国土资源遥感, 2021, 33(1): 240-248 doi: 10.6046/gtzyyg.2020087

技术应用

秦岭山地对气溶胶的生态屏障效应

孟清,1,2, 白红英,1,2, 赵婷1,2, 郭少壮1,2, 齐贵增1,2

1.西北大学城市与环境学院,西安 710127

2.西北大学陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安 710127

The eco-barrier effect of Qinling Mountain on aerosols

MENG Qing,1,2, BAI Hongying,1,2, ZHAO Ting1,2, GUO Shaozhuang1,2, QI Guizeng1,2

1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an 710127, China

2. Key Laboratory of Surface System and Environmental carrying Capacity of Shaanxi Province, Northwest University, Xi’an 710127, China

通讯作者: 白红英(1962-),女,博士,教授,主要从事环境科学、全球变化生态学等方面的科研与教学。Email:hongyingbai@163.com。

责任编辑: 李瑜

收稿日期: 2020-04-1   修回日期: 2020-09-8   网络出版日期: 2021-03-15

基金资助: 国家林业公益性行业科研专项“秦岭天然林对气候变化的时空响应及管理对策”资助.  201304309

Received: 2020-04-1   Revised: 2020-09-8   Online: 2021-03-15

作者简介 About authors

孟 清(1993-),女,博士研究生,主要从事秦岭地区气候变化和大气研究。Email: qingmengmq@163.com。

摘要

基于2002年1月至2017年12月间的Terra/MODIS MOD04_3k气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)产品,通过空间分析法和核密度估计法分析了秦岭山地对AOD的生态屏障作用及气溶胶与地形的关系。结果表明: ①秦岭山地对大气气溶胶的生态屏障作用明显。16 a来秦岭北麓年均AOD值均高于秦岭南麓,高值中心均出现在秦岭北麓的关中城市群。在秦岭山地生态屏障作用下,秦岭山地南、北麓AOD差异明显,不论从极值、均值和南北坡相同海拔的AOD值来看,均表现出“南北分异”的特点,进一步说明了秦岭山地对AOD明显的阻隔作用。②秦岭山地对AOD表现出明显的海拔分层效应: AOD分布随海拔上升呈现对数下降趋势,在海拔2 000 m(突变点)以下,AOD呈显著的加速下降趋势,速率为0.001/1 000 m; 在海拔2 000 m以上,AOD呈显著的匀速下降趋势,速率接近为0。③AOD在秦岭山地不同地形下分布差异较大。平原区的集聚中心分布在海拔330~420 m处,集聚中心约79%的值集聚在0.35~0.71之间,并且在330~340 m之间出现了高值集聚中心(AOD=0.7); 低山区的集聚中心分布在海拔900~1 000 m处,约79%的值集聚在0.15~0.32之间; 中山区的集聚中心分布在海拔1 000~1 400 m处,约60%的值集聚在0.19~0.3之间,此3种地形下,AOD均呈雾状分布; 高山区AOD呈零星点状分布,无集聚中心。④在秦岭北坡,AOD集聚中心海拔分布为500 m,南坡集聚中心海拔约为1 100~1 200 m,北坡AOD集聚中心值(AOD=0.6)高于南坡(AOD=0.22)。AOD随着秦岭北坡海拔升高而呈对数下降趋势,南坡下降趋势不明显。

关键词： 气溶胶光学厚度 ; 秦岭山地 ; 阻隔作用 ; 地形分类 ; 生态屏障作用

Abstract

The ecological barrier effect of Qinling Mountain on aerosol optical depth (AOD) and the relationship between aerosol and terrain were studied by spatial analysis and Kernel Density Estimation using AOD retrievals obtained from the Terra-MODIS Collection 6.1 Level-2 aerosol product at 3 km spatial resolution from January 2002 to December 2017. The results showed an obvious effect of the ecological barrier effect of the Qinling Mountain on atmospheric aerosol. An annual average AOD value at the northern foot of the Qinling Mountain was higher than that at the southern foot of the Qinling Mountain in the past 16 years. High-values of AOD were in Guanzhong urban agglomeration at the northern foot of Qinling Mountain. By comparing and analyzing the changes of AOD along different longitudes of Qinling Mountain, obvious differences were observed in AOD between the south and the north of Qinling Mountain in terms of extreme, mean and special values, which showed the characteristics of “north-south differentiation” and further illustrates the obvious barrier effect of Qinling Mountain on AOD. AOD over the Qinling Mountain showed a significant elevation stratification effect, i.e., a logarithmic downward trend with the increase of elevation. Under the elevation of 2 000 m(mutation point), AOD showed a significant accelerated downward trend with a rate of 0.001/1 000 m. Over the elevation of 2 000 m, AOD showed a significant uniform downward trend with a rate close to zero. The results also showed that the distribution of AOD varied greatly in different terrain of the Qinling Mountain. The AOD agglomeration centers in the plain areas were located at 330~420 m above mean sea level (a.s.l.) , where 79% of AOD were concentrated between 0.35 and 0.71, and high-value AOD (AOD =0.7) agglomeration centers were located between 330 and 340 m. The AOD agglomeration centers in the low-mountains areas were located at 900~1 000 m a.s.l., and 79% of AOD were concentrated between 0.15 and 0.32. The AOD agglomeration centers in middle-mountains areas were located at 1 000~1 400 m a.s.l., and about 60% of AOD were concentrated between 0.19 and 0.3. AOD presented a foggy distribution under plain, low-mountain and middle-mountain areas. AOD in high-mountain areas presented a sporadic point distribution without concentration centers. On the northern slope of Qinling Mountain, the elevation distribution of AOD concentration center was 500 m, while that of the southern slope was about 1 100~1 200 m. The AOD concentration center value (AOD=0.6) on the northern slope was higher than that on the southern slope (AOD=0.22). The AOD decreased logarithmically with the elevation of the northern slope of Qinling Mountain, but the decreasing trend of the southern slope was not obvious.

