基于MODIS数据的气溶胶时空分布特征分析毕业论文

滨江学院

毕业论文设计

（）

题 目：

基于 数据的气溶胶时空分布特征分析

MODIS

院 系 大气与遥感系

专 业遥感科学与技术

1. -1 -

引言 ................................

2. -2 -

研究数据与研究区域 .........................

2.1-2 -

研究数据............................

2.2-3 -

研究区域概况 ...........................

3. MODIS-3 -

数据处理 ............................

3.1-3 -

重投影 .............................

3.2 -4 -

镶嵌 ..............................

i

3.3 -4 -

裁剪 ..............................

3.4-4 -

气溶胶光学厚度的平均 .......................

4. -5 -

结果与分析 ..............................

4.1-5 -

年内季节变化结果与分析 .....................

4.2-9 -

空间变化结果与分析 .......................

5. -9 -

结论与展望 ..............................

5.1 -9 -

结论 ..............................

5.2 -10 -

展望 ..............................

参考文献： ...............................

-10 -

Abstract: ............................ - 12 -

致谢： ................................

-12 -

II

基于数据的气溶胶时空分布特征分析

MODIS

摘要：气溶胶在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中扮演着非常重要的角色，气溶胶光学厚度作为其最重要的参数之 一，是表征大

气混浊度的重要物理量，也是确定气溶胶气候效应的一个关键因子。与传统的地基探测方法不同，卫星遥感反演 方法具有面积覆盖广、信息

获取方便、快捷等特点，能更高效地获取大气气溶胶信息，摆脱了地基探测方法只是获取空间点上 的数据，不能反映大区域气溶胶时空分布

的缺点，为人们实时了解大区域范围内的气溶胶变化提供了可能。

本文在总结国内外对气溶胶光学厚度研究的基础上，对大气中的气溶胶分类已及来源做了简单综述，分析了 各个通

道的用途，对江西省地区的气溶胶光学厚度进行了统计，分析了江西省气溶胶从 年到年这三年的季节变化以及其年

际变化，探讨总结了气溶胶的时空分布特性，以及造成这种分布情况的原因。

关键词：气溶胶光学厚度（;季节变化；年际变化；时空分布特征； 数据

AOD MODIS

MODIS

20072009

1.

