中國氣溶膠光學厚度的時空分布及影響因素分析

孫忠保,程先富,夏曉圣

中國氣溶膠光學厚度的時空分布及影響因素分析

孫忠保,程先富*,夏曉圣

(安徽師范大學地理與旅游學院,安徽 蕪湖 241002)

基于1980～2017年MERRA-2再分析產(chǎn)品中的氣溶膠光學厚度(AOD)數(shù)據(jù),結(jié)合趨勢分析和時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)等方法,分析中國AOD的時空變化特征,從時空異質(zhì)性視角量化自然地理和人類活動對AOD的綜合影響.結(jié)果表明,1980～2017年AOD以0.0028a-1的速率呈顯著上升趨勢,而2009～2017年AOD以0.0083a-1的速率呈顯著下降趨勢.2008年前后為AOD由升到降的轉(zhuǎn)折期,可能與2007年生態(tài)文明建設和2008年全球經(jīng)濟危機有關(guān).胡煥庸線以東地區(qū)為AOD高值區(qū),以人為氣溶膠為主,近40a來AOD值呈顯著上升趨勢;胡煥庸線以西地區(qū)為AOD低值區(qū),以自然氣溶膠為主,AOD值基本不變.氣溫、氣壓、黑炭氣溶膠排放和硫酸鹽氣溶膠排放與AOD呈正相關(guān),降水、風速、NDVI和GDP與AOD呈負相關(guān).AOD與影響因子間的關(guān)系具有時空異質(zhì)性.從時間變化來看,降水、風速、NDVI、GDP的回歸系數(shù)具有一致性,而氣溫、氣壓、黑炭氣溶膠排放、硫酸鹽氣溶膠排放在不同年份的回歸系數(shù)有正有負;從空間變化來看,中國北方地區(qū)氣溫與AOD間呈負相關(guān),南方地區(qū)二者呈正相關(guān).

氣溶膠光學厚度；時空分布；影響因素；時空地理加權(quán)回歸

氣溶膠是氣候變化中最大的不確定性來源,深刻影響著全球氣候變化和人類健康[1-2].氣溶膠光學厚度(AOD)既是反應氣溶膠消光特性的一個重要光學參數(shù),也是評估大氣污染程度、研究氣溶膠氣候脅迫效應的關(guān)鍵因子[3].隨著新型工業(yè)化和城鎮(zhèn)化的快速推進,日益增加的氣溶膠排放不僅惡化自然環(huán)境、危害公共健康,也影響社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展[4].因此,需要科學認知中國AOD的時空分布特征及其影響因素,進一步為氣候變化研究、大氣環(huán)境研究、大氣污染監(jiān)測、大氣污染防治、人類健康保護等提供有力參考和科學依據(jù).

目前,地面觀測和遙感反演是獲取AOD數(shù)據(jù)的兩大主要來源.由于地面監(jiān)測站點數(shù)量有限且分布稀疏,加之昂貴的建設和維護成本,氣溶膠自動監(jiān)測網(wǎng)(AERONET)和中國地基氣溶膠監(jiān)測網(wǎng)(CARSNET)等地面觀測網(wǎng)絡很難獲取大尺度的AOD連續(xù)觀測數(shù)據(jù)[5-6].衛(wèi)星遙感雖然能提供大尺度和實時連續(xù)的AOD數(shù)據(jù),如中分辨率成像光譜儀(MODIS)、甚高分辨率掃描輻射計(AVHRR)、多角度成像光譜輻射計(MISR)、臭氧層觀測儀等[7-11]獲取的數(shù)據(jù),但數(shù)據(jù)的時間序列較短,一般不超過20a.由于研究數(shù)據(jù)的限制,中國長時間序列的AOD時空變化特征研究較少.

