基于卫星遥感中国甲醛的时空分布及影响因子

谢顺涛,巨天珍*,葛建团,马维慧,张生财

基于卫星遥感中国甲醛的时空分布及影响因子

谢顺涛1,巨天珍1*,葛建团1,马维慧2,张生财3

(1.西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070；2.兰州市环境监测站,甘肃 兰州 730000；3.兰州市气象局,甘肃 兰州 730000)

基于OMIHCHO数据日产品,对2016年全国甲醛柱浓度数据进行了提取分析,并结合全国各省市温度、降雨量、植被覆盖度、人类活动等数据,在空间上与甲醛柱浓度做了相关性分析.结果表明:我国甲醛柱浓度空间分布极不平衡,呈现出东部及东南部地区甲醛柱浓度值普遍较高,而我国的西部及西北部地区表现出较低值;甲醛柱浓度月均值最低为8.31×1015molec/cm2,出现在10月份,最高为11.87× 1015molec/cm2,出现在6月份,如果按照季节划分甲醛柱浓度均值,夏季>春季>冬季>秋季;从气象因子与甲醛柱浓度相关性分析结果来看,温度与甲醛柱浓度之间的相关性更为密切,但表现出空间上的差异性,此外,雨水对甲醛有一定的消除作用,但也在空间上有差异;由植被与甲醛柱浓度相关性结果来看,植被主要对东部及东南部地区甲醛柱浓度影响作用明显.甲醛柱浓度与各省市的地区生产总值、各产业增加值、机动车保有量的变化也存在着明显的相关性,而各产业增加值中工业与其相关性最高,说明工业排放和汽车尾气也是甲醛的主要来源.

中国；OMI；甲醛；时空分布；相关因子；相关性

甲醛是大气中的一种痕量气体,是大气的重要组成部分,在大气化学反应中有着重要作用,与大气中臭氧、NO2等的生成与消亡有着密切联系[1-3].大气中甲醛的来源广泛,其中一次来源主要包括机动车尾气、化石燃料的燃烧、生物质燃烧等;二次来源主要为大气中挥发性有机物的光化学氧化,如甲烷、植物排放的异戊二烯等,此外,大气的环境条件,同样会影响大气中甲醛的生成,如大气的温度、降雨、湿度等.大气中的甲醛在空气中存在的时间只有几小时,通过光解作用生成HO2、H等自由基.空气中甲醛的超标会引起一系列的健康问题[7];2016年国际癌症研究机构(IARC)将其确定为1类致癌物[8],中国将其确定为有毒化学品控制名单第二位.近年来,由于工业的发展,化石燃料燃烧量的增加、人类活动对自然改造的加剧等,使甲醛在空气中的含量逐年增加,且甲醛在空间分布不平衡和不稳定,使其潜在的危害性加剧,引起了人们对甲醛监测和研究的重视.

现阶段,甲醛未列入我国大气污染物的常规监测,国外在上世纪九十年代已经运用卫星监测大气中甲醛柱浓度,如搭载于ERS-2的GOME (1996年~2003年)传感器,搭载于ENVISAT卫星的SCIAMACHY(2002年~2012年)传感器,和搭载于Aura卫星的OMI传感器[9].其中OMI空间分辨率最高,为13 × 24km2,可以每天覆盖全球;甲醛的反演是基于327.5~356.5nmUV-2的空间窗口的非线性二乘法拟合,通过光谱拟合得到甲醛斜柱浓度,然后通过利用 HCHO 廓线的气候值预先计算而得的对流层空气质量因子 AMF 查找表将其转换成垂直柱总量值[10],并考虑了云的影响(无散射、反射的云顶),该方法得到的数值不确定性为25%左右[11-12].

