张 玲，郑小慎

(天津科技大学 海洋与环境学院，天津 300457)

0 引 言

大气气溶胶的定义一般是指直径为0.001～100.000 μm，由混合于大气中的固体、液体颗粒物和大气介质组成的体系[1]。气溶胶的光学属性由气溶胶光学厚度、单次散射反照率、消光系数、Ångström波长指数、退偏比、不对称因子、色比、散射系数等光学参数表征[2-3]，这些光学参数又是影响辐射收支平衡的重要参数。气溶胶因受到地理位置、气候系统、各种排放源等众多因素影响，其浓度分布、光学特性等存在着明显的地域、季节差异[4-6]；同时，光学特征还与气溶胶的化学成分、相对湿度、风场等因素有关。中国沿海区域不仅包括陆地区域，还包括海洋区域；海洋气溶胶是大气气溶胶的重要组成部分，同时，海洋气溶胶和陆地气溶胶相互输送、相互作用对中国沿海区域气候环境产生了重要影响，因此，对沿海区域整体气溶胶光学特性的研究必不可少。

近年来，国内外学者对气溶胶光学特性进行了相关研究。大气遥感技术能使人类更深入地了解气溶胶的时空分布、物理及化学特征，研究气溶胶光学特性的主要探测手段包括地基遥感和卫星遥感。利用地基遥感对气溶胶光学特性的研究[7-11]只能进行单点观测，不能获得气溶胶二维和三维分布情况；卫星遥感则可以观测气溶胶的连续空间分布，许多学者利用MODIS等卫星对气溶胶水平分布进行了研究[12-21]，但缺乏气溶胶垂直分布的相关研究。气溶胶垂直分布的信息是气溶胶直接辐射强迫不确定性的主要潜在因素之一；因为来自大气模型的预测通常具有较大的变异性[22]，所以对于气溶胶垂直分布特征的研究必不可少。对于气溶胶垂直分布特征的研究，国内外学者大部分都是利用CALIPSO数据进行研究[23-26]。沈吉等利用CALIPSO数据分析了气溶胶退偏比、色比以及消光系数等光学参数不同季节平均值在垂直方向上的分布特征[27-28]。温玉海等则利用CALIPSO数据分析了气溶胶光学特性在不同天气的分布特征，得出不同天气下气溶胶垂直分布的差异性[29-33]。虽然国内已有学者利用CALIPSO数据研究气溶胶垂直分布，但长时间序列研究还相对较少。由于气象、地形等多方面的影响，中国气溶胶分布呈现明显的地域及时间差异，不同地区大气污染的主要影响因子也有差异[34]，而中国利用CALIPSO数据研究气溶胶光学特性主要集中在华北[35-37]、华东[38]及西北等地区，缺乏对于中国南部地区气溶胶光学特性的研究。Wang等利用CALIPSO数据对中国华北地区进行研究，得到自然沙尘在春季和秋季低层大气污染中起着至关重要的作用[39]。贾瑞等利用CALIPSO数据卫星遥感资料研究中国西北地区气溶胶的三维分布，得到了中国西北地区气溶胶含量较高，以沙尘和污染性沙尘为主，且古尔班通古特沙漠和甘肃—内蒙古一带的气溶胶消光系数较小且分布零散[40]。Adams等利用CALIPSO数据研究大西洋盆地和邻近大陆上空气溶胶的三维结构，得到沙尘和污染物的混合对大西洋广大地区上空的云微物理过程有重大影响[41]。相对而言，中国关于海洋气溶胶三维分布的研究较少。

综上所述，国内很多学者对气溶胶光学特性研究取得了一定的成果，但是在空间上大多集中于一个区域，很少对两个不同地区进行对比分析，同时，对于海洋气溶胶光学特性研究较少，多集中于陆地气溶胶的垂直分布研究。本文利用AERONET地基数据对CALIPSO数据进行验证，并通过其长时间序列遥感数据对沿海区域气溶胶的光学厚度和气溶胶垂直分布进行分析，有针对性地对比分析京津区域和珠江三角洲区域气溶胶光学参数的变化特征，以期更好地了解气溶胶的光学特性在水平和垂直方向上的分布特征，从而更好地预测气溶胶对环境的影响。