Keywords： aerosol optical depth ; Qinling Mountain ; barrier function ; terrain classification ; ecological barrier function

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本文引用格式

孟清, 白红英, 赵婷, 郭少壮, 齐贵增. 秦岭山地对气溶胶的生态屏障效应. 国土资源遥感[J], 2021, 33(1): 240-248 doi:10.6046/gtzyyg.2020087

MENG Qing, BAI Hongying, ZHAO Ting, GUO Shaozhuang, QI Guizeng. The eco-barrier effect of Qinling Mountain on aerosols. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES[J], 2021, 33(1): 240-248 doi:10.6046/gtzyyg.2020087

0 引言

陆地表层自然环境要素及其之间的相互作用是自然地理系统形成与演化的主要驱动力之一,即格局对过程的影响[1]。山地的屏障作用对区域自然环境的塑造,尤其是对大气环流和生态环境有着重要的影响作用。学者们对于平行岭谷的阻隔效应开展的研究较多,对自然要素的影响主要包括季风[2]、温度与热量[1]、降雨[3]、植被动态变化[4,5]和孢粉[6],涉及人文要素相对较少,例如对建设用地格局演变的研究[7]。高登义[8]探讨了喜马拉雅山脉和横断山脉的山地屏障作用对降水分布和气候自然带的影响; 孟小绒[9]分析了秦岭山地的强阻挡作用对预报降雪准确性的影响; 陈志超等[10]研究了伏牛山对水热等自然地理要素的阻隔作用。阻隔作用下的区域生态效应已经成为山地生态学研究的热点之一[11,12]。

大气气溶胶是指大气与悬浮在其中的固体和液体微粒共同组成的多相体系; 大气气溶胶粒子通常包括烟粒、尘埃、盐粒、水滴、冰晶、微生物、植物的孢子和花粉等[13]。大气气溶胶粒子通过对太阳辐射的吸收与散射改变地面接收的太阳辐射能从而缓解全球增温现象[14,15,16,17,18]; 另一方面,气溶胶粒子作为云的凝结核通过改变云的微物理特征和变化周期,间接地影响气候[19,20,21]。此外,气溶胶与酸雨和雾霾等环境问题都与气溶胶密切相关[22,23,24],且严重危害人类健康。气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)是气溶胶的重要光学特性之一,其为气溶胶的消光系数在垂直方向上的积分[25]。目前,对于气溶胶的观测,卫星遥感具有连续、动态、宏观和快速等特点,能够弥补地面观测无法获取连续时空分布特征的缺点[26]。He等[27]采用MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)数据研究了长江流域气溶胶的年际变化及其驱动因素。刘状等[28]利用MODIS MOD08M3产品反演了中国北方7个省(地市)气溶胶的时空分布特征; 吴国雄等[29]分析了气溶胶与东亚季风的相互影响,发现东亚季风强弱对气溶胶的输送和浓度分布有明显的影响; 张亮林等[30]基于MODIS数据研究了中国AOD的时空分布特征,指出胡焕庸线以东为AOD高值区,以西为低值区。俞海洋等[31]利用MODIS对北京及周边区域大气气溶胶的时空变化特征进行了分析,并对影响气溶胶的关键气象因素进行了探讨,研究发现气溶胶光学厚度在夏春季大于秋冬季,而且春季相对湿度是影响气溶胶光学厚度的重要因素,同时低风速和南风也是造成气溶胶光学厚度高值的原因之一。徐小红等[32]和戴进等[33]研究了气溶胶对秦岭山脉地形云降水的影响,结果表明气溶胶的增加抑制了地形云降水。杜川利等[34]研究了气溶胶和城市热岛效应对秦岭地区近50 a气温序列影响,结果表明气溶胶对秦岭气温冷却幅度为0.21 ℃/10 a。

秦岭山地横亘在中国中部,作为南北分界线,秦岭山地相对高差达3 000 m,地面起伏度较大,地形上南坡缓长,北坡陡峭,且南北麓的自然景观和人文景观都呈现出迥然不同的状态,且北麓城镇化水平较高,本文以位于陕西的秦岭腹地为研究对象,借助Terra/MODIS MOD04_3k气溶胶光学厚度产品,对秦岭山地南、北麓AOD的时空分布规律及其与地形的关系进行研究,旨在揭示秦岭山地对大气气溶胶分布的阻隔作用及其地形效应,从而为气候变化研究及环境治理等提供理论支撑和科学依据。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

