| 气象要素对气溶胶光学厚度估算PM2.5的影响 |
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| 引用本文： | 许悦蕾,刘延安,施润和,郭春颖,窦新宇.气象要素对气溶胶光学厚度估算PM2.5的影响[J].环境科学学报,2018,38(10):3868-3876. |
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| 作者姓名： | 许悦蕾 刘延安 施润和 郭春颖 窦新宇 |
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| 作者单位： | 华东师范大学地理科学学院;华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家理科基地科研训练及科研能力提高项目（No.J1310028）；上海市卫计委环境卫生与劳动卫生重点学科建设项目（No.15GWZK0201） |
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| 摘 要： | 地面监测得到的近地面细颗粒物PM_(2.5)浓度较为精确,但数据覆盖范围相对较小,卫星遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD)数据可以反映污染物浓度分布,具有范围大且速度快的特点,因此,大多数学者通过建立PM_(2.5)-AOD模型来实现卫星遥感监测PM_(2.5)浓度,并通过引入气象要素来优化模型.然而,气象要素的选择与引入往往对模型的精度有较大的影响,如何有效地选择对PM_(2.5)浓度影响较大的气象要素一直是PM_(2.5)-AOD模型中的关键问题.因此,本文基于华东地区2014—2015年的MODIS AOD和地面监测站的PM_(2.5)浓度数据,结合再分析气象资料,利用多元逐步线性回归方法建立PM_(2.5)-AOD模型,从由特定时刻、高度上的气象要素与随时间、高度变化的气象要素组成的气象要素集中,筛选出对因变量PM_(2.5)浓度有显著影响的关键气象要素.结果表明:在地域与季节双重尺度下的PM_(2.5)-AOD模型精度更高;相较于特定时刻高度的气象要素,随时间和高度变化的气象要素对PM_(2.5)-AOD模型的影响更为显著;在地域与季节双重尺度下,1000～850 hPa经向风速差、世界时0:00—6:00近地面温度差、850～600 hPa温度差、6:00边界层高度、12:00—18:00近地面压强差、1000～850 hPa温度差对模型影响较大,但应依据不同季节和不同地区的具体影响程度作为选择标准.
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| 关 键 词： | 多元逐步线性回归 气象要素集 AOD PM2.5 |
| 收稿时间： | 2018/2/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/3/23 0:00:00 |
Impact of meteorological elements on estimation of PM2.5 by aerosol optical depth |
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| XU Yuelei,LIU Yan''an,SHI Runhe,GUO Chunying and DOU Xinyu.Impact of meteorological elements on estimation of PM2.5 by aerosol optical depth[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2018,38(10):3868-3876. |
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| Authors: | XU Yuelei LIU Yan'an SHI Runhe GUO Chunying and DOU Xinyu |
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| Institution: | School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241,1. School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241;2. Laboratory of Geographic Information Science of Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200241,1. School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241;2. Laboratory of Geographic Information Science of Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200241,School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241 and School of Geographic Sciences, East China Normal University, Shanghai 200241 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multivariable stepwise linear regression meteorological element dataset AOD PM2 5 |
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