新發(fā)布的MERRA-2再分析產(chǎn)品可提供1980年以來的AOD數(shù)據(jù),為研究中國長時間序列的AOD時空特征提供基礎(chǔ)[12].基于MERRA-2AOD數(shù)據(jù)集,發(fā)現(xiàn)1980～2017年AOD值以0.002a-1的速率呈微弱上升趨勢, 2008年為AOD值由上升到下降的轉(zhuǎn)折點;沙塵氣溶膠和硫酸鹽氣溶膠是中國AOD空間分異的主要驅(qū)動因子[13],暖濕地區(qū)的AOD值大于干旱地區(qū)[14].此外,長江流域和華北平原也有類似的研究[15～16].但此類研究對MERRA-2AOD數(shù)據(jù)集的驗證尚顯不足.

針對AOD影響因素的解析國內(nèi)外學者已有較多研究,對于自然因素,大量研究表明氣象要素對氣溶膠的生成、傳輸、轉(zhuǎn)換等有重要影響,包括氣溫[17]、降水[15]、相對濕度[18]、氣壓、風速、風向[19]等.地形、海拔高度[20]、氣候類型[14]、植被覆蓋[21]、季風[22]等對AOD的集聚與擴散有著顯著影響.對于人類活動相關(guān)的社會經(jīng)濟因素,工業(yè)生產(chǎn)、秸稈燃燒[23-24]、能源消費和交通運輸[25-26]等是人為氣溶膠的主要排放來源.不同的人口密度[15]、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[13]、土地利用[7]和城市化水平[27]等對AOD的影響也有所不同.縱觀已有研究,多數(shù)學者選取的影響因素較少,未能綜合考慮自然地理和社會經(jīng)濟要素對AOD的影響.其次,注重時間序列和區(qū)域差異的分析,對AOD的時空異質(zhì)性研究有所不足.

綜上,本文首先驗證了MERRA-2AOD產(chǎn)品在中國的適用性,其次分析了中國1980～2017年AOD的時空分布特征,最后基于時空異質(zhì)性視角,利用GTWR模型綜合量化自然和社會經(jīng)濟因子對AOD的影響.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

如圖1所示,本文將中國劃分為七大地理分區(qū),依次為東北、華北、華東、華中、華南、西南和西北地區(qū).

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 AOD數(shù)據(jù) MERRA-2(長時間序列,高分辨率全球再分析數(shù)據(jù)集)數(shù)據(jù)集是美國國家航天局(NASA)戈達德地球科學數(shù)據(jù)和信息服務中心(GESDISC)在融合多種氣象觀測資料和衛(wèi)星數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,所生成的同化數(shù)據(jù)集.該數(shù)據(jù)集涵蓋了1980年以來不同時間分辨率(1h、3h、逐日、逐月)的氣溫、降水、濕度、氣壓、地表反照率、地表反射率和氣溶膠等多種自然地理特征數(shù)據(jù),其原始空間分辨率為0.5°×0.625° (緯度×經(jīng)度).MERRA-2涵蓋的大量氣象數(shù)據(jù),有利于分析AOD的驅(qū)動因素.因此,本文提取1980年1月到2017年12月550nm波長的逐月AOD數(shù)據(jù)分析中國AOD的時空變化特征(表1)

圖1 中國七大地理分區(qū)及AERONET站點分布

表1 MERRA-2AOD與AERONET AOD數(shù)據(jù)信息

為評估MERRA-2AOD產(chǎn)品在中國的適用性,本文基于2005～2018年MERRA-2AOD逐日數(shù)據(jù)和41個AERONET站點日均AOD數(shù)據(jù),利用插值的方法獲取AERONET 550nm波長的AOD數(shù)據(jù),共計得到21625個配對樣本.公式如下:

式中:為Angstrom波長指數(shù);為混濁系數(shù),1和2分別為440和870nm波長[28].如圖2所示,中國MERRA-2AOD數(shù)據(jù)的精度較高(2=0.7768,RMSE = 0.2539, MAE = 0.1593),與前人的MERRA-2AOD精度評估結(jié)果基本一致[13,29].

