AOD杭州市大气细颗粒物(PM2.5)遥感建模研究(2)_毕业论文

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AOD杭州市大气细颗粒物(PM2.5)遥感建模研究(2)

4.3.1 时间序列分析 17

4.3.2 基于时间序列的一元线性回归模型 18

5. PM2.5的时空分布 19

6. 结论 22

前言

大气颗粒物(particulate matter,PM)是指分散在空气环境中的固态或液态颗粒物质,其中,称动力学直径小于等于2.5微米的大气颗粒物为细颗粒物(fine particular matter,PM2.5)[1]。大气细颗粒物因其表面易附带有毒有害物质,随呼吸直接进入人体肺部,对人体健康造成伤害[2-3],并因其粒径小,输送距离远,在空气中停留时间长的特点,对大气环境可造成一定程度的污染。

气溶胶光学厚度( Aerosol Optical Depth,AOD)描述的是大气颗粒物对太阳光的吸收和散射特性,体现大气气溶胶的光学性质。目前,针对AOD的测定主要分为空基观测和地基观测两种。空基观测是指通过搭载在卫星上的中分辨率成像光谱仪(如MODIS)获取数据的方法,该方法能够覆盖较广的空间范围。在气溶胶光学特性的研究当中,地基观测是一种使用率较多,精度较高的方法,该方法主要是利用CE-318太阳光度计获取具有区域代表性的气溶胶光学参数[4]。 

大气颗粒物的主要来源是在日常发电、工业生产以及汽车尾气排放等社会生产生活的过程中,经过燃烧等社会活动而排放的残留物,通常含有重金属等有毒有害物质。一般而言,动力学直径在2.5微米至10微米范围内的粗颗粒物主要来自道路扬尘等;在2.5微米以下的细颗粒物(PM2.5)主要来自化石燃料(如机动车尾气、燃煤)的燃烧、挥发性有机物等。

大气颗粒物在某一区域范围内的空气当中所占比例越高,表示该区域范围内大气环境状况越差、空气污染越严重。随着大气污染问题日益严重 [5-9],环境保护部于2012年2月29日公布新修订的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)。在新标准中,首次将产生灰霾的主要因素,即大气细颗粒物PM2.5的质量浓度指标作为空气质量的监测指标之一[10]。近年来,国内外针对PM2.5的研究越来越受到重视[11-13],就其污染物来源、化学组成、时空分布、相关性和利用MODIS卫星影像数据进行反演等方面已有大量的研究成果,国内针对PM2.5的研究大部分集中在北京、上海、珠三角和天津地区[14-16]。

一方面,PM2.5作为大气污染的重要因子,其时空分布特征与大气的浑浊程度密切相关[17-18],另一方面,AOD反映的是大气颗粒物对光的衰减作用,其能较准确的描述某一区域范围的空气质量状况。据国内外研究[19-20]可知,利用MODIS气溶胶光学厚度产品分析不同地区的AOD分布特征具有较高的可行性。MODIS卫星影像具有高动态的特点,可提供高时间分辨率的AOD分布数据,因此,建立基于AOD的PM2.5反演模型可提供时间间隔较短的PM2.5时空分布数据,具有较高的实用价值。

目前反映大气污染水平的指标较多,源^自#优尔^文~论`文{网[www.youerw.com,且其中大部分指标是通过地面监测点测得,具有较高的精确度,但是污染物水平易受到温度、湿度、气压等气象因素的影响,在综合评价、比较及真实反映各地区空气质量上存在一定的局限性。据相关研究表明, PM2.5与AOD之间存在一定的相关性[21-23]。但目前国内基于AOD的PM2.5反演模型的研究较少,已有的模型如高斯扩散模型则是基于PM2.5的气象参数所建立的关于PM2.5随时间扩散变化的模型 [23]。本文利用地面实测数据建立基于AOD的PM2.5反演模型,利用卫星遥感影像,反演获取杭州市区PM2.5的时空分布,可为大气污染防治、节能减排等政府决策提供智力支持,具有重要的方法探索意义和实际应用价值。 (责任编辑:qin)