基于激光雷达的北京市气溶胶光学参数季节特征
2016-05-27王耀庭苗世光张小玲中国气象局北京城市气象研究所北京100089
王耀庭,苗世光,张小玲 (中国气象局北京城市气象研究所,北京 100089)
基于激光雷达的北京市气溶胶光学参数季节特征
王耀庭,苗世光*,张小玲 (中国气象局北京城市气象研究所,北京 100089)
摘要:利用米散射激光雷达ALS300系统在北京城区开展了为期近1年的观测,观测时间为2009年6月~2010年5月份.先将观测数据划分为春(3~5月份)、夏(6~8月份)、秋(9~11月份)、冬(12~2月份)四个季节,再对数据进行质量控制.研究了气溶胶后向散射系数、消光系数以及气溶胶光学厚度AOT和大气边界层的日均值变化特征,以及这些要素的季节和全年特征统计值.结果表明,气溶胶消光系数和后向散射系数的日平均变化形态趋于相同,数量上消光系数是后向散射系数的约10倍.它们的季节平均值廓线形态结构也并没有呈现出明显的季节性结构特征差异,2个系数最大递减均发生在1km高度范围内.在0.15~3.0km高度范围做垂直平均,夏季的后向散射系数和消光系数有最大平均值(分别为31.2Mm−1⋅sr−1和517.0Mm−1),说明夏季有较强对流.冬季后向散射系数和消光系数最低.对于冬、春2个季节,700m高度是2个量大小分化的高度.700m高度以上,春季的后向散射系数和消光系数均大于冬季.AOT和大气边界层高度的日均值波动特性明显,日均值最大振幅出现在春季.月平均来说,在春季,气溶胶层高度和边界层高度最高(分别为3450m和970m),冬季最低(分别为2970m和712m).春、夏季节AOT波动变化大,而在秋季和冬季变化比较平缓.春夏秋冬4个季节的平均气溶胶光学厚度分别是0.689、0.699、0.571和0.647.
关键词:激光雷达;气溶胶;消光;散射;季节性
气溶胶不但在地气系统的能量收支平衡和气候系统中扮演着十分重要的角色,且是描述大气边界层垂直结构和时空变化的完美天然载体.其对气候系统的影响主要体现在气溶胶-云之间的间接辐射强迫和对长、短波辐射的吸收及散射形成的直接效应,虽然这种效应具有很大的不确定性[1-2].气溶胶粒子对气候效应的影响因素取决于气溶胶粒子的化学属性、物理属性和光学属性,以及它们在垂直方向上的分布形态和结构特征.气溶胶对全球环境的影响也日趋严重,如气相物质经过光化学反应后急剧向固态微粒转化产生光化学烟雾,并进而生成二次气溶胶,产生大气污染.作为中国的首都和世界大都市,目前北京也面临着越来越严重的大气污染和环境退化问题[3].大气污染对城市居民身体健康的影响也日益收到关注[4-6].
城市次生细颗粒气溶胶经过种光化学过程大大加剧了大气污染的程度,会直接损害人们的身体健康,影响正常的生产和工作秩序,会破坏大自然的固有生态平衡[7].尤其是大气边界层内,一方面是包含了大气中大部分的气溶胶和水汽,另一方面是人的主要活动空间区域,因此,它的影响更是占据主导地位[8].大气边界层内的气溶胶对地面气候、大气温度和气压场、风场和垂直运动场等都有明显的影响[9].虽然对特定季节或者是在特别污染天气背景下对气溶胶光学属性进行观测、研究分析的工作开展了很多[10-12],但是对长时间范围内气溶胶的光学属性、垂直形态特征以及大气边界层的研究显得更为迫切.
目前,有几种主要观测手段能实现在垂直方向上对气溶胶进行不同时间长度的观测:铁塔[13]、高层建筑、系留飞艇、激光雷达(lidar).前两者受到高度的限制,不能探测到边界层高层(1km以上)污染情况,系留飞艇难以做到实时快捷的监测[14].lidar系统观测高度能够到达对流层顶,且以定量的方式测量气溶胶的光学属性,而且能评估气溶胶粒子的主要微物理属性.因此lidar的观测结果不但能提供气溶胶地面观测基础信息,还能为航空航天的高空气溶胶观测及反演设备提供地面真实信息作为参考标准.