圖2 MERRA-2AOD產(chǎn)品精度驗證

1.2.2 自然與社會經(jīng)濟數(shù)據(jù) AOD時空分異的影響因素很多,大致可分為人為和自然產(chǎn)生的排放因子(源)和影響氣溶膠傳輸、擴散、沉降等的氣象因子[30].本文選取氣溫、降水、氣壓、風速、NDVI、GDP、人口密度和人為氣溶膠(黑炭、有機碳、SO2、SO4)排放變量探索AOD與潛在影響因素間的關(guān)系.月尺度的氣溫、氣壓、風速和人為氣溶膠排放數(shù)據(jù)分別來自于MERRA-2instM_2d_gas_Nx數(shù)據(jù)集tavg_2d_adg_Nx 數(shù)據(jù)集,其時空分辨率為0.5°×0.625°(緯度×經(jīng)度).年尺度的1km分辨率降水、NDVI、GDP、人口密度數(shù)據(jù)來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心 (http://www.resdc.cn).

1.3 研究方法

1.3.1 趨勢分析 利用線性傾向估計法分析AOD的時間變化趨勢,方程式如下:

1.3.2 時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR) 為克服地理加權(quán)回歸模型(GWR)不能解決時間非平穩(wěn)性的問題,Huang等同時考慮時間和空間異質(zhì)性,將GWR模型擴展為GTWR模型[31].

式中:和為平衡時空差異的參數(shù);h為時空核函數(shù)的帶寬;通過修正的AICc準則確定最優(yōu)帶寬[32].

2 結(jié)果與分析

2.1 AOD時間分布特征

1980～2017年月尺度的MERRA-2AOD時間變化趨勢如圖3所示,大致可分為3個階段,1980～ 1999,2000～2008和2009～2017年.總體而言,1980～ 2017年,中國AOD值以2.3×10-4month-1/0.0028a-1的速率呈顯著上升趨勢.而2000年以前,AOD值的上升趨勢不顯著.1980年代初和1990年代初的AOD值劇烈上升主要與火山噴發(fā)和經(jīng)濟的快速發(fā)展有關(guān).一方面,大氣環(huán)流將墨西哥的EL Chichon火山(1982年)和菲律賓的Pinatubo火山(1991年)噴發(fā)的大量煙霧和火山灰輸送至中國境內(nèi)[33-34].另一方面,家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制(1982年)和社會主義市場經(jīng)濟(1992年)的確立,經(jīng)濟增速達至峰值(圖4 (a)),人為氣溶膠排放激增.21世紀以后,AOD值呈倒“U”型變化特征,2008年為轉(zhuǎn)折點.2000～2008年,AOD值以8.4×10-4month-1/0.0113a-1的速率呈顯著上升趨勢,這與經(jīng)濟的快速發(fā)展和粗放的發(fā)展模式有關(guān),人為氣溶膠排放量也同步經(jīng)歷了一個爆炸式的增長[13].在2007年生態(tài)文明建設以后,經(jīng)濟增速放緩,發(fā)展質(zhì)量提升,通過實施嚴格的環(huán)境保護政策、優(yōu)化能源消費結(jié)構(gòu)和提高能源利用效率,人為氣溶膠排放量基本得到控制[15],因此2008～2017年AOD值的下降趨勢顯著(-7.9×10-4month-1/-0.0083a-1).有研究表明,2008年的全球經(jīng)濟危機通過倒逼產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的方式,一定程度上減少了人為氣溶膠排放[4]. 2006年以來,二氧化硫、工業(yè)煙粉塵排量明顯減少,氮氧化物排放量自2011年也呈持續(xù)下降趨勢(圖4(b)).考慮到污染的滯后效應,AOD的時間變化趨勢與主要污染物質(zhì)排放量和經(jīng)濟發(fā)展的變化趨勢基本一致,這表明經(jīng)濟發(fā)展和污染物質(zhì)排放是中國AOD變化的主要原因.