对于痕量气体的遥感探测,国内外学者在进行了大量的研究,主要研究方向集中在对数据的验证、区域痕量气体的监测及排放源的分析研究等.数据的验证方面,石鹏等[13]通过多轴差分吸收光谱技术与GOME-2卫星和SCIAMACHY卫星甲醛柱浓度结果的对比,结果显示有较好的相关性.区域痕量气体的监测及排放源的分析研究方面,谢顺涛等[14]通过对兰州甲醛柱浓度的研究发现,近十一年甲醛柱浓度值是一个逐年增加的趋势,且与当地化石燃料的燃烧、人类活动、气温变化有着密切关系.Boeke等[15]通过机载监测对美国、墨西哥等国家甲醛进行监测,并与OMI卫星的甲醛柱浓度数据进行相关研究,发现在自然条件好的地区,植被对甲醛的贡献占较多份额,在大城市,人类活动对甲醛的贡献较大.Kim等[16]通过统计学方法对卫星甲醛柱浓度的监测进行了评估,结果表明,在热带雨林和南美洲生物质的燃烧是甲醛的重要来源,人类活动对甲醛贡献较少.Sabolis等[17]通过对地中海地区空气中甲醛柱浓度的研究发现,海水中浮游生物产生的异戊二烯等挥发性有机物是甲醛柱浓度的主要贡献者,同时还与有机气溶胶、海洋表面化学反应以及大气运输有着密切关系.

目前,相关学者已经对我国大气的主要污染物来源、分布和主要相关因素都有了研究[18],如王少丽等[19]采用2,4-二硝基苯肼(DNPH)高效液相色谱法测定了北京市大气中的φ(甲醛),结果表明甲醛浓度夏季高于其他季节,夏季φ(甲醛)主要受光化学氧化过程的控制和影响;降水对大气甲醛有明显的清除作用.

综合上述研究,我国大尺度大气中甲醛的相关研究较少,且缺乏大尺度区域对甲醛柱浓度值的时空分布变化及排放源相关性的统一研究.本文利用OMI监测数据,分析了我国2016年甲醛柱浓度的时空分布情况,同时结合与甲醛排放及生成有关的植被覆盖情况、大气温度、降雨量等因素进行相关分析.

1 数据来源与处理

1.1 数据来源

甲醛柱浓度数据为2016年1~12月的OMHCHO数据产品,此数据产品由比利时太空高层大气研究所(BIRA-IASB)反演,并在NASA官网上的GES DISC发布,数据格式为HDF5,单位为molec/cm2.该数据的反演主要是基于差分吸收光谱(DOAS)算法,该算法利用327.5~ 356.5nm的通道窗口[20-21],通过去除地表辐射、气溶胶、大气等引起的Ring效应的填补作用及窗口通道内其他气体的吸收影响,获得甲醛的斜柱浓度,然后结合辐射传输模型得到的大气质量因子和IMAGES全球化学传输模型计算得到甲醛的垂直柱浓度[22-23].为了便于研究,将甲醛柱浓度单位转化为1015molec/cm2.

归一化差值植被指数(NDVI) 来源于 NASA MODIS陆地产品组根据统一算法开发的MODIS植被指数产品数据集,本文所用的是MOD13A1,为Terra卫星全球月尺度的3级产品,空间分辨率为500m,获取自NASA的戈达德太空飞行中心,由于其经过了气溶胶、云、水等处理,提高了数据的质量,加之较高的空间分辨率,所以被广泛应用于植被覆盖度的变化;数据时间跨度为2016年1~12月.

气象数据,来自于中国气象数据共享网(http://data.cma.cn/site/index.html),包括大气温度、降雨量等数据,其中温度数据是基于国家气象信息中心基础资料专项最新整编的中国地面高密度台站(约2400个国家级气象观测站)的气温资料,利用ANUSPLIN软件的薄盘样条法 (TPS)进行空间插值,生成1961年至最新的中国地面月值气温格点数据,本文数据为2016年1月~2016年12月的月均温度;降雨量数据是通过实时从综合库提取全国2419个站(包括国家气候观象台,国家气象观测一级站、二级站)逐日降水量(08:00~08:00),采用基于“气候背景场”的最优插值方法,实时生成中国区域逐日降水量的网格产品,本文数据为2016年1~12月计算得到的月均降雨量.

1.2 数据处理

通过获取2016年每天的OMHCHO数据,运用HDF-view软件对数据进行读取,再以经纬度、云量、时间为提取条件,运用VB程序,剔除数据异常值、云量大于0.2的值等,然后在arcgis中进行插值及后续的筛选、重采样、拼接、裁剪等处理.