目前能获得的大部分激光雷达数据大都是为了特定的目的而开展的短期观测实验;实验开展并不具有普遍性,而是具有很明确的项目执行任务;不容易捕获到北京地区典型污染天气状况下的气溶胶的光学特性.本研究是以北京城区为研究区域,评估气溶胶光学属性在垂直方向上呈现出的季节性特点,皆在为揭示一定时期内气溶胶的光学属性、垂直形态特征以及大气边界层变化特点提供参考.
1 研究方法与数据
1.1 观测点
在北京城区利用ALS300 lidar系统对气溶胶垂直结构开展了近1年期(2009年6月~2010 年5月)的长时间观测.观测点位于北京海淀区西三环外的北京城市气象研究所楼顶(116.173°E, 39.564°N),海拔约为50m,可以代表城市地区.观测期间,在观测点周围无工业生产,无工地建设,只有丁字路上有车流经过,除此之外,观测点周围没有特别额外的主要污染源,如烟囱之类.
1.2 lidar设备
图1 ALS300激光雷达系统体系结构示意Fig.1 architecture diagram forALS300 lidar system
开展观测实验所用的是波长为355nm的单波段米散射激光雷达.此雷达可以实现准无人值守,根据参数设置,观测自动进行,数据可以自动存储.为了保证雷达的安全和有效连续观测,仪器工作环境需要配备空调系统和UPS (Uninterruptible Power Supply)系统,值班人员定期对供电系统、仪器运行状态进行查看,定期对lidar信号接受发射窗进行擦拭.该雷达观测系统见图1,具体技术参数如表1.
表1 ALS300 lidar系统技术参数Table 1 ALS300 lidar system specifications
1.3 数据评估
在一般情况下,观测实验是连续不间断开展的,仪器工作时候,激光雷达每30min采集1次数据,能够很好的削弱大气细微扰动变化所产生的影响.本研究分析的物理量主要有粒子后向散射系数BS、粒子消光系数Ext,数据空间垂直分辨率为15m.消光系数和后向散射系数的反演方法采用了当前比较通用的Fernald方法,详细计算过程见文献[15-18].同时还分析了基于这些物理量得到的次生产品气溶胶光学厚度(AOT或AOD)和大气边界层高度.从激光雷达观测数据中,还可以获得残余层高度.
将观测数据划分为4个季节,春季(3~5月份)、夏季(6~8月份)、秋季(9~11月份)以及冬季(12~2月份).在计算之前,先对数据做了一定的质量控制,剔除了存在异常的数据廓线,比如空缺数据、负值以及明显受到云影响的数据等.图2中给出的是秋季经过距离校正后的lidar观测信号,对流层内大气有复杂的多层气溶胶存在,大部分情况下,高浓度气溶胶集中在0.5km左右的高度的范围内,有时候气溶胶层高度也可以达到1.5km,偶尔也有气溶胶团存在于4km高度处.特别值得注意的是,在7km以上也有强烈的lidar信号,说明高层的云也能被该lidar系统探测到,研究分析气溶胶光学参数的季节性特征及规律时不考虑这种特殊情况下的数据.但是作为季节特性研究分析的基础,以及为了能更全面且最大限度的体现观测数据的细节信息,采用了0.1~ 9.0km高度范围内的数据,特别开展了这些光学参数的日均值变化特征的研究分析.
图2 秋季(9~11月份)lidar观测信号时空分布Fig.2 Time series of lidar signal in Beijing in autumn (September-November)
2 结果与讨论
2.1 北京市粒子属性季节特征
先对在北京市区基于lidar观测的气溶胶光学属性的季节特征做个概括,见表2.表2中给出了150~3000m高度范围内,粒子后向散射系数(BS)、消光系数(Ext)两个物理参数4个季节外加年度最大值、最小值和平均值.同时还给出了气溶胶光学厚度(AOD)、残余层高度(LT)和大气边界层厚度(PBL)的统计值.
