胡 俊,鐘 珂,亢燕銘,陳勇航,2*,楊鳳娟,劉 瓊,張 華

新疆典型城市氣溶膠光學(xué)厚度變化特征

胡 俊1,鐘 珂1,亢燕銘1,陳勇航1,2*,楊鳳娟1,劉 瓊1,張 華3

(1.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620；2.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,新疆 烏魯木齊 830002；3.中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點實驗室,北京 100081)

利用2006~2017年Aqua-MODIS C006氣溶膠日產(chǎn)品數(shù)據(jù),選取新疆地區(qū)11個代表性城市進(jìn)行分類,分析典型城市的AOD近12a變化趨勢及特征.結(jié)果表明:2006~2017年間,除烏魯木齊市AOD小幅度上升外,其余10個城市AOD均出現(xiàn)不同程度下降,北疆城市年均降幅較小,吐魯番市12a間AOD下降了0.13,為哈密、焉耆等同緯度城市群中的最大降幅,南疆城市AOD年均降幅最為顯著,阿克蘇、喀什、和田和若羌地區(qū)AOD分別下降了0.18、0.16、0.16和0.09;AOD空間分布上,南疆為AOD峰值中心,年均值達(dá)0.50以上,北疆和東疆地區(qū)AOD年均值維持在0.20~0.22;同時,AOD具有典型的季節(jié)變化特征,春季為AOD峰值季節(jié),夏季次之,秋、冬季AOD較低;此外,12a間新疆全區(qū)AOD出現(xiàn)不同程度降低,其中南疆沙塵源區(qū)為AOD下降的典型區(qū)域,減少區(qū)域呈現(xiàn)出沿昆侖山脈自南向北的帶狀分布.

MODIS C006；氣溶膠光學(xué)厚度；新疆地區(qū)；城市分類；年際變化

新疆位于亞歐大陸腹地,是典型的干旱半干旱區(qū)域,且為全球沙塵氣溶膠主要排放源區(qū)之一[1].春季沙塵天氣爆發(fā)時,空氣質(zhì)量顯著降低,沙塵氣溶膠伴隨著大氣環(huán)流輸運可達(dá)中國東部沿海地區(qū)乃至東亞海平面以上,造成了中國區(qū)域大范圍空氣質(zhì)量下降[2-3].此外,沙塵氣溶膠因其強吸收性,對大氣存在明顯增溫效應(yīng),同時影響云的形成、發(fā)展和消亡,從而對區(qū)域氣候變化以及地氣輻射能量收支平衡產(chǎn)生重要影響[4-6].

氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)是研究大氣氣溶膠的重要參數(shù),也是評估大氣顆粒物污染程度、研究氣溶膠輻射效應(yīng)的關(guān)鍵因素.目前有關(guān)氣溶膠光學(xué)厚度研究在中國中東部地區(qū)已開展諸多細(xì)化研究工作[7-10],而針對于西北干旱半干旱地區(qū)AOD研究多囊括在中國區(qū)大范圍AOD空間分布等研究中[11-13],此類研究結(jié)果從區(qū)域尺度上量化表明了中國西部地區(qū)AOD空間分布狀況.如He等[11]指出了中國東西部地區(qū)AOD分布的顯著差異性,且分布中心從東部逐漸向西北移動.趙仕偉等[12]基于西北地區(qū)AERONET地基觀測數(shù)據(jù)對MODIS AOD融合產(chǎn)品做出驗證,結(jié)果表明:MODIS AOD融合產(chǎn)品在西北地區(qū)的覆蓋度良好,數(shù)據(jù)精度高,可作為研究區(qū)域性氣溶膠光學(xué)特征變化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù).

此外,西北地區(qū)一次典型沙塵過程中氣溶膠時空分布特征、輸運特性和輻射效應(yīng)是西北地區(qū)AOD研究的另一主要來源[14-16],如Wang等[14]基于Fu- Liou輻射傳輸模式在研究西北地區(qū)一次強沙塵暴過程中發(fā)現(xiàn),沙塵氣溶膠輻射效應(yīng)受到氣溶膠光學(xué)厚度、單次散射反照率和地表反照率的顯著影響.鄭有飛等[15]利用CALIPSO衛(wèi)星觀測資料并結(jié)合氣溶膠模式模擬,針對西北春季典型沙塵過程,分析給出沙塵氣溶膠遠(yuǎn)距離輸送過程中氣溶膠的時空分布特征.

以上研究為我國西北地區(qū)氣溶膠研究提供了主要的參考依據(jù),而新疆地區(qū)下墊面復(fù)雜,兼具多樣的自然背景與人為污染的城市,是多因素共同作用下多種氣溶膠分布研究的代表性地區(qū)[17].目前針對于新疆廣大沙塵源區(qū)及周邊城市的區(qū)域尺度范圍AOD變化研究嚴(yán)重缺乏,使得我國新疆地區(qū)AOD近10年變化及大氣污染狀況缺乏最新的研究討論.

