摘要:
利用长江三角洲城市群中7个典型城市2019年1—12月中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)的产品数据,以深蓝(Deep Blue,DB)算法反演的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)与大气污染物质量浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、O_(3)及CO)为研究对象,结合AERONET站点数据验证AOD反演精度。同时,采用5种回归模型研究AOD与大气污染物质量浓度的相关性,结果表明:AOD反演结果与AERONET 2个站点数据相关性较好,拟合度(R^(2))分别为0.858和0.733,均方误差(MSE)分别为0.021 3和0.029 4,说明深蓝算法对长江三角洲城市群的AOD反演精度可靠;研究区域年度回归模型拟合中,AOD与O_(3)拟合的指数模型最优(R^(2)=0.53,概率(P)<0.05)。在月度回归拟合中,三次模型最优,R~2依次为0.67、0.65、0.52、0.50,其次是指数模型,与前2种模型相比,线性和幂次模型效果较差,其显著性水平均超过95%;在验证最优模型精度时发现,计算值与地面监测点实测值相关性显著,R~2为0.73~0.87,误差值(RMSE)≤15.93μg/m^(3),平均绝对误差(MAE)≤12.02μg/m^(3),证实了利用深蓝算法反演的AOD数据可用于长江三角洲城市群大气污染物质量浓度的估算和监测,为更好地防治区域大气污染提供科学依据。