1 资料与方法

1.1 研究区域概况

研究区域纬度范围为19°N～42°N，经度范围为111°E～124°E，包含了中国内陆地区、沿海地区，以及渤海、黄海、东海、南海等地区，简称为“沿海区域”。沿海区域包括京津冀、长江三角洲和珠江三角洲等三大经济发展中心，区域内人口密集，也是中国农业、工业生产的中心区域。沿海区域季风性气候显著，夏季高温多雨，主要受东南季风的影响，冬季寒冷干燥，主要受西北季风的影响；以秦岭—淮河为界，淮河以北为温带季风气候，淮河以南为亚热带季风气候。

为了更好地研究沿海区域气溶胶光学特性，选择了北部的京津区域(39°N～41°N，116°E～118°E)和南部的珠江三角洲区域(21°N～23°N，113°E～115°E)作为典型区域(图1)进行对比研究。两个典型区域在气候、地理位置上显著不同。京津区域是以首都北京为辐射中心的经济区，主要包括北京、天津和河北部分地区，该区域主要位于内陆，属于温带季风气候，四季变化明显，东部靠近渤海，资源丰富、人口众多、交通便利。珠江三角洲区域主要包括香港、澳门、广东及南海海域，该区域有很大一部分位于海洋，属于亚热带季风气候，夏季高温多雨，冬季温和少雨，雨热同期，受海洋影响较大，同时，港澳地区有丰富的资金、技术、人才和管理经验，与珠江三角洲地区的土地、自然资源和劳动力优势互补，促进了该地区的经济发展。

A为北部的京津区域，B为南部的珠江三角洲区域；阴影部分为陆地区域

1.2 数据来源

1.2.1 CALIPSO数据

CALIPSO Level 2数据产品包括3种类型，分别是垂直特征层产品、层产品及廓线数据产品，表1为CALIPSO Level 2数据产品的空间分辨率。本研究采用的CALIPSO Level 2廓线数据产品主要是关于特征层的退偏比、色比、消光系数及后向散射系数在垂直方向上的分布信息[42]，它是由CALIPSO Level 1B数据采用相关算法计算得到的。CALIPSO Level 1B数据是经过地理和仪器校正的激光雷达单脉冲剖面数据[43]，由于算法的不确定性，使CALIPSO Level 2廓线数据中消光系数与退偏比等存在一定误差，所以在使用这些气溶胶光学参数前需要进行数据质量控制，以便减小误差。数据质量控制可以使用廓线数据CAD_Score、Atmospheric_Volume_Description(AVD)和Extinction_QC_Flag_532等对气溶胶数据进行筛选。CAD_Score数据用于区分云与气溶胶，其数值范围为[-100,100]，负值表示为气溶胶，正值表示为云，数值的绝对值越大说明气溶胶或云的置信度越高；为了提高识别气溶胶的准确性，设定气溶胶的CAD_Score数据的数值范围为[-100,-70]。AVD为16位二进制编码，当1～3位数字对应为十进制数3时确定该点为气溶胶类型，它可以用于区分云与气溶胶[44]。Extinction_QC_Flag_532数据是消光质量控制标识，其数值为0与1则对应的气溶胶消光系数更可靠。