圖3 1980～2017年AOD月均值變化趨勢

數(shù)據(jù)來源于http://www.stats.gov.cn/

2.2 AOD空間分布特征

在1980～2017、1980～1999、2000～2008和2009～ 2017年4個不同研究階段,中國AOD的空間分布格局基本一致,以胡煥庸線為界,胡煥庸線以西主要為AOD低值區(qū),以東主要為AOD高值區(qū)(圖5).塔里木盆地地處塔克拉瑪干沙漠,氣候干旱、植被稀疏,沙塵氣溶膠含量較高,是AOD的高值區(qū)[35].四川盆地的AOD值最大,這與當?shù)厝丝诔砻堋a(chǎn)業(yè)發(fā)達、人為氣溶膠排放量大有關(guān),加之受盆地地形和暖濕氣候的影響,氣溶膠不易擴散.京津冀、華東北部、華中地區(qū)也是AOD的高值區(qū),主要是因為當?shù)毓I(yè)生產(chǎn)、秸稈焚燒、交通運輸、能源消費產(chǎn)生的大量氣溶膠排放.東北地區(qū)的AOD值從東北向西南遞增,這與當?shù)氐乃疅釛l件和人類活動分布一致[36].AOD低值區(qū)主要集中分布在云貴高原、青藏高原、新疆北部和內(nèi)蒙古高原,這些地區(qū)地形以山地、高原為主,人類活動有限.受洋流、夏季風和大量降水的影響,人口稠密、產(chǎn)業(yè)發(fā)達的東南沿海地區(qū)的AOD值相對較低.盡管研究時段和研究數(shù)據(jù)有所不同,本文的中國AOD空間格局與前人研究類似[37-39].

圖5 4個時期的中國AOD多年均值分布

在4個研究階段,AOD變化趨勢的空間分布格局大體以胡煥庸線為界,胡煥庸線以東地區(qū)AOD的變化幅度較大,以西地區(qū)AOD的變化幅度較小(圖6).AOD變化趨勢的時空分布具有一致性,即在中國的絕大部分地區(qū),2000～2008年AOD的上升趨勢最高,1980～2017年次之,1980～1999年最小,而2009～ 2017年AOD值呈顯著下降趨勢.在以自然氣溶膠為主的西部地區(qū),AOD值基本保持不變;而在人為氣溶膠主導的東部地區(qū),AOD值呈先升后降的倒“U”分布.這表明相較于地形、氣候等自然因子,經(jīng)濟、人口、產(chǎn)業(yè)等人類活動是驅(qū)動AOD變化的關(guān)鍵因子[40].

圖6 AOD變化趨勢空間分布

標準黑點的地區(qū)呈顯著變化趨勢(<0.05)

3 討論

本文選取2000年、2005年、2010年和2015年氣溫、降水、氣壓、風速、NDVI、GDP、人口密度和4種人為氣溶膠排放作為解釋變量,以探索AOD與潛在影響要素間的定量關(guān)系.各變量的描述性統(tǒng)計信息如表2所示.

AOD與影響因素間的偏相關(guān)系數(shù)如表3所示.在不同年份,AOD與相同影響因子的偏相關(guān)系數(shù)的大小、方向和顯著性不盡相同,甚至截然相反.

表2 影響因素的定義及統(tǒng)計描述

表3 不同年份AOD與影響因素之間的偏相關(guān)系數(shù)

注:*表示通過0.05水平上的顯著性檢驗.影響因素簡寫同表2.

如表4所示,不同年份的AOD與影響因素之間的逐步多元回歸模型有所不同,相同因子對AOD的影響隨時間變化而變化.例如,2000年黑炭氣溶膠排放對AOD有影響,而在其他3個年份無影響.這進一步表明,AOD的影響因素研究應當考慮影響作用的時間異質(zhì)性,這也是本文要著力解決的關(guān)鍵問題.