因此,本文以新疆地區(qū)為研究區(qū)域,選取分布于全疆的11個代表性城市,分析新疆代表性城市和全疆AOD近12a時空分布特征,從區(qū)域尺度范圍監(jiān)測和分析大氣污染狀況,以期為我國西北大范圍干旱半干旱氣候背景區(qū)的大氣環(huán)境監(jiān)測、管理及氣候變化研究提供詳實的科學(xué)數(shù)據(jù)和事實依據(jù).

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

新疆地區(qū)地緣遼闊,地形特征復(fù)雜多樣(圖1),主要以溫帶大陸型氣候為主,具有典型的干旱、半干旱氣候背景特征,根據(jù)常規(guī)的地形特征劃分原則主要可分為3類:以天山山脈為界,天山以北至阿爾泰山為北疆地區(qū),以南至昆侖山脈為南疆地區(qū),而吐魯番和哈密地處東天山,為東疆地區(qū).南疆地區(qū)有著我國最大的沙塵源區(qū)塔克拉瑪干沙漠,沙塵氣溶膠作為該地區(qū)的主導(dǎo)氣溶膠類型,對區(qū)域氣候變化和人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要影響,北疆、東疆地區(qū)多山谷、盆地地形,植被覆蓋率較高,城市區(qū)相對集中,人為活動密度大,氣溶膠分布復(fù)雜,即新疆地區(qū)獨特的地形特征使得氣溶膠分布較其它地區(qū)更為多樣.

圖1 新疆地區(qū)典型城市站點位置

考慮到新疆地區(qū)復(fù)雜的氣候背景條件和“三山夾兩盆”的獨特地形特征,南疆地區(qū)大范圍的沙漠、戈壁灘,北疆、東疆的高山與盆地地形,導(dǎo)致了新疆地區(qū)主要人口集中于沙漠邊緣的綠洲城市以及高山山麓、盆地等優(yōu)質(zhì)居住環(huán)境.因此,研究中選取了11個典型城市站點,以城市氣象站點坐標(biāo)為中心,1°×1°矩形區(qū)域為城市研究區(qū),站點的基本信息如表1所示,城市研究區(qū)域包括了主要的城市中心和近郊人口密集區(qū),集中了該地區(qū)主要的農(nóng)業(yè)、工業(yè)和科技發(fā)展的核心所在.因此,針對于新疆地區(qū)主要城市站點開展大氣環(huán)境研究,對該地區(qū)城市氣候變化和經(jīng)濟發(fā)展具有極大地促進(jìn)作用.

表1 新疆典型城市站點基本信息

1.2 數(shù)值及其計算方法

Aqua-MODIS C006氣溶膠日產(chǎn)品數(shù)據(jù)發(fā)布于2014年初,提供了暗像元法(DT)、深藍(lán)算法(DB)和融合算法(Combined) 3種AOD產(chǎn)品[18-19].DT AOD數(shù)據(jù)具有高植被覆蓋率的暗背景反演效果好、而亮背景AOD缺失多的特點;DB AOD數(shù)據(jù)相對更適用于地表類型為沙漠、戈壁等反演亮背景表面; Combined AOD基于歸一化植被覆蓋指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)將地表類型分為三類:NDVI<0.2、0.2￡NDVI￡0.3和NDVI>0.3,可最大限度地提高復(fù)雜地表類型情況的AOD數(shù)據(jù)覆蓋率[20-21],具體融合方案如下:當(dāng)NDVI<0.2時,Combined AOD = DB AOD;當(dāng)NDVI> 0.3時,Combined AOD = DT AOD;當(dāng)0.2￡NDVI￡0.3時,參照MODIS C006產(chǎn)品質(zhì)量控制(QA)等級(詳見表2),若QA_DB32或QA_DT=3,Combined AOD取DB和DT AOD中最優(yōu)值,若QA_DB=3和QA_DT= 3,取DB和DT AOD平均值,若QA_DB<2且QA_ DT<3, Combined AOD則被定義為無效值.

表2 MODIS C006產(chǎn)品質(zhì)量控制(QA)標(biāo)志

研究中選取的MYD04L2C006Combined AOD產(chǎn)品,名稱為:“AOD_550_Dark_Target_Deep_Blue_ Combined”,提取可見光波長為0.55mm處產(chǎn)品質(zhì)量控制為2和3的優(yōu)質(zhì)AOD觀測數(shù)據(jù),保證了研究結(jié)果的可靠性.時間跨度為2006年01月01~2017年12月31日,衛(wèi)星在1d內(nèi)過境新疆全部地區(qū)的時間為北京時間13:00~17:00,空間分辨率為10km.

