К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ПЫЛЕВОГО АЭРОЗОЛЯ НА ТОЧНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ НОРМАЛИЗОВАННОГО РАЗНОСТНОГО ВЕГЕТАЦИОННОГО ИНДЕКСА NDVI

Авторы

  • Хикмет Гамид оглы Асадов НИИ Аэрокосмической информатики Национального аэрокосмического агентства, Азербайджанская Республика, AZ 1115, г. Баку, ул. С.С.Ахундова,1
  • Натиг Исрафил оглы Керимов Национальное аэрокосмическое агентство, Азербайджанская Республика, AZ 1115, г. Баку, ул. С.С.Ахундова,1

Ключевые слова:

земная поверхность, атмосфера, пылевой поток, оптическая толщина, аэрозоль, нормализованный разностный вегетационный индекс

Аннотация

Атмосферный аэрозоль является существенным климатообразующим фактором, а также фактором загрязнения атмосферы, влияющим на здоровье человека. Поэтому необходима корректная оценка пылевого потока с земной поверхности в атмосферу. Анализ методики Центра космических полетов имени Годдарда (The Goddard Space Flight Center), используемой для расчета этого потока c помощью показателя NDVI (нормализованный разностный вегетационный индекс, Normalized Difference Vegetation Index), выявил ее существенный недостаток. В этой методике не учитывается обратное влияние изменения содержания аэрозоля в атмосфере (суммарно - природного и антропогенного) на оценки показателя NDVI. Учет известной корреляционной связи между аэрозольной загрязненностью атмосферы и измеренной величиной NDVI позволил устранить этот недостаток. В статье предложен порядок компенсации влияния изменения AOD (оптической плотности аэрозоля) в течение всего цикла измерений NDVI путем адаптивного изменения показателя его порогового значения.

Библиографические ссылки

  1. Будыко М.И. Климат и воздействия на аэрозольный слой стратосферы. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 42 с.
  2. Израэль Ю.А., Рябошапко А.Г., Петров Н.Н. Сравнительный анализ геоинженерных способов стабилизации климата // Метеорология и гидрология. 2009. №6. С. 5–24.
  3. Alfaro S.C., Gomes L. Modeling mineral aerosol production by wind erosion: Emission intensities and aerosol size distributions in source areas // J. Geophys. Res. 2001. V. 106(D16). Р. 18075‒18084.
  4. Alfaro S. C. Influence of soil texture on the binding energies of fine mineral dust particles potentially released by wind erosion // Geomorphology. 2008. V. 93(3-4). Р. 157‒167.
  5. Cheng T., Chen H., Gu X., Yu T., Guo J., Guo H. The inter-comparison of MODIS, MISR and GOCART aerosol products against AERONET data over China // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2012. V. 113. Р. 2135‒2145.
  6. Chin M., Ginoux P., Kinne S., Torres O., Holben B.N., Duncan B.N., Martin R.V., Logan J.A., Higurashi A., Nakajima T. Tropospheric aerosol optical thickness from the GOCART model and comparisons with satellite and Sun photometer measurements // J. Atmos. Sci. 2002. V. 59. Р. 461‒483.
  7. Creyssels M., Dupont P., Ould El Moctar A., Valance A., Cantat I., Jenkins J., Pasini J.M., Rasmussen K.R. Saltating particles in a turbulent boundary layer: Experiment and theory // J. Fluid Mech. 2009. 625. Р. 47–74.
  8. Dong Z.P., Yu X., Li X.M. Analysis of variation trends and causes of aerosol optical depth in Shaanxi Province using MODIS data // Chin. Sci. Bull. 2013. V. 58. Р. 4486-4496. DOI: 10.1007/s11434-013-5991-z.
  9. Forouzanfar M. Global regional and national comparative risk assessment of 79 behavioral, environmental and occupational and metabolic risks or clusters of risk, 1990-2115: a systematic analysis for the global burden of disease study 2015 // Lancet. 2016. V. 388. Р. 1659‒1724.
  10. Ganie M.A., Nusrath A. Determining of Vegetation Indices (NDVI) from Landsat 8 Satellite data // International Journal of Advance Research. 2016. DOI:10.21474/IJARO1/1348.
  11. Ginoux P., Chin M., Tegen I., M. Prospere J., Holben B., Dubivik O., Lin S.-J. Source and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model // J. Gephys. Res. 2001. V. 106(D17). Р. 20155‒20173. DOI: 10.1029/2000JD000053.
  12. Kim D., Chin M., Bian H., Tan Q., Brown M.E., Zheng T., You R., Diehl T., Ginoux P., Kucsera T. The effect of the dynamic surface bareness on dust source function, emission and distribution // Journal of Geophysical Research. 2013. V. 118. Р. 1-16. DOI: 10.1029/2012JD017907.
  13. LeGrand S.L., Polashenski C., Letcher T. W., Creighton G.A., Peckham S.E., Cetola J.D. The AFWA dust emission scheme for the GOCART aerosol model in WRF-Chem v3.8.1 // Geosci. Model Dev. 2019. V. 12. Р. 131–166.
  14. Li P., Jiang L., Feng Z. Cross-comparison of vegetation indices derived from Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) and Landsat -8 Operational Land Imager (OLI) sensors // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 310‒329. DOI:10.3390/rs6010310.
  15. Liu G.-R, Liang C.-K., Kuo T.-H., Lin T.-H., Shih-Jen-Huang. Comparison of the NDVI, ARVI and AFRI Vegetation Index, Along with Their Relations with the AOD Using SPOT 4 Vegetation Data // TAO. 2004. V. 15, №1. Р. 15‒31.
  16. Philip S., Martin R.V., Snider G., Weagle C.L., van Donkelaar A., Brauer M., Henze D.K., Klimont Z., Venkataraman C., Guttikunda S.K., Zhang Q. Anthropogenic fugitive, combustion and industrial dust is a significant, underrepresented fine particulate matter source in global atmospheric models // Environ. Res. Let. 2017. V. 12. DOI: 10.1088/1748-9326/aa65a54.
  17. Prasad A.K., Ramesh P.S., Singh A., Kafatos M. Seasonal variability of aerosol optical depth over Indian subcontinent. DOI: 10.1109/AMTRSI.2005.1469835.

