基于大气消光系数概率分布参数的湿度订正方法

大气消光系数湿度订正是气溶胶吸湿性研究的重要内容,也是利用卫星气溶胶光学厚度(AOD)产品反演近地面颗粒物质量浓度的关键技术环节.基于成都市2016年1月至12月的逐时PM2.5质量浓度、大气能见度、相对湿度(RH)观测数据,首先,深入探讨了大气消光系数与颗粒物质量浓度之间的统计关系及其对RH变化的响应特征,发现在RH小于90％时,单位质量大气消光系数均服从对数正态分布,并进一步指出该分布函数的形状参数和尺度参数均随RH的增加呈现出波动型增长.其次,以干燥环境条件下(RH小于等于40％)单位质量大气消光系数对数正态分布参数为基准,通过数学变换消除湿度变化对单位质量大气消光系数概率分布参数的影响,据此提出了大气消光系数湿度订正的原理和计算流程.最后,对该原理的适用性进行研究,结果表明,订正后大气消光系数反演得到的PM2.5质量浓度与实际PM2.5质量浓度相关系数为0.90,显著优于气溶胶散射吸湿增长因子法的湿度订正结果.     

成都秋冬季气溶胶消光系数的非平稳性分析

基于对大气消光系数时间序列随机性的深入研究,利用成都市2015至2017年秋冬季的大气能见度、相对湿度(RH)、颗粒物(PM10和PM2.5)质量浓度和NO2含量监测数据,反演得到该区域相应时段的气溶胶消光系数时间序列.基于位置、尺度、形状的广义可加模型检测了气溶胶消光系数时间序列的平稳性,并对气溶胶消光系数序列进行了协变量分析.实验结果表明,成都秋冬季气溶胶消光系数时间序列均为非平稳序列,其均值和方差表现为非线性变化.细颗粒物(PM2.5)质量浓度、RH和气溶胶组分(PM2.5/PM10)均是气溶胶消光系数序列非平稳变化的显著协变量.其中,PM2.5为气溶胶消光系数序列非平稳性最主要的贡献因子,其次为RH,贡献最小的为PM2.5/PM10,且气溶胶消光系数的爆发式增长与PM2.5、RH和PM2.5/PM10的协同作用密切相关.