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定量遥感在PM2.5质量浓度估算中的应用研究——以江苏省为例

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摘要

第1章 引言

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 气溶胶光学厚度反演研究现状

1.2.2 大气颗粒物遥感监测研究现状

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 技术路线

第2章 研究区域与数据描述

2.1 研究区域概况

2.2 数据描述

2.2.1 MODIS数据

2.2.2 AERONET数据

2.2.3 PM2.5地面监测数据

2.2.4 实验数据的匹配

第3章 气溶胶光学厚度遥感反演方法

3.1 气溶胶光学厚度反演原理

3.2 气溶胶模式的选择

3.3 暗像元法计算地表反射率

3.4 6S辐射传输模型

第4章 气溶胶光学厚度反演试验

4.1 数据预处理

4.1.1 几何校正

4.1.2 合成与剪裁

4.1.3 合成后处理

4.2 查找表的建立

4.3 反演插值与高度订正

第5章 卫星遥感气溶胶光学厚度估算PM2.5浓度

5.1 反演结果与分析

5.1.1 AOD反演结果

5.1.2 反演结果精度验证

5.1.3 江苏省AOD时空分布特征

5.2 AOD与PM2.5质量浓度的相关性分析

5.3 AOD-PM2.5回归模拟与验证

5.4 江苏省PM2.5污染特征

结论

致谢

参考文献

攻读学位期间取得学术成果与参与项目

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摘要

随着工业迅速的发展,城镇化规模的不断扩大,空气环境污染问题日趋严重,对人类的生存空间环境产生了巨大的影响。最直观的表现即为大规模雾霾天气频发,空气质量问题已然成为公众普遍关注的热点问题之一。作为大气环境组成中的重要成分之一,气溶胶影响着气候变化以及大气环境,气溶胶污染也是大气污染的一个重要部分。气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)是表述气溶胶对大气辐射的削弱作用的参数量,描述大气混浊的无量纲量,也是评价大气环境污染程度、研究气溶胶的环境效应与气溶胶气候效应的关键量。准确获取气溶胶光学厚度值,不仅可以更好的理解地气系统中的能量平衡,也能在空气污染的防治中发挥重要作用。
  卫星接收的电磁辐射是由地表与大气共同贡献组成的,因此遥感影像包含了大气路径辐射信息与地表反射信息。利用太阳入射辐射将卫星接收的辐射值、路径辐射项以及地表辐射项三者的关系等式归一化为表观反射率ρ*,地表反射率ρs以及大气路径辐射项等效反射率ρ0之间的等式关系。其中ρ0与气溶胶光学厚度、大气透过率T、大气下界的半球反射率S有关。所以基于表观反射率,从ρ0中提取气溶胶光学厚度,涉及到两个关键问题:一是去除地表反射噪声贡献值,二是确定气溶胶模式,即ρ0、S、T与气溶胶本身的关系。
  本文以江苏省为研究区,利用MODIS L1B数据,通过算法的实现,反演研究区的气溶胶光学厚度分布,并通过精度评价,验证反演算法的适用性,再利用反演结果对研究区PM2.5进行估算,同样对估算结果也进行了验证,验证结果表明利用卫星遥感技术对空气污染物PM2.5进行估算的可行性,具体内容成果如下:
  (1)反演获取了研究区江苏省2014年10月至2015年5月时间范围内的10期AOD分布图,反演结果值在0-1.95之间。将太湖站与南京站的CE-318气溶胶光学厚度值视为为实际值与以站点为中心5×5km范围内的反演气溶胶光学厚度平均值进行对比,进行反演精度评价。共计20组对比数据,对比结果相对误差平均值为0.17,绝对误差平均值为19.58%,二者相关系数为0.731,在0.01置信水平下显著相关,证实了反演结果较好。
  (2)基于反演结果对江苏省气溶胶光学厚度进行时空分布分析。时间上分析冬春两季气溶胶光学厚度分布差异。其中冬季气溶胶光学厚度平均水平为0.68,气溶胶光学厚度值频数直方图集中于04-0.6,春季气溶胶平均水平为0.71,频数直方图集中于0.4-0.9;在空间上分布表现为南高北低趋势,主要与下垫面的植被浓密程度、工业发展、城市规模以及人口密度有关,主要分析了气溶胶光学厚度与地表植被指数之间的关系,结果表明二者呈负相关关系。
  (3)分析了PM2.5质量浓度与反演气溶胶光学厚度二者关系,利用空气质量自动监测站点PM2.5数据与以站点为中心周围5×5km范围内的反演气溶胶光学厚度平均值通过SPSS软件进行相关性分析,分析结果表明二者相关Pearson相关系数为0.578,在0.01置信水平下显著相关,证实了利用卫星遥感反演的气溶胶光学厚度对地面PM2.5颗粒物质量浓度监测方法的可行性。
  (4)在确定气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度之间相关性显著的前提下,构建AOD-PM2.5回归模型。选取10个站点数据作为验证组数据,其余数据作为实验组,构建回归模型,冬春季模型构建结果分别为冬季:y=74.487x+16.181、春季:y=68.2x+20.520,x为气溶胶光学厚度值,y为PM2.5质量浓度。带入验证组数据,得出PM2.5估算值并进行估算值与监测值误差分析,验证模型的适用性。

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