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研究作者及机构
本研究的主要作者包括Jinglong Li、Qing He、Xiangyu Ge和Alim Abbas。他们分别来自新疆大学地理与遥感科学学院、中国气象局沙漠气象研究所、新疆大学绿洲生态重点实验室以及新疆大学高等教育研究所智能城市与环境建模重点实验室。该研究于2022年9月10日在线发表在《Journal of Cleaner Production》上，文章编号为133958。
学术背景
本研究的主要科学领域是大气气溶胶的光学特性及其时空分布。气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）是反映区域空气污染水平的重要光学参数，具有明显的时空特征。然而，当前的监测技术无法提供长时间序列的详细AOD信息。因此，本研究旨在利用1980年至2020年的现代再分析数据（MERRA-2）和云-气溶胶激光雷达与红外路径卫星观测（CALIPSO）数据，分析青藏高原和塔里木盆地气溶胶的时空分布特征以及沙尘传输机制。此外，研究还通过随机森林（Random Forest, RF）模型评估了多个自然因素对AOD的影响，并利用小波分析方法分析了关键自然因素与AOD之间的尺度关系。
研究流程
本研究包括以下几个主要步骤：
数据收集与处理：
- 使用AERONET（气溶胶自动观测网络）数据作为地面观测数据，验证MERRA-2 AOD数据的准确性。
- 使用MERRA-2数据获取1980年至2020年的月均AOD和沙尘气溶胶光学厚度（Dust Aerosol Optical Depth, DAOD）数据。
- 使用CALIPSO卫星数据分析气溶胶的垂直分布特征，并利用HYSPLIT（混合单粒子拉格朗日轨迹）模型模拟沙尘气溶胶的传输轨迹。
数据分析：
- 通过随机森林模型评估蒸发、地表平均温度、日降水量、平均气压、平均相对湿度、平均温度和平均风速等自然因素对AOD的重要性。
- 利用小波分析方法分析关键自然因素与AOD之间的尺度关系。
- 通过HYSPLIT模型模拟沙尘气溶胶的传输轨迹，分析沙尘来源及其对青藏高原的影响。
结果验证：
- 将MERRA-2 AOD数据与AERONET和MODIS（中分辨率成像光谱仪）数据进行对比，验证MERRA-2数据的可靠性。
主要结果
AOD和DAOD的时空分布：
- 青藏高原和塔里木盆地的AOD和DAOD值在春季达到最高，夏季次之，冬季最低。塔里木盆地的AOD值在5月达到峰值（约0.6），而青藏高原的AOD值在5月达到峰值（约0.4）。
- DAOD值在塔里木盆地和青藏高原的北坡均呈现从北向南递减的趋势，表明塔里木盆地是青藏高原沙尘气溶胶的主要来源。
沙尘传输机制：
- 沙尘气溶胶从塔里木盆地显著传输到青藏高原北坡，然后沿北坡（约37°N）传输到高原主体，沙尘颗粒比例在40%至80%之间。
- 通过HYSPLIT模型模拟，发现塔里木盆地的沙尘在500米高度主要来源于盆地本身，而在1500米和3000米高度则分别来源于印度西北部和巴基斯坦西部。
自然因素对AOD的影响：
- 降水量是影响AOD时空分布的最重要因素，贡献率为32.18%。降水量与AOD呈显著负相关，相关系数为-0.380。
- 小波分析结果显示，降水量与AOD之间存在明显的共振周期，降水量最多滞后AOD 5/12个周期。
结论
本研究通过多源数据综合分析，揭示了青藏高原和塔里木盆地气溶胶的时空分布特征及沙尘传输机制。研究结果表明，塔里木盆地是青藏高原沙尘气溶胶的主要来源，沙尘气溶胶通过北坡显著影响高原主体。此外，降水量是影响AOD时空分布的最重要因素，其增加对大气气溶胶浓度具有一定的抑制作用。本研究为理解青藏高原和塔里木盆地气溶胶的长期变化及其环境响应提供了重要依据。
研究亮点
重要发现：
- 青藏高原和塔里木盆地的AOD和DAOD值在春季达到最高，塔里木盆地是青藏高原沙尘气溶胶的主要来源。
- 降水量是影响AOD时空分布的最重要因素，且与AOD呈显著负相关。
方法创新：
- 结合MERRA-2、CALIPSO和HYSPLIT等多源数据，全面分析了气溶胶的时空分布及沙尘传输机制。
- 利用随机森林模型和小波分析方法，评估了自然因素对AOD的影响及其尺度关系。
研究对象的特殊性：
- 本研究聚焦于青藏高原和塔里木盆地，这两个区域因其独特的地理位置和环境条件，对气候变化极为敏感，研究结果具有重要的科学价值和应用价值。
其他有价值的内容
本研究还验证了MERRA-2 AOD数据与AERONET和MODIS数据的一致性，表明MERRA-2数据在青藏高原和塔里木盆地的研究中具有较高的可靠性。此外，研究通过HYSPLIT模型详细模拟了沙尘气溶胶的传输轨迹，为理解沙尘来源及其对高原的影响提供了新的视角。
通过本研究，我们不仅加深了对青藏高原和塔里木盆地气溶胶分布及传输机制的理解，还为未来进一步研究气溶胶的环境响应及其对气候变化的影响提供了重要的数据支持和方法参考。