Tucker C.J., Dregne H.E., Newcomb W.W. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sens. Environ. 1991. V. 8. Р. 127‒150.

  1. Wardlow B.D., Egbert S.L. A comparison of MODIS 250-m EVI and NDVI data for crop mapping: a case study for southwest Kansas // International Journal of Remote Sensing. 2010. V. 31, №3. Р. 805‒830.
  2. Xiao X., Braswell B., Zhang Q., Boles S., Frolking S., Moore B. Sensitivity of vegetation indices to atmospheric aerosols: continental-scale observations in Northern Asia // Remote Sensing in Environment. 2003. V. 84. Р. 385‒392.
  3. Xiao Z., Jiang H., Zhou G., Chen J., Zhang R. 2013. Characteristic of aerosol optical thickness as well the relationship with NDVI in the Yangtze River Delta // China. Terr. Atmos. Ocean. Sci. V. 24. Р. 863‒876. DOI: 10.3319/TAO.2013.05.02.01(A)
  4. Zhao B., Jiang J.H., Diner D.J., Su H., Gu Y., Liou K.-N., Jiang Z., Huang L., Takano Y., Fan X., Omar A.H. Intra – annual variations of regional aerosol optical depth, vertical distribution and particle types from multiple satellite and ground – based observational datasets // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18(15). Р. 11247‒11260. DOI:10.5194/acp-18-11247-2018.
  5. Zhong G., Wang X., Tani H., Guo M., Chittenden A.R., Yin S., Sun Z., Matsumura S. A modified aerosol free vegetation index algorithm for aerosol optical depth retrieval using GOSAT TANSO – CAO data // Remote Sens. 2016. V. 8. Р. 998. DOI:10.3390/rs8120998.

 

Библиографические ссылки

Budyko M.I. Klimat i vozdejstvija na ajerozol'nyj sloj stratosfery [Climate and impacts on the stratospheric aerosol layer]. Leningrad.: Gidrometeoizdat, 1974. 42 p.

Izrajel' Ju.A., Rjaboshapko A.G., Petrov N.N. Sravnitel'nyj analiz geoinzhenernyh sposobov stabilizacii klimata [Comparative analysis of geo-engineering approaches to climate stabilization]// Meteorologija i gidrologija [Russian Meteorology and Hydrology]. 2009. No.6. P. 5–24.

Alfaro S.C., Gomes L. Modeling mineral aerosol production by wind erosion: Emission intensities and aerosol size distributions in source areas // J. Geophys. Res. 2001. V. 106(D16). Р. 18075‒18084.

Alfaro S. C. Influence of soil texture on the binding energies of fine mineral dust particles potentially released by wind erosion // Geomorphology. 2008. V. 93(3-4). Р. 157‒167.

Cheng T., Chen H., Gu X., Yu T., Guo J., Guo H. The inter-comparison of MODIS, MISR and GOCART aerosol products against AERONET data over China // J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2012. V. 113. Р. 2135‒2145.

Chin M., Ginoux P., Kinne S., Torres O., Holben B.N., Duncan B.N., Martin R.V., Logan J.A., Higurashi A., Nakajima T. Tropospheric aerosol optical thickness from the GOCART model and comparisons with satellite and Sun photometer measurements // J. Atmos. Sci. 2002. V. 59. Р. 461‒483.

Creyssels M., Dupont P., Ould El Moctar A., Valance A., Cantat I., Jenkins J., Pasini J.M., Rasmussen K.R. Saltating particles in a turbulent boundary layer: Experiment and theory // J. Fluid Mech. 2009. 625. Р. 47–74.

Dong Z.P., Yu X., Li X.M. Analysis of variation trends and causes of aerosol optical depth in Shaanxi Province using MODIS data // Chin. Sci. Bull. 2013. V. 58. Р. 4486-4496. DOI: 10.1007/s11434-013-5991-z.