对于得到的MOD13A1数据,使用MODIS Reprojection Tools(MRT)软件将获取的MODIS13A1数据进行格式的转换与重投影,即将原本的HDF格式转换为Tiff格式,然后将SIN地图投影转换为WGS84/UTM投影,并进行图像的空间拼接和重采样,然后通过质量检验、数据裁剪等预处理过程,得到归一化差值植被指数值[24-25].

气象数据经均值处理,根据计算模型,与甲醛柱浓度数据进行空间相关性分析研究[23-24].

1.3 空间相关性计算方法

本研究采用基于像元的空间分析法,分析了甲醛柱浓度与气象因子、植被覆盖度的相关性.甲醛柱浓度与温度、降雨量及植被覆盖度的相关系数计算公式如下:

2 结果与分析

2.1 2016年甲醛柱浓度空间分布

图1 2016年中国甲醛柱浓度空间分布(1015molec/cm2)

图1为2016年甲醛柱浓度空间分布情况,由图中可以看出,2016年我国甲醛柱浓度空间分布极不平衡,在中国东部及东南部地区甲醛柱浓度值普遍较高,如京津冀大部、河南、安徽、云南等地区,此外,在新疆、西藏等地区有小部分高值区域;而中国的西部及西北部地区表现出较低值,如新疆、青海、西藏等地区.

表1为2016年各省平均甲醛柱浓度值,由表中可以看出,2016年甲醛柱浓度值排在前10位的为云南、广西、河南、安徽、四川、贵州、湖北、山东、天津、河北等人口密度大、气象条件适宜的省市,甲醛柱浓度值在12.36×1015molec/cm2以上.而偏远地区的西北部,如西藏、内蒙古、青海、新疆等省份,年均甲醛柱浓度都在9.10×1015molec/cm2以下.分析其原因,主要是因为在云南、广西等地气候条件优越,四季植被覆盖度高,同时工业水平高等原因.

表1 2016年各省甲醛柱浓度年均值(´1015molec/cm2)

2.2 2016年甲醛柱浓度月变化

图2为2016年全国甲醛柱浓度月均分布,为了便于分析研究,对甲醛柱浓度做以下分级:一级(0~5)、二级(5~10)、三级(10~15)、四级(15~20)、五级(20~25)、六级(>25),单位为1015molec/cm2.由图中可以看出,1月份,甲醛柱浓度二、三级占据了全国大部分地区,四级也覆盖了部分地区,其他一、五、六级只零星分布少部分地区;2月份则表现出三、四、五级覆盖区域缩小,六级甲醛柱浓度消失,而一、二级低值区扩大;3、4、5、6月份,西北大部分地区为二级甲醛柱浓度覆盖,全国其他地方则主要为三、四级,一、五、六级有零星分布,且由3~5月份四级浓度水平覆盖范围扩大,至6月份向东北转移;7月份之后,四级覆盖范围基本呈现缩小趋势,而二级甲醛柱浓度覆盖范围则呈现出不断扩张趋势,五、六级甲醛柱浓度值很少出现.

分析其原因,在新疆西北部区域及其西南区域甲醛柱浓度值明显高于其他周边区域,主要是由于在高值区分布有油田,加上昌吉市、乌鲁木齐等地区经济明显高于其他地区,所以表现出新疆地区有部分高值区分布;四川地区12、1、2月表现出明显的高值分布点,主要是由于冬季冷空气下沉、降水不足,大气混合层下降等诸多气象原因不利于空气对流,加之盆地及周围山地影响,因此四川部分地区表现为部分高值分布;在中国的东南部及中部地区,甲醛柱浓度值明显高于西部地区,这主要是因为中东部地区经济发展迅速,受人为排放影响较大,加之气候条件适宜,有利于挥发性有机物在大气中发生光化学反应,所以表现出较高值,同时这也与单源源等[27]研究的中国的中东部甲醛柱浓度的甲醛分布较为相似.

表2为2016年全国甲醛柱浓度月均值,12个月中全国甲醛柱浓度月均值最低为8.31 × 1015molec/cm2,出现在10月份,最高为11.87×1015molec/cm2,出现在6月份,最高与最低月均值相差3.56×1015molec/cm2.如果按照季节划分甲醛柱浓度均值(3、4、5月为春季,6、7、8月为夏季,9、10、11月为秋季,12、1、2月为冬季),则为夏季>春季>冬季>秋季,夏季甲醛柱浓度最高.

