发布时间 : 星期六 文章基于MODIS数据的气溶胶时空分布特征分析本科生毕业论文更新完毕开始阅读
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种小粒子模式和6种大粒子模式。针对MODIS 光谱通道计算卫星观测辐射，分别生成各类模式的查找表，用于反演气溶胶光学厚度。查找表参数包括0.55μm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确定的相对相位角[11]。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，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）[11]。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NDVI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[11]。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。
MODIS气溶胶产品的内容包括陆地和海洋的550nm光学厚度；陆地470nm、660nm和2.1μm的光学厚度；陆地气溶胶类型；海洋7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MODIS气溶胶数据，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MODIS产品主要是MOD04的气溶胶月数据集，550nm波段的陆地 AOD，时间段为2006年12月至2009年11月。
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[9]。春季阴冷多雨，偶有桃花汛；夏季高温多雨，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 11.6℃～19.6℃，无霜期长达240-307天，降水季节分配不均，全年降水50%以上集中在4-7月，该时期为江西的雨季[12]。
江西地域广，南北跨越 5个多纬距，东西相隔5个多经度，地处北纬24°29′-30°04′，东经113°34′-118°28′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[10]。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[12]。 夏季：受西太平洋副热带高压控制，晴旱酷热[12]。全省 7月平均气温除周边地区外，南北各地相差甚小，都在29.0～30.0℃之间，极端最高气温都在40℃以上[12]。全年日最高气温≥35℃的天数，除鄱阳湖受湖水调节和龙南、全南、定南等地植被条件较好的山区为10～20天外，其他地方都在20天以上，赣东北和赣江中游一带多达40～50天，可算是我国的“火炉”之一[12]。
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[12]。赣南盆地因受山脉阻挡，加之位置偏南，冷空气的影响较小 [12]。
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3. MODIS数据处理
3.1 重投影
分析得知MOD04数据在550nm波长范围内的气溶胶数据最好，所以本文使用ENVI插件MCTK结合IDL编程语言实现550nm波长的陆地AOT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[7]。在此过程中，原图像中本来的坐标系（Geographic Lat/Lon坐标系）被转化为UTM，Zone 51N坐标系，以方便我们计算。其中核心程序如下：
datum = \
units = ENVI_TRANSLATE_PROJECTION_UNITS('Meters')
output_projection = envi_proj_create(datum=datum,/utm, zone=51,units=units)
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[15]。在本文的研究过程中，主要使用ENVI和与其配套的IDL语言进行整个过程的运算：通过ENVI中的Mosaic Images选项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
[17]
。在此过程中，遇到如下问题：第一是如何将多幅图像从几何上拼接起来，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[16]。第二是在几何拼接以后，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IDL编程语言对图像进行批处理，同样可以实现以上结果。
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4个角的经纬度坐标，换算成对应的UTM坐标[16]。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UTM投影坐标后将产生变形，但是变形是几种坐标中最小的一种，因此我们采用UTM坐标[16]。为保证裁切出来的图像为矩形且足够大，需要利用计算出的4个角的高斯投影坐标，采用最大化原理求出左上角和右下角的X, Y坐标[18]。本文利用矢量文件进行裁切，并通过与IDL编程语言相结合，以中国江西省区域（北纬24°29′-30°04′，东经113°34′-118°28′之间）作为研究区，对几何校正和拼接过后的AOT图像进行裁剪掩膜，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2007—2009年MOD04气溶胶产品分析研究江西省气溶胶特性（气溶胶光学厚度AOD）的时空分布，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。
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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[21]。
具体实现方法为：利用ENVI与IDL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]。
4. 结果与分析
本文利用2007年到2009年江西省地区的MODIS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3~5月为春季，6~8月为秋季，9~11月为夏季，12~2月为冬季划分。本文根据段婧、毛节泰等在2007年对长江三角洲地区气溶胶光学厚度的研究，将气溶胶光学厚度划分为以下几个等级：<0.1，0.1~0.3，0.3~0.5，0.5~0.7，0.7~0.9，0.9~1.1，1.1~1.3，>1.3，认为小于0.3为气溶胶光学厚度低值区，大于0.7为气溶胶光学厚度高值区，据此做出以下分析。
4.1 年内季节变化结果与分析
图a：2007年冬季(06.12 ~07.2)
图b：2008年冬季(07.12~08.2)
图c：2009年冬季(08.12~09.2)
图1：冬季气溶胶光学厚度
图a~c为2007~2009年冬季气溶胶光学厚度分布图
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表1：冬季气溶胶光学厚度象元统计
AOD值 2007 2008 2009
< 0.1 165 125 138
0.1~0.3 384 102 422
0.3~0.5 825 614 920
0.5~0.7 367 611 251
0.7~0.9 13 150 20
0.9~1.1 2 18 3
1.1~1.3 0 2 0
> 1.3 0 2 0
冬季（12~2月），AOD值不高，大多数地区都处在0.5以下（蓝绿色区域），只有江西省周围的AOD值较高，达到0.7以上的高值。从像元的变化也能看出，2007年和2009年的AOD值在冬季时，气溶胶光学厚度值大多集中在0.3~0.5这个范围内，能达到0.7以上的高值很少，几乎可以忽略。这是由于进入冬季后冷空气开始频繁入侵，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AOD较低，细粒子含量亦有所下降[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21中也可以看出，2008年冬季气溶胶光学厚度明显比2007年和2009年高，达到0.7高值的像元数有150个之多。原因可能为：2008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。
图d：2007年春季(07.3~07.5)
图e：2008年春季(08.3~08.5)
图f：2009年春季(09.3~09.5) 图2：春季气溶胶光学厚度
图d~f为2007~2009年春季气溶胶光学厚度分布图
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