基于AOD数据和GWR模型估算京津冀地区PM2.5浓度

利用MODIS气溶胶光学厚度（AOD）数据针对不同土地覆盖类型的适用性,提出了一种基于土地覆盖类型的AOD融合方法,生成了一种新的3km AOD数据集.在此基础上,通过地理加权回归（GWR）模型估算了京津冀地区2016年PM_2.5浓度,并用交叉验证的方法对模型性能进行评价.结果表明：利用融合后的AOD数据建立的模型可解释PM_2.594.85%的浓度变化,交叉验证R²为0.94,RMSE为9.27μg/m³,MPE为6.72μg/m³,明显优于多元线性回归（MLR）模型;基于GWR模型估算的京津冀地区2016年年均PM_2.5浓度为58.57μg/m³,其中冬季PM_2.5浓度最高,春秋季次之,夏季浓度最低,PM_2.5月均浓度变化范围32.78~140.83μg/m³,8月份浓度最低,12月份浓度最高;空间分布南北差异显著,衡水市PM_2.5污染最为严重,张家口市PM_2.5浓度较低.利用此方法成功弥补了PM_2.5空间缺失,为城市尺度的健康效应和环境流行病学研究提供数据支持.     

基于AOD数据与GWR模型的2016年新疆地区PM2.5和PM10时空分布特征

PM_2.5与PM₁₀的时空分布特征及其相关性是大气颗粒物研究的主要内容,传统方法是基于监测站点数据进行分析,难以揭示PM_2.5与PM₁₀时空分布的区域特征.为此,本文利用地理加权回归模型估算了2016年新疆地区PM_2.5与PM₁₀的月均浓度,在此基础上对区域尺度的PM_2.5与PM₁₀浓度特征进行分析.结果表明：地理加权回归相较最小二乘回归的拟合精度更高,PM_2.5和PM₁₀的决定系数分别为0.93和0.96,且误差较小;PM_2.5和PM₁₀年均浓度分别为70.88 μg·m^-3和194.53 μg·m^-3,说明大气颗粒物污染严重,且空间分布呈西南高、东北低的特征;PM_2.5和PM₁₀季节浓度均为春季最高,夏季最低;PM_2.5月均浓度2月最高,9月最低,PM₁₀月均浓度3月最高,8月最低;PM_2.5与PM₁₀年均浓度的相关系数r为0.95,相关性较高;PM_2.5/PM₁₀冬季最高为51%,其余季节小于50%,说明冬季PM_2.5对大气颗粒物污染贡献率较高,其余季节则以可吸入颗粒物中的粗颗粒贡献为主.     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5日浓度估算

利用2016年182d的MODIS 3km AOD数据与地面监测数据,评估了混合效应模型不同参数组合的模拟性能,得出模型在解释AOD-PM_2.5关系时,对时间序列变异的解释能力要比空间差异更佳.在此基础上,利用混合效应模型建立京津冀地区每日的AOD-PM_2.5关系,模型拟合R²为0.92,交叉验证调整R²为0.85,均方根误差（RMSE）为12.30 μg/m³,平均绝对误差（MAE）为9.73 μg/m³,说明模型拟合精度较高.基于此模型估算的2016年京津冀地区年均PM_2.5浓度为42.98 μg/m³,暖季（4月1日~10月31日）为43.35 μg/m³,冷季（11月1日~3月31日）为38.52 μg/m³,与同时期的地面监测数据差值分别为0.59,0.7,5.29 μg/m³.空间上,京津冀地区的PM_2.5浓度呈现南高北低的特征,有一条明显的西南-东北走向的高值区.研究结果表明,基于每日混合效应模型可以准确评估京津冀地区的地面PM_2.5浓度,且模型估算的PM_2.5浓度分布状况为区域大气污染防治提供了基础的数据支撑.