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1.
近年来,PM_(2.5)已成为中国大气污染的首要污染物,危害人体健康。为弥补地基监测站点在空间分布上的局限性,借助卫星遥感技术估算PM_(2.5)浓度已成为研究热点。文章总结了利用卫星估算PM_(2.5)浓度的各种研究方法,探讨了不同方法的优势和不足,指出不同方法对不同应用目的的选择性差异较大。提出,应针对不同应用目的选择相应的方法,从而取得满足各方面需求的研究成果,为未来PM_(2.5)浓度估算应用工作提供参考。  相似文献   
2.
利用吸湿增长光散射测量系统、黑碳仪和气相色谱质谱联用仪等仪器,于2019年7月15日~8月4日在北京地区开展了为期21d的大气气溶胶观测实验.观测期间北京市区于7月27日出现短暂的轻度污染,并在7月29日出现强降水天气.结果显示:北京市区夏季大气污染变化剧烈且短暂,大气气溶胶散射吸湿增长因子f(RH)呈现平滑连续的特点,并且降水会对f(RH)造成显著影响.7月27日PM2.5的平均质量浓度为(92.54±47.05)μg/m3;,表现出较为剧烈的污染变化.7月28~30日平均散射吸湿增长因子f(80%±1%)分别为(1.50±0.35),(1.43±0.36)和(1.48±0.25),反映了降水对于大气气溶胶的湿清除作用.最后利用实验数据估算粒径吸湿增长因子gf(RH),并建模研究f(RH)和gf(RH)的关系,模型精度R2最高可达0.698.  相似文献   
3.
讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪(MODIS)气溶胶光学厚度(AOD)产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正(MAIAC)AOD数据与其他产品的精度.研究表明:在同等验证条件下,相较于暗目标算法(DT)、深蓝算法(DB)和暗目标与深蓝结合算法(DTB),1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R2达到0.891,均方根误差(RMSE)仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线(EE)范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R2达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高(平均相对误差(RMB)=1.622,AOD值高估62.2%).DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.  相似文献   
4.
卫星遥感监测近地表细颗粒物多元回归方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对地基监测PM2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,并对模型进行了评价验证和遥感监测初步应用.结果表明:模型1,2,3分别能够解释PM2.5 32.5%,56.1%,62.7%的变异.反演的PM2.5浓度与站点监测值相关性分别为0.5488(R2=0.3012),0.7449(R2=0.5549),0.7431(R2=0.5523).对于站点监测PM2.5浓度63.1652μg/m3的均值,反演均方根误差RMSE分别为43.5562,35.3321,36.8450μg/m3.模型2和3中气象因子分别能够解释PM2.5 23.6%和12.6%的变异,说明了气象因子影响北京地区春季PM2.5-AOD关系的显著性.3种模型整体上都不同程度地存在着低值高估和高值低估的现象.  相似文献   
5.
卫星遥感监测近地表细颗粒物多元回归方法研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
对地基监测PM2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,并对模型进行了评价验证和遥感监测初步应用.结果表明:模型1,2,3分别能够解释PM2.5 32.5%,56.1%,62.7%的变异.反演的PM2.5浓度与站点监测值相关性分别为0.5488(R2=0.3012), 0.7449(R2=0.5549), 0.7431(R2=0.5523).对于站点监测PM2.5浓度63.1652μg/m3的均值,反演均方根误差RMSE分别为43.5562, 35.3321, 36.8450μg/m3.模型2和3中气象因子分别能够解释PM2.5 23.6%和12.6%的变异,说明了气象因子影响北京地区春季PM2.5-AOD关系的显著性.3种模型整体上都不同程度地存在着低值高估和高值低估的现象.  相似文献   
6.