因獲取的全疆12a AOD數(shù)據(jù)信息超過千萬條,研究中選取0.5°×0.5°經(jīng)緯度范圍為一個格點,將新疆地區(qū)劃分為1632個格點,并對格點內(nèi)的AOD數(shù)據(jù)取平均值.在此基礎(chǔ)上,插值獲取全疆AOD空間分布與季節(jié)分布特征;并根據(jù)每個格點各年份AOD大小的差異性,研究中劃分各時間階段,對不同年份時的同一格點AOD值作差,獲得了新疆地區(qū)AOD距平分布與各時間階段的差值分布.本文采取的四季劃分原則是:春季為3~5月,夏季為6~8月,秋季為9~11月,冬季為12月~次年2月.在此基礎(chǔ)上,計算研究新疆地區(qū)AOD季節(jié)變化及空間分布特征.

2 結(jié)果與分析

2.1 AOD空間分布特征

從新疆地區(qū)2006~2017年AOD多年平均分布來看(圖2),南疆塔克拉瑪干沙漠及周邊地區(qū)為全疆AOD空間分布的主要高值區(qū)域,該區(qū)域是我國最大的沙塵源區(qū)[1,6].自2006年MODIS觀測以來,南疆地區(qū)AOD年平均值達(dá)0.50以上,其中在沙漠北部的阿克蘇與東南部的若羌及周邊地區(qū)存在AOD峰值,年平均值大于0.55,AOD極值形成主要與區(qū)域氣候和地形特征密切相關(guān),塔里木盆地南、西、北三面環(huán)山,東部狹長地形入口,氣流從東北部天山南麓進(jìn)入盆地內(nèi),在沙漠下墊面熱力作用和開口地形的共同影響下,易形成AOD高值區(qū).此外,AOD分布呈現(xiàn)出以城市為中心向四周輻射逐漸降低的趨勢,可見城市人為活動對南疆地區(qū)AOD增長存在一定的促進(jìn)作用[22].沙漠西南部的喀什地區(qū)AOD為南疆的小峰值,而和田地區(qū)及盆地腹地AOD較沙漠周邊偏低,在盆地中心區(qū)AOD呈現(xiàn)出從沙漠東北到西南的低值帶分布,此研究結(jié)果與趙仕偉等[12]研究結(jié)論高度一致.

圖2 新疆地區(qū)2006 ~ 2017年AOD多年平均空間分布

北疆和東疆地區(qū)AOD整體分布較南疆地區(qū)大幅度降低,AOD整體年平均值維持在0.20~0.22左右,與全球陸地AOD平均值(0.19)相近[23],但是,AOD空間分布呈現(xiàn)出顯著的城市峰值分布特征,北疆地區(qū)以烏魯木齊為中心的天山北區(qū)城市經(jīng)濟帶,主要城市中心及周邊地區(qū)AOD年平均值達(dá)到0.25以上,其中在烏魯木齊市西部地區(qū)尤為明顯,AOD年平均值達(dá)0.35以上,形成了北疆地區(qū)典型的AOD峰值區(qū)[24];東疆地區(qū)的吐魯番和哈密地區(qū)具有同樣的AOD分布特征,吐魯番和哈密城市中心區(qū)存在AOD小峰值,表明了北疆地區(qū)城市群為AOD的主要高值中心.

從新疆地區(qū)2006~2017年AOD季節(jié)空間分布來看(圖3),春季AOD較12a平均值有顯著增長,其中南疆地區(qū)增長尤為突出,塔克拉瑪干沙漠腹地AOD低值帶的AOD均值超過0.70,若羌和阿克蘇地區(qū)為代表的沙漠東部和西北部地區(qū)春季AOD更是達(dá)到1.10以上,此外,北疆和東疆地區(qū)在春季AOD均出現(xiàn)小幅增長,其中以烏魯木齊市、昌吉地區(qū)為代表的天山北區(qū)城市經(jīng)濟帶AOD增幅明顯,這是因為春季是新疆塔克拉瑪干沙漠沙塵天氣高發(fā)期,這些地區(qū)的空氣質(zhì)量均受到沙塵氣溶膠傳輸影響.

夏季新疆整體AOD較春季有大幅下降,而北疆地區(qū)AOD仍處于全年高值水平,因北疆地區(qū)夏季植被覆蓋率高,且降水多于其他季節(jié),雨水清洗、沉降作用有效降低了沙塵氣溶膠含量[25-26],但此時大氣中水汽含量大幅提高,大氣細(xì)粒子吸濕增長促進(jìn)了夏季AOD的增長;南疆地區(qū)AOD空間分布較春季全區(qū)域峰值分布特征出現(xiàn)顯著變化,南疆西部的阿克蘇與喀什地區(qū)AOD顯著下降,AOD在空間上表現(xiàn)為從沙漠西北到東南的梯度增大過程,在沙漠東部和南部的若羌、和田等周邊地區(qū)達(dá)到AOD峰值.

