气溶胶的输送是造成上甸子及区域内散射系数水平较高的主要原因,偏东北方向的风有利于散射系数的降低,这种作用在一般天气中表现最为显著. . 利用北京地区上甸子站气溶胶散射系数、PM2.5质量浓度和气象要素1 a的观测资料,研究不同天气条件下上甸子地区散射系数的变化特征,并讨论了气象条件对散射系数的影响.结果表明,散射系数在雾霾天最高608.4 Mm-1,其次为雾天500.6 Mm-1和霾天423.7 Mm-1,是一般天气散射系数的6.4～9.2倍.在各类天气中散射系数均在夏季最高,雾天和雾霾天分别是秋、冬季最低,霾天和一般天气中其他3个季节相差不大.PM2.5的质量散射效率在雾天和雾霾天较高,且雾天的季节变化最明显.散射系数在雾霾天和一般天气中分别呈"单峰型"和"双峰型"的日变化特征.上甸子地区气溶胶散射系数受地面风的影响显著,在雾霾等低能见度天气中,强西南风对气溶胶的输送是造成上甸子及区域内散射系数水平较高的主要原因,偏东北方向的风有利于散射系数的降低,这种作用在一般天气中表现最为显著. |
| [32] | . 采用CALIPSO卫星的星载激光雷达资料,分析了2007年3月28日~4月2日由西向东途经新疆、青海、甘肃、内蒙古、宁夏、陕西、山西、河北、北京、山东、江苏、上海、台湾等省、市、自治区的一次远程强沙尘污染传输过程,对后向散射系数、退偏比、色比等光学特性参数进行了研究.结果表明,这次过程中,较大的沙尘颗粒大多出现在近地面附近,而相对小的沙尘颗粒在对流层中高层垂直剖面上分布比较均匀.CALIPSO卫星资料能够较好地反映强沙尘远程传输过程中沙尘气溶胶光学特性的垂直分布特征及其粒子大小、不规则性随高度的变化特征. . 采用CALIPSO卫星的星载激光雷达资料,分析了2007年3月28日~4月2日由西向东途经新疆、青海、甘肃、内蒙古、宁夏、陕西、山西、河北、北京、山东、江苏、上海、台湾等省、市、自治区的一次远程强沙尘污染传输过程,对后向散射系数、退偏比、色比等光学特性参数进行了研究.结果表明,这次过程中,较大的沙尘颗粒大多出现在近地面附近,而相对小的沙尘颗粒在对流层中高层垂直剖面上分布比较均匀.CALIPSO卫星资料能够较好地反映强沙尘远程传输过程中沙尘气溶胶光学特性的垂直分布特征及其粒子大小、不规则性随高度的变化特征. |
| [33] | . Airborne dust is a major environmental hazard in Asia. Using an analysis of the first full year of CALIPSO lidar measurements, this paper derives unprecedented, altitude-resolved seasonal distributions of desert dust transported over the Tibetan Plateau (TP) and the surrounding areas. The CALIPSO lidar observations include numerous large dust plumes over the northern slope and eastern part of the TP, with the largest number of dust events occurring in the spring of 2007, and some layers being lofted to altitudes of 10 km and higher. Generation of the Tibetan airborne dusts appears to be largely associated with source regions to the north and on the eastern part of the plateau. Examination of the CALIPSO time history reveals an "airborne dust corridor" due to the eastward transport of dusts originating primarily in these source areas. This corridor extends from west to east and shows a seasonality largely modulated by the TP through its dynamical and thermal forcing on the atmospheric flows. On the southern side, desert dust particles originate predominately in North India and Pakistan. The dust transport occurs primarily in dry seasons around the TP western and southern slopes and dust particles become mixed with local polluted aerosols. No significant amount of dust appears to be transported over the Himalayas. Extensive forward trajectory simulations are also conducted to confirm the dust transport pattern from the nearby sources observed by the CALIPSO lidar. |
| [34] | . 塔克拉玛干沙漠是中国油气开发的重要区域,沙尘暴是该区域重要的灾害性天气,但以往相关的研究很少。为了了解塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴的发生规律,利用塔中气象站1997-2002年的气象资料,对塔中地区沙尘暴的强度、过程、类型和时间变化等特征进行了分析。研究结果表明:(1)塔中年平均沙尘暴日数为16.83d,较沙漠北缘的轮台和沙漠南缘的民丰、和田为多,体现出沙尘源对沙尘暴发生的影响;(2)沙尘暴发生之前出现明显的风速突然降低和风向转换;(3)同塔里木盆地其它区域一样,塔中沙尘暴也可分为5种类型,其主导类型为冷空气东灌型;(4)沙尘暴时间变化规律明显,且从20世纪90年代至21世纪初,塔中沙尘暴日数与持时明显下降,同全疆的变化趋势一致。 . 塔克拉玛干沙漠是中国油气开发的重要区域,沙尘暴是该区域重要的灾害性天气,但以往相关的研究很少。为了了解塔克拉玛干沙漠腹地沙尘暴的发生规律,利用塔中气象站1997-2002年的气象资料,对塔中地区沙尘暴的强度、过程、类型和时间变化等特征进行了分析。研究结果表明:(1)塔中年平均沙尘暴日数为16.83d,较沙漠北缘的轮台和沙漠南缘的民丰、和田为多,体现出沙尘源对沙尘暴发生的影响;(2)沙尘暴发生之前出现明显的风速突然降低和风向转换;(3)同塔里木盆地其它区域一样,塔中沙尘暴也可分为5种类型,其主导类型为冷空气东灌型;(4)沙尘暴时间变化规律明显,且从20世纪90年代至21世纪初,塔中沙尘暴日数与持时明显下降,同全疆的变化趋势一致。 |