從時空異質(zhì)性視角,利用GTWR模型綜合考慮自然地理和人類活動對AOD的影響(表5).為避免多重共線性,在計算偏相關(guān)系數(shù)矩陣和方差膨脹因子(VIF)的基礎(chǔ)上,剔除有機碳氣溶膠排放、SO2人為排放和人口密度,剩余的8個變量進入最終的GTWR模型.GTWR模型的2為0.959,模型擬合效果優(yōu)于逐步多元回歸模型.由于本文重點關(guān)注AOD的時空異質(zhì)性,所以下文的所有解釋和分析均基于GTWR模型的結(jié)果.

表4 不同年份AOD與影響因素之間的逐步多元回歸系數(shù)

注:“-”表示無影響,正負數(shù)值表示有影響.

表5 GTWR模型估計結(jié)果

注:2=0.959,2adj=0.959,AICC=-15964.900.

如表5所示,降水、氣溫、氣壓、風速、NDVI、GDP、BCE、SO4E的回歸系數(shù)中位數(shù)依次為-0.001、2.080、0.273、-0.015、-0.006、-0.002、0.030和0.005.其中氣溫、氣壓、黑炭氣溶膠排放和硫酸鹽氣溶膠排放與AOD均呈正相關(guān),降水、風速、NDVI和GDP與AOD呈負相關(guān).

降水對AOD的影響為負,其回歸系數(shù)中位數(shù)為-0.001.降水與AOD呈負相關(guān)關(guān)系,主要是因為降水能夠使氣溶膠懸浮物沉降,從而起到降低AOD作用,此結(jié)果與張靜怡等[18,21]研究結(jié)果相一致.另外AOD與濕度有關(guān)[41],二者呈正相關(guān)關(guān)系[42],原因是親水性較強的氣溶膠粒子體積增大,AOD增加[43].氣溫升高不僅促進大氣垂直對流,有利于氣溶膠垂直擴散,也會促進光化學反應,加快二次氣溶膠的形成[17],因此,氣溫對AOD的正向作用最強,其回歸系數(shù)中位數(shù)為2.080.一般而言,氣壓越高,大氣厚度越大,氣溶膠分布范圍越廣,導致AOD值升高,氣壓與AOD呈正相關(guān),其回歸系數(shù)中位數(shù)為 0.273.風速直接與氣溶膠水平擴散有關(guān),風速越大,大氣的水平運動加快,利于氣溶膠擴散,因而與AOD呈負相關(guān)[19,22].

NDVI的回歸系數(shù)中位數(shù)為-0.006,說明良好的植被覆蓋能夠有效減少裸露地表,抑制風沙和地面揚塵,吸附大氣中懸浮的氣溶膠粒子,從而降低AOD值[26].因此增加植被覆蓋率,降低裸地面積,可以保護大氣環(huán)境.GDP的回歸系數(shù)中位數(shù)為-0.002,意味著GDP每上升1%,AOD值下降0.002%,說明在發(fā)展經(jīng)濟的同時,環(huán)保意識也隨之增強,環(huán)保投入也在增加.黑炭氣溶膠和硫酸鹽氣溶膠是中國主要的氣溶膠類型,黑炭氣溶膠排放和硫酸鹽氣溶膠排放每上升1%,AOD值分別相應上升0.030%和0.005%.黑炭氣溶膠和硫酸鹽氣溶膠主要由第二產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)排放,有必要加強企業(yè)排放物達標管控,另外還要禁止秸稈焚燒,發(fā)展清潔能源以降低產(chǎn)生黑炭氣溶膠和硫酸鹽氣溶膠的煤炭能源的比重等.

3.1 影響因素回歸系數(shù)的時間變化

GTWR回歸系數(shù)在時間上的變化趨勢如圖7所示:氣溫、氣壓、黑炭氣溶膠排放、硫酸鹽氣溶膠排放對AOD的影響具有一致性,主要表現(xiàn)為正向關(guān)系,降水、風速、NDVI、GDP對AOD的影響不一致.