秋季新疆地區(qū)AOD達(dá)全年最低水平,全疆空間分布較均勻,南北疆地區(qū)AOD整體差異較小,平均差值小于0.15,整層大氣較為潔凈;冬季全疆AOD空間上較秋季呈繼續(xù)下降態(tài)勢,而阿克蘇、若羌地區(qū)出現(xiàn)AOD聚集現(xiàn)象,AOD極大值達(dá)0.35以上,而北疆城市地區(qū)AOD較秋季出現(xiàn)小幅上漲,因北疆地區(qū)近12a處于降雪低溫環(huán)境,城市供暖周期長,城市區(qū)居民燃煤采暖產(chǎn)生的人為源氣溶膠排放對AOD增長起一定的貢獻(xiàn)作用[16].

2.2 典型城市AOD變化特征

從新疆地區(qū)11個典型城市的AOD季節(jié)變化特征來看(圖4):11個城市AOD季節(jié)變化呈現(xiàn)出高度的規(guī)律性,本文結(jié)合新疆地區(qū)城市地理位置常規(guī)劃分原則與研究中獲取的各城市AOD季節(jié)變化規(guī)律,在研究中定義:北疆地區(qū)的阿勒泰、塔城、伊寧和烏魯木齊為城市站點AOD研究的Ⅰ類城市;東疆地區(qū)的吐魯番市和哈密市為Ⅱ類城市,而焉耆地處天山山麓以南、盆地中心,常規(guī)地理位置上劃分為南疆地區(qū)城市,但是研究中表明,焉耆市AOD季節(jié)變化特征和東疆的吐魯番和哈密市保持著高度的一致性,且與南疆其他城市有著較大出入,因此,本文將焉耆地區(qū)劃分為Ⅱ類城市;而南疆地區(qū)的其余4個城市:阿克蘇、喀什、和田和若羌地區(qū)AOD四季均處于高值水平,即劃分為Ⅲ類城市區(qū).

研究中發(fā)現(xiàn),春季為三類城市的AOD主要峰值季節(jié),其中在Ⅱ、Ⅲ類城市中表現(xiàn)尤為突出,春季AOD數(shù)值上大幅超過其他三季,因春季新疆地區(qū)沙塵天氣頻發(fā),沙塵氣溶膠達(dá)四季峰值,氣溶膠經(jīng)輸運至全疆地區(qū),主要城市均受到不同程度的影響,整層大氣污染較為嚴(yán)重.對三類城市細(xì)分研究可以看出,Ⅰ類城市中阿勒泰市春、夏和秋三季AOD均處于低值水平,而冬季無AOD觀測值,因阿勒泰市地處緯度最高,冬季降雪周期長,下墊面長期由降雪覆蓋,地表反照率大幅提高,增大了MODIS的AOD反演難度,導(dǎo)致該市冬季MODIS遙感觀測數(shù)據(jù)缺失[27].而烏魯木齊市是全疆中心城市,城市工業(yè)化加速發(fā)展與居民生產(chǎn)生活等人為活動產(chǎn)生的氣溶膠一定程度上加劇了該市的大氣環(huán)境問題,4個季節(jié)的AOD均高于北疆其他城市,這與已有研究結(jié)論是高度一致的[28].

圖4 新疆典型城市AOD季節(jié)變化

研究中以吐魯番、哈密和焉耆代表的Ⅱ類城市AOD季節(jié)變化呈現(xiàn)出高度的相似性,春季、夏季是AOD的峰值季節(jié),而秋季最低,冬季較秋季有小幅上升,三地的氣候背景特征相同,同處天山南麓的各自盆地中心,地理緯度十分相近,且地形地貌特征相似,多方面綜合原因造成了同緯度城市區(qū)的MODIS觀測AOD空間分布相近.Ⅲ類城市主要為南疆地區(qū)塔克拉瑪干沙漠周邊綠洲城市,可以看出,Ⅲ類城市觀測AOD季節(jié)變化顯著高于北疆Ⅰ類城市,阿克蘇和若羌地區(qū)是全疆AOD的四季高值中心,值得注意的是:喀什地區(qū)冬季AOD較其他季節(jié)出現(xiàn)大幅度下降過程,而和田地區(qū)秋、冬季AOD整體較低,這與全疆AOD的空間分布特征保持一致.

在新疆11個城市站點分類研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步給出了3類城市的12a AOD年際變化特征,如圖5所示.3類城市中除烏魯木齊市外,其余10個城市站點從2006~2017年間AOD均出現(xiàn)不同程度的下降,部分城市存在12a間AOD顯著降低過程,且AOD呈現(xiàn)出階段性變化規(guī)律.