表1 CALIPSO Level 2数据产品的空间分辨率

气溶胶消光系数是气溶胶散射系数与吸收系数之和，通过散射和吸收作用对某一波段太阳辐射单位面积、单位长度的削减程度；气溶胶消光系数越大说明其消光能力越强[45]。退偏比反映了被测颗粒物的规则程度；粒子形状越接近球形，其体积退偏比越小；退偏比越小表示被测颗粒物形状越规则。一般认为水、云及形状规则的气溶胶体积退偏比非常小，一般接近0；气溶胶退偏比数组中，0～1比较可靠，可以剔除该范围之外的数据。色比(χ(z))则反映被测颗粒z粒径大小，被测颗粒色比越大表明粒子越大。气溶胶色比数组中，0～3比较可靠，可以剔除该范围之外的数据。色比为波长1 064 nm后向散射系数P1 064′(z)与波长532 nm总后向散射系数P532T′(z)之比。其表达式为

(1)

1.2.2 AERONET数据

AERONET 观测网站点采用的仪器是法国CIMEL公司CE-318型全自动太阳直接/散射辐射计，直接太阳观测的中心波段为340、380、440、500、670、870、940和1 020 nm[46]。本研究利用2013～2018年间京津区域和珠江三角洲区域AERONET观测网站点的Level 1.5数据对CALIPSO数据进行验证。AERONET观测网站点信息及匹配天数如表2所示。

表2 AERONET观测网站点信息及匹配天数

1.3 CALIPSO数据验证

CALIPSO数据验证采用CALIPSO Level 2数据产品波长532 nm对流层柱气溶胶光学厚度，不包括平流层气溶胶光学厚度。Vernier等对CALIPSO测量的研究[47]表明：在研究期间，全球平流层气溶胶光学厚度的最大平均值不超过0.008，远低于CALIPSO对流层柱气溶胶光学厚度的不确定度，因此，平流层气溶胶光学厚度可以忽略不计。由于CALIPSO和AERONET数据对气溶胶观测的中心波长和时空尺度不同，为了使两者具有可比性，需要对两者的气溶胶光学厚度进行波段匹配和时空匹配的前处理[48]。

(2)

(3)

(2)时空匹配。CALIPSO和AERONET数据在空间上有相对较大差异，因此，本文选取AERONET观测网站点为基准对两种数据进行时空匹配。选择CALIPSO激光足迹位于AERONET观测网站点40 km范围内气溶胶光学厚度测量值，同时，CALIPSO气溶胶光学厚度观测时间同步到前后30 min内AERONET的测量值，然后对提取的每天数个CALIPSO气溶胶光学厚度平均值作为这一天与AERONET对应的气溶胶光学厚度。因为CALIPSO数据的时间周期是16 d，与AERONET数据重合的次数很少，在40 km范围内CALIPSO地面轨道与研究区域Xianghe站的距离最短，匹配最好。如果一个站点不在覆盖圈内或者离轨道上距离足够近，那么该站点在下一个重复轨道时间表中不太可能得到匹配点。由表2可以看出：Xianghe站由于连续运行，重合次数最多，Hong-Kong-PloyU站次之，而Beijing-CAMS站由于离轨道距离较远，只有2个匹配点。经过时空匹配及反复验证，发现CA-LIPSO数据在京津区域和珠江三角洲区域分别与AERONET数据匹配83 d和31 d。

2 结果分析

2.1 CALIPSO气溶胶光学厚度数据验证

CALIPSO与AERONET数据经过前处理后得到波长532 nm处气溶胶光学厚度的线性拟合结果(图2)。由图2可以看出，京津区域相关系数为0.845 7，而珠江三角洲区域相关系数为0.619 1。这说明京津区域的CALIPSO与AERONET气溶胶光学厚度的相关性要好于珠江三角洲区域，此外两个区域都通过了95%显著性检验，因此，可以认为在一定范围的时间、空间内，通过两个仪器对大气柱探测所得的气溶胶光学厚度存在明显的正相关关系，这一结果与Liu等得出的结果[49-50]类似。