讨论了2000年02月~2019年08月不同分辨率、算法中等分辨率成像光谱仪(MODIS)气溶胶光学厚度(AOD)产品在不同季节、区域、下垫面条件下中国区域的精度和适用性,在像元尺度上对比了重采样降低分辨率后的多角度大气校正(MAIAC)AOD数据与其他产品的精度.研究表明:在同等验证条件下,相较于暗目标算法(DT)、深蓝算法(DB)和暗目标与深蓝结合算法(DTB),1km MAIAC AOD产品在中国地区与AERONET站点AOD观测数据整体一致性最高,R2达到0.891,均方根误差(RMSE)仅为0.126,超过75%的验证样本落在期望误差线(EE)范围内;同时,该产品受季节、区域和下垫面变化影响也最小,其中秋季R2达到0.917,RMSE为0.111,样本落在EE内的比例达到80.11%.3km DT算法AOD产品在植被覆盖率较大的森林和农田区域优于1km MAIAC AOD产品,在植被覆盖率较小的草地和城市区域则差于1km MAIAC AOD产品,且该产品在不同季节均存在AOD高估问题,其中,夏季高估程度最高(平均相对误差(RMB)=1.622,AOD值高估62.2%).DB在长三角和珠三角地区存在AOD被低估的现象.DTB算法兼顾了DT算法和DB算法的优缺点,DTB算法AOD产品的相关性一般高于DB算法AOD产品,样本被高估程度一般低于DT算法AOD产品.通过重采样方法降低1km MAIAC AOD产品分辨率后,相同尺度下的MAIAC AOD数据精度优于DT算法、DB算法和DTB算法AOD产品,因此,MAIAC算法更适用于小尺度城市群集中区域的大气环境监测.  相似文献   
7.
利用2010年9月AIRS(Atmospheric InfraRed Sounder)传感器的CO柱密度数据及地面CO小时浓度监测资料进行对比分析,结果表明,二者具有时间同步特征,相关系数为0.63(显著性水平95%),AIRS观测数据反映了地面CO的污染.通过2004-2010年CO柱密度数据,研究了中国C0的时空分...  相似文献   
8.
环境一号卫星CCD相机应用于陆地气溶胶的监测   总被引:9,自引:2,他引:7  
环境一号卫星CCD相机应用在陆地气溶胶的监测中,因缺少短波红外通道,使地表反射的去除变得异常困难.应用改进的暗目标法,利用辐射传输方程(6S)构建查找表,对CCD相机数据进行图像重采样和辐射定标处理,进而对查找表进行插值,获得气溶胶光学厚度(AOD)分布.通过AERONET地基数据的验证及与MODIS气溶胶产品的对比表明,环境一号卫星CCD相机对陆地气溶胶的监测结果在AOD较大(>0.2)时,精度与MODIS相近;在AOD较小(<0.2)时,结果欠理想.  相似文献   
9.
华北地区秸秆禁烧前后的NO2卫星遥感监测分析   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
为保证奥运会期间的空气质量,2008年5~9月在华北平原地区采取了秸秆禁烧措施.采取遥感监测手段,利用MODIS数据的中红外和热红外通道数据监测禁烧前后的2年(2007、2008)同一时期禁烧区域的秸秆焚烧点分布情况,并利用OMI数据计算出该区域相应时期的对流层NO2垂直柱浓度总量变化情况.通过禁烧前后的数据统计分析, 6、7月秸秆焚烧点由2007年的每天近250个减少到2008年的每天约40个,秸秆禁烧对对流层NO2柱浓度的降低起到一定的作用,但不明显.分析了利用遥感监测秸秆焚烧点和NO2浓度的不确定性.  相似文献   
10.
应用卫星遥感影像结合无人机现场核查数据,对2020年江苏省各设区市主城区工地和裸地2类扬尘源的时空分布变化和污染、管控情况开展了连续性监测,为生态环境监测部门业务化应用提供了思路和方法。研究结果显示,遥感解译精度优于95%,扬尘源数量、面积均呈上升趋势,至第4季度总数达1760个、总面积162.53 km2,总体管控情况较好,全省防尘到位率为82%。在此基础上,应用排放因子法对全省及各市总悬浮颗粒物(TSP)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)扬尘排放量进行了估算,并从扬尘减排的角度定量化评估了地方管控成效,全省全年TSP、PM10和PM2.5扬尘排放量分别为4.42×105,2.33×105,1.28×105 t,与完全无管控的理论最大排放值相比,TSP有效减排量为2.89×105 t,减少了65.4%。  相似文献   
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