本文研究区为位于陕西省境内的秦岭腹地[35],在32°40'N~34°35'N,105°30'E~111°3'E之间,总面积约6.19万km2,约占陕西省总土地面积30%,如图1所示。秦岭山地大体上与1月0 ℃等温线、800 mm等降水量线基本一致,也是长江与黄河两大流域的分水岭。秦岭山地北仰南俯,海拔范围在195~3 771.2 m,其中>1 500 m的山地面积为1.46×104 km2; >2 000 m的面积为3 675.5 km2; >3 000 m的面积为130.23 km2。秦岭北坡位于关中平原南部地区,主要包括宝鸡、西安和渭南大部分县区; 秦岭南坡位于秦巴山之间,跨越商洛、安康和汉中等地区[35]。截至2015年底,秦岭北部地区总人口约2 280万,生产总值11 223.61亿元; 秦岭南部地区人口约为844.55万人,生产总值2 459.12亿元[36]。秦岭山地水量充沛,年均降水量约为825 mm,北坡平均降水量为737.25 mm,南坡平均降水量为847.37 mm[37]。秦岭山地植被覆盖度良好,植被覆盖率达84%,北坡为75%,南坡为86%,秦岭南北坡均以高植被覆盖为主[38]。秦岭山体庞大,对冬季西伯利亚寒流和夏季太平洋湿润的水汽具有明显的“阻隔作用”,使得中国南北出现了不同的气候型和植被类型[39],北坡属于暖温带半湿润气候,广泛分布暖温带落叶阔叶林; 南坡为北亚热带湿润气候,分布着北亚热带常绿阔叶—落叶阔叶混交林,特殊的地理位置,使秦岭山地成为全球生态环境变化的敏感区。

图1

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图1   秦岭的地理位置

Fig.1   Location of the Qinling Mountains


1.2 数据源

搭载于Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS),是目前气溶胶探测的一个重要仪器,MODIS探测仪可以提供从可见光、近红外到远红外共计36个通道的探测资料,具有较高的空间分辨率,扫描宽度为2 330 km,可为陆地、海洋、大气、气溶胶及云的观测提供高分辨率的检测产品,目前已经得到广泛应用。在本文中选用的气溶胶光学厚度资料来源于NASA最新发布的Terra/MODIS MOD04_3k产品,时间序列自2002年1月至2017年12月,空间分辨率为3 km×3 km,数据获取自https: //ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/网站。数字高程模型(digital elevation model,DEM),分辨率为25 m×25 m。

2 研究方法

1)山地与平原的地形特征主要区别在于其高程和坡度两个关键性指标[40]。因此本文在国际UNEP-WCMC(联合国环境规划署-世界保护监测中心)对山地划分标准的基础上,考虑到中国山地的复杂多变,各地区山地类型差异较大,并结合秦岭地区的实际环境[41],植被覆盖率和农作物生长情况,将秦岭地区的平原和山地划分依据如下: ①海拔<600 m,坡度<5°的区域为平原地区; ②海拔在600~1 000 m之间的区域为低山地区; ③海拔在1 000~2 500 m之间的区域为中山; ④海拔在2 500~3 771.2 m的全部区域为高山。

2)核密度估计法(Kernel density estimation, KDE),是一种用于估计概率密度函数的非参数方法,是由Emanuel Parzen在1962年提出的[42],又名Parzen窗(Parzen window)。核密度估计法的公式为:

fh︿x=1nh∑i=1nKx-xih,

式中: K为核函数(非负、积分为1,符合概率密度性质),h>0为一个平滑参数,称为带宽,也有人叫窗口。核密度估计的目的是给定一组样本量大的数据,估计出该数据总体的概率密度函数。核密度估计法能有效地表达高密度二维散点图的空间分布特征,针对一般散点图难以辨别变量分布的集中度[42]。在本文中用来分析秦岭地区AOD集聚中心的分布情况。

3 结果与分析

3.1 秦岭山地南北麓年均AOD时空变化

2002—2017年,秦岭南、北麓AOD逐年均值时空分布如图2和表1所示。由图2、表1中可以看出,16 a来AOD在南、北麓时空上变化差异显著,秦岭北麓年均AOD值均高于秦岭南麓,表现出秦岭山地对气溶胶的生态屏障作用。大多数年份且在秦岭地区AOD整体较高的年份,高值均出现在秦岭北麓的关中城市群,关中城市群位于秦岭山地和渭北山系间,此区域处于经济发达、人口密度大,为四周高、中间低的地形,导致气溶胶不易扩散,而且有研究表明AOD高值中心一般分布在人口聚集、经济发达和海拔较低的地方[43,44]。另外,由图1还可以看出,秦岭山地的年均AOD分布还与地形明显相关,除了北麓关中盆地是AOD的高值区,在南麓低海拔的汉中盆地亦出现了AOD高值区。由此可见,AOD的分布除了具有纬向差异还与地形有关。

图2

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图2   秦岭南、北麓2002—2017年AOD年际分布

Fig.2   Spatial distribution of AOD in each year during 2002-2017 over the southern and northern slopes of the Qinling Mountains