Forouzanfar M. Global regional and national comparative risk assessment of 79 behavioral, environmental and occupational and metabolic risks or clusters of risk, 1990-2115: a systematic analysis for the global burden of disease study 2015 // Lancet. 2016. V. 388. Р. 1659‒1724.

Ganie M.A., Nusrath A. Determining of Vegetation Indices (NDVI) from Landsat 8 Satellite data // International Journal of Advance Research. 2016. DOI:10.21474/IJARO1/1348.

Ginoux P., Chin M., Tegen I., M. Prospere J., Holben B., Dubivik O., Lin S.-J. Source and distributions of dust aerosols simulated with the GOCART model // J. Gephys. Res. 2001. V. 106(D17). Р. 20155‒20173. DOI: 10.1029/2000JD000053.

Kim D., Chin M., Bian H., Tan Q., Brown M.E., Zheng T., You R., Diehl T., Ginoux P., Kucsera T. The effect of the dynamic surface bareness on dust source function, emission and distribution // Journal of Geophysical Research. 2013. V. 118. Р. 1-16. DOI: 10.1029/2012JD017907.

LeGrand S.L., Polashenski C., Letcher T. W., Creighton G.A., Peckham S.E., Cetola J.D. The AFWA dust emission scheme for the GOCART aerosol model in WRF-Chem v3.8.1 // Geosci. Model Dev. 2019. V. 12. Р. 131–166.

Li P., Jiang L., Feng Z. Cross-comparison of vegetation indices derived from Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper (ETM+) and Landsat -8 Operational Land Imager (OLI) sensors // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 310‒329. DOI:10.3390/rs6010310.

Liu G.-R, Liang C.-K., Kuo T.-H., Lin T.-H., Shih-Jen-Huang. Comparison of the NDVI, ARVI and AFRI Vegetation Index, Along with Their Relations with the AOD Using SPOT 4 Vegetation Data // TAO. 2004. V. 15, №1. Р. 15‒31.

Philip S., Martin R.V., Snider G., Weagle C.L., van Donkelaar A., Brauer M., Henze D.K., Klimont Z., Venkataraman C., Guttikunda S.K., Zhang Q. Anthropogenic fugitive, combustion and industrial dust is a significant, underrepresented fine particulate matter source in global atmospheric models // Environ. Res. Let. 2017. V. 12. DOI: 10.1088/1748-9326/aa65a54.

Prasad A.K., Ramesh P.S., Singh A., Kafatos M. Seasonal variability of aerosol optical depth over Indian subcontinent. DOI: 10.1109/AMTRSI.2005.1469835.

Tucker C.J., Dregne H.E., Newcomb W.W. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sens. Environ. 1991. V. 8. Р. 127‒150.

Wardlow B.D., Egbert S.L. A comparison of MODIS 250-m EVI and NDVI data for crop mapping: a case study for southwest Kansas // International Journal of Remote Sensing. 2010. V. 31, №3. Р. 805‒830.

Xiao X., Braswell B., Zhang Q., Boles S., Frolking S., Moore B. Sensitivity of vegetation indices to atmospheric aerosols: continental-scale observations in Northern Asia // Remote Sensing in Environment. 2003. V. 84. Р. 385‒392.

Xiao Z., Jiang H., Zhou G., Chen J., Zhang R. 2013. Characteristic of aerosol optical thickness as well the relationship with NDVI in the Yangtze River Delta // China. Terr. Atmos. Ocean. Sci. V. 24. Р. 863‒876. DOI: 10.3319/TAO.2013.05.02.01(A)/

Zhao B., Jiang J.H., Diner D.J., Su H., Gu Y., Liou K.-N., Jiang Z., Huang L., Takano Y., Fan X., Omar A.H. Intra – annual variations of regional aerosol optical depth, vertical distribution and particle types from multiple satellite and ground – based observational datasets // Atmos. Chem. Phys. 2018. V. 18(15). Р. 11247‒11260. DOI:10.5194/acp-18-11247-2018.

Zhong G., Wang X., Tani H., Guo M., Chittenden A.R., Yin S., Sun Z., Matsumura S. A modified aerosol free vegetation index algorithm for aerosol optical depth retrieval using GOSAT TANSO – CAO data // Remote Sens. 2016. V. 8. Р. 998. DOI:10.3390/rs8120998.

Загрузки

Опубликован

2019-12-25

Как цитировать

Асадов , Х. Г. о., & Керимов , Н. И. о. (2019). К ОЦЕНКЕ ВЛИЯНИЯ ПЫЛЕВОГО АЭРОЗОЛЯ НА ТОЧНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ НОРМАЛИЗОВАННОГО РАЗНОСТНОГО ВЕГЕТАЦИОННОГО ИНДЕКСА NDVI. Российский журнал прикладной экологии, (4), 28–32. извлечено от https://rjae.ru/index.php/rjae/article/view/60

Выпуск

Раздел

Статьи