基于多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)城市大氣環(huán)境的方法研究.pdf

1、1基于多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)城市大氣環(huán)境的方法研究基于多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)城市大氣環(huán)境的方法研究摘要本文以MODIS傳感器提供的衛(wèi)星資料為基礎(chǔ)，對(duì)北京市和南京都市圈上空氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)進(jìn)行了反演，反演得到的結(jié)果與AERO地基氣溶膠監(jiān)測(cè)網(wǎng)的數(shù)據(jù)相驗(yàn)證，得到了較好的效果。將經(jīng)過驗(yàn)證后的AOD數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測(cè)的PM2.5和PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)分別根據(jù)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行線性回歸性分析，建立回歸分析模型，研究MODISAOD與PM2.5和PM10質(zhì)量濃度之間的關(guān)

2、系，并用氣溶膠細(xì)模態(tài)光學(xué)厚度AODf和氣象因子對(duì)PM2.5質(zhì)量濃度與MODISAOD之間的模型進(jìn)行修正，模型精度較好，證實(shí)氣溶膠光學(xué)厚度可以用來對(duì)城市空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)?？梢岳眠b感技術(shù)監(jiān)測(cè)氣溶膠光學(xué)厚度反映PM2.5的污染狀況來說明城市空氣質(zhì)量，從而可以利用遙感來監(jiān)測(cè)城市空氣質(zhì)量。主要結(jié)論如下：1、利用NASA的V5.2氣溶膠業(yè)務(wù)反演算法反演了2013年9月2014年1月中總共5個(gè)月的北京地區(qū)與南京都市圈的氣溶膠光學(xué)厚度，反演得到的結(jié)果

3、與AERO地基氣溶膠監(jiān)測(cè)網(wǎng)的數(shù)據(jù)相驗(yàn)證。結(jié)果表明兩組數(shù)據(jù)間的線性擬合關(guān)系為：y=0.9133x0.1967，其相關(guān)系數(shù)為0.7373，且兩者之間的平均相對(duì)誤差為11.3%。2、將過驗(yàn)證后的氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù)與北京市的13個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)和南京都市圈的22個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)實(shí)測(cè)得到的PM2.5與PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸性分析，并用氣溶膠細(xì)模態(tài)光學(xué)厚度AODf和氣象因子對(duì)PM2.5質(zhì)量濃度與MODISAOD之間的模型進(jìn)行修正，修正后的北京市的模型

4、為y=112.665250.81536x10.2662x211.2468x3，R2=0.814986；南京都市圈的預(yù)測(cè)模型為y=136.78299.165446x10.36759x23.98127x3，R2=0.795464。經(jīng)檢驗(yàn)，證實(shí)氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5之間具有良好的相關(guān)性。3、應(yīng)用該回歸分析模型，利用氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù)反演PM2.5質(zhì)量濃度，對(duì)2013年12月南京都市圈的霧霾過程進(jìn)行分析，根據(jù)MODISAOD設(shè)定空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)

5、指標(biāo)，并預(yù)測(cè)和檢驗(yàn)空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)?？偣差A(yù)測(cè)了70個(gè)點(diǎn)的空氣質(zhì)量等級(jí)，準(zhǔn)確率為70%。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：PM2.5質(zhì)量濃度；細(xì)模態(tài)氣溶膠光學(xué)厚度；MODIS；多元回歸分析模型；33.ProcessoffoginNanjingmetropolitanareaareanalyzedbythemultivariateregressionmodels.Thecity’sairpollutionlevelsarepredictedbytheretri

6、evedAODfromsatellitedatathecomparisonresultsprovedthefeasibilityofthisapproach.Predictedbyatotalof70pointlevelofairqualitytheaccuracyis70%.Keywds:PM2.5massconcentrationfinemodeaerosolopticalthicknessMODISmultivariateregr