引言

气溶胶是指悬浮在大气中的各种固态和液态微粒，如尘埃、云雾、海盐和降水粒子等。气溶胶污染大气，

影响人类的生存环境，严重影响大气质量，对气溶胶的监测成为迫切的重要的观测项目 。在地球大气的各

组分中，气溶胶虽然只是微量成分，但它在地球 大气辐射收支平衡和全球气候变化中扮演着重要角色 。气

溶胶能够通过直接和间接辐射效应影响地 气系统辐射平衡，直接辐射效应指直接散射和吸收太阳辐射从而影

［1］

［2］

-

-

，

响地气系统辐射能量收支，间接辐射效应是指气溶胶通过改变云的光学特性和分布状况而影响太阳辐射状况

进而影响地气系统额射平衡，并影响气候变化 。高浓度的气溶胶会降低大气能见度，严重时还会影响到飞

［3］

机起飞和降落和汽车等地面交通工具的堵塞，从而导致交通事故发生，给人们的出行带来不便。此外，大气 气溶胶还能破坏大气环

境，引发酸性降水、形成区域灰霾天气、降低能见度等，气溶胶中的细粒子还可以进 入人体导致疾病（主要为呼吸道疾病） ，这

一切在很大程度上影响了人类的生活生产 ⑷。因此，气溶胶引起了

人们的广泛关注，对气溶胶的研究也投入了大量的人力物力。

目前，对气溶胶的研究主要集中在对气溶胶光学厚度的探测与研究方面。而对于气溶胶光学厚度的研究

主要包括以下四个方面：地面太阳光度计，它是目前能够精确测量气溶胶的仪器之一， 其中以全自动太阳

（1）

光度计应用最为广泛。如中国的气溶胶观测网络 ，是由中国气象局从 年开始负责建

CE-318CAeroNet2002

［5］

设和管理，个观测站点，监测使用的设备就是 太阳光度计，并结合能见度仪、热红外仪、气溶

20CE318-II

胶独度仪、土壤温度计、 等设备，对大气光学特性等进行实时观测 。全波段太阳福射，但是目前国

［5］

TSP（2）

［6］

内外只有几十个对全波段太阳直接福射进行测量的站点 。激光雷达，利用激光雷达可直接获得气溶胶空

（3）

间垂直分布信息，但是这种方法在大气探测领域的业务化运行并不多见，因为常规的激光雷达发射的脉冲能 量很高，对人和飞行器

可能造成危害；其次价格昂贵，种种不利因素使得激光雷达并不适用于气溶胶监测的 业务化应用卫星遥感，如年发射

［7］

。

⑷1999

的卫星和卫星上搭载的 传感器，此传感器在 很大程度上提高了气溶胶的遥感监测能力 。在目前的研究中，我

TerraAquaMODIS

们通常采用两种气溶胶观测手段，分别是

［5］

1

地基观测法和卫星观测法。其中，比较大的两个地基观测网络分别为由美国和法国发起的气溶胶自动观测网

AERONEWMTerraAquaMODIS MODIS

和世界气象组织 (气溶胶观测网。而卫星观测主要是运用 卫星和卫星上搭载的 传感器，可以获

［5］

AOD

和其它特性参数，被广泛应用于全球气溶胶的分布变化及其 取海面和陆地上空的

气候效应的研究同—起搭载在和卫星上的多波段多角度扫描仪，也能用于获得海 面和陆地上空的 以

［6］

。

MODITerraAquaMISRAOD

及粒子类型等参数

［7］

。

2070Griggs

世纪年代中期，在模拟福射传输模型时发现，在假定大气顶层为无云的平面平行大气情况

下，在传感器观测的大气层顶部， 可见光波段和红外波段的向上福射与气溶胶光学厚度 之间呈现出单调

［8］

(AOD)

相关的关系，这一发现为卫星遥感反演大气气溶胶光学厚度提供了理论基础 。年又提出了可见

1975Griggs

［8］

光单通道反射率算法，用来反演海洋上空由于沙尘暴和森林火灾造成的厚气溶胶层的光学厚度 。年

等研究了利用嗓一通道数据反演了海洋上空气溶胶光学厚度 。目前，遥感反演的尺度有从局部、

AVHRAOD

［8］

1986Roa

［8］

区域尺度向全球尺度发展的趋势，同时，产品精度验证方面的工作也正在全面开展 。国外己有许多学者利

用反演的气溶胶光学厚度 来预报地面大气颗粒物的浓度，用于空气质量监测

MODISAOD

［8］

。

随着航空航天技术的发展，利用卫星探测气溶胶光学特征的理论方法不断得到完善。目前，利用卫星资

料反演的方法也比较多，主要有：暗像元法、结构函数法、陆地海洋对比法、大气透过率法、反射率角

AOD

度分布法和极化法等。各种反演方法均有各自的优缺点和应用局限性，如大气透过率法要求对清洁影像进行 气溶胶浓度的假定，结

构函数法对亮地表 的反演具有极大优势，黒暗像元法在浓密植被覆盖区反演精度

AOD

［3］

较高而且操作相对简单。暗像元法是陆地气溶胶反演使用最广泛的算法 。

本文以气溶胶数据为基础，对其进行重投影，镶嵌，裁切，掩膜等预处理运算，对所得江西省区 域的气溶胶图像进行

MODO4

季节平均运算，以得到良好的气溶胶图像，来分析气溶胶分布特性。

2.

