遥感信息协同下的区域空气质量评价与预警系统构建

发布时间：2017-08-03 18:40

  本文关键词：遥感信息协同下的区域空气质量评价与预警系统构建

  更多相关文章： 空气质量预测 MODIS IDEA-I 空间插值

【摘要】：传统的空气质量预测采用空气质量模型法,从第一代开始到第三代,都受限于排放清单的统计,一直未有大规模的推广运用。随着卫星遥感技术的发展,遥感图像反演获得气溶胶光学厚度,再由气溶胶光学厚度估算空气质量,这就能在短时间内获取到大范围空气质量数据。IDEA-I轨迹模型采用遥感数据来做空气质量的预测,避免的排放清单统计的困难,实验取得较好的预测效果。本文的研究区域主要为我国华北区域,IDEA-I轨迹模型以MODIS的AOD产品作为污染源,但是受到云层影响,依然存在大量无值区域。受益于遍布全国范围的地面监测站点,通过经验公式,将空气质量和气溶胶光学厚度相对应,将地面数据来对遥感数据做补充,再采用反距离权重空间插值平滑全图获得数据高覆盖的AOD产品,输入到IDEA-I轨迹模型。本文的主要研究成果如下:(1)完成IDEA-I轨迹模型的本地化应用,在有气象数据和遥感AOD数据的条件下,能对国内任意区域实现48小时的空气质量预测。以华北区域为研究对象,分析其48小时的气溶胶的运动轨迹,将运行结果和监测结果对比,结果证明IDEA-I在AOD数据覆盖较为完整的时候能获得良好的实验效果,能准确的判断空气质量的变化趋势。(2)将地面数据和遥感数据相结合,解决由于云覆盖导致的MODIS AOD数据缺失严重的问题。在Linux平台上搭建基于JAVA的空气质量数据自动采集系统。对成都七个空气质量国控监测站点数据的统计,建立PM2.5和PM10之间的归一化经验模型。同时参考相关研究结果,建立AOD和AQI之间的归一化经验模型,实现监测站数据和AOD数据的对应。采用反距离权重法平滑插值后的图像,获得更好的实验效果。(3)搭建基于JAVA平台的自动化预警系统,实现对遥感数据的自动定位下载,自动配置IDEA-I相关运行参数,对缺失严重的区域实现空气质量站点值的补充和空间插值,在IDEA-I运行结束后,对运行结果Netcdf文件中记录的气溶胶轨迹点进行统计,实现对空气质量的量化预测。实验结果证明,系统能够准确判断空气质量的变化情况和污染物气团的运动轨迹,迁移方向,扩散范围。对于区域的空气质量预测有很好的实验效果。
【关键词】：空气质量预测 MODIS IDEA-I 空间插值
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP79
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 研究目的和意义10-11
• 1.2 国内外空气质量预测研究现状11-12
• 1.3 轨迹的计算12-14
• 1.3.1 等压轨迹12-13
• 1.3.2 准等熵轨迹13
• 1.3.3 拉格朗日守恒定律13-14
• 1.4 论文选题和研究内容14-18
• 1.4.1 研究目标及内容14-16
• 1.4.2 研究技术路线16
• 1.4.3 论文的组织结构16-18
• 第二章 空气质量预测模型分析比较18-31
• 2.1 空气质量模型18-21
• 2.2 嵌套网格空气质量预报模式21-22
• 2.3 IDEA-I模型22-23
• 2.4 IDEA-I的部署23-28
• 2.4.1 IDEA-I的命令24-26
• 2.4.2 IDEA-I配置文件说明26-28
• 2.4.3 IDEA-I模型理论28
• 2.5 空气质量预测模型比较28-30
• 2.6 本章小结30-31
• 第三章 区域空气质量研究——以华北地区为例31-40
• 3.1 实验区域的选取31-32
• 3.2 实验数据32-33
• 3.3 IDEA-I的模拟与预测33-34
• 3.4 以2014年10月华北地区的一次污染为例34-38
• 3.5 实验结果分析和讨论38-39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 基于天基地基数据融合的空气质量预测研究40-60
• 4.1 空气质量指标和污染物浓度关系讨论40-45
• 4.1.1 空气质量指数的计算43-44
• 4.1.2 PM数据和AOD之间的关系44-45
• 4.2 地面监测数据的补充45-51
• 4.2.1 地面监测站点数据的获取45-46
• 4.2.2 站点经纬度的精度分析46-47
• 4.2.3 数据补充HDF遥感数据47-49
• 4.2.4 平面空间中的二分查找49-51
• 4.3 空间插值51-53
• 4.3.1 克里金插值法52-53
• 4.3.2 反距离权重算法53
• 4.4 IDW算法的实现53-56
• 4.5 预测结果的交叉验证56-58
• 4.6 本章小结58-60
• 第五章 基于天基地基数据融合的空气质量预测系统实现60-71
• 5.1 软件总体框架60-62
• 5.2 基于WEB的展示平台62-63
• 5.3 网页爬虫信息抓取技术63-65
• 5.4 FTP自动下载技术65-68
• 5.5 IDEA-I的二次封装68-69
• 5.6 本章总结69-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 本文研究总结71-72
• 6.2 本文研究展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-79

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;空气质量预报[J];节能与环保;2001年03期

2 张红燕;建筑·环境·人[J];山西建筑;2002年11期

3 ;2013年2月份空气质量福州全国第3[J];能源与环境;2013年05期

4 ;国家现有室内空气质量相关标准[J];福建质量信息;2001年05期

5 王晓军 ,黎媚;二氧化硫退位 尘污染成为空气质量祸首[J];城市质量监督;2002年11期

6 张浩,张吉光,祝波,苏有亮;室内空气质量的评价[J];能源技术;2003年06期

7 温永汉;应高度重视室内空气质量[J];新材料新装饰;2004年12期

8 郝芳洲;农村空气质量不容忽视[J];可再生能源;2005年04期

9 陈明华;潘汉生;陈长虹;;上海市环境空气质量改善措施研究[J];上海建设科技;2006年03期

10 唐良士;;室内空气质量指标综述(2)[J];制冷技术;2007年02期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 张德权;;浅析承德县县城空气质量变化趋势及应对措施[A];《河北环境科学》-华北五省市环境科学学会第十七届年会论文集[C];2011年

2 山义昌;王善芳;徐太安;;近十年空气质量演变特征及与气象因素的关系[A];山东省科协重点学术研讨活动成果——山东生态省建设与发展论文汇编[C];2004年

3 何中波;;全面提升xZ口区环境空气质量路径思考[A];2012中国环境科学学会学术年会论文集（第三卷）[C];2012年

4 王茜;伏晴艳;陆涛;王自发;谢付莹;;数值模式在上海市空气质量预报中的应用研究[A];中国环境科学学会2009年学术年会论文集（第二卷）[C];2009年

5 ;上海城市空气质量(日报)预报工作回顾[A];城市气象服务科学讨论会学术论文集[C];2001年

6 艾青云;杨盛旭;茅靳丰;韩旭;;室外空气污染情况下的室内空气质量控制[A];全国暖通空调制冷1998年学术年会论文集（2）[C];1998年

7 聂鑫淼;郭俐;杨g，

本文编号：615809