表2 北京地区粒子属性季节特征总结Table 2 Summary of the seasonal particle properties in Beijing
2.2 日均值变化特征
从图3可以看出,日均值变化可以揭示消光系数和后向散射系数的细节特征.二者的日均值变化形态有很好的一致性.春季、秋季和冬季日平均气溶胶消光系数主要集中在250Mm-1范围内,对应的后向散射系数在25Mm-1⋅sr-1范围内,夏季的日平均总体上要大于另外3个季节,其消光系数在250~600Mm-1之间,后向散射系数在25~60Mm-1⋅sr-1之间.这或许与夏季相对湿度较高有关.每个季节内都有不同的程度的高值存在,2个物理量在各个季节的日均值出现最高值的大小顺序依次为秋季、冬季、春季和夏季.
图3 气溶胶消光系数和后向散射系数日均值变化Fig.3 Daily average of aerosol extinction coefficient and back scatter coefficient
图4中的气溶胶光学厚度是在355nm波长上对消光系数在高度上进行积分得到.从图4中可以看出气溶胶光学厚度和大气边界层日均值具有明显的波动.在每1个季节,气溶胶光学厚度的日均值主体范围在0.2~0.6之间,秋季和冬季部分日均值位于0.6~0.8之间.AOT大于0.6的天数最多出现在春季,值得留意的是大于1.0的天数最多也出现在春季,这或许与春季特有的天气现象,如多沙尘天气有关系.而在秋季和冬季AOT日均值大于1.0的出现天数很少.
图4 大气边界层高度和AOT日均值变化Fig.4 Daily average of planetary boundary layer and AOT
本文利用lidar经过距离校正后的观测信号以及气溶胶消光系数,主要采用拐点法确定大气边界层高度,根据几个典型时刻的大气消光系数垂直廓线分布(如果有有效观测数据),取消光系数开始出现明显突变的点为大气边界层高度[19].大气边界层的日平均变化情形也一样具有明显的波动.总体而言,各个季节的日平均大气边界层高度主要在800m高度范围内,单日边界层最高的情形出现在春季,其次是夏季.边界层日均值大于800m的天数春季多于冬季.夏季和秋季基本相当.
特别需要注意的一点,此结果是基于本次观测实验数据量得到的,作为一种统计结论,样本量会影响到统计结果,比如本研究中夏季观测由于诸如天气等各种原因,实际参与运算的数据量就偏少,约40d.
2.3 气溶胶后向散射系数季节特征
将有效后向散射系数廓线在时间和空间上进行平均,然后再作平滑处理,获得四个季节和全年的后向散射平均廓线,见图5.从图5中可以看出,年平均和4个季节平均的后向散射系数廓线分布具有相似的多层层结结构特征,且季节变化特征明显.
从空间形态上看,后向散射系数的高值区主要集中在1000m高度的范围内.在近地层200m附近,有第1个峰值点,在近500m高度处有第2峰值点.从地面开始,随着高度的增加,散射系数值减小,到3km高度左右基本达到背景值,此研究结果与文献[20]中给出的结果一致.各个季节的气溶胶后向散射系数廓线还存在着第3个峰值点,高度在1000~1500m间不等,比如夏季第3峰值区位于1200m左右,而且该季节廓线呈现出的锯齿结构要比其余3个季节明显,这或许与夏季天气形势有关系,比如有多对流和/或强对流天气存在.冬季和秋季的第3峰值位于1500m左右的高度.春季在2000m左右的高度还有另外的峰值存在.散射系数最大递减发生在1km高度范围内.此研究结果与文献[21]的结论一致.
图5 气溶胶季节平均后向散射系数廓线Fig.5 Seasonal averaged backscatter profiles图例中的数字表示参加计算的廓线条数
从季节平均的后向散射系数量值上看,在0.15~3km高度的范围内,夏季有最大的平均后向散射系数,最大值可达102.0Mm-1⋅sr-1,夏季的后向散射系数季节平均值为31.2Mm-1⋅sr-1,说明夏季有最强的对流,夏季的相对湿度较大,粒子吸湿性会变强,粒子尺寸比其余季节要大一些.秋季次之,冬季平均散射系数最小,冬季对流最弱.冬、春2个季节相比,在约700m以下,这2个季节的平均后向散射系数差别甚微,而在700m以上,春季的后向散射系数要大于冬季.冬季和春季比起夏季和秋季有相对低的后向散射系数表明这2个季节大气相对干燥,大气近地层存在着有大量的细颗粒粒子.