北疆Ⅰ類城市的阿勒泰、塔城、伊寧地區(qū)12a間AOD整體出現(xiàn)小幅降低(圖5(a)),在2006~2014年間下降幅度稍明顯,后3a均出現(xiàn)同等幅度的上升過程,因北疆地區(qū)大氣環(huán)境狀況較好,三城市的AOD小幅波動對城區(qū)生活影響較小.烏魯木齊市是北疆人為源氣溶膠排放的典型城市,AOD年際變化整體處上升趨勢,在2006~2011年上升幅度明顯,而2012年后烏魯木齊市開始實行“煤改氣”工程,AOD也隨之呈現(xiàn)下降趨勢[29].

吐魯番、哈密和焉耆為代表的Ⅱ類城市的AOD年均值下降明顯(圖5(b)),且吐魯番市12a間AOD下降了0.13,為Ⅱ類城市中最大降幅.在2014~2017年間,Ⅱ類城市AOD出現(xiàn)陡坡式下降,并在2017年達(dá)到了近10a來的最低值,因吐魯番市、哈密市分別在2015年和2016年獲國務(wù)院批復(fù)同意撤銷地區(qū),成立地級市,而2013年國務(wù)院印發(fā)的《大氣污染防治行動計劃》[30]目標(biāo)規(guī)定:“全國地級及以上城市吸入顆粒物濃度比2012年下降10%以上,優(yōu)良天數(shù)逐年提高”,由此可見,吐魯番與哈密市在設(shè)立地級市工作中,大氣污染防治工作效果顯著[31].

圖5(c)中發(fā)現(xiàn),南疆Ⅲ類城市的AOD年均降幅最為顯著,2006~2017年間,阿克蘇、喀什、和田和若羌地區(qū)AOD分別下降了0.18、0.16、0.16和0.09,其中在研究的后6a中,喀什與和田地區(qū)AOD年際變化趨勢高度相近,阿克蘇和若羌地區(qū)AOD年均值均維持高值水平,Ⅲ 類城市均在2017年出現(xiàn)AOD較大幅度下降過程,研究表明了10多年來塔克拉瑪干沙漠周邊主要城市AOD逐年下降.

2.3 AOD空間變化分析

新疆3類城市在2006~2017年出現(xiàn)AOD逐年下降現(xiàn)象,且主要城市站點降幅差異性較大,其中南疆Ⅲ類城市AOD減少現(xiàn)象較為顯著,同時發(fā)現(xiàn)AOD具有3a內(nèi)相近、每3a為一個階段的變化規(guī)律.因此,本文針對全疆區(qū)域,以3a為一個階段,共分4個時間階段,分析研究全疆的AOD年變化規(guī)律,并給出2006~2017年4個階段的AOD距平值分布.

如圖6所示,2006~2008年全疆AOD距平值大于0,超出12a間的年平均分布,其中南疆沙漠西部和南部地區(qū)為全疆AOD峰值區(qū),喀什、和田地區(qū)AOD最大距平值為0.16;2009~2011年中,南疆大部地區(qū)距平值跌破0,對比2006~2008年可以發(fā)現(xiàn),在這一階段南疆地區(qū)AOD存在逐漸減少現(xiàn)象. 2012~2014年AOD距平分布變化平穩(wěn),全疆AOD分布無明顯增減;而2015~2017年新疆全區(qū)的AOD距平值分布均小于0,表明這一時間段內(nèi)新疆地區(qū)AOD全區(qū)域明顯減小,最大距平值同樣出現(xiàn)在喀什地區(qū),達(dá)-0.11.

12a MODIS觀測發(fā)現(xiàn)新疆地區(qū)AOD逐漸降低,表明全疆氣溶膠總量逐漸減少,其中以南疆沙塵源區(qū)尤為明顯,這將對我國西北區(qū)域天氣、氣候、太陽輻射以及氣溶膠輸運產(chǎn)生重要影響[32].為進(jìn)一步研究2006~2017年間新疆地區(qū)AOD空間分布整體減少現(xiàn)象,圖7給出了新疆地區(qū)4個時間段的AOD年平均差值分布.圖7(a)可以看出,2009~2011年較2006~2008年新疆全區(qū)AOD年平均值出現(xiàn)大范圍減少,主要減少區(qū)域為沙漠西部周邊地區(qū),其中以南疆喀什地區(qū)AOD減少量最為顯著,達(dá)0.25,而圖5(c)中喀什、阿克蘇地區(qū)在2009年AOD大幅降低證實了這一結(jié)果.