表1   秦岭南、北麓2002—2017年年均AOD对比

Tab.1  Comparison of annual average AOD between 2002 and 2017 over the southern and northern slopes of the Qinling Mountains

年份北麓
AOD值		南麓
AOD值		年份北麓
AOD值		南麓
AOD值
2002年0.350.262010年0.390.26
2003年0.310.232011年0.400.28
2004年0.320.232012年0.350.25
2005年0.350.232013年0.370.29
2006年0.410.292014年0.320.23
2007年0.420.302015年0.350.23
2008年0.350.252016年0.310.21
2009年0.360.272017年0.270.19

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3.2 秦岭生态屏障效应下AOD的分布特征

由于秦岭山地南、北麓的空间异质性,为了更进一步研究秦岭山地对AOD的阻隔作用,分别提取秦岭山地从西到东沿不同经度(107°E,108°E,109°E和110°E)下大气气溶胶及海拔沿纬度的变化,由于秦岭山脊线是一条东西向波动的线,特选出每条经度与之交点,以此进行南北对比分析,结果如图3所示。从图3可以看出,秦岭山地南坡缓长,北坡陡峭,南、北麓AOD波动较大,从极值、均值和南北麓相同海拔的AOD值来看,AOD在不同经度上基本表现出“北高南低”的特点。

图3

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图3   秦岭山地16年年均AOD沿不同经度剖面图

Fig.3   Average AOD profile along different longitudes for 16 years over the Qinling Mountains


从极值来看,秦岭山地从西向东不同经度上,北麓的AOD极大值在升高,南麓的极大值在减小。就均值来看,除了107°E,秦岭南、北麓的均值均为0.23外,108°~110°E的AOD在南、北麓上存在差异性,北麓均值分别为0.27,0.47和0.47,南坡均值分别为0.24,0.25和0.25,由此可见,AOD均值亦存在“南高北低”的特点。为了更进一步的研究AOD在秦岭山地南北麓的差异性,分别选取秦岭山地南北麓所有海拔相同上的AOD值进行对比分析,见表2。由表2可知,相同海拔上南北麓的AOD值亦存在差异性,在19个采样点中有15个AOD值北麓高于南麓,分布在山地西部(107°E和108°E)的高海拔区处(1 200 m),有4个值南麓高于北麓,分布在山地东部(109°E和110°E),北坡AOD均高于南坡。综上所述,秦岭山地经度上从西到东,AOD值基本表现为北麓高于南麓,此外,AOD值均与海拔密切相关。

表2   秦岭山地南北坡相同海拔沿不同经度的AOD值对比

Tab.2  Comparison of AOD values along different longitudes at the same altitude on the northern and southern slopes of the Qinling Mountains

经度/
°E		海拔/
m		北坡
AOD值		南坡
AOD值		经度/
°E		海拔/
m		北坡
AOD值		南坡
AOD值
1078340.300.201 1700.170.20
9780.270.231 4890.150.20
1 0790.240.201 7940.170.18
1 2660.210.251095240.580.25
1 5650.190.196260.500.25
1084460.580.181 0590.380.29
5450.530.391 6530.200.18
6390.480.241106870.520.28
7270.410.361 0980.360.26
1 0380.300.24

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3.3 秦岭山地AOD与地形的关系

3.3.1 秦岭山地AOD随海拔的变化规律

秦岭山地相对海拔差异较大,为研究秦岭山地AOD随海拔的变化规律,使用ArcGIS10.3提取2002年1月至2017年12月16 a来秦岭山地不同海拔梯度上的AOD值,结果如图4(a)所示。从图4(a)可以看出,秦岭山地16 a来大气气溶胶光学厚度在海拔上表现差异显著,随着海拔的上升,AOD呈对数下降趋势。运用滑动T检验法对AOD随海拔变化进行突变分析得知,突变点位于海拔2 000 m左右,对趋势方程求导后得到AOD随海拔的变化速率图4(b),由图4(b)可知,在海拔2 000 m以下,AOD呈显著地加速下降趋势(p<0.01),速率为0.001/1 000 m; 在海拔2 000 m以上,AOD呈显著匀速下降趋势(p<0.01),速率几近为0。

图4

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图4   16 a间秦岭山地AOD随海拔的变化规律

Fig.4   Variation of AOD with Altitude over the Qinling Mountains during 16 Years


3.3.2 秦岭山地AOD与地形的关系

AOD的分布除了具有南北差异和经向差异,还受地形、坡度和坡向影响,因此将秦岭地区按照海拔和坡度分级分为平原、低山、中山和高山4种地形,如图5所示,平原地区主要为秦岭北麓的关中盆地、南部的汉中盆地和安康盆地3大区域; 平原和低山的面积分别占秦岭地区总面积的16%和25%,中山面积分布较广,约占秦岭地区面积的58%; 高山面积分布较少,只占1%。利用ArcGIS10.3和核密度估计法提取出秦岭地区不同地形下的空间密集中心,如图6所示。从图6中可以得知,AOD密集中心在秦岭山地不同地形下分布差异较大。平原区的集聚中心分布在海拔330~420 m处,集聚中心约79%的值集聚在0.35~0.71之间,并且在330~340 m之间出现了高值集聚中心(AOD=0.7),此海拔多为秦岭南、北麓城市群,故此处人口较密集; 低山区的集聚中心分布在海拔900~1 000 m处,集聚中心约79%的值集聚在0.15~0.32之间; 中山区的集聚中心在海拔1 000~1 400 m处,集聚中心约60%的值集聚在0.19~0.3之间,此3种地形下,AOD均呈雾状分布; 高山区AOD呈零星点状分布无集聚中心。