研究数据与研究区域

2.1

研究数据

为了对全球变化进行观测研究美国国家宇航局 (建立了为期年的计划，先后发射了一系列

NASA20EOS

MODISEOS

是的一个重要设备，是新 卫星系统，对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行全面综合的整体观测。

［9］

一代“图谱合一”的光学遥感仪器，也是上唯一的一个以 波段向地面直接发布观测数据的系统

EOSXMODIS

。

具有个波段卩,扫描宽度为为反演有关陆地、云、气溶胶、水汽、臭氧、海色、 浮游植物、生物地球化学

36(0.42-14.24m)2330km,

等产品提供了丰富的信息 数据空间分辨率有三个尺度，可见光通道

［9］

oMODIS1( 660nm)

37500m836 2 860nm)250m

—具有的分辨率，通道 -和通道(具有星下点的分辨率，可见和近红外的通道

［9］［10］

具有的分辨率。因此数据适合于气溶胶、地表和云的高分辨率监测 其中，通道都可

1000mMODISo1- 9

以探测到气溶胶信息，对气溶胶进行研究分析。表 所示为在太阳天顶角为时的特征及

其各个通道的主要用途。

2.1MODIS-N6=22.5

°

本文所使用的数据位号为勺气溶胶产品()。数据为大气级标准数据 气溶胶产品，公里空

IDMOD04Aerosol Protuct MOD0210

间分辨率，提供每日数据。包含整个海洋和部分陆地(湿润地区)上空的气溶胶光学 厚度空间分布，并且还提取了海洋上空的气溶胶

粒径分布以及陆地上空气溶胶类型。该产品所得的陆地和海 洋上空气溶胶反演算法是不同的，海洋上空气溶胶的反演以通道反射率

法以查找表为基础，考虑了

5

种小粒

-2 -

子模式和种大粒子模式。针对 光谱通道计算卫星观测辐射，分别生成各类模式的查找表，用于反演

6MODIS

气溶胶光学厚度。查找表参数包括 的光学厚度、太阳天顶角、卫星天顶角以及由太阳和卫星方位角

0.55 ym

确定的相对相位角。陆地上空气溶胶的反演方法在晴空无云的暗像元上空，卫星观测反射率随大气气溶胶 光学厚度单调增加，

［11］

利用这种关系反演大气气溶胶光学厚度的算法（暗像元算法） 。利用大多数陆表在红

和蓝波段反射率低的特性， 根据植被指数或短波红外波段观测值进行暗像元判识， 并依据一定的关系假

NDVI

［11］

［11］

定这些暗像元在可见光红或蓝波段的地表反射率，用于反演气溶胶光学厚度 。该算法基于表观反射率的大

气贡献项，即利用卫星观测的路径辐射反演气溶胶光学厚度。

MODIS550nm470nm 660nm2.1m

气溶胶产品的内容包括陆地和海洋的 光学厚度；陆地 和卩的光学厚度；

MODIS7

气溶胶 陆地气溶胶类型；海洋 个波段的气溶胶光学厚度；海洋气溶胶的有效粒子半径等。本文利用

数据，通过分析我国江西省气溶胶的时空分布特征从而有助于了解江西省的气溶胶的季节性变化情况，为研 究气溶胶的基本规律提

供依据。本文使用的 产品主要是勺气溶胶月数据集，波段的陆地

AOD200612200911

时间段为年月至年月。

MODISMOD04550nm

2.2

研究区域概况

江西地处亚热带季风气候区，四季分明，光照充足，雨量丰沛 。春季阴冷多雨，偶有桃花汛；夏季高

［9］

11.6 C19.6 C,

〜温多雨，间有台风影响；秋季风和日丽，秋高气爽；冬季湿冷，多偏北大风。年平均气温

无霜期长达天，降水季节分配不均，全年降水 以上集中在月，该时期为江西的雨季 网。

240-30750%4-7

江西地域广，南北跨越 个多纬距，东西相隔 个多经度，地处北纬 ° ' ° ',东经

552429-3004

［10］

11334-11828

° ' ° '之间。境内东、西、南三面环山，中间丘陵起伏，北部为鄱阳湖及其平原 。复杂的地

形、地貌分布，使得江西气候资源分布复杂多样；光资源北多南少；热量资源南多北少；水分资源东多西少; 风能资源湖区、山区

多，其他地区少 。

［12］

江西省全省四季主要特点、气候资源分布如下：

春季：受大陆冷高压和南支槽的共同影响，多过程性天气，主要的灾害性天气是低温阴雨和强对流 ＜

夏季：受西太平洋副热带高压控制， 晴旱酷热。全省月平均气温除周边地区外， 南北各地相差甚小,

［12］

7

［12］

除鄱阳湖受湖水调 都在〜之间，极端最高气温都在 以上全年日最高气温》的天数，

29.030.0 C40C35C

［12］

。

节和龙南、全南、定南等地植被条件较好的山区为 〜天外，其他地方都在 天以上，赣东北和赣江中

游一带多达〜天，可算是我国的“火炉”之一

4050

［12］

。

102020

秋季：雨季结束之后，西太平洋副高北跳，多处太平洋副高脊区之中，使得江西省多晴好天气，且湿度

较小，主要灾害性天气是干旱与寒露风

[12]

