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基于卫星遥感技术的气溶胶光学厚度与可吸入颗粒物之间的模型研究

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第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 卫星遥感技术运用于空气质量监测的国内外研究现状

1.3 本文主要结构安排

1.4 本文技术路线

第2章 研究区域概况与数据介绍

2.1 研究区域概况

2.2 MODIS气溶胶产品

2.3空气污染指数

2.4气象数据

2.5 本章小结

第3章 AOT时间特性及其与气象因子间的相关性研究

3.1 AOT反演的理论基础

3.2 AOT数据的获取过程

3.3 杭州市AOT月份变化分析

3.4 杭州市AOT季节变化分析

3.5 杭州市AOT与气象因子间的相关性分析

3.6 本章小结

第4章 PM10浓度时间特性及其与气象因子间的相关性研究

4.1 杭州市地面监测站点分布

4.2 杭州市空气质量状况统计分析

4.3可吸入颗粒物PM10数据的获取过程

4.4 杭州市PM10浓度的月份变化分析

4.5 杭州市PM10浓度的季节变化分析

4.6 杭州市PM10浓度与气象因子间的相关性分析

4.7 本章小结

第5章 AOT与PM10浓度间的模型研究

5.1 相关性及机理

5.2 全年AOT与PM10浓度之间的模型研究

5.3 分季节的AOT与PM10浓度之间的模型研究

5.4 主导气象因子参与的PM10浓度与AOT间的多元线性回归分析

5.5 最优模型对比分析

5.6 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 不足与展望

致谢

参考文献

附 录:作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目

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摘要

近年来,随着我国经济的飞速发展,城市规模的日益壮大,在我国大部分城市中,灰霾现象频发,引起灰霾现象的大气可吸入颗粒物已经成为影响空气质量的首要污染物,空气质量问题越来越引起人们的关注,就当前空气污染状况而言,运用卫星遥感技术来监测空气质量具有重要的现实意义。
  本文以杭州市为研究区域,在遥感图像处理软件ENVI4.5技术平台的支撑下,以暗像元法为理论基础,反演了杭州市2011年1月至2012年12月间的气溶胶光学厚度AOT(Aerosol Optical Thickness),结合同时段地面监测资料及气象数据,分析了AOT与可吸入颗粒物(PM10)浓度之间的关系,建立了两者之间的拟合模型,通过引入主导气象因子,找出最优模型,从而使运用卫星遥感手段来实时动态监测空气质量成为可能。本文主要研究内容如下:
  (1)基于ENVI4.5平台下通过对气溶胶产品进行数据预处理,得到了杭州市AOT数据共241个,对此部分数据按月份和季节划分,分析了AOT月份变化和季节变化,分析结果显示,杭州市AOT月平均值呈波浪式变化,并且AOT表现出一定的季节变化规律,即春季大于夏季,夏季大于秋季,秋季大于冬季。
  (2)通过对2011至2012两年PM10浓度数据的分析,我们可以发现杭州市的首要污染物为PM10,对PM10数据按月份和季节划分,分析结果显示,杭州市两年的PM10月平均浓度近似成双抛物线,四季PM10平均浓度从大到小依次为春季大于秋季,秋季大于冬季,冬季大于夏季。
  (3)分别用AOT和PM10浓度与常用的气象因子进行相关性研究,研究结果显示,可以选取主导气象因子气压和风速,并运用全年PM10浓度数据与气象因子进行多元回归分析,并成功拟合出了两者间的回归模型。
  (4)利用全年和季节数据分别建立AOT与PM10浓度间的回归模型,建立指数函数模型、线性函数模型、对数函数模型、一元二次函数模型、一元三次函数模型和乘幂函数模型等六种回归模型,经模型对比分析,在全年回归模型中,选取乘幂函数模型作为全年AOT与PM10浓度之间的最佳拟合模型,同样选出各季节的最佳拟合模型。为了提高模型间的拟合精度,我们引入气象因子对模型进行重建。通过研究发现,在考虑主导气象因子的情况下,两者间的相关系数和模型拟合精度都有一定的提高,从而可以更准确的运用卫星遥感手段来监测大气空气质量。

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