作者单位
摘要
1 中国地质大学 (武汉) 国家地理信息系统工程技术研究中心, 湖北 武汉 430074
2 中国地质大学 (武汉) 地理与信息工程学院, 湖北 武汉 430074
3 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101
4 中国矿业大学 环境与测绘学院, 江苏 徐州 221116
针对不同土地覆盖类型特别是作物空间分布, 提出一种顾及火点像元地物类别先验概率的排放因子加权策略, 并结合热辐射功率 (FRP) 昼夜周期分布的假设, 建立了我国逐日 1 km 的田块尺度露天生物质燃烧氮氧化物 (NO x ) 遥感排放清单。为验证 FRP 昼夜周期分布假设的合理性, 与 Himawari-8 FRP 反演结果进行比较, 两者相关系数约为 0.65。 同时, 为验证排放清单的有效性, 将估算结果与全球火情数据库 (GFED)、湖北省内三个环境监测站点观测资料、臭氧监测仪 (OMI) 遥感观测数据等进行了对比验证。对比结果显示所建立的排放清单与其中两站点观测数据的相关系数分别为 0.56 和 0.65, 与 GFED 数据库以及 OMI 数据具有较好的一致性, 且具有更高的时空分辨率。
露天生物质燃烧 田块尺度 氮氧化物 排放清单 土地覆盖 open biomass burning field-level NO x emission inventory land cover 
大气与环境光学学报
2022, 17(6): 655
作者单位
摘要
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101
2 中国科学院大学, 北京 100049
露天生物质燃烧是重要的大气污染物排放源, 导致空气质量恶化并引起气候变化。 卫星遥感数据能够提供大尺度、 多时相的监测信息, 然而燃烧火点监测和火烧迹地监测两种方式都存在着局限性。 以美国东南部地区为研究区域, 通过结合卫星遥感获取的高分辨率燃烧面积数据及多时相的燃烧火点数据, 建立时空匹配模型估算露天生物质燃烧过火面积。 通过分析植被燃烧前后的光谱变化特征, 基于高分辨率的Landsat-5 TM4波段(0.84 μm)与7波段(2.22 μm)数据, 利用差分归一化燃烧比(dNBR: the differential normalized burn ratio)提取燃烧面积数据; 而燃烧火点数据则通过分析燃烧植被的热红外光谱特征利用MODIS 4与11 μm波段数据提取。 结果显示, 该地区燃烧面积与燃烧火点数量之间相关系数达0.63, 并且二者之间的比例关系随植被类型而发生变化, 林地、 草地、 灌木、 耕地和沼泽五种植被类型对应的像元燃烧面积分别为0.69, 1.27, 0.86, 0.72和0.94 km2。 通过与美国火灾中心(national interagency fire center, NIFC)地面调查数据比对, 模型估算的美国东南部过火面积数据较为精确, 而同期的MODIS燃烧面积产品(MCD45)及燃烧源清单产品(global fire emissions database, GFED)遗漏了该区域大量的小面积燃烧事件。 因此, 本研究建立的过火面积估算模型能够提供更为精确的排放源参数信息, 有利于区域空气质量模式准确地模拟露天生物质燃烧排放状况。
露天生物质燃烧 燃烧火点 过火面积 差分归一化燃烧比 Biomass burning MODIS MODIS Landsat Landsat Fire Hot Spot Burned Area the differential normalized burn ratio (dNBR) 
光谱学与光谱分析
2015, 35(3): 739

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