基于遥感反演的长三角PM2.5浓度时空演化及驱动因素分析

发布时间：2023-05-11 03:46

　　随着近年来我国东部各个地区的快速发展,雾霾事件不断爆发,其主要组成部分PM_2.5,能够直接进入人体肺部,引发心血管和呼吸系统疾病,使得污染地区的死亡率不断上升。我国内陆自2013年起,开始建立PM_2.5地面监测站,但这些监测站数量较少且主要分布于城市地区,无法实现大范围的全面监测。卫星遥感技术具有成本低、范围广,影响因素少等优势。研究表明,卫星遥感的气溶胶光学厚度数据(AOD)可用于实现PM_2.5的有效监测。本研究利用卫星遥感的AOD数据建立全覆盖的反演模型,以长三角区域为例反演区域内2013-2016年PM_2.5数据,并分析这一期间PM_2.5浓度的时空变化特征,以及相关的驱动力机制。本次研究采用MODIS C6 AOD数据,但由于其标准产品存在严重的数据缺失问题,直接用于反演PM_2.5不仅影响模型精度,且无法得到全覆盖的PM_2.5结果。为此,本研究利用两步填补法,首先分干湿两季,建立PM_2.5与AOD之间的线性...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及意义
    1.2 主要研究进展
        1.2.1 PM_2.5及其反演研究
        1.2.2 AOD缺失数据重建研究
        1.2.3 PM_2.5浓度时空特征及影响因素研究
    1.3 主要研究内容及论文框架
2 研究区和研究方法
    2.1 研究区概况
        2.1.1 自然状况
        2.1.2 社会经济状况
    2.2 数据源和预处理
        2.2.1 地面站点PM_2.5数据
        2.2.2 MODIS AOD数据
        2.2.3 气象数据、地理数据数据、统计数据
3 PM_2.5全覆盖数据反演
    3.1 两步法填补AOD数据
    3.2 地理加权回归模型反演PM2.5
    3.3 结果与讨论
        3.3.1 两步填补AOD空间全覆盖分析
        3.3.2 PM_2.5反演结果分析
    3.4 模型对比
4 长三角PM_2.5时空演化特征
    4.1 数据与方法
    4.2 结果与讨论
        4.2.1 PM_2.5时间分布特征分析
        4.2.2 PM_2.5空间分布特征分析
5 长三角PM_2.5浓度变化驱动因素分析
    5.1 数据与方法
        5.1.1 主成分分析
        5.1.2 指数平滑法
    5.2 结果与讨论
6 结论与展望
    6.1 主要结论
    6.2 主要创新点
    6.3 下一步研究计划
参考文献
在学研究成果
致谢
附录1.反演AOD的主要卫星和传感器



本文编号：3814094