图5

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图5   秦岭地区地形分类图

Fig.5   Topographic classification Map over the Qinling Mountains


图6-1

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图6-1   秦岭地区4种地形下AOD的分布

Fig.6   Distribution of AOD under four topographical conditions over the Qinling Mountains


图6-2

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图6-2   秦岭地区4种地形下AOD的分布

Fig.6-2   Distribution of AOD under four topographical conditions over the Qinling Mountains


3.3.3 秦岭山地AOD与南北坡地形的关系

为了进一步分析秦岭山地南北坡地形与AOD的关系,本文将分别分析南坡和北坡海拔和AOD的关系。如图7所示,秦岭山地北坡的AOD聚集中心(AOD=0.6)分布在海拔500 m处,而秦岭南坡AOD的聚集中心(AOD=0.22)分布在海拔1 100~1 200 m处。此外,从图7中还可以得知,随着秦岭北坡海拔的升高,AOD值呈“对数型”曲线下降; 而南坡的下降趋势表现不明显。

图7

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图7   秦岭山地南北坡AOD分布

Fig.7   Distribution of AOD at northern and southern slopes over the Qinling Mountains


4 结论

本文基于Terra/MODIS MOD04_3k遥感产品研究了秦岭山地对大气气溶胶光学厚度的生态屏障效应及其与地形的关系。主要结论如下:

1)2002年1月至2017年12月16 a来秦岭北麓年均AOD值均高于秦岭南麓,高值均出现在秦岭北麓的关中城市群; AOD的扩散具有明显的纬向性特征,作为一种生态屏障,对大气气溶胶的扩散具有明显的阻隔作用。

2)秦岭山地AOD表现出南北差异较大。不论秦岭南、北麓AOD的极值、均值和相同海拔处的AOD都表现出“南低北高”的特点,同时,秦岭山地AOD与海拔表现出明显的负相关关系。

3)AOD随海拔的分布规律表现在: AOD随海拔上升呈现对数下降趋势,在海拔2 000 m以下,AOD呈显著的加速下降趋势,速率为0.001/1 000 m; 在海拔2 000 m以上,AOD呈显著地匀速下降趋势,速率接近为0。

4)AOD在秦岭山地不同地形下分布差异较大。平原区的集聚中心分布在海拔330~420 m处,集聚中心约79%的值集聚在0.35~0.71之间,并且在330~340 m之间出现了高值集聚中心; 低山区的集聚中心分布在海拔900~1 000 m处,约79%的值集聚在0.15~0.32之间; 中山区的集聚中心在海拔1 000~1 400 m处,约60%的值集聚在0.19~0.3之间; 高山区AOD呈零星点状分布无集聚中心。AOD集聚中心在秦岭北坡的海拔分布比南坡低,北坡AOD集聚中心值高于南坡。AOD随着秦岭北坡海拔升高而呈对数下降趋势,南坡下降趋势不明显。

以上结论表明,由于秦岭山地的阻隔作用使得对AOD产生明显的生态屏障作用,另一方面,AOD受地形影响,在海拔2 000 m以下表现得最为密集,应在此区域加强气溶胶的监测与环境的治理工作。

参考文献

潘韬, 吴绍洪, 何大明, 等.

纵向岭谷区地表格局的生态效应及其区域分异

[J]. 地理学报, 2012,67(1):13-26.

[本文引用: 2]

Pan T, Wu S H, He D M, et al.

Ecological effects and regional differentiation of land surface pattern in longitudinal range-valley region

[J]. Journal of Geography, 2012,67(1):13-26.

[本文引用: 2]

吴绍洪, 潘韬, 曹杰, 等.

西南纵向岭谷地形对季风的“通道—阻隔”作用

[J]. 地理研究, 2012,31(1):1-13.

[本文引用: 1]

Wu S H, Pan T, Cao J, et al.

The “channel-blocking” effect of southwestern longitudinal ridge and valley topography on monsoon

[J]. Geographic Research, 2012,31(1):1-13.

[本文引用: 1]

何云玲, 张一平.

纵向岭谷区“通道-阻隔”作用下气温和降雨的空间分布特征

[J]. 山地学报, 2007(2):169-176.

[本文引用: 1]

He Y L, Zhang Y P.

Spatial distribution characteristics of air temperature and rainfall under “channel-blocking” effect in longitudinal ridge-valley region

[J]. Journal of Mountain Science, 2007(2):169-176.

[本文引用: 1]

何奕萱, 易桂花, 张廷斌, 等.

红河流域“通道-阻隔”作用下2000—2014年植被EVI变化趋势与驱动力

[J]. 生态学报, 2018,38(6):2056-2064.