。

冬季：受大陆季风影响，不断有冷空气侵入，特别是鄱阳湖区域为向北开口的盆地，冷空气长驱直入,

使北部平原气温显著下降，有时伴有雨雪或冰冻

较小

[12]

［12］

。赣南盆地因受山脉阻挡，加之位置偏南，冷空气的影响

3. MODIS

数据处理

3.1

重投影

分析得知数据在波长范围内的气溶胶数据最好， 所以本文使用插件结合编程语言

MOD0550nnENVMCTIDL

-3 -

实现波长的陆地的提取，并对其进行几何校正，将地理坐标系转换为投影坐标系 ⑺。在此过程中，

550nnAOT

原图像中本来的坐标系（坐标系）被转化为坐标系，以方便我们计算。其 中核心程序如下：

Geographic Lat/LonUTM Zone 51N

datum = "WGS-84"

un its = ENVI_TRANSLATE_PROJECTION_UNITS（'Meters'）

output_projecti on = en vi_proj_create（datum=datum,/utm, zon e=51, un its=un its）

3.2

镶嵌

在遥感图像处理中，为了获得更大范围的图像，通常需要将多幅遥感图像拼接成为一幅图像 。在本文

的研究过程中，主要使用 和与其配套的语言进行整个过程的运算：通过 中的选项

ENVIDLENVIMosaic Images

［15］

经过地理坐标定位叠加两幅或多幅有重叠区域的图像，在镶嵌时，首先要产生一个空白文件，用于放置镶嵌 结果，坐标系统要和

镶嵌的图像完全一致，大小能容纳镶嵌图像之和，然后使用鼠标基于地理坐标将图像一 幅一幅地读入，把图像放置在镶嵌窗口

中，最后对读入的图像进行编辑羽化等操作，使图像看起来更加美观 。在此过程中，遇到如下问题：第一是如何将多幅图像

［17］

从几何上拼接起来，这一步通常是先对每幅图像进 行几何校正，将它们规划到统一的坐标系中，然后对它们进行裁剪，去掉重叠

的部分，再将裁剪后的多幅图 像装配在一起，形成一幅大幅面的图像，这也是本研究之前要做重投影的原因 。第二是在几何

［16］

拼接以后，

图像上因灰度差异而出现了拼接缝， 但是由于本研究在之后要做季节平均运算， 所以这方面的问题可以忽略。

由于本文所研究数据由于数据量大，则利用 编程语言对图像进行批处理，同样可以实现以上结果。

IDL

3.3

裁剪

在裁切前，需要做好以下准备：首先根据所选的图幅号，计算图幅 个角的经纬度坐标，换算成对应的

UTMUTM

坐标。由于原图幅是用经纬度根据经差、纬差裁出的，可以认为是一个矩形，由于地球曲率的影响， 转换成投影坐标

［16］

4

UTM

坐标后将产生变形，但是变形是几种坐标中最小的一种，因此我们采用 。为保证

［16］

裁切出来的图像为矩形且足够大，需要利用计算出的 个角的高斯投影坐标，采用最大化原理求出左上角和

4

IDLX, Y

编程语言相结合，以中国江西省区域（北 右下角的坐标。本文利用矢量文件进行裁切，并通过与

［18］

纬° ' ° ',东经° ' ° '之间）作为研究区， 对几何校正和拼接过后的 图像进

2429-300411334-11828AOT

行裁剪掩膜，提取江西省上空的

AOT

3.4

气溶胶光学厚度的平均

本研究利用— 年航溶胶产品分析研究江西省气溶胶特性（气溶胶光学厚度 的时空

20072009MOD0AOD

分布，统计江西省地区气溶胶光学厚度的时空分布的年变化和季节变化特征，并分析了光学厚度的来源和影 响因素。

对气溶胶求平均的方法是对应用对多幅图像求平均的原理进行的，多幅图像求平均法是对同一地区不同 时间的图像采集多