从残余层高度也能清晰的看到季节特征(表2).平均来说,最高的残余层发现在春季,高度为3450m,而最低的残余层出现在冬季,高度为2970m.这个残余层的春高冬低的季节特征和文献[21]的研究一致.
2.4 气溶胶消光系数季节特征
由图6可见季节平均的气溶胶消光系数廓线的季节变化特征与后向散射系数呈现出的结构特征基本相同.同一高度上,夏季比其它季节有更大的消光系数值,0.15~3km高度范围内平均值为517Mm-1,最大值可以达到1500Mm-1.其次是秋季,平均值为509Mm-1,最大数值在1000Mm-1左右.春、冬两个季节的消光系数在大约700m高度,大小发生转换.700m以下,春季消光系数要比冬季的要小,在700m以上,春季消光系数比冬季大.此研究结果与文献[22]中的研究情况类同,该文献中的数据采集实验是来自德国的IAP KUhlungsborn(54°07′N,11°46′E),数据分为冬、夏2个季节来分析.通过分析发现,700m左右的高度刚好是冬季边界层高度,之后的春季,大气边界层开始逐渐抬升(表2和图7).表明秋季的一部分和冬季的大气边界层高度要比春季边界层厚度低,边界层里面蕴藏的粒子浓度比春季低,因此就出现了700m以上春季消光系数大于冬季的情形.
图6 季节平均的气溶胶消光系数分布Fig.6 Seasonal averaged extinction profiles图例中的数字表示参加计算的廓线条数
同一高度上,干季(12、1、2月份)消光系数要比湿季(6、7、8月)消光系数小,且湿季出现更明显的多层结构特征.和后向散射系数廓线分布类似,到3km高度左右达到背景值(表2).
气溶胶消光和后向散射系数均显示从近地面至1km高度范围内存在有浓厚的气溶胶层.把图5和图6结合起来看,在边界层以下,因为春季粒子后向散射系数比冬季大,说明春季污染相比冬季要重,但是冬季消光系数却要比春季大一些,根据消光系数构成理论,即消光系数是由散射和吸收构成,大的这一部分明显来自消光中的吸收部分,这或许说明冬季近地层大气中的粒子有更多的吸湿性特征,这估计和冬季有降雪以及采暖排放有关[23].
2.5 边界层高度和气溶胶光学厚度月变化特征
从图7可以看出大气边界层的年变化特征有2个明显的特点.大气边界层高度在春、夏季节较高,时间出现大约在4、6月份,高度约为1100m,这点和文献[24]的研究一致.而最小值发生在秋季,时间出现在10月份,高度约为630m.春、夏2个季节,大气边界层变化波动强烈,波动范围在700~1100m之间;而秋冬两个季节,边界层波动变化相对平缓,变换范围在600~800m之间.夏季边界层高度处于较高的位置,最高的气溶胶后向散射也发生在夏季,这或许能再次说明夏季有强烈的对流.
图7 2009年6月~2010年5月间,月平均大气边界层厚度和气溶胶光学厚度变化Fig.7 Monthly mean values of planetary boundary layer height and AOT between 2009-06 and 2010-05
从表2也看出,边界层高度的年变化范围在600~1060m之间,最小值出现在冬季,最大值出现在春季.一般来说,最高的残余层在春季,为3450m,最低的在冬季,为2970m.这些结果与已有研究结果基本一致[24].对于边界层高度而言,参考国内的一些研究结果,比如文献[25]得到的边界层高度是800m左右,张霭琛等[26]观测得秋季午后边界层高度平均约1km,冬季午后边界层高度500~600m,本lidar系统观测得到的边界层高度的结果与现有研究成果具有较好的可比性,基本符合边界层高度的季节变化规律.