图2 波长532 nm处CALIPSO和AERONET气溶胶光学厚度线性拟合结果

2.2 沿海区域气溶胶光学特性时空特征分析

2.2.1 气溶胶光学厚度季节特征

目前观测精度最高、观测手段最多，也是气溶胶气候效应中最为重要的光学特性是气溶胶光学厚度，它描述了气溶胶对光的衰减作用，也是气溶胶消光系数在垂直方向上的积分[51]。对于沿海区域气溶胶光学厚度分布特征，本文将2010年3月至2020年2月CALIPSO Level 2数据产品中的参数Column_Optical_Depth_Tropospheric_Aerosols_532按季节进行平均(图3)。本研究中，季节采用的划分标准是：3月至5月为春季，6月至8月为夏季，9月至11月为秋季，12月至次年2月为冬季。

图3 2010年3月至2020年2月沿海区域气溶胶光学厚度季节平均值分布

由图3中CALIPSO数据可以看出：①沿海区域气溶胶光学厚度分布大致为北高南低。气溶胶光学厚度高值区主要集中在华北平原、华东北部和华中北部地区；低值区主要集中在沿海区域南部及沿海区域最北部地区，即南海海域及41°N～42°N区域。②沿海区域气溶胶光学厚度存在明显的季节性变化特点。春季高值区范围为31°N～39°N，主要包括山东、河南、山西、江苏、安徽北部及河北南部地区，同时，黄海海域气溶胶光学厚度也比较高；广东、浙江、福建、江西、湖南、辽宁及渤海地区相对低一点，其平均值主要集中在0.4左右；春季低值区主要集中在沿海区域南部，平均值为0.3左右。夏季高值区范围小于春季，南北差异比较明显，山东、河南、山西、江苏、安徽北部及河北南部地区的气溶胶光学厚度在夏季达到全年最高，其平均值最高为0.5左右，但夏季沿海区域南部地区的气溶胶光学厚度相对于其他季节较低，南部海域平均值最低，东南部气溶胶光学厚度也相对于其他季节较低；以29°N为分界线，北部气溶胶光学厚度大部分在0.40以上，南部均值大部分在0.35以下。秋季和冬季气溶胶光学厚度分布类似，在沿海区域南部及41°N ～42°N区域内气溶胶光学厚度小于春季；秋季和冬季气溶胶高值区相对于春季往南偏移，同时，秋季和冬季河北及山西地区气溶胶光学厚度小于春季；江西、湖南、湖北及广东北部地区秋季的气溶胶光学厚度比春季略高，南海海域秋季气溶胶光学厚度相对于春季和冬季来说偏小。

2.2.2 气溶胶三维分布特征

为更直观地反映沿海区域气溶胶的分布特征，绘制了空间三维分布图。根据沿海区域气溶胶光学厚度空间分布特征选取沿海区域南部、中部和北部3个代表性纬度剖面进行分析，即21°N、30°N、39°N作纬向平均，得到了沿海区域气溶胶消光系数(图4)、退偏比(图5)和色比(图6)三维分布的季节变化。

图4 气溶胶消光系数的三维分布

图5 气溶胶退偏比的三维分布

图6 气溶胶色比的三维分布

由图4可以看出，从水平方向上来看，沿海区域南部气溶胶消光系数小于中部和北部，整个沿海区域气溶胶消光系数随高度递减，这表明总气溶胶浓度随高度的增加而减小。沿海区域北部气溶胶消光系数垂直分布的季节变化不明显，除了春季相对于其他季节范围较大外，主要集中于5 km以下。沿海区域北部，河北中部及天津地区气溶胶消光系数较大，2 km以下气溶胶消光系数超过了0.2 km-1；渤海及辽宁地区气溶胶消光系数较小，且变化不大；山西北部地区气溶胶消光主要出现在1 km以上(相对于海平面的海拔高度而言)，1 km以下无气溶胶层，主要是因为山西地区平均海拔在1 km左右。沿海区域中部，浙江北部、湖北及安徽南部气溶胶消光系数呈现秋季、冬季高，春季、夏季低的特征，秋季和冬季气溶胶消光系数出现高值的范围大于沿海区域北部，可能因为陆地面积较大，中部中东海海域气溶胶消光系数较小。沿海区域南部，春季气溶胶消光系数范围最大，主要位于6 km以下，但气溶胶消光系数较小，主要在0.10 km-1以下；夏季气溶胶范围最小，主要位于2 km以下；秋季和冬季气溶胶消光系数有所增大(约为0.15 km-1)。