次相加后取平均值的方法。在本文所取的数据中，难免有一些象元是没有数据的，因此也 必须采取对气溶胶数据求季节平均的方

法来研究气溶胶季节变化和年际变化 。

具体实现方法为：利用与相结合的方法对图像中的象元循环处理叠加， 并找出其中没有数据的

ENVIIDL

象元剔除，对其他有数据的象元进行平均处理，得到季节平均后的图像

[22]

［21］

-4 -

4.

结果与分析

本文利用年到年江西省地区的 数据分析了江西省的气溶胶光学厚度变化规律，给出了 该地区气溶胶光学厚

20072009MODIS

度的地域分布特征及其季节变化、年变化和空间变化的特征。

根据江西省气象网站对江西省四季的划分标准，在本文中将江西省四季按 月为春季，月为秋季，

9~1112~22007

月为夏季，月为冬季划分。本文根据段婧、毛节泰等在 年对长江三角洲地区气溶胶光学厚度

3~56~8

的研究，将气溶胶光学厚度划分为以下几个等级： ，，，，，，

<0.10.1~0.30.3~0.50.5~0.70.7~0.90.9~1.1

0.71.1~1.3>1.30.3

为气溶胶光学厚度高值区，据此做出以下 ，，认为小于为气溶胶光学厚度低值区，大于

分析。

4.1

年内季节变化结果与分析

■

mm

■ gw

■

0H

川

■ i.r-tf

117-4#

图 ： 年冬季

a2007 (06.12 ~07.2)

图 : 年冬季

b 2008 (07.1208.2)

〜

图 ： 年冬季

c2009 (08.1209.2)

〜

图:冬季气溶胶光学厚度

1

图为年冬季气溶胶光学厚度分布图

a~c2007~2009

表:冬季气溶胶光学厚度象元统计

1

0.3~0. 0.5~0. 0.7~0. 0.1~0. 0.9~1. 1.1~1.

5 7 9 3 1 3

825 367 13 2007 165 384 2 0 0

AOD

直

< 0.1 > 1.3

-5 -

2008 125 611 150 18

138 251 2009

102 614

422 920 20

冬季（月），直不高，大多数地区都处在 以下（蓝绿色区域），只有江西省周围的 直较

12~2AOD0.5AOD

高，达到以上的高值。从像元的变化也能看出,

0.7

20072009AOD

年和年的直在冬季时，气溶胶光学厚度

值大多集中在这个范围内，能达到 以上的高值很少，几乎可以忽略。这是由于进入冬季后冷空

0.30.50.7

〜

气开始频繁入侵，空气层结渐趋稳定，混合层高度降低，且部分地区有雪覆盖，因此 亦有所下降

［10］

。冬季植被覆盖率较秋季低、土壤裸露、空气干燥，造成土壤的风化，使局地大颗粒气溶胶的 产

生增多。

［10］

从图中也可以看出，年冬季气溶胶光学厚度明显比 年和年高，达到高值的像元

212008200720090.7

AOD

较低，细粒子含量

数有个之多。原因可能为：年南方雪灾，江西省就是受灾六省之一，雪灾导致长江中下游地区形成 强烈降水，使大面积

1502008

森林损毁，农作物大量死亡等，导致气溶胶含量不断上升，同时由于雪灾导致气温比较

往年低很多，人们烧煤量增加，这也是气溶胶含量出现异常的原因之一。

43 0*

<17-419

H3- 0.9

OLJ-ILB

>1.3

图 : 年春季

d2007 (07.307.5)

〜

图 ： 年春季

e2008 (08.3~08.5)

*

1

■

■fl _

■it

■

bl?