将气溶胶消光系数在垂直方向上进行积分,就可以得到在355nm波长上该lidar观测到的气溶胶光学厚度,同时获取了同时期(2009年6月—2010年5月份)CE318太阳光度计及MODIS的月平均气溶胶光学厚度产品.采用的CE318的数据来自于AERONET提供的北京站(纬度39.98°N,经度116.38°E,高度92m)的CE318型太阳光度计,考虑到本研究采用的lidar波段在355nm,因此选用了在CE318在440nm波段上的气溶胶光学厚度月均值产品,见图中AOT_CE318_440nm.卫星数据来自MODIS的气溶胶光学厚度月平均产品MOD08_L3在550nm波段上的AOT值,这里选择550nm是将此作为一个参考标准,见图中AOD_MOD08.从图7可以看出,AOT最高值出现在夏季的7月份,lidar观测为0.85,CE318为0.746,MODIS为0.79,随后开始降低.lidar观测到的全年最低点在9月份,为0.40左右,CE318为0.483,而MODIS观测到的最低点在1月份,数值为0.19,这与文献[27]得到的结论一致.之后AOT值又开始逐渐升高,从11月份到次年3月份,AOT基本保持稳定,起伏变化不大,维持在一个相对的高值区,约在0.6~0.7间,AOT大小的这种季节波动特征也和文献[27]的研究结果吻合.这或许与这个时间段为北京地区处于采暖期有很大的关系.到了4月份又陡然升高,达到了全年的次高点,为0.8左右,这可能的原因是观测当年的春季天气干燥且多有大风沙尘天气.4个季节的平均气溶胶光学厚度分别是0.689、0.699、0.571和0.647.从图7中可以看到lidar和CE318观测的AOT月均值在数值上非常接近,在趋势上非常吻合.这与文献[28]中得出的基于CE318观测的北京地区年平均AOT约为0.67 的结论趋于一致.在这同期内(11月份到次年3月份),MODIS观测的AOT在趋势形态上虽然与lidar和CE318观测的AOT基本相同,为凹形形态,但是数值差距较大.这或许是与MODIS的气溶胶反演算法有关.MODIS的气溶胶反演算法是“暗像元”法,在冬半年(11月份-次年4月份),受到地表暗目标选择的限制,反演结果相对夏季有更大的误差.从另外的夏半年lidar、CE318和MODIS得到的AOT在数值和趋势的较为一致性也能得到辅证.
2.6 讨论
本研究对长时间连续观测的lidar数据进行统计特征分析,尝试寻找气溶胶物理参数是否存在一些季节性的特征和统计规律.虽然获得了一些初步结论,但是因为各个季节的有效数据量并未相等,比如夏季的数据量就偏少,这在进行统计分析时候,难免也会对最终得到的结果有不同程度的影响.未来还有很多研究工作需要开展,可以进行的研究工作有:进一步分析气溶胶日变化的差异,不同类型的气溶胶源,气溶胶粒子的微物理属性,诸如粒子表面积、柱含量、有效半径、折射指数和单次散射反照率等.还有一个方面的研究很值得关注,将lidar得到的大气物理参数廓线与过境时刻CALIPSO卫星获得的廓线以及数值模式模拟结果进行比较分析研究.这样对“地空一体化”的气溶胶观测是一种补充和验证.
3 结论
3.1 ALS300 lidar系统能对北京城区内气溶胶的光学参数进行有效监测.
3.2 北京市消光系数日均值主要在250Mm-1,后向散射系数的日均值主要在25Mm-1⋅sr-1.二者日平均变化形态相近,数量上具有大约10倍的关系. 3.3 夏季有最大的后向散射和消光系数值,冬季有最小的后向散射和消光系数值.都具有明显的多层结构特征.最大递减发生在1km高度范围内.大约700m高度以上,春季的后向散射系数和消光系数均大于冬季的.在相同高度上,年均值大于春季和冬季均值而小于夏季和秋季.
3.4 春季边界层高度日平均出现高值(>1300m),出现天数也大于其余3个季节.而低值发生在秋季的10月份,高度约为630m.春夏2个季节,大气边界层波动范围在700~1100m之间;而秋冬2个季节,边界层变化波动范围在600~800m之间.
