本文關(guān)鍵詞：遙感信息協(xié)同下的區(qū)域空氣質(zhì)量評價與預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

  更多相關(guān)文章： 空氣質(zhì)量預(yù)測 MODIS IDEA-I 空間插值

【摘要】：傳統(tǒng)的空氣質(zhì)量預(yù)測采用空氣質(zhì)量模型法,從第一代開始到第三代,都受限于排放清單的統(tǒng)計(jì),一直未有大規(guī)模的推廣運(yùn)用。隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感圖像反演獲得氣溶膠光學(xué)厚度,再由氣溶膠光學(xué)厚度估算空氣質(zhì)量,這就能在短時間內(nèi)獲取到大范圍空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。IDEA-I軌跡模型采用遙感數(shù)據(jù)來做空氣質(zhì)量的預(yù)測,避免的排放清單統(tǒng)計(jì)的困難,實(shí)驗(yàn)取得較好的預(yù)測效果。本文的研究區(qū)域主要為我國華北區(qū)域,IDEA-I軌跡模型以MODIS的AOD產(chǎn)品作為污染源,但是受到云層影響,依然存在大量無值區(qū)域。受益于遍布全國范圍的地面監(jiān)測站點(diǎn),通過經(jīng)驗(yàn)公式,將空氣質(zhì)量和氣溶膠光學(xué)厚度相對應(yīng),將地面數(shù)據(jù)來對遙感數(shù)據(jù)做補(bǔ)充,再采用反距離權(quán)重空間插值平滑全圖獲得數(shù)據(jù)高覆蓋的AOD產(chǎn)品,輸入到IDEA-I軌跡模型。本文的主要研究成果如下:(1)完成IDEA-I軌跡模型的本地化應(yīng)用,在有氣象數(shù)據(jù)和遙感AOD數(shù)據(jù)的條件下,能對國內(nèi)任意區(qū)域?qū)崿F(xiàn)48小時的空氣質(zhì)量預(yù)測。以華北區(qū)域?yàn)檠芯繉ο?分析其48小時的氣溶膠的運(yùn)動軌跡,將運(yùn)行結(jié)果和監(jiān)測結(jié)果對比,結(jié)果證明IDEA-I在AOD數(shù)據(jù)覆蓋較為完整的時候能獲得良好的實(shí)驗(yàn)效果,能準(zhǔn)確的判斷空氣質(zhì)量的變化趨勢。(2)將地面數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合,解決由于云覆蓋導(dǎo)致的MODIS AOD數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的問題。在Linux平臺上搭建基于JAVA的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)自動采集系統(tǒng)。對成都七個空氣質(zhì)量國控監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),建立PM2.5和PM10之間的歸一化經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ�。同時參考相關(guān)研究結(jié)果,建立AOD和AQI之間的歸一化經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?實(shí)現(xiàn)監(jiān)測站數(shù)據(jù)和AOD數(shù)據(jù)的對應(yīng)。采用反距離權(quán)重法平滑插值后的圖像,獲得更好的實(shí)驗(yàn)效果。(3)搭建基于JAVA平臺的自動化預(yù)警系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對遙感數(shù)據(jù)的自動定位下載,自動配置IDEA-I相關(guān)運(yùn)行參數(shù),對缺失嚴(yán)重的區(qū)域?qū)崿F(xiàn)空氣質(zhì)量站點(diǎn)值的補(bǔ)充和空間插值,在IDEA-I運(yùn)行結(jié)束后,對運(yùn)行結(jié)果Netcdf文件中記錄的氣溶膠軌跡點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),實(shí)現(xiàn)對空氣質(zhì)量的量化預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確判斷空氣質(zhì)量的變化情況和污染物氣團(tuán)的運(yùn)動軌跡,遷移方向,擴(kuò)散范圍。對于區(qū)域的空氣質(zhì)量預(yù)測有很好的實(shí)驗(yàn)效果。
【關(guān)鍵詞】：空氣質(zhì)量預(yù)測 MODIS IDEA-I 空間插值
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP79
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究目的和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外空氣質(zhì)量預(yù)測研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 軌跡的計(jì)算12-14
• 1.3.1 等壓軌跡12-13
• 1.3.2 準(zhǔn)等熵軌跡13
• 1.3.3 拉格朗日守恒定律13-14
• 1.4 論文選題和研究內(nèi)容14-18
• 1.4.1 研究目標(biāo)及內(nèi)容14-16
• 1.4.2 研究技術(shù)路線16
• 1.4.3 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 空氣質(zhì)量預(yù)測模型分析比較18-31
• 2.1 空氣質(zhì)量模型18-21
• 2.2 嵌套網(wǎng)格空氣質(zhì)量預(yù)報模式21-22
• 2.3 IDEA-I模型22-23
• 2.4 IDEA-I的部署23-28
• 2.4.1 IDEA-I的命令24-26
• 2.4.2 IDEA-I配置文件說明26-28
• 2.4.3 IDEA-I模型理論28
• 2.5 空氣質(zhì)量預(yù)測模型比較28-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第三章 區(qū)域空氣質(zhì)量研究——以華北地區(qū)為例31-40
• 3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域的選取31-32
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)32-33
• 3.3 IDEA-I的模擬與預(yù)測33-34
• 3.4 以2014年10月華北地區(qū)的一次污染為例34-38
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析和討論38-39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于天基地基數(shù)據(jù)融合的空氣質(zhì)量預(yù)測研究40-60
• 4.1 空氣質(zhì)量指標(biāo)和污染物濃度關(guān)系討論40-45
• 4.1.1 空氣質(zhì)量指數(shù)的計(jì)算43-44
• 4.1.2 PM數(shù)據(jù)和AOD之間的關(guān)系44-45
• 4.2 地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的補(bǔ)充45-51
• 4.2.1 地面監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)的獲取45-46
• 4.2.2 站點(diǎn)經(jīng)緯度的精度分析46-47
• 4.2.3 數(shù)據(jù)補(bǔ)充HDF遙感數(shù)據(jù)47-49
• 4.2.4 平面空間中的二分查找49-51
• 4.3 空間插值51-53
• 4.3.1 克里金插值法52-53
• 4.3.2 反距離權(quán)重算法53
• 4.4 IDW算法的實(shí)現(xiàn)53-56
• 4.5 預(yù)測結(jié)果的交叉驗(yàn)證56-58
• 4.6 本章小結(jié)58-60
• 第五章 基于天基地基數(shù)據(jù)融合的空氣質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)60-71
• 5.1 軟件總體框架60-62
• 5.2 基于WEB的展示平臺62-63
• 5.3 網(wǎng)頁爬蟲信息抓取技術(shù)63-65
• 5.4 FTP自動下載技術(shù)65-68
• 5.5 IDEA-I的二次封裝68-69
• 5.6 本章總結(jié)69-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-74
• 6.1 本文研究總結(jié)71-72
• 6.2 本文研究展望72-74
• 致謝74-75
• 參考文獻(xiàn)75-79

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