重庆市主城区冬季大气细颗粒物（PM2.5）质量浓度的遥感估算模型研究

发布时间：2017-10-13 21:44

  本文关键词：重庆市主城区冬季大气细颗粒物（PM2.5）质量浓度的遥感估算模型研究

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【摘要】：近年来,随着社会经济的快速发展,我国发生持续性大范围灾害性雾霾天气的频率越来越高,造成灾害性雾霾天气的主要污染物是空气动力学粒径小于2.5μm的大气细颗粒物。这些细颗粒物通过人的呼吸道进入人体内,直接危害身体健康。卫星遥感作为对地观测的重要手段之一,在大气污染物监测方面日趋成熟,可以在大气细颗粒物质量浓度监测中发挥重要所用。本文以重庆市主城区为研究区域,利用MODIS L1B数据产品,运用暗像元法反演了大气气溶胶光学厚度;结合大气污染物质量浓度的地面监测数据,在综合分析了重庆市主城区细颗粒物质量浓度时空变化趋势以及MODIS反演大气气溶胶光学厚度值与地面监测数据相关性的基础上,拟合了重庆市主城区雾霾天气高发的冬季的细颗粒物质量浓度卫星遥感估算模型;并对估算模型进行了评价。研究表明,经过改进的6S模型适用于气象条件不佳的重庆市冬季的MODIS数据反演大气气溶胶光学厚度,反演效果能满足研究需要;在时间序列上,重庆市主城区冬季细颗粒物质量浓度日变化趋势呈现双峰型,两次高峰值分别出现在每天12时至13时之间和晚上21点左右,两次低谷值分别出现在7时至8时之间和下午16时左右,而缙云山对照点的细颗粒物质量浓度日均变化趋于平稳;从空间趋势上分析,重庆市主城区冬季细颗粒物质量浓度在东西投影、南北投影和东南-西北投影上均呈现自中心向两边下降的趋势,而在西南-东北投影上呈现自西南向东北单调递减的趋势。通过分析细颗粒物质量浓度与其他影响因子的相关性得到:MODIS反演大气气溶胶光学厚度与细颗粒物质量浓度之间具有正相关关系,两者的相关性系数为0.481,且置信水平通过了0.01水平上(双侧)显著性检验;细颗粒物质量浓度与其他污染物因子的相关性系数差异较大,其中与PM10的相关性系数达到了1,与SO2质量浓度的相关性系数达到0.734,与NO2的相关性系数为0.387且都通过了相应水平上(双侧)显著性检验。因此重庆市主城区冬季的大气污染具有较为典型的煤烟型特征。在构建模型的过程中发现,直接利用MODIS反演大气气溶胶光学厚度与细颗粒物质量浓度构建的多项式回归模型中,最佳模型为一元三次函数模型,其确定性系数R2为0.591,通过气溶胶光学厚度直接拟合细颗粒物质量浓度估算模型存在较大的误差。多污染物因子参与的多元线性回归模型具有更高的精度和稳定性。经过最优拟合模型评价分析表明,其他污染物因子参与构建的多元线性回归模型比通过气溶胶光学厚度直接拟合细颗粒物质量浓度估算模型的确定性系数更高,其中拟合优度最佳的多元线性回归模型的确定性系数R2达到0.663。基于MODIS数据的细颗粒物质量浓度遥感估算模型,可以在一定程度反映重庆市主城区冬季近地表大气细颗粒物污染状况。
【关键词】：大气细颗粒物 气溶胶光学厚度 中分辨率成像光谱仪 冬季 重庆市
【学位授予单位】：重庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X513;X87
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 1 绪论11-18
• 1.1 选题背景及研究意义11-13
• 1.2 研究进展13-16
• 1.2.1 国外研究进展13-15
• 1.2.2 国内研究进展15-16
• 1.3 研究目标、研究内容与技术路线16-18
• 1.3.1 研究目标16
• 1.3.2 研究内容16
• 1.3.3 技术路线16-18
• 2 研究区概况18-21
• 2.1 自然环境概况18-19
• 2.2 人口及社会经济概况19-20
• 2.3 重庆市主城区大气污染状况20-21
• 3 研究理论与方法21-27
• 3.1 大气气溶胶与气溶胶光学厚度21-23
• 3.1.1 大气气溶胶21-22
• 3.1.2 气溶胶光学厚度22-23
• 3.2 气溶胶遥感定量反演的原理与方法23-26
• 3.2.1 陆地气溶胶反演原理23-24
• 3.2.2 6S大气传输模型24-26
• 3.3 本章小结26-27
• 4 数据来源与数据预处理27-45
• 4.1 数据来源27-32
• 4.1.1 大气细颗粒物质量浓度地面监测数据27-30
• 4.1.2 MODIS遥感数据30-32
• 4.2 数据的预处理32-33
• 4.2.1 大气细颗粒物质量浓度数据的预处理32
• 4.2.2 MODISL1B数据的预处理32-33
• 4.3 基于MODIS数据气溶胶光学厚度反演实验33-43
• 4.3.1 几何校正35-38
• 4.3.2 去除“蝴蝶结”效应38
• 4.3.3 波段合成与裁剪38-39
• 4.3.4 合成后处理39-40
• 4.3.5 气溶胶反演实现40-43
• 4.4 本章小结43-45
• 5 重庆市主城区冬季PM2.5 质量浓度时空特征分析45-51
• 5.1 PM2.5 质量浓度特征时间趋势分析45-46
• 5.2 PM2.5 质量浓度特征空间地统计分析46-50
• 5.3 本章小结50-51
• 6 细颗粒物质量浓度的卫星遥感估算模型51-61
• 6.1 重庆市主城区冬季遥感反演AOD与地面监测PM2.5 相关性分析51-52
• 6.2 大气中其他污染物对PM2.5 质量浓度的影响52-55
• 6.3 重庆市主城区冬季PM2.5 质量浓度遥感估算模型构建55-59
• 6.3.1 MODIS反演AOD与监测PM2.5 质量浓度数据参与的遥感估算模型构建55-57
• 6.3.2 构建其他大气污染物因子参与下的PM2.5 多元线性回归模型57-59
• 6.4 最优模型对比分析59-60
• 6.5 本章小结60-61
• 7 结论与展望61-64
• 7.1 结论61-62
• 7.2 展望62-64
• 参考文献64-68
• 附录A68-76
• 附录B：作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况76-77
• 致谢77-78

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