■・

f

■

・ <141

<011

■ CLT—0.3

■

■ ■

■

■

图 : 年春季

f2009 (09.309.5)

〜

图:春季气溶胶光学厚度

2

图为年春季气溶胶光学厚度分布图

d~f2007~2009

表:春季气溶胶光学厚度象元统计

2

AOD< 0.1

®

0.10. 0.30. 0.50. 0.70. 0.91. 1.11.

〜〜〜〜〜〜

> 1.3

-6 -

3 5 7 9 1 3

2007 136 85 379 629 329 167 48

2008 6 0

2009 145 158 759 603

140 70 473 751 316 71

121 0 0 0

6

AOD3~5AOD2

直增加，尤 春季（月），是全年直最大的季节，图显示，和冬季相比，江西省大部分地区

0.720071.3

以上的高值 其在年，以南昌市为中心的地区气溶胶光学厚度达到 （深红色区域）以上的高值，

1.1~1.320082007

的高值。 区几乎占据江西省整个北部区域。 年较年情况稍好，但在南昌市附近也出现了

20090.3

年是三年中春季情况最好的一年，但是气溶胶光学厚度低于 的低值区（蓝色区域）也非常少。从表

2AOD0.5~0.7

中可以清楚的看到， 直主要集中在这一范围内，这样气溶胶光学厚度均值将会明显高于冬季。

这是因为春季北方沙尘、扬沙、浮尘等天气的频繁，通过气溶胶的输送，带来大量的沙尘粒子，以及植被覆 盖率低、土壤裸露、

强冷大风天气，将地面的尘土带入空中，导致局地气溶胶含量增加 。同时，春季天气

转暖，人们出行量增多，人类活动日益频繁，这也是导致春季气溶胶光学厚度增加的原因之一。

[10]

■ Qrg

・03~ILB

L

CL7-G.B

■ ar-i.r

I

■ > u

图 : 年夏季

g2007 (07.607.8)

〜

图 : 年夏季

h2008 (08.6~08.8)

图 : 年夏季

i 2009 (09.6~09.8)

图:夏季气溶胶光学厚度

3

图为年夏季气溶胶光学厚度分布图

g~i2007~2009

表:夏季气溶胶光学厚度象元统计

3

0.1~0. 0.3~0. 0.5~0. 0.7~0. 0.9~1. 1.1~1.

AOD

®

< 0.1 > 1.3

5 7 9 1 3 3

-7 -

2007 93 439 857 191 7

2008 131 285 632 407 177 60 31 9

2009 139 376 906 298 28 1 0 0

121 1 0

夏季（月），江西省全省的气溶胶厚度相对春季总体普遍降低，从图 中看出，在江西省南部气溶胶

6~83

0.70.5

以上的 光学厚度低于的区域（蓝色和绿色区域）明显增多，而在南昌市周边地区相对春季而言，在

高值区也明显减少。从表 数据分析，从春季到夏季的每个阶段的像元可以发现，高值区像元明显减少，而 相对低值区也在减

3

少，像元主要集中在气溶胶光学厚度不高也不低的范围内。造成以上情况的原因是：江西 省南部主要是森林用地，人类活动并不

活跃，且夏季降水较多，雨水对气溶胶粒子有冲刷的作用，特别是对 大粒子的气溶胶，除尘效果更为明显 ，导致气溶胶光

学厚度降低。后者为由于夏季气温较高，人类活动增

多，人类出行产生的烟尘，灰霾等也大幅度增加，其中汽车尾气中的碳氢化合物、氮氧化合物、 等在

CO SQ

［23］

大气中的排放量也大大的加强，导致硫酸盐气溶胶也增加，由降水增加的湿沉降量并不足以抵消硫酸盐气溶 胶的净生成。因

［24］

此，气溶胶光学厚度较大，且主要以颗粒较小的工业型城市型气溶胶为主。

iu ma

omsr

O./-O.&

图 : 年秋季图 : 年秋季

j 2007 (07.907.11) k 2008 (08.908.11)

〜〜

图 : 年秋季

I 2009 (09.909.11)

〜

图:秋季气溶胶光学厚度

4

图为年秋季气溶胶光学厚度分布图

j~l 2007~2009

表:秋季气溶胶光学厚度象元统计

4

企 〜

AQD< 0.1

值

0.10.