由图5可以看出：沿海区域北部气溶胶退偏比相对较大，河北中部及天津地区春季退偏比最大，其次是秋季和冬季，夏季退偏比最小。这说明春季主要以非球形气溶胶粒子为主，可能有外地沙尘的输入，导致退偏比较大；夏季主要以球形气溶胶颗粒为主。沿海区域中部春季、夏季和秋季气溶胶退偏比都较小，冬季在2 km以上气溶胶退偏比较大，推断该区域气溶胶可能有外来输入源。沿海区域南部全年整体气溶胶退偏比较小，这说明因海洋相对湿度大，导致气溶胶粒子形状偏球形。

由图6可以看出：沿海区域北部春季气溶胶色比最大，这说明春季气溶胶粒子颗粒较大，其次是秋季和冬季，夏季气溶胶色比较小，这说明夏季气溶胶颗粒较小，同时，冬季天津及渤海海域气溶胶色比较大。沿海区域中部气溶胶色比在春季、夏季、秋季相对于北部都较小，气溶胶颗粒偏小，冬季在2 km以上出现了较大颗粒气溶胶。沿海区域南部夏季气溶胶色比达到0.8，高于中部和北部(0.4左右)，这说明夏季沿海区域南部气溶胶颗粒较大；其他季节整体也大于沿海区域中部，这可能因为海盐气溶胶较多，其主要分布在沿海地区及海区，也是对流层中最大的颗粒物来源[52]。

2.3 典型区域气溶胶光学特性时空特征分析

2.3.1 气溶胶光学厚度季节特征

对京津区域和珠江三角洲区域CALIPSO气溶胶光学厚度数据进行统计提取分析，将这两个典型区域2010年3月至2020年2月数据按月进行平均，得到了10年气溶胶光学厚度的月均值(图7)和四季变化趋势(图8)。由图7可以看出，京津区域气溶胶光学厚度总体来说比珠江三角洲区域高，京津区域7月气溶胶光学厚度月均值达到了最大(0.89)，1月最小(0.28)。由图8可以看出：2010年3月至2020年2月这10年间，除了2010、2014和2015年，京津区域其他年份春季气溶胶光学厚度年均值都高于珠江三角洲区域，珠江三角洲区域2010和2011年气溶胶光学厚度年均值较高(高于0.5)，其他年份春季气溶胶光学厚度年均值都在0.4左右；京津区域夏季气溶胶光学厚度年均值整体高于珠江三角洲区域，2010和2011年这两个典型区域差距最明显；珠江三角洲区域秋季和春季变化趋势相似，其气溶胶光学厚度年均值大部分也小于京津区域，秋季年均值2010和2016年大于0.5，2015年最小；京津区域冬季气溶胶光学厚度年均值都要高于珠江三角洲区域，珠江三角洲区域冬季年均值都小于0.4，相比于其他季节波动较小。

图7 典型区域气溶胶光学厚度月均值分布

图8 典型区域气溶胶光学厚度四季变化趋势

通过CALIPSO数据计算得到京津区域和珠江三角洲区域10年的月均值和四季年均值(表3)。由表3可以看出，京津区域在春季和夏季气溶胶光学厚度高于秋季和冬季，这与沿海区域气溶胶光学厚度季节分布特征一致。珠江三角洲区域在1月和3月气溶胶光学厚度月均值与京津区域差值最小。此外，珠江三角洲区域春季气溶胶光学厚度最高，其次是秋季，而冬季和夏季都偏低；这两个典型区域夏季年均值相差最大，京津区域为0.74，珠江三角洲区域为0.28；夏季珠江三角洲区域气溶胶光学厚度偏低，可能是因为降水增加，相对湿度较大，气溶胶粒子沉降。