2012~2014年全疆大部區(qū)域AOD平均值與2009~2011年無明顯增減(圖7(b)),而若羌地區(qū)以東小范圍區(qū)域內(nèi)AOD年均值出現(xiàn)集中上升現(xiàn)象.而圖7(c)所示在2015~2017年間,南疆地區(qū)大部區(qū)域AOD年均值下降明顯,AOD減少區(qū)域呈現(xiàn)出沿昆侖山脈自南向北逐漸減少的帶狀分布,AOD最大減少區(qū)域同樣為喀什地區(qū),為0.12.有研究表明[33],2000~2017年間我國地表綠地覆蓋率持續(xù)增加,植樹造林等人為活動對西北土地沙漠化治理效果明顯,印證了本文研究中2006~2017年間新疆地區(qū)AOD空間變化逐漸減少的原因,由土地沙漠化導(dǎo)致的進(jìn)入大氣中的氣溶膠總量減少,大氣污染狀況逐漸改善,為我國繼續(xù)加強大氣污染治理與控制增加信心.

3 結(jié)論

3.1 南疆地區(qū)AOD年平均值達(dá)0.50以上,阿克蘇和若羌地區(qū)為南疆AOD高值中心,年平均值大于0.55;北疆和東疆地區(qū)AOD整體年平均值維持在0.20~0.22左右,天山北區(qū)主要城市中心AOD年平均值達(dá)到0.25以上;新疆AOD空間分布具有顯著的季節(jié)變化特征,春季南疆沙漠腹地AOD均值超過0.70,夏季全疆AOD在空間上表現(xiàn)為從沙漠西北到東南的梯度增大過程,秋冬季全疆AOD整體分布低值、均勻.

3.2 全疆11個城市AOD季節(jié)變化呈現(xiàn)出高度規(guī)律性,北疆地區(qū)城市4季AOD均處于低值水平;吐魯番、哈密和焉耆地區(qū)春夏季為AOD峰值季節(jié),秋冬季AOD較低;南疆地區(qū)城市AOD季節(jié)變化顯著高于北疆城市,阿克蘇和若羌地區(qū)是全疆AOD的4季高值中心.2006~2017年間,除烏魯木齊市AOD小幅度上升外,其余10個城市AOD均出現(xiàn)不同程度的下降,以南疆城市的AOD年均降幅最為顯著.

3.3 2006~2017年間,全疆AOD逐漸下降,南疆喀什地區(qū)AOD下降最為顯著.2006~2008年南疆沙漠西部和南部地區(qū)為全疆AOD峰值區(qū);2009~2011年間,南疆大部地區(qū)距平值跌破0,區(qū)域AOD逐漸下降,喀什地區(qū)較前3a AOD最大減少量達(dá)0.25.2012~2014年全疆AOD分布無明顯增減;而2015~2017年新疆全區(qū)的AOD持續(xù)下降,AOD減少區(qū)域呈現(xiàn)出沿昆侖山脈自南向北逐漸減少的帶狀分布.

[1] Choobari O A, Zawar-Reza P, Sturman A. The global distribution of mineral dust and its impacts on the climate system: A review [J]. Atmospheric Research, 2014,138:152-165.

[2] Uno I, Eguchi K, Yumimoto K, et al. Asian dust transported one full circuit around the globe [J]. Nature Geoscience, 2009,2(8):557.

[3] Huang J, Wang T, Wang W, et al. Climate effects of dust aerosols over East Asian arid and semiarid regions [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2014,119(19):11398-11416.

[4] Li Z, Lau W K M, Ramanathan V, et al. Aerosol and monsoon climate interactions over Asia [J]. Reviews of Geophysics, 2016,54(4):866-929.

[5] Proestakis E, Amiridis V, Marinou E, et al. Nine-year spatial and temporal evolution of desert dust aerosols over South and East Asia as revealed by CALIOP [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2018, 18(2):1337-1362.

[6] Huang J, Fu Q, Su J, et al. Taklimakan dust aerosol radiative heating derived from CALIPSO observations using the Fu-Liou radiation model with CERES constraints [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2009,9(12):4011-4021.

[7] 呂 睿,于興娜,沈 麗,等.北京春季大氣氣溶膠光學(xué)特性研究 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2016,36(6):1660-1668.Lv R, Yu X N, Shen L, et al. Aerosol optical properties in spring over urban Beijing [J]. China Environmental Science, 2016,36(6):1660-1668.

[8] 樊文智,秦 凱,韓 旭,等.基于移動激光雷達(dá)觀測的徐州市區(qū)氣溶膠分布特征 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(8):2857-2864. Fan W Z, Qin K, Han X, et al. Aerosol distribution characteristics in Xuzhou based on mobile lidar observation [J]. China Environmental Science, 2018,38(8):2857-2864.