圖7 GTWR模型變量回歸系數(shù)的時間變化趨勢

在全球變暖背景下,總體中國的降水呈顯著增加趨勢[44],所以降水的回歸系數(shù)中位數(shù)呈上升趨勢;由于全球變暖的影響,氣溫的回歸系數(shù)中位數(shù)上升趨勢顯著.氣壓的回歸系數(shù)中位數(shù)從2000年的0.221增加至2015年的0.325.2015年風速與AOD的回歸系數(shù)中位數(shù)為正值,這與2015年風速與AOD的偏相關(guān)系數(shù)不顯著有關(guān)(表3).

21世紀以來,由于持續(xù)的植樹造林運動和農(nóng)業(yè)集約化,中國的綠化覆蓋率逐年提升,中國新增綠化面積占全球綠化面積增量的25%[46];AOD值呈先升后降的倒“U”型變化趨勢,導致了NDVI對AOD的影響由正轉(zhuǎn)負.與NDVI相似,2007年的生態(tài)文明建設和2008年的全球經(jīng)濟危機,促進了中國經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)性改革,這使得經(jīng)濟增速減緩,發(fā)展質(zhì)量提升,GDP對AOD的影響由正轉(zhuǎn)負,這符合環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC),即經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護之間可以和諧共存.黑炭氣溶膠排放的回歸系數(shù)中位數(shù)呈上升趨勢,硫酸鹽氣溶膠排放的回歸系數(shù)中位數(shù)基本不變,且黑炭氣溶膠排放對AOD的影響遠大于硫酸鹽氣溶膠排放,這與黑炭氣溶膠排放的增速遠大于硫酸鹽氣溶膠排放有關(guān)[13].

3.2 影響因素回歸系數(shù)的空間分布

從圖8可知,中部地區(qū)的降水與AOD呈正相關(guān),東、西部地區(qū)的降水與AOD呈負相關(guān).由于盆地地形和高溫高濕的氣候環(huán)境,利于氣溶膠粒子的生成、轉(zhuǎn)化,四川盆地AOD與降水的正相關(guān)系最強(圖8a).氣溫與AOD在西南地區(qū)呈負相關(guān),在其他地區(qū)呈正相關(guān)(圖8b).除新疆北部、東北北部地區(qū)外,氣壓與AOD呈正相關(guān)(圖8c).東部地區(qū)風速與AOD呈負相關(guān)關(guān)系,西部風速與AOD呈正相關(guān)(圖8d),其原因主要是人類活動和氣溶膠排放大多集中在東部地區(qū),風速越大,人為氣溶膠擴散越快;而西部地區(qū)以自然沙塵氣溶膠為主,風速越大,起塵量越大,AOD值越高[43].

圖8 2000,2005,2010,2015年GTWR模型回歸系數(shù)均值空間分布

由于較少的人為干擾,西部地區(qū)AOD與NDVI呈負相關(guān),AOD值隨著NDVI的升高而降低;而在東部地區(qū),由于人類活動排放的大量人為氣溶膠抵消了NDVI的負向作用,NDVI與AOD呈正相關(guān)(圖8e).東北、華北和華南地區(qū)GDP與AOD呈正相關(guān),這主要與當?shù)匾灾毓I(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)達的對外貿(mào)易有關(guān),其他地區(qū)GDP與AOD呈負相關(guān)(圖8f).黑炭氣溶膠是中國AOD的主要驅(qū)動類型,所以黑炭氣溶膠排放與AOD呈正相關(guān)(圖8g).除西北和東南沿海部分地區(qū)外,硫酸鹽氣溶膠排放與AOD呈正向關(guān)系(圖8h).