表3 典型区域气溶胶光学厚度月均值及四季平均值

2.3.2 气溶胶光学厚度年际变化

根据2010年3月至2020年2月气溶胶光学厚度年际变化(图9)分析发现，京津区域气溶胶光学厚度总体来说高于珠江三角洲区域。京津区域气溶胶光学厚度高值一般出现在夏季，2010年夏季高于其他年份，气溶胶光学厚度整体呈现一个波动下降的趋势，2015年气溶胶光学厚度整体较小，到2016年整体开始增加，随后又波动减小。京津区域2010年7月和2016年3月气溶胶光学厚度平均值较高，都超过了1.2。京津区域平均值最低出现在2011年3月和2019年8月，分别为0.11和0.07。同时，从图9可以看出每年冬季气溶胶光学厚度平均值都较低。 珠江三角洲区域气溶胶光学厚度平均值较高的月份都是在春季，2010年3月气溶胶光学厚度平均值最高，达到了1.20，其次是2012年3月，同时，春季3月逐年降低，到2019年3月气溶胶光学厚度只有0.33，秋季平均值小于春季，相对于冬季和夏季较高，并且夏季平均值都较小，2015年6月平均值就只有0.08；相对于其他年份，2010和2016年整体气溶胶光学厚度较大；2018年后，气溶胶光学厚度整体减小较明显且年际变化波动较小。

图9 典型区域气溶胶光学厚度年际变化

2.3.3 气溶胶光学特征垂直对比分析

为了更好地了解沿海区域京津区域和珠江三角洲区域气溶胶垂直分布特征，利用CALIPSO气溶胶消光系数、退偏比和色比月均时间序列，揭示了这两个典型区域气溶胶垂直分布的季节和年际变化。京津区域2010年3月至2020年2月波长532 nm处气溶胶消光系数月均时间序列如图10所示，气溶胶消光主要集中在4 km以下，气溶胶消光系数主要为0.2～0.4 km-1，到2017年后开始逐渐减少。京津区域每年夏季气溶胶消光系数最大，比较明显的是2010、2011、2014和2015年，这与气溶胶光学厚度变化规律相同。同时，2011年冬季3～4 km处气溶胶消光系数较大，2011和2014年秋季近地面气溶胶消光系数也较大。珠江三角洲区域整体气溶胶消光系数(图11)都小于京津区域，其气溶胶消光系数主要为0.1～0.3 km-1，春季气溶胶消光系数较大，其他季节大部分都小于0.2 km-1。春季气溶胶消光系数高值区一般在2 km以下，2010、2012和2016年春季气溶胶消光系数较大，2011年冬季气溶胶消光系数大于2011年其他季节。

图10 京津区域气溶胶消光系数时间序列

图11 珠江三角洲区域气溶胶消光系数时间序列

图12和13分别是2010年3月至2020年2月京津区域和珠江三角洲区域气溶胶粒子退偏比的时间序列。从图12可以看出：京津区域春季气溶胶退偏比普遍较大，说明春季以不规则颗粒气溶胶为主；2018年春季近地面气溶胶退偏比大于其他年份；此外，2019年春季气溶胶退偏比也较大。京津区域夏季气溶胶退偏比整体偏小，但夏季消光较高，这可能是因为生物质燃烧气溶胶的增加，2018年冬季气溶胶退偏比较大，说明气溶胶以非球形颗粒为主。根据垂直分布来看，气溶胶退偏比随着高度的增加大体上也呈现增加趋势，大概有90%的高值分布于2 km以上的高空中，说明该区域形状规则的大气气溶胶粒子主要分布于最低层的0～2 km。从图13可以看出：珠江三角洲区域春季和冬季的气溶胶退偏比大于其他季节，其次较大的是冬季；2013和2014年夏季气溶胶退偏比也较大。总体来说，珠江三角洲区域气溶胶退偏比小于京津区域，气溶胶形状较规则且气溶胶也主要分布在高度4 km以下，这可能因为该区域靠近海洋，空气湿度也较大，导致粒子形状偏球形。