3.5 气溶胶光学厚度全年基本维持在0.5以上,春季日平均AOT>1.0的天数比其余3个季节多.最大值在夏季,最小值在秋季.春、夏季节AOT波动变化大,而秋季和冬季变化比较平缓.
参考文献:
[1] Quaas J, Boucher O, Bellouin N, et al. Satellite-based estimate of the direct and indirect aerosol climate forcing [J]. J. Geophys. Res, 113,D05204,doi:10.1029/2007JD008962, 2008.
[2] Schwart S E, Charlson R J, Kahn R A, et al. Why hasn’t Earth warmed as much as expected? [J]. J. Climate, 23,2453-2464, 2010.
[3] 王占山,李云婷,孙 峰,等.2014年10月上旬北京市大气重污染分析 [J]. 中国环境科学, 2015,35(6):1654-1663.
[4] 廖志恒,范绍佳.2006~2012年珠江三角洲地区O3污染对人群健康的影响 [J]. 中国环境科学, 2015,35(3):897-905.
[5] Pandey J S, Kumar R, Devotta S. Health risks of NO2, SPM and SO2in Delhi (India) [J]. Atmos. Environ., 2005,39:6868–6874.
[6] Ramanathan V, Ramana M V, Roberts G, et al. Warming trends in Asia amplified by brown cloud solar absorption [J]. Nature, 448: 575–579,2007b.
[7] Wang Mingxing, Zhang Renjian, Pu Yifen. Recent researches on aerosol in China [J]. Advances in Atmospheric Sceiences, 2001, 18:576-586.
[8] strawbridge K B, snyder B J. Daytime and nighttime aircraft lidar measurements showing evidence of particulate matter transport into the Northeastern valleys of the Lower Fraser Valley, Bc [J]. Atmospheric Environment, 2004,38:5873-5886.
[9] 钱永甫.边界层气溶胶气候效应的研究 [J]. 南京气象学院学报, 1994,17(2):141-147.
[10] 章文星,吕达仁.北京地区大气气溶胶光学厚度的观测和分析[J]. 中国环境科学, 2002,22(6):495-500.
[11] 姚 青,韩素芹,蔡子颖,等.天津城区春季大气气溶胶消光特性研究 [J]. 中国环境科学, 2012,32(5):795-802.
[12] 刘唯佳,韩永翔,王 静,等.北京2010年10月一次典型灰霾过程光学特性分析 [J]. 中国环境科学, 2015,35(7):1931-1937.
[13] 丁国安,孟昭阳.于海青,等.北京城区大气边界层空气污染特征观测研究 [J]. 应用气象学报, 2002,13(Suppl):82-91.
[14] 孙 扬,王跃思,刘广仁,等.北京地区一次大气环境持续严重污染过程中SO2的垂直分布分析 [J]. 环境科学, 2006,27(3):408-414.
[15] Klett J D. Stable analytical inversion solution for processing LIDAR teturns [J]. App. OPT., 1981,20:211-220.
[16] Klett J D. LIDAR inversion with variable backscatter/extinction values [J]. App. OPT., 1985,24:1638-1643.
[17] Fernald F G. Analysis of atmospheric LIDAR observations: some comments [J]. App. OPT., 1984,23:652-653.
[18] Sasano Y, E V Browell, S Ismail. Error caused by using a constant extinction to backscattering ratio in the EZ LIDAR solution [J]. App. OPT., 1985,24:3929-3932.
[19] MENUT Laurent, FLAMANT Cyrille, PELON Jacques. Urban boundary layer height determination from lidar measurements over the Paris area [J]. APPLIED OPTICS, 1999,38(6):1-14.
[20] Komppula M, Mielonen T, Arola A, et al. One year of Raman-lidar measurement in Gual Pahari EUCAARI site close to New Delhi in India: seasonal characteristics of the aerosol vertical structure [J]. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, Doi:10.5194.31123-31151,2010.
[21] J. Schneider1, and R. Eixmann. Three years of routine Raman lidar measurements of tropospheric aerosols: Planetary boundary layer heights, extinction and backscatter coefficients [J]. Atmos. Chem. Phys. Discuss., 2002,2:75–107.