出现这种分布的主要原因是,夏季大气光化学反应剧烈,有利于甲醛的生成产生,所以甲醛柱浓度值在夏季表现出最高值;春季在中国南部省份,植被排放增加,加之温度回升,使得甲醛柱浓度表现出较高值;秋冬季节相比较,冬季由于受到供暖影响,化石燃料燃烧增加,致使冬季甲醛柱浓度值高于秋季.

图2 2016全国甲醛柱浓度月均值分布(1015molec/cm2)

表2 2016年全国甲醛柱浓度月均值(1015mole/cm2)

2.3 气象因素分析

图3 2016年全国甲醛柱浓度月均值与温度的相关性

图3为2016年1~12月全国甲醛柱浓度与温度的相关性,甲醛柱浓度与月均温度的平均相关系数为0.38,其中有67.0%的格点数据通过了0.05的置信度检验,与甲醛柱浓度呈正相关的区域面积占总面积的81.24%;从空间上看,东南地区的安徽、浙江、江西、福建等地的甲醛柱浓度与温度相关性较高,相关系数多在0.5以上,在东北地区的黑龙江、吉林、辽宁及部分内蒙古地区,甲醛柱浓度与温度的相关性多数在-0.5以下,这可能与冬季温度低,化石燃料燃烧量增加有关.图4为2016年1~12月全国甲醛柱浓度与降雨量的相关性,其中有53.4%的格点数据通过了0.05的置信度检验,甲醛柱浓度月均降雨量的平均相关系数为0.18,与甲醛柱浓度呈负相关的区域面积占总面积的40.1%;从空间上看,东北部地区甲醛柱浓度与降雨量相关性多数在-0.3以下,说明降雨对其有消减作用,而中东部地区甲醛柱浓度与降雨相关性多为正相关,这可能是由于降雨量增加,促进植被的有机物排放.结合温度、降水量与甲醛柱浓度的相关性可以看出,温度是影响甲醛柱浓度值高低的主要气象因子,降雨量只是在部分地区对甲醛柱浓度有一定消减作用.

图4 2016年全国甲醛柱浓度月均值与降水的相关性

2.4 植被因素分析

图5 2016年全国甲醛柱浓度月均值与植被覆盖度的相关性

图5为2016年全国甲醛柱浓度月均值与植被覆盖度的相关性(由于数据的缺失,部分区域缺少相关系数),其中有61.2%的格点数据通过了0.05的置信度检验,与甲醛柱浓度呈正相关的区域面积占总面积的52.89%,从空间上看,与甲醛柱浓度呈正相关的区域主要集中在中东部及青藏高原部分地区,相关性多在0~0.5之间变动.对于呈现负相关的区域,如云南地区,可能是由于植被覆盖度较低,受当地机动车、工业排放排放较多.

2.5 人类活动分析

表3为2016年甲醛柱浓度与各省市生产总值、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值及机动车保有量的相关性,其中港澳地区及台湾省缺少数据,未做相关性分析.

作为导致甲醛增加的重要因素,地区生产总值及各产业产值,在一定程度上可以反映当地生产活动对甲醛的贡献程度,本文通过查阅统计年鉴,得到各产业生产值,表3结果表明,地区生产总值、各产业产值与甲醛柱浓度有着明显相关性,尤其以第二产业产值与甲醛柱浓度最高,这也在一定程度上说明了工业活动与空气中甲醛的增加更为密切.

机动车保有量可以反应尾气的排放量,本文根据国家统计局数据统计了2016年各省市的机动车保有量,其与甲醛柱浓度的相关性为54.7%,呈现明显的正相关,这也反映了甲醛柱浓度的增加与汽车保有量有着密切关联,进一步说明了汽车尾气也是空气中甲醛的重要来源.

表3 2016年甲醛柱浓度与人类活动因子的相关性矩阵

3 结论

3.1 从整体上看,我国甲醛柱浓度空间分布极不平衡,东部及东南部地区甲醛柱浓度值普遍较高,而中国的西部及西北部地区表现出较低值,呈现出由东南向西北逐渐减少的趋势,2016年年均甲醛柱浓度值在 4.33×1015~21.23×1015molec/ cm2,全国年平均值为10.06×1015molec/cm2.

