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Satellite Remote Sensing of Air Quality in Winter of Lanzhou

机译：兰州冬季空气质量的卫星遥感

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Fine particulate matter (aerodynamic diameters of less than 2.5 μm, PM_(2.5)) air pollution has become one of the global environmental problem, endangering the existence of residents living, climate, and public health. Estimation Particulate Matter (aerodynamic diameters of less than 10 μm, PM_(10)) concentration and aerosol absorption was the key point in air quality and climate studies. In this study, we retrieve the Aerosol Optical Depth (AOD) from the Earth Observing System (EOS) and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). and PM_(2.5), PM_(10) in winter on 2014 and 2015. using Extended Dense Dark Vegetation Algorithm and 6S radiation model to analysis the correlation. The result showed that at the condition of non-considering the influence of primary pollutants, the correlation of two Polynomials between aerosol optical depth and PM_(2.5) and PM_(10) was poor; taking the influence of the primary pollutants into consideration, the aerosol optical depth has a good correlation with PM_(2.5) and PM_(10). The version of PM_(10) by aerosol optical depth is higher than that of PM_(2.5), so the model can be used to realize the high precision inversion of winter PM_(10) in Lanzhou.
机译：细颗粒物（空气动力学直径小于2.5μm，PM_（2.5））空气污染已成为全球环境问题之一，危及居民的生存，气候和公共健康。估算颗粒物（空气动力学直径小于10μm，PM_（10））浓度和气溶胶吸收是空气质量和气候研究的关键。在这项研究中，我们从地球观测系统（EOS）和中分辨率成像光谱仪（MODIS）中检索了气溶胶光学深度（AOD）。分别使用2014年和2015年冬季的PM_（2.5），PM_（10）和扩展密度暗植被算法和6S辐射模型分析其相关性。结果表明，在不考虑主要污染物影响的条件下，气溶胶光学深度与PM_（2.5）和PM_（10）的两个多项式之间的相关性较差;考虑到主要污染物的影响，气溶胶的光学深度与PM_（2.5）和PM_（10）具有良好的相关性。 PM_（10）的气溶胶光学深度版本高于PM_（2.5），因此该模型可用于实现兰州冬季PM_（10）的高精度反演。

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