145 118 713 658 151 4 1 1 2007

3

0.3~0. 0.5~0. 0.7~0. 0.9~1. 1.1~1.

5 7 9 1 3

> 1.3

-8 -

2008 26 2 1 0

2009 138 431 797 369 40 1 0 0

142 456 857 275

秋季（月），直整体减小，从图 中可以看到，全省的 直几乎都下降到 以下，只要少部 分地区（南昌市

9~11AOD4AOD0.7

周围）仍然处于大于 （亮蓝色和粉红色的区域）的高值区，但相比较春季和夏季已经下

0.7

AOD0.70.3 4

直处于以上的高值区像元数量减少明显，处于 降了很多了。从表 的象元统计中也可以看出，

0.3~0.5

范围内。其原因是：江西省地 以下的低值区像元开始增多，但是主要的气溶胶高学厚度仍然集中在

处南方，南方秋季的降水仍然较多，湿沉降可以减少大气中的气溶胶，尤其是粒子较大的气溶胶；由于江西 省处于南方地区，虽

然入秋，植被覆盖度仍然很大，大量的植被可以很好的抑制气溶胶产生。而 年秋季

的气溶胶不仅没有减少，反而有所上升，可能是因为： 年秋季气温骤降，降水减少，空气干燥，造成土

壤的风化，使的局地大颗粒气溶胶的产生增多 。

［10］

2007

2007

4.2

空间变化结果与分析

由图均可以看出江西省上空气溶胶光学厚度的空间分布情况，气溶胶光学厚度的高值区主要分布在

1~4

江西省北部区域，图中呈暖色，其中以北方中间地区（南昌市周边）的气溶胶光学厚度较大， 值不论在

春夏秋冬哪一个季节都是处于最大值，气溶胶光学厚度往往在 以上，尤其在南昌附近，气溶胶光学厚度

达到以上。而南部及江西省周边地区气溶胶光学厚度普遍较小， 直一般不会超过。另外，江西

0.9AOD0.5

［13］

AOD

0.7

省的南昌市和赣州市附近一些较发达的地区在一年四季中都呈现气溶胶高值区，气溶胶光学厚度的低值区分 布在江西省的周边一

些较不发达的地区，在图中这些地区呈绿色或蓝色，气溶胶光学厚度在 之间

造成以上情况的原因：主要是由于南部部地区以林地为主，植被覆盖率较高且远离城区，且江西省东、

西、南三面环山，中间是丘陵地区，这些地区是人类活动相对活动较少的区域，因此人为因素对该区影响较 小，而植被作用相对

较大，导致这些地区的气溶胶光学厚度小；而北部地区为鄱阳湖及其平原，是江西省的 人口密集区，这里不仅人口密度大，人类

活动频繁，而且裸露地表较多，工业较为发达，因此该地人类活动 对气溶胶的贡献较大，使得气溶胶光学厚度较大 。可以看

［12］

出，气溶胶光学厚度的分布受人类活动和植被覆

盖等影响显著。气溶胶光学厚度的高值区多分布在人类活动频繁，植被覆盖度少的地区，而气溶胶光学厚度 的低值区只要分布在

人类活动稀少，植被茂盛的地区 。

［7］

0.1~0.5

［9］

5.

结论与展望

5.1

结论

本文以大气气溶胶光学厚度的研究为核心， 对江西省地区进行了气溶胶光学厚度的卫星遥感监测与分析。

首先，对大气气溶胶数据以及前人所做的气溶胶研究进行分析，使得所选择的波段，投影信息等更加合理； 其次对传感器

MODIS

所获得的 航溶胶产品进行了预处理，即重投影，镶嵌，裁剪，掩膜等；由于经过 预处理后所得到的这些数据并不完整， 所

MOD0

以在此之后对这些数据进行了季节平均的运算， 得到江西省到

2007

2009

三年的春、夏、秋、冬四个季节的平均气溶胶光学厚度图像。以上这些措施都使得分析时所使用的数据 精度大大提高。在进

行气溶胶光学厚度（ 的分析中，考虑到遥感数据几何校正的误差、空间分辨率以及

AOD

AOD

直并不能作为标 遥感数据本身的误差以及突然的气象灾害造成的气溶胶光学厚度反常等因素，本文所得

【

7]