3.2 2016年全国甲醛柱浓度月均值在(8.31~ 11.87)×1015molec/cm2.按照季节划分甲醛柱浓度均值,为夏季>春季>冬季>秋季,夏季甲醛柱浓度最高.

3.3 从自然因子与甲醛柱浓度相关性结果来看,温度与甲醛柱浓度之间的相关性更为密切,降雨量次之;由植被与甲醛柱浓度相关性结果来看,植被量丰富的地区,与甲醛浓度高的东部东南部关系更为密切.

3.4 甲醛柱浓度与各省市的地区生产总值、各产业增加值、机动车保有量的变化也存在着明显的相关性,其中工业和机动车保有量的相关性最高,说明工业排放和汽车尾气也是甲醛的主要来源.

[1] Palmer P I, Barkley M P, Kurosu T P, et al. Interpreting satellite column observations of formaldehyde over tropical South America [J]. Philosophical Transactions, 2007,365(1856):1741- 1751..

[2] Duncan B N, Yoshida Y, Olson J R, et al. Application of OMI observations to a space-based indicator of NO, and VOC controls on surface ozone formation [J]. Atmospheric Environment, 2010,44(18):2213-2223.

[3] Liu C, Liu X, Kowalewski M G, et al. Improvement and validation of trace gas retrieval from ACAM aircraft observation [C]//AGU Fall Meeting. AGU Fall Meeting Abstracts, 2014.

[4] Zhu L, Jacob D J, Mickley L J, et al. Anthropogenic emissions of highly reactive volatile organic compounds in eastern Texas inferred from oversampling of satellite (OMI) measurements of HCHO columns [J]. Environmental Research Letters, 2014,9(11): 114004-114011.

[5] Lee H, Ryu J, Irie H, et al. Investigations of the diurnal variation of vertical HCHO profiles based on MAX-DOAS measurements in Beijing: Comparisons with OMI vertical column data [J]. Atmosphere, 2015,6(11):1816-1832.

[6] Marais E A, Jacob D J, Kurosu T P, et al. Isoprene emissions in Africa inferred from OMI observations of formaldehyde columns [J]. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 2012,12(3): 7475-7520.

[7] Nilsson J A, Zheng X, Sundqvist K, et al. Toxicity of Formaldehyde to Human Oral Fibroblasts and Epithelial Cells: Influences of Culture Conditions and Role of Thiol Status [J]. Journal of Dental Research, 1998,77(11):1896-1903.

[8] 曾祥素.甲醛被列为一类致癌物质[N]. 中国质量报, 2005/ 03/17.

[9] 张兴赢,张 鹏,方宗义,等.应用卫星遥感技术监测大气痕量气体的研究进展[J]. 气象, 2007,33(7):3-14.

[10] 陈良富,顾坚斌,王甜甜,等.近地面NO2浓度卫星遥感估算问题[J]. 环境监控与预警, 2016,8(3):1-5.

[11] Millet D B, Jacob D J, Boersma K F, et al. Spatial distribution of isoprene emissions from North America derived from formaldehyde column measurements by the OMI satellite sensor [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2008,113(D2): 194-204.

[12] Baek K H, Kim J H, Park R J. Validation of OMI HCHO data and its analysis over Asia [J]. Science of the Total Environment, 2014,490:93-105.

[13] 石 鹏,谢品华,李 昂,等.基于多轴差分吸收光谱技术的对流层HCHO柱浓度测量研究[J]. 大气与环境光学学报, 2010, 5(5):350-357.

[14] 谢顺涛,巨天珍,张惠娥.基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究[J]. 环境科学学报, 2017,37(11):4253-4261.

[15] Boeke N L, Marshall J D, Alvarez S, et al. Formaldehyde columns from the ozone monitoring instrument: Urban versus background levels and evaluation using aircraft data and a global model [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2011, 116(D5):D05303-D05313.

[16] Kim J H, Kim S M, Baek K H, et al. Evaluation of satellite- derived HCHO using statistical methods [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011,11(3):8003-8025.

[17] Sabolis A, Meskhidze N, Curci G, et al. Interpreting elevated space-borne HCHO columns over the Mediterranean Sea using the OMI sensor [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011, 11(6):12787-12798.

[18] 杜君平,朱玉霞,刘 锐,等.基于OMI数据的中国臭氧总量时空分布特征[J]. 中国环境监测, 2014,30(2):191-196.