[本文引用: 1]

He Y X, Yi G H, Zhang T B, et al.

Changes and driving forces of vegetation EVI in Honghe River basin from 2000 to 2014 under “passage-barrier” effect

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2018,38(6):2056-2064.

[本文引用: 1]

郝成元, 戴尔阜, 吴绍洪, 等.

纵向岭谷区南部“阻隔”作用及植被时空异质性研究

[J]. 科学通报, 2006(s2):120-128.

[本文引用: 1]

Hao C Y, Dai E F, Wu S D, et al.

Study on “blocking” effect and spatial and temporal heterogeneity of vegetation in southern longitudinal range and valley area

[J]. Science Bulletin, 2006(s2):120-128.

[本文引用: 1]

Pan T, Wu S H, Dai E F, et al.

Indicative significance of sporopollen spatial assemblages in longitudinal ridge and valley area of southwest China to barrier effect

[J]. Journal of Geographical Sciences, 2009,19(6):660-670.

[本文引用: 1]

李阳兵, 张阳阳.

平行岭谷区建设用地格局演变扩展的通道与低山阻隔效应

[J]. 地理研究, 2010,29(03):440-448.

[本文引用: 1]

Li Y B, Zhang Y Y.

Channels for evolution and expansion of construction land pattern in parallel ridge and valley area and barrier effect in low mountains

[J]. Geographic Research, 2010,29(3):440-448.

[本文引用: 1]

高登义.

山地屏障与水汽通道综合作用初探——兼谈大香格里拉自然成因

[J]. 高原气象, 2007(6):1305-1310.

[本文引用: 1]

Gao D Y.

Preliminary study on the comprehensive effect of mountain barrier and water vapor channel-also on the natural causes of Shangri-La

[J]. Plateau Meteorology, 2007(6):1305-1310.

[本文引用: 1]

孟小绒.

秦岭山脉的强阻挡作用造成降雪结束预报失误[A].中国科学技术协会.节能环保和谐发展——2007中国科协年会论文集(二)

[C]. 中国科学技术协会:中国科学技术协会学会学术部, 2007: 4.

[本文引用: 1]

Meng X R.

The strong blocking effect of Qinling Mountains caused the failure of snow end forecast[A].China Association of Science and Technology.Harmonious Development of Energy Conservation and Environmental Protection-Proceedings of 2007 China Association of Science and Technology Annual Meeting (2)

[C]. China Association of Science and Technology:Academic Department of China Association of Science and Technology, 2007: 4.

[本文引用: 1]

陈志超, 郝成元, 刘昌华, 等.

伏牛山阻隔作用下水热因子、土地覆被与NPP的时空特征

[J]. 生态环境学报, 2013,22(5):761-766.

[本文引用: 1]

Chen Z C, Hao C Y, Liu C H, et al.

Spatiotemporal characteristics of hydrothermal factors,land cover and NPP under blocking effect of Funiu Mountain

[J]. Journal of Ecological Environment, 2013,22(5):761-766.

[本文引用: 1]

吴绍洪, 戴尔阜, 何大明.

我国西南纵向岭谷区环境与发展问题初步研究

[J]. 地理科学进展, 2005(1):31-40.

[本文引用: 1]

Wu S H, Dai E F, He D M.

Preliminary study on environment and development in longitudinal range and valley area of southwest China

[J]. Progress in Geographical Science, 2005(1):31-40.

[本文引用: 1]

何大明, 吴绍洪, 彭华, 等.

纵向岭谷区生态系统变化及西南跨境生态安全研究

[J]. 地球科学进展, 2005(3):338-344.

[本文引用: 1]

He D M, Wu S H, Peng H, et al.

Study on ecosystem changes in longitudinal range-valley area and southwest cross-border ecological security

[J]. Progress in Geoscience, 2005(3):338-344.

[本文引用: 1]

姜世中. 气象学与气候学[M]. 北京: 科学出版社, 2010: 15.

[本文引用: 1]

Jiang S Z. Meteorology and Climatology[M]. Beijing: Science Press, 2010: 15.

[本文引用: 1]

Ofipcc W G I.

Climate change 2013:The physical science basis

[J]. Contribution of Working, 2013,43(22):866-871.

[本文引用: 1]

Kaiser D P, Qian Y.

Decreasing trends in sunshine duration over China for 1954-1998:Indication of increased haze pollution

[J]. Geophysical Research Letters, 2002,29(21):38-1-38-4.

[本文引用: 1]

Crutzen P J.

The background of an ozone researcher:A brief autobiography

[M]// Paul J.Crutzen:A pioneer on atmospheric chemistry and climate change in the Anthropocene.Springer International Publishing 2016.

[本文引用: 1]

Liao H, Adams P J, Chung S H, et al.

Interactions between tropospheric chemistry and aerosols in a unified general circulation model

[J] Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2003,

108(D1):AAC-1-AAC1-23

URL     PMID:11542933      [本文引用: 1]

Forster P, Ramaswamy V, Artaxo P, et al.

Changes in atmospheric constituents and in radiative forcing

[M]// Climate Change 2007:The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the 4th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.DLR, 2007: 129-234.