[9] 劉 狀,孫曦亮,劉 丹,等.2001~2017年中國北方省份氣溶膠光學(xué)厚度的時空特征 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2018,38(8):3177-3184. Liu Z, Sun X L, Liu D, et al. Spatio-temporal characteristics of aerosol optical depth over Northern Provinces of China during 2001~ 2017 [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018,38(8):3177-3184.

[10] 李一凡,陳文忠.基于MODIS和CALIOP衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的氣溶膠光學(xué)厚度與海洋初級生產(chǎn)力相關(guān)性 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2017,37(1):76-86. Li Y F, Chen W Z. Correlation between aerosol optical depth and ocean primary productivity based on MODIS and CALIOP data [J]. China Environmental Science, 2017,37(1):76-86.

[11] He Q, Gu Y, Zhang M. Spatiotemporal patterns of aerosol optical depth throughout China from 2003to 2016 [J]. Science of The Total Environment, 2019,653:23-35.

[12] 趙仕偉,高曉清.利用MODIS C6數(shù)據(jù)分析中國西北地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度時空變化特征 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2017,38(7):2637-2646. Zhao S W, Gao X Q. Analysis of spatial and temporal variations of aerosol optical depth in northwest china based on MODIS C6data [J]. Environmental Science, 2017,38(7):2637-2646.

[13] 王銀牌,喻 鑫,謝廣奇.中國近15年氣溶膠光學(xué)厚度時空分布特征 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2018,38(2):426-434. Wang Y P, Yu X, Xie G Q. Spatial distribution and temporal variation of aerosol optical depth over China in the past 15years [J]. China Environmental Science, 2018,38(2):426-434.

[14] Wang W, Huang J, Zhou T, et al. Estimation of radiative effect of a heavy dust storm over northwest China using Fu–Liou model and ground measurements [J]. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer, 2013,122:114-126.

[15] 鄭有飛,劉 貞,劉建軍,等.中國北部一次沙塵過程中沙塵氣溶膠的時空分布及輸送特性 [J]. 中國沙漠, 2013,33(5):1440-1452. Zheng Y F, Liu Z, Liu J J, et al. The spatio-temporal distribution and transport behavior of a dust event in north China [J]. Journal of Desert Research, 2013,33(5):1440-1452.

[16] 劉 貞,張雪姣,鄭有飛,等.基于CALIPSO對中國春季一次沙塵暴的研究 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2016,36(12):4315-4327. Liu Z, Zhang X J, Zheng Y F, et al. Spatio-temporal distribution and transport behavior of a dust event based on the CALIPSO in China [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2016,36(12):4315-4327.

[17] Lin C Q, Liu G, Lau A K H, et al. High-resolution satellite remote sensing of provincial PM2.5trends in China from 2001to 2015 [J]. Atmospheric Environment, 2018,180:110-116.

[18] Kaufman Y J, Wald A E, Remer L A, et al. The MODIS 2.1μm channel-correlation with visible reflectance for use in remote sensing of aerosol [J]. IEEE Transactions on Geoscience & Remote Sensing, 1997,35:1286-1298.

[19] Levy R C, Remer L A, Kleidman R G, et al. Global evaluation of the Collection 5MODIS dark-target aerosol products over land [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2010,10(21):10399-10420.

[20] Levy R C, Mattoo S, Munchak L A, et al. The Collection 6MODIS aerosol products over land and ocean [J]. Atmospheric Measurement Techniques, 2013,6(11):159-259.

[21] Remer L, Mattoo S, Levy R, et al. MODIS 3km aerosol product: algorithm and global perspective [J]. Atmospheric Measurement Techniques Discussions, 2013,6:1829-1844.

[22] Li X, Xia X, Che H, et al. Contrast in column-integrated aerosol optical properties during heating and non-heating seasons at Urumqi- Its causes and implications [J]. Atmospheric Research, 2017,191:34-43.

[23] Remer L A, Kleidman R G, Levy R C, et al. Global aerosol climatology from the MODIS satellite sensors [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2008,113(D14):D14S07.

[24] 李慧娟,胡列群,李 帥.北疆地區(qū)MODIS 3km氣溶膠光學(xué)厚度與PM10質(zhì)量濃度的相關(guān)性分析 [J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2018,38(3):1109-1116. Li H J, Hu L Q, Li S. A correlation analysis of MODIS 3km aerosol optical depth and PM10concentration in Northern Xinjiang [J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2018,38(3):1109-1116.

[25] 董 群,趙普生,陳一娜.降雨對不同粒徑氣溶膠粒子碰撞清除能力 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2016,37(10):3686-3692. Dong Q, Zhao P S, Chen Y N. Impact of collision removal of rainfall on aerosol particles of different sizes [J]. Environmental Science, 2016,37(10):3686-3692.