[19] 王少丽,王会祥,刘 斌.北京市大气甲醛浓度研究[J]. 环境科学研究, 2008,21(3):27-30.

[20] Curci G, Palmer P I, Kurosu T P, et al. Estimating European volatile organic compound emissions using satellite observations of formaldehyde from the Ozone Monitoring Instrument [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2010,10(23):11501-11517.

[21] Levelt P, Veefkind P, Bhartia P, et al. Ten years of OMI observations: scientific highlights and impacts on the new generation of UV/VIS satellite instrumentation [C]// EGU General Assembly Conference. EGU General Assembly Conference Abstracts, 2014.

[22] Smedt I D, Stavrakou T, Müller J F, et al. H2CO columns retrieved from GOME-2: first scientific results and progress towards the development of an operational product [C]// Eumetsat Meteorological Satellite Conference. 2009.

[23] 肖钟湧,江 洪.亚洲地区OMI和SCIAMACHY臭氧柱总量观测结果比较[J]. 中国环境科学, 2011,31(4):529-539.

[24] 叶勤玉,高阳华,杨世琦,等.基于MODIS数据的重庆市植被覆盖度时空变化分析[J]. 高原山地气象研究, 2016,36(2):53-58.

[25] 王宇航,赵鸣飞,康慕谊,等.黄土高原地区NDVI与气候因子空间尺度依存性及非平稳性研究[J]. 地理研究, 2016,35(3):493- 503.

[26] 穆少杰,李建龙,陈奕兆,等.2001~2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征[J]. 地理学报, 2012,67(9):1255-1268.

[27] 单源源,李 莉,刘 琼,等.基于OMI数据的中国中东部臭氧及前体物的时空分布 [J]. 环境科学研究, 2016,29(8):1128-1136.

Spatial and temporal distribution and related factors analysis of formaldehyde in China, based on satellite remote sensing.

XIE Shun-tao1, JU Tian-zhen1*, GE Jian-tuan1, MA Wei-hui2, ZHANG Sheng-cai3

(1.Geographical and Environmental Department, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China；2.The Environmental Monitoring Station of Lanzhou City, Lanzhou 730000, China；3.The Meteorological Bureau of Lanzhou City, Lanzhou 730000, China)., 2018,38(5)：1677~1684

The data of this research (national formaldehyde column concentration in 2016) was extracted from OMIHCHO (OMI/Aura Formaldehyde [HCHO] Total Column Daily L2Global Gridded 0.25degree × 0.25degree V3). The characteristics of the spatial and temporal distribution of formaldehyde column concentration was analyzed, and then several correlated factors such as temperature, rainfall, vegetation coverage and human activities in various provinces and cities in China were discussed. Results were listed as following: the spatial distribution of formaldehyde column concentration is very unbalance was China. The formaldehyde column concentration was high in the eastern and southeast areas, while the western and northwestern parts of China show relatively low values. The lowest monthly average formaldehyde concentration was 8.31 × 1015molec/cm2in October and the highest was 11.87 × 1015molec/cm2in June. If the mean of formaldehyde concentration was arranged by the seasons from high to low, it would be summer, spring, winter and autumn. Concerning of correlation between meteorological factors (temperature, rainfall and vegetation) and formaldehyde column concentration, all results showed the spatial difference, but the formaldehyde column concentration was most influenced by the temperature; the rainfall caused a certain degree of formaldehyde elimination; and the vegetation significantly increases the concentration of formaldehyde column in the eastern and southeastern regions. There was also a significant correlation among the concentration of formaldehyde and the regional GDP, industrial value and the increase of motor vehicle ownership of various regions. The industrial added value had the highest correlation with formaldehyde, this conclusion confirms that industrial and automobile emissions was the main sources of formaldehyde.

China；OMI；formaldehyde；spatial and temporal distribution；correlation factors；relativity

X511

A

1000-6923(2018)05-1677-08

2017-09-29

国家重点研发计划"基于区域资源承载阈值的防沙治沙植被建设模式"(2016YFC0500907)

* 责任作者, 教授, 2995616335@qq.com

谢顺涛(1992-),男,河南兰考人,西北师范大学硕士研究生,主要从事大气污染物遥感方面研究.发表论文2篇.