[本文引用: 1]

Rosenfiled D, Lohmann U, Raga G B, et al.

Flood or drought:How do aerosols affect precipitation

[J]. Science, 2008,321(5894):1309-1313.

DOI:10.1126/science.1160606      URL     PMID:18772428      [本文引用: 1]

Aerosols serve as cloud condensation nuclei (CCN) and thus have a substantial effect on cloud properties and the initiation of precipitation. Large concentrations of human-made aerosols have been reported to both decrease and increase rainfall as a result of their radiative and CCN activities. At one extreme, pristine tropical clouds with low CCN concentrations rain out too quickly to mature into long-lived clouds. On the other hand, heavily polluted clouds evaporate much of their water before precipitation can occur, if they can form at all given the reduced surface heating resulting from the aerosol haze layer. We propose a conceptual model that explains this apparent dichotomy.

Li Z Q, Niu F, Fan J W, et al.

Long-term impacts of aerosols on vertical development of cloud and precipitation

[J]. Nature Geoscience, 2011,4:888-894.

[本文引用: 1]

Tao W K, Chen J P, Li Z Q, et al.

Impact of aerosols on convective clouds and precipitation

[J]. Reviews of Geophysics, 2012,50(2):1-97.

[本文引用: 1]

汪安璞.

大气气溶胶研究新动向

[J]. 环境化学, 1999(1):10-15.

[本文引用: 1]

Wang A P.

New Trends in atmospheric aerosol research

[J]. Environmental Chemistry, 1999(1):10-15.

[本文引用: 1]

Baumer D, Vogel B, Versick S, et al.

Relationship of visibility,aerosol optical thickness and aerosol size distribution in an ageing air mass over South-West Germany

[J]. Atmospheric Environment, 2008,42(5):989-998.

[本文引用: 1]

Koren I, Martins J V.

Measurement of the effect of amazon smoke on inhibition of cloud formation

[J]. Science, 2004,303(5662):1342-1345.

URL     PMID:14988557      [本文引用: 1]

Ramachandan S.

Aerosol optical depth and fine mode fraction variations deduced from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) over four urban areas in India

[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2007,112(D16).

[本文引用: 1]

Meng F, Cao C, Shao X.

Spatio-temporal variability of Suomi-NPP VIIRS-derived aerosol optical depth over China in 2013

[J]. Remote Sensing of Environment, 2015,163:61-69.

[本文引用: 1]

He L, Wang L, Lin A, et al.

What drives changes in aerosol properties over the Yangtze River Basin in past four decades?

[J]. Atmospheric Environment, 2018,190.

[本文引用: 1]

刘状, 孙曦亮, 刘丹, 等.

2001—2017年中国北方省份气溶胶光学厚度的时空特征

[J]. 环境科学学报, 2018,38(8):3177-3184.

[本文引用: 1]

Liu Z, Sun X L, Liu D, et al.

Temporal and spatial characteristics of aerosol optical thickness in northern provinces of China from 2001 to 2017

[J]. Journal of Environmental Science, 2018,38(8):3177-3184.

[本文引用: 1]

吴国雄, 李占清, 符淙斌, 等.

气溶胶与东亚季风相互影响的研究进展

[J]. 中国科学:地球科学, 2015,45(11):1609-1627.

[本文引用: 1]

Wu G X, Li Z Q, Fu S B, et al.

Research progress on interaction between aerosol and east asian monsoon

[J]. Chinese Science:Geoscience, 2015,45(11):1609-1627.

[本文引用: 1]

张亮林, 潘竟虎, 张大弘.

基于MODIS数据的中国气溶胶光学厚度时空分布特征

[J]. 环境科学学报, 2018,38(11):4431-4439.

URL     [本文引用: 1]

利用Aqua/MODIS C006大气气溶胶光学厚度（AOD）遥感数据，统计了中国2007—2017年的AOD值，对11年间AOD的空间分布特征及年际和四季变化特征进行分析，并采用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数3种方法，分析了基于像元的中国大陆地区AOD时空变化特征.结果表明：①空间特征：11年间AOD分布具有东部高、西部低，东部减少、西部基本不变的特征；②时间特征：AOD变化在年际间呈余弦曲线式波动下降的特征，最高值出现在2007年，为0.34，最低值出现在2016年，为0.22，11年间AOD平均值下降了35.29%；年内AOD值表现出春夏高（0.33/0.32），秋季次之（0.26），冬季最小（0.15）的季节变化特征；③稳定性与持续性：东部稳定性差但集聚、西部稳定性好但分散，东西差异显著；中国AOD持续性特征以弱反持续性为主，弱持续和弱反持续镶嵌分布，西北干旱区表现为强反持续性的特点.

Zhang L L, Pan J H, Zhang D H.

Temporal and spatial distribution characteristics of aerosol optical thickness in China based on MODIS data

[J]. Journal of Environmental Science, 2018,38(11):4431-4439.

[本文引用: 1]

俞海洋, 张杰, 李婷, 等.

2000—2013年北京及周边地区大气气溶胶光学厚度时空变化特征及气象影响因素分析

[J]. 气象科学, 2018,38(4):512-522.