[22] 张 勇,银 燕,刘蕴芳,等.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, 2014,34(6):1380-1389.
[23] Satheesh S K, Vinoj V, Suresh Babu S, et al. Vertical distribution of aerosol over the east coast of India inferred from airborne LIDAR measurements [J]. Ann. Geophys., 27,4157-4169, doi: 10.5194/angeo-27-4157-2009.
[24] 佟 华,桑建国.北京海淀地区大气边界层的数值模拟研究 [J].应用气象学报.13卷,特刊, 2002,p51-60.
[25] 张 鑫,蔡旭辉,柴发合.北京市秋季大气边界层结构与特征分析 [J]. 北京大学学报(自然科学版), 2006,42(2):220-P225.
[26] 张霭琛,孙成国,田 毅.北京地区大气混合层的探测与预测模式的检验 [J]. 气象学报, 1990,48:345-353.
[27] Pavel Kishcha, Boris Starobinets, Olga Kalashnikova, et al. Aerosol optical thickness trends and population growth in the Indian subcontinent [J]. International Journal of Remote Sensing, 2011,1:13.
[28] 张志薇,王宏斌,张 镭,等.中国3个AERONET站点气溶胶微物理特性分析及比较 [J]. 中国环境科学, 2014,34(8):1927-1937.
Seasonal characteristics of the aerosol optical parameters based on lidar over the Beijing Area. WANG Yao-ting, MIAO Shi-guang*,
ZHANG Xiao-ling (Institute of Urban Meteorology, China Meterological Administration, Beijing 100089, China). China Environmental Science, 2016,36(4):970~978
Abstract:One year measurements of Mie scatter lidar at Beijing were performed between June 2009 and May 2010. First of all, the data were split into four seasons: Spring (March-May), Summer (June-August), Autumn (September-November), and Winter (December-February). Next, the data were quality controlled. At last, Change of daily mean values of aerosol backscattering coefficient, extinction coefficient, AOT, and atmospheric boundary layer (ABL) were analyzed. At the same time, the vertical profiles of the aerosol backscattering coefficient, extinction coefficient, their variability during each season, the annual average, and the statistics were calculated, the characteristics of the AOT and the planetary boundary layer were also presented. The analyses revealed that, the average daily characteristics of the aerosol extinction coefficient and backscattering coefficient were the same, and the extinction coefficient was about 10 times of the backscattering coefficient. The seasonal mean aerosol backscatter and the extinction profiles did not exhibit significant seasonal differences in structural characteristics. The maximum decrement of the backscatter coefficients and extinction coefficient occurs within 1km above ground. The vertically averaged (between 0.15~3.0km) backscatter and extinction coefficients had the highest averages value (31.2Mm−1⋅sr−1and 517.0Mm−1, respectively) in summer, which reflects the stronger convection during summer. The winter had the lowest aerosol backscatter and extinction coefficients. For winter and spring seasons, 700m was the height where these two quantities showed different trend. Above 700m, the backscattering coefficient and extinction coefficient in spring were higher than those in winter. The fluctuations of daily average AOT and ABL height were significant, and the maximum amplitudes appeared in spring. On average, the residual layer and PBL were the highest in spring (3450 m and 970 m respectively), and the lowest in winter (2970 m and 604 m respectively). In spring and summer, the fluctuation of AOT varied greatly, but the fluctuation in autumn and winter was relatively mild. The average AOT in spring, summer, autumn, and winter is 0.689, 0.699, 0.571, and 0.647 respectively.
Key words:lidar;aerosol;extinction;backscatter;seasonal
作者简介:王耀庭(1976-),男,云南大理人,副研究员,博士,主要从事大气环境遥感和城市气象方面的研究.发表论文10余篇.
基金项目:国家自然科学基金项目(41575010,41375114);北京市科技计划课题(Z151100002115045) * 责任作者, 研究员, sgmiao@ium.cn
收稿日期:2015-09-12
中图分类号:X511
文献标识码:A
文章编号:1000-6923(2016)04-0970-09