[26] 華鳳皎,亢燕銘,鐘 珂.湍流效應(yīng)對雨滴表面粒子捕集過程的影響 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2017,37(1):13-20. Hua F J, Kang Y M, Zhong K. The influence of turbulence effect on the collection process of particles on the surface of raindrops [J]. China Environmental Science, 2017,37(1):13-20.

[27] Papadimas C D, Hatzianastassiou N, Mihalopoulos N, et al. Assessment of the MODIS Collections C005and C004aerosol optical depth products over the Mediterranean basin [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2009,9(9):2987-2999.

[28] 胡 俊,亢燕銘,陳勇航,等.基于MODIS_C006的烏魯木齊10年氣溶膠光學(xué)厚度變化特征 [J]. 環(huán)境科學(xué), 2018,39(8):3563-3570. Hu J, Kang Y M, Chen Y H, et al. Analysis of aerosol optical depth variation characteristics for 10years in Urumqi based on MODIS_ C006 [J]. Environmental Science, 2018,39(8):3563-3570.

[29] 李 霞,郭宇宏,盧新玉,等.烏魯木齊市大氣污染治理成效的綜合評估分析 [J]. 中國環(huán)境科學(xué), 2016,36(1):307-313. Li X, Guo Y H, Lu X Y, et al. Comprehensive evaluation and analysis of the effectiveness of air pollution control in Urumqi [J]. China Environmental Science, 2016,36(1):307-313.

[30] 中華人民共和國國務(wù)院.《大氣污染防治行動計劃》 [R]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2013.State Council of the People's Republic of China. Air pollution prevention and control action plan [R]. Beijing: China Statistics Press. 2013.

[31] 葛洪燕.吐魯番市顆粒物濃度變化特征及其與氣象要素的關(guān)系 [J]. 沙漠與綠洲氣象, 2018,12(2):78-83. Ge H Y. Variation characteristics of particulate matter concentration in Turpan and its relationship with meteorological elements [J]. Desert and Oasis Meteorology, 2018,12(2):78-83.

[32] Zhang L, Li Q B, Gu Y, et al. Dust vertical profile impact on global radiative forcing estimation using a coupled chemical-transport- radiative-transfer model [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2013, 13(14):7097–7114.

[33] Chen C, Park T, Wang X, et al. China and India lead in greening of the world through land-use management [J]. Nature Sustainability, 2019, 2(2):122-129.

Variation in aerosol optical depth over the typical cities in the Xinjiang region.

HU Jun1, ZHONG Ke1, KANG Yan-ming1, CHEN Yong-hang1,2*, YANG Feng-juan1, LIU Qiong1, ZHANG Hua3

(1.College of Environmental Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China；2.Institute of Desert Meteorology, China Meteorological Administration, Xinjiang Urumqi 830002, China；3.State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological, Beijing 100081, China)., 2019,39(10)：4074~4081

Eleven representative urban areas in the Xinjiang region were selected for classification based on Aqua-MODIS C006 aerosol daily product data from 2006 to 2017, and the variations in AOD were studied for the 11cities in Xinjiang. The results showed that the AOD decreased in different degrees except in Urumqi during 2006 to 2017. On the contrary, AOD for the Urumqi area varied in a small increase during the same period. The average annual decline of AOD in the northern Xinjiang cities was relatively small, the AOD for Turpan decreased by 0.13 during the 12 years, which was the largest decline in the Hami and Yanqi urban agglomerations at the same latitude. The average annual decline of AOD in the southern Xinjiang cities was the most significant, the AODs decreased by 0.18, 0.16, 0.16 and 0.09 in Aksu, Kashgar, Hotan and Ruoqiang, respectively. The peak of the spatial distribution of AOD was in the southern Xinjiang, with an annual average higher than 0.50, and the annual average values of AOD in the northern and eastern Xinjiang were maintained at about 0.20 to 0.22. Meanwhile, AOD had seasonal variation characteristics, with a peak in spring, followed by summer, autumn and winter. In addition, the AOD decreased in different degrees in the Xinjiang region in the past 12 years, the source area of dust aerosols in the southern Xinjiang was the main area of AOD decline, and the reduction area showed a belt shape along the Kunlun Mountains from south to north.

MODIS C006；aerosol optical depth；Xinjiang region；city classification；interannual variation

X513

A

1000-6923(2019)10-4074-08

胡 俊(1994-),男,安徽合肥人,東華大學(xué)博士研究生,主要從事城市大氣環(huán)境與氣溶膠輻射效應(yīng)研究.發(fā)表論文1篇.

2019-04-08

國家自然科學(xué)基金資助項目(41675026,91644211,41375021);中國博士后科學(xué)基金資助項目(2019M651322)

* 責(zé)任作者, 教授, yonghangchen@126.com