4 結(jié)論

4.1 基于月尺度的MERRA-2AOD數(shù)據(jù)集,從時空異質(zhì)性視角,利用GTWR模型分析了中國1980～ 2017年AOD的時空變化特征.1980～2017年,中國AOD值以0.0028a-1的速率呈顯著上升趨勢,1980～ 1999年、2000～2008年和2009～2017年的AOD變化速率依次為0.0012a-1、0.0113a-1和-0.0083a-1.2008年前后為轉(zhuǎn)折期,可能與2007年及以前的生態(tài)文明建設成果有關(guān).

4.2 胡煥庸線是中國氣溶膠濃度、性質(zhì)和變化趨勢的地理分界線.胡煥庸線以東地區(qū)為AOD高值區(qū),以人為氣溶膠為主,近40a來AOD值呈顯著上升趨勢;胡煥庸線以西地區(qū)為AOD低值區(qū),自然氣溶膠占主導,AOD值呈微弱的不連續(xù)下降趨勢.

4.3 氣溫、氣壓、BCE、SO4E與AOD呈正相關(guān),降水、風速、NDVI和GDP與AOD呈負相關(guān).影響因素對AOD的作用具有時空異質(zhì)性.從時間變化來看,氣溫、氣壓、黑炭氣溶膠排放、硫酸鹽氣溶膠排放對AOD的影響具有一致性,而降水、氣壓、NDVI和GDP對AOD的影響在不同年份有正有負.從空間變化來看,中國北方氣溫與AOD呈正相關(guān),南方呈負相關(guān).中國西部NDVI與AOD呈負相關(guān),東部呈正相關(guān).

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Spatial-temporaldistribution and impact factors of aerosol optical depth over China.

SUN Zhong-bao, CHENG Xian-fu*, XIA Xiao-sheng

(School of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China)., 2021,41(10)：4466～4475

Based on the MERRA-2reanalysis datasets of aerosol optical depth (AOD) during 1980～2017, spatial-temporalvariations of AOD and joint effects of natural and anthropogenic factors on AOD values over China were quantitatively analyzed with trend analysis and geographically and temporally weighted regression (GTWR) from spatial-temporalheterogeneity perspective. The results showed that AOD values in China hold a significant upward trend (0.0028a-1) during 1980～2017 but a downward trend (-0.0083a-1) during 2009～2017. The period around 2008was a turning point in AOD trends, probably owing to the construction of ecological civilization in 2007 and theglobal economic crisis in 2008. Secondly, the Hu Huanyong line was the geographical border of aerosol concentration, properties and trends in China. The distribution of AOD since 1980 demonstrated the characteristics of high in the east, low in the west, increasing in the east, and basically unchanged in the west, dominated by anthropogenic aerosols in the east, and dominated by natural aerosols in the west. Lastly, the AOD was positivecorrelated with precipitation, temperature, surface pressure, black carbon aerosol emission and SO4aerosol emission, while was negatively correlated with wind speed, normalized difference vegetation index (NDVI) and gross domestic product (GDP).The relationship between AOD and impact factors varied over time and space. From the perspective of temporal variations of estimated coefficients of GTWR model, the effects of influencing factors such as precipitation, wind speed, NDVI and GDP on AOD values over time were consistent; while the temporal variations of other factors, including temperature, surface pressure, black carbon aerosol emission and SO4aerosol emission, exhibited changedinconsistently. From the perspective of spatial variations,the correlation between temperature and AOD wasnegative in northern China, while positive in southern China.

aerosol optical depth；spatial-temporal distribution；impact factors；geographically and temporally weighted regression (GTWR)

X513

A

1000-6923(2021)10-4466-10

孫忠保(1980-),男,山東菏澤人,副教授,博士,主要從事氣候環(huán)境、自然災害及人資源管理方面的研究.發(fā)表論文近20篇.

2021-02-26

國家自然科學基金資助項目(41271516);安徽省高校人文社會科學研究重點項目(SK2016A039)

* 責任作者, 教授, xianfucheng@sina.com