使用基于云计算的遥感技术量化COVID-19对大气污染物的全球变化
摘要：全球封锁措施应对COVID-19大流行已导致人类活动发生变化，从而改善了可察觉的空气质量。尽管最近有几项研究分析了全球不同地区的这些变化，但由于使用的是基于站点的数据，这些分析受到限制，这些数据主要限于大都市。此外，这些可量化的变化仅在发达和发展中地区报告，由于缺乏就地数据，贫困经济体（例如非洲）被排除在外。我们利用一套高时空分辨率的卫星和合并的大气污染物产品，对全球空气质量进行分析，并量化封锁期间抑制人为活动所产生的改善效果。特别是，我们关注特大城市、首都和物质生活水平高的城市，以进行定量评估。我们的研究结果为COVID-19强制封锁的空气污染物变化的空间分布提供了有价值的见解。通过统计学显著降低了特大城市中二氧化氮（NO2）、气溶胶光学厚度（AOD）和PM 2.5浓度的平均降低分别为19.74％、7.38％和49.9％。我们使用基于Google Earth Engine的云计算远程 sensing 技术，并提供了用于气候敏感性实验和化学-气候模型验证的试验平台。此外，还开发了基于Google Earth Engine的应用程序，以实时可视化这些变化。
作者：Manmeet Singh, Bhupendra Bahadur Singh, Raunaq Singh, Badimela Upendra, Rupinder Kaur, Sukhpal Singh Gill, Mriganka Sekhar Biswas
论文ID：2101.03523
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2021-04-06