【摘要】：隨著近年來全球工業(yè)化經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城市化進(jìn)程加快,大氣污染日趨嚴(yán)重,以PM2.5為首的大氣環(huán)境污染治理已迫在眉睫。而利用遙感手段反演近地面PM2.5質(zhì)量濃度并獲取其三維時空特征,能夠為灰霾氣溶膠三維時空輸送規(guī)律的探究及政府進(jìn)行灰霾區(qū)域聯(lián)治、污染控制提供理論和技術(shù)支持。本文以河南省鄭州市地區(qū)為研究區(qū)開展相關(guān)研究,主要取得了以下研究成果。1.相對濕度和垂直標(biāo)高對AOD或PM2.5貢獻(xiàn)率研究以鄭州市為研究區(qū),基于2013年12月至2014年11月的CALIPSO衛(wèi)星激光雷達(dá)二級氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品,通過氣溶膠濕度訂正和垂直標(biāo)高訂正方法,建立近地面PM2.5與氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)反演模型并篩選出最優(yōu)反演模型�；谠撃Ｐ�,首次提出利用累積量斜率變化比較法定量研究相對濕度和垂直標(biāo)高對PM2.5或AOD的貢獻(xiàn)率,以冬季為基準(zhǔn)期,在不考慮溫度、降水、風(fēng)速、風(fēng)向等影響因素的情況下,得出相對濕度對PM2.5相對貢獻(xiàn)率在春夏時期和秋季時期分別為31.60%和48.40%,垂直標(biāo)高對AOD相對貢獻(xiàn)率在春夏時期和秋季時期分別為72.28%和40.23%,相對濕度對AOD相對貢獻(xiàn)率在春夏時期和秋季時期分別為24.59%和26.23%,該研究結(jié)果為進(jìn)一步提高PM2.5反演精度提供了理論依據(jù)。2.首次提出一種時空適應(yīng)性PM2.5反演模型基于地理加權(quán)回歸模型(GWR),引入DEM和時間因素提出一種四維時空地理加權(quán)回歸模型(4D-GTWR),解決了PM2.5反演過程中四維時空非平穩(wěn)性問題�；诤幽鲜∴嵵菔�2017年12月至2018年2月的PM2.5近地面觀測數(shù)據(jù),并結(jié)合氣象因子數(shù)據(jù)和中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感數(shù)據(jù)的MYD04_3K AOD產(chǎn)品,利用地理加權(quán)回歸模型(GWR)、時間加權(quán)回歸模型(TWR)、時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)和4D-GTWR模型對PM2.5進(jìn)行反演研究。結(jié)果表明,4D-GTWR模型R~2(0.9496)與GWR模型R~2(0.7761)、TWR模型R~2(0.7763)和GTWR模型R~2(0.8811)相比,表現(xiàn)出更好的擬合優(yōu)度。3.基于組件GIS開發(fā)實現(xiàn)衛(wèi)星遙感灰霾PM2.5三維可視化系統(tǒng)研究三維克里金空間插值算法,通過建立統(tǒng)一套合模型實現(xiàn)對各層PM2.5三維空間分布表達(dá)。同時基于Arcgis Engine二次開發(fā)平臺構(gòu)建了PM2.5三維可視化系統(tǒng),從而實現(xiàn)灰霾PM2.5三維可視化,進(jìn)而獲取三維空間PM2.5質(zhì)量濃度。本文創(chuàng)新點和特色為:首次提出一種時空適應(yīng)性PM2.5反演模型——四維時空地理加權(quán)回歸模型(4D-GTWR),提高了PM2.5反演精度,并實現(xiàn)了灰霾PM2.5三維空間分布表達(dá)及可視化。
【圖文】：

度訂正貢獻(xiàn)率研究垂直訂正PM2.5三維空間分布AOD與PM2.5關(guān)系模型PM2.5時空分布二三維空間插值算法三維GIS可視化平臺線性回歸擬合圖 1 研究技術(shù)路線圖1.5 論文組織結(jié)構(gòu)本文基于衛(wèi)星遙感灰霾 PM2.5 三維可視化系統(tǒng)研究與實現(xiàn)進(jìn)行研究，共六章內(nèi)容如下：第一章為緒論。介紹了研究課題的研究背景、意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及論文的主要研究目的、內(nèi)容和技術(shù)路線，最后介紹論文的組織結(jié)構(gòu)。第二章為研究區(qū)與數(shù)據(jù)。介紹了研究區(qū)域地理位置，，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，氣候以及霧霾污染情況。其次重點介紹了研究所利用的遙感數(shù)據(jù)（包括 CALIPSO 和 MODIS 數(shù)據(jù)），空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)（主要是 PM2.5 質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)），氣象因子數(shù)據(jù)（包括相對濕度，溫度，風(fēng)速，風(fēng)向，氣壓，降水量）及 DEM 數(shù)據(jù)的來源及其處理方法和步驟。第三章為貢獻(xiàn)率研究。通過引入氣溶膠濕度訂正和垂直標(biāo)高訂正方法，從而反演近

因此，本文采用基本品質(zhì)篩選對 CALIPSOLevel2 數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，質(zhì)量控制參數(shù)設(shè)置如表 1。表 1 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制主要參數(shù)篩選設(shè)置CALIPSO Level2 級層產(chǎn)品Feature_Optical_Depth_532≠-9999;-100≤CAD_SCORE≤-50;Extinction_QC_532=0 或 Extinction_QC_532=1;0≤Layer_Top_Altitude≤3KM;基本品質(zhì)篩選技術(shù)主要利用 CALIPSO level2 數(shù)據(jù)中的 The cloud-aerosol discrimin--ationscore（簡稱 CADScore）、Extinctionqualitycontrol（簡稱 ExtinctionQC）等幾個主要的標(biāo)志量篩選出有效的氣溶膠光學(xué)厚度[50]。為了利用更接近于近地面的大氣氣溶膠光學(xué)厚度，本文主要利用 CALIPSO 層產(chǎn)品數(shù)據(jù)中層頂高不超過 3KM 的氣溶膠數(shù)據(jù)，結(jié)合基本品質(zhì)篩選技術(shù)及 IDL 程序設(shè)計，獲得每一軌 CALIPSO 數(shù)據(jù)近地面（3KM 以下）的氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）算術(shù)平均值。研究區(qū)域 CALIPSO 衛(wèi)星軌道數(shù)據(jù)如圖 2 所示。
【學(xué)位授予單位】：河南工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：X87;TP311.52

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本文編號：2631517