[本文引用: 1]

Yu H Y, Zhang J, Li T, et al.

Analysis on temporal and spatial variation characteristics of atmospheric aerosol optical thickness and meteorological influencing factors in Beijing and its surrounding areas from 2000 to 2013

[J]. Meteorological Science, 2018,38(4):512-522.

[本文引用: 1]

徐小红, 余兴, 戴进.

气溶胶对秦岭山脉地形云降水的影响

[J]. 气象, 2009,35(1):37-47.

[本文引用: 1]

Xu X H, Yu X, Dai J.

Effect of aerosol on topographic cloud precipitation in Qinling mountains

[J]. Meteorology, 2009,35(1):37-47.

[本文引用: 1]

戴进, 余兴, Daniel Rosenfeld, 等.

秦岭地区气溶胶对地形云降水的抑制作用

[J]. 大气科学, 2008(6):1319-1332.

[本文引用: 1]

Dai J, Yu X, Daniel R, et al.

Inhibitory effect of aerosol on topographic cloud precipitation in Qinling area

[J]. Atmospheric Science, 2008(6):1319-1332.

[本文引用: 1]

杜川利, 余兴.

气溶胶和城市热岛效应对秦岭地区近50年气温序列影响分析

[J]. 高原气象, 2013,32(5):1321-1328.

[本文引用: 1]

Du C L, Yu X.

Analysis of aerosol and urban heat island effect on temperature series in Qinling area in recent 50 years

[J]. Plateau Meteorology, 2013,32(5):1321-1328.

[本文引用: 1]

马新萍.

秦岭林线及其对气候变化的响应

[D]. 西安:西北大学, 2015.

[本文引用: 2]

Ma X P.

Qinling forest line and its response to climate change

[D]. Xi'an:Northwest University, 2015.

[本文引用: 2]

王耀斌.

秦 岭(陕西段)生态资产时空变化特征及其驱动因素

[D]. 西安:长安大学, 2018.

[本文引用: 1]

Wang Y B.

Spatial-temporal variation characteristics and driving factors of ecological assets in Qinling Mountains (Shaanxi Section)

[D]. Xi’an:Chang’an University, 2018.

[本文引用: 1]

孟清, 白红英, 郭少壮.

基于Anusplin秦岭地区近50多年来的降水时空变化

[J]. 水土保持研究, 2020,27(2):206-212.

[本文引用: 1]

Meng Q, Bai H Y, Guo S Z.

Temporal and spatial changes of precipitation in Qinling Mountains in recent 50 years based on Anusplin

[J]. Soil and Water Conservation Research, 2020,27(2):206-212.

[本文引用: 1]

赵婷, 白红英, 邓晨晖, 等.

2000—2016年秦岭山地植被覆盖变化地形分异效应

[J]. 生态学报, 2019,39(12):4499-4509.

[本文引用: 1]

Zhao T, Bai H Y, Deng C H, et al.

Topographic differentiation effect of vegetation cover change in Qinling Mountains from 2000 to 2016

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019,39(12):4499-4509.

[本文引用: 1]

周旗, 卞娟娟, 郑景云.

秦岭南北1951-2009年的气温与热量资源变化

[J]. 地理学报, 2011,( 9):1211-1218.

[本文引用: 1]

Zhou Q, Bian J J, Zheng J Y.

Temperature and heat resource changes in north and south Qinling mountains from 1951 to 2009

[J]. Journal of Geography, 2011,( 9):1211-1218.

[本文引用: 1]

齐文娟, 杨晓梅.

江西省都昌县山地与平原植被界线提取

[J]. 地球信息科学学报, 2017,19(4):559-569.

[本文引用: 1]

Qi W J, Yang X M.

Extraction of vegetation boundary between mountain and plain in duchang county,Jiangxi Province

[J]. Journal of Geoscience, 2017,19(4):559-569.

[本文引用: 1]

白红英. 秦巴山区森林植被对环境变化的响应[M]. 北京: 科学出版社, 2014.

[本文引用: 1]

Bai H Y. Responses of forest vegetation to environmental changes in Qinba mountain area[M]. Beijing: Science Press, 2014.

[本文引用: 1]

Parzene.

On estimation of a probability density function and mode

[J]. The Annals of Mathematical Statistics, 1962,33(3):1065-1076.

[本文引用: 2]

罗宇翔, 陈娟, 郑小波.

近10年中国大陆MODIS遥感气溶胶光学厚度特征

[J]. 生态环境学报, 2012,21(5):876-883.

[本文引用: 1]

Luo Y X, Chen J, Zheng X B.

Characteristics of MODIS remote sensing aerosol optical thickness in mainland China in recent 10 years

[J]. Journal of Ecological Environment, 2012,21(5):876-883.

[本文引用: 1]

王银牌, 喻鑫, 谢广奇.

中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征

[J]. 中国环境科学, 2018,38(2):426-434.

[本文引用: 1]

Wang Y P, Yu X, Xie G Q.

Temporal and spatial distribution characteristics of aerosol optical thickness in China in recent 15 years

[J]. China Environmental Science, 2018,38(2):426-434.

[本文引用: 1]

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