准，因此，本文仅仅只基于本次试验所得的图像进行了粗略的分析，得到以下结论

-9 -

通过对江西省内 平均值的统计分析，江西省内的 季节变化数据呈有规律地上下波动，每年均是

AODAOD

春季的直最大，夏季、秋季次之，冬季最小。造成这样种趋势的原因主要和人类的活动、地形变化植被 变化有关。从空间

AOD

【

7］

分布来看，高值区与城区的位置基本一致， 南部地区及江西省边境等植被覆盖地区是

AOD

气溶胶分布的低值区，城市地区是气溶胶分布的高值区，城市中心地区气溶胶光学厚度高于林区的原因是城 市地区由于人类活动

产生的烟尘、灰霾等大粒子占有相当比例，导致气溶胶光学厚度升高，同时气溶胶光学 厚度的变化还受地形和植被覆盖度的影响

。

【

7］

5.2

展望

本文利用气溶胶产品对气溶胶光学厚度、气溶胶时空分布特征进行了较为详细的分析，并对气溶 胶分布特征的几种影

MOD04

响因素做了简要分析 。本文的研究可以运用于对大气污染的检测，现在备受关注的

【

7］

PM2.5

的监测也可以通过研究气溶胶光学厚度得到，此外气溶胶光学厚度的研究还可以对沙尘暴、扬尘等进 行监测，在大气监测

方面具有重要的作用。但是文章仍然存在不足和仍待深入研究之处，今后将在以下方面 做进一步的研究：

(1)

在分析气溶胶分布特征的影响因素时， 仅在众多的影响因素中选取几点重要因素加以分析论述， 对其

他因素的研究是今后研究的一个方向。

(2)

由于影像分辨率较低以及所选用的每种相关影响因素的详细数据较少， 文中没有对每一种相关因素都

做特别洋细的研究，在今后的工作中，将每一种影响因素细化，进行深入探讨。

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-11

A Study about Aerosol Spatial and Temporal Distribution with

MODIS Data

Duan Xiaot ong

The Remote Sensing Science and Tech no logy of Binjia ng College,Nanj ing Uni versity of In formati on

Scie nee and Techn ology ,Nanji ng,210044

Abstract:

Atmospheric aerosols play an important role in the Earth's radiation balance and global climate change, aerosol optical depth is one of the most

important parameters which can not only reflcet the characterization of atmospheric turbidity,but also identify the climate effects of aerosols. The satellite

remote nsing retrieval method has much more advantages in comparing with the traditional detection, such as wide area coverage, convenient accessing to

information, fast deteetion etc. It can also be more effieient in aceessing information of atmospheric aerosols.

The traditional detection method can only access to the point of space data, but it can't reflect the large area

of the spatial and temporal distribution of aerosols, so it is possible for people to understand the regional changes of aerosol in real time over large areas.

In this paper, on the basis of domestic and foreign rearch on aerosol optical thickness, classification of atmospheric aerosols have done a simple

review and source, analyzed the MODISvarious channel USES, jiangxi region of aerosol optical thickness for the statistics, analysis of the aerosols in jiangxi

province from 2007 to 2009, the three years of asonal variation and interannual variability, time and space distribution characteristics of aerosol were

summarized, and the cau of this distribution.

Key Words: Aerosol Optical Depth (AOD) Seasonal variation Interannual variability Spatial and Temporal Distribution MODIS Data

； ； ； ；

致谢：

毕业在即，在此次论文写作的过程中，有很多的老师，同学给了我很大的帮助，在此，衷心的感谢我的 论文导师李鑫慧老

师，从论文的选题直到完稿，每个细节都离不开老师的细心指导和精心批阅，虽然我未能 作出更加深入的研究，但仍获益良多！

非常感谢纪世键、费爱强、高旭祥、金行、刘炎、茆传奇、尚俊鹏、 陶斌等同学对我无私的帮助，他们给予论文提出了许多宝贵

的观点和建议。 论文从开始进入课题到顺利完成，

还太多太多可敬的师长、同学、朋友给了我无尽的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意！

-12