图12 京津区域气溶胶退偏比时间序列

图13 珠江三角洲区域气溶胶退偏比时间序列

由图14可知，京津区域气溶胶色比整体为0.6～2.0。0～4 km高度上的气溶胶色比与其他高度相比整体上偏低，表明4 km以下的颗粒物较小，非球形特征不明显；与其他年份相比，同一高度层上2015和2018年高于其他年份。京津区域2010、2018和2019年春季气溶胶色比整体偏大，其变化跟退偏比类似。其中，春季气溶胶色比也偏大，这表明春季颗粒物较大，非球形特征较明显。如图15所示，珠江三角洲区域春季气溶胶色比也较大，其次是秋季和冬季。珠江三角洲区域整体气溶胶色比跟京津区域差距较小，主要集中在0.6～1.2，这说明珠江三角洲区域整体气溶胶颗粒偏大。2 km高度以上出现了较大气溶胶色比，表明高空颗粒物尺寸大于近地面，2017年夏季和2019年春季近地面颗粒物也较大。

图14 京津区域气溶胶色比时间序列

图15 珠江三角洲区域气溶胶色比时间序列

3 结 语

(1)沿海区域气溶胶光学厚度高值区主要集中在华北平原、华东北部和华中北部地区，低值区主要集中在沿海区域南部及沿海区域最北部地区，这可能是因为北方气候干燥，靠近沙尘源地。沿海区域气溶胶光学厚度呈现明显的季节变化特点。夏季北部和南部差值最大，北部气溶胶光学厚度达到全年最高，南部气溶胶光学厚度比其他季节低；秋季和冬季气溶胶光学厚度高值区有往南偏移的趋势。

(2)沿海区域北部的天津及河北中部相对于同纬度地区气溶胶消光系数偏大，消光范围主要在5 km以下；气溶胶退偏比和色比都偏大且都是春季最大，这说明沿海区域北部主要以非球形大颗粒气溶胶为主。沿海区域中部秋季和冬季气溶胶消光系数比较大且范围大于沿海区域北部，夏季和春季气溶胶消光系数较小，气溶胶色比和退偏比都小于沿海区域北部。沿海区域南部全年气溶胶消光系数较小，除了春季，其他季节气溶胶消光主要集中于2 km以下，气溶胶退偏比全年较小，但是气溶胶色比相对较大，夏季气溶胶色比大于北部和中部，说明沿海区域南部气溶胶颗粒较大。

(3)京津区域整体气溶胶光学厚度比珠江三角洲区域高。京津区域夏季气溶胶光学厚度平均值最高，为0.74；珠江三角洲区域春季气溶胶光学厚度平均值最高，为0.45，其次是秋季，而夏季和冬季都较低。2010年3月至2020年2月，这两个典型区域气溶胶光学厚度都呈现一个逐渐减小的趋势，珠江三角洲区域年际变化波动较小。

(4)京津区域气溶胶消光主要集中在4 km以下，每年气溶胶消光系数都偏大，其高值集中于夏季，2017年后开始逐渐减少；气溶胶退偏比、色比相对较大，两者随着高度的增加大体上也呈现增加趋势，且主要以非球形大颗粒气溶胶为主。珠江三角洲区域气溶胶消光系数整体小于京津区域，春季气溶胶消光系数较大，气溶胶退偏比较小，粒子偏球形，但气溶胶色比较大，说明粒子颗粒比较大。

(5)本文开展的沿海区域气溶胶光学特性时空特征研究主要是基于数据进行了现象及特征分析，尚缺乏一定的机理成因探讨，在后续的研究工作中将进行深层次的成因剖析研究。