【摘要】：隨著國家經(jīng)濟的不斷繁榮,人類活動加劇,造成各地出現(xiàn)霧霾天氣的頻率持續(xù)上升。由于霧霾天氣中含有大量的大氣污染物,會給自然環(huán)境產(chǎn)生很大的危害,也會對人們的身體造成損害。人類在工業(yè)生產(chǎn)和生活中排放的大氣污染物能夠在化學(xué)反應(yīng)的轉(zhuǎn)化下形成二次氣溶膠,進(jìn)而演變成霾,使PM2.5在大氣中的含量不斷升高,而PM2.5是造成霧霾天氣的主要污染物之一,進(jìn)而出現(xiàn)霧霾天氣。目前,我國主要是通過建立地面監(jiān)測站的方式來監(jiān)測大氣污染狀況。該方法監(jiān)測精度高,可靠性好,但成本較高,地面監(jiān)測站點密度不足,無法對大區(qū)域的空氣污染物進(jìn)行連續(xù)性強、覆蓋率高的實時監(jiān)測。衛(wèi)星遙感監(jiān)測手段與常規(guī)的地面監(jiān)測方式對比,具有可監(jiān)測區(qū)域大、實時性更好和成本較低等優(yōu)點。氣溶膠光學(xué)厚度是氣溶膠膠體重要光學(xué)特性之一,對氣溶膠進(jìn)行反演獲取其光學(xué)厚度,分析AOD與PM2.5濃度之間的相關(guān)性,并建立相關(guān)模型,通過該相關(guān)模型能夠獲得較大區(qū)域PM2.5的濃度,可以彌補地面監(jiān)測站點數(shù)目有限,導(dǎo)致的監(jiān)測區(qū)域偏小的不足。本文以成都市雙流區(qū)作為研究區(qū)域,選取2017年7月到2018年1月云層較少的Terra-MODIS衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)作為反演數(shù)據(jù),通過目前最常用的暗像元法借助ENVI5.3軟件平臺反演出不同時期雙流區(qū)的氣溶膠厚度。同時收集雙流區(qū)12個監(jiān)測站點與影像對應(yīng)的PM2.5濃度值,并利用統(tǒng)計分析原理對雙流區(qū)PM2.5濃度的整體特性進(jìn)行分析。通過反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度值和對應(yīng)監(jiān)測站PM2.5濃度值的相關(guān)性,構(gòu)建以線性函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)和乘冪函數(shù)為基礎(chǔ)的回歸估算模型,通過對回歸估算模型擬合優(yōu)度R2及模型精度的比較,選擇出最優(yōu)模型。通過分析氣象因子,土地利用因子對PM2.5濃度的影響,將影響因子與PM2.5做相關(guān)性分析,最后將各影響因子加入到AOD與PM2.5濃度多元回歸估算模型的構(gòu)建中,并驗證多元回歸估算模型的精度。通過對AOD的監(jiān)測來實現(xiàn)對大氣環(huán)境中PM2.5濃度實時動態(tài)監(jiān)測的目的。本文通過上述研究方法,得到如下成果:(1)通過暗像元法對雙流區(qū)的MODIS影像進(jìn)行反演,得到不同時間的AOD反演結(jié)果圖像。(2)對雙流區(qū)PM2.5濃度值在時間軸上的變化進(jìn)行了分析,冬季PM2.5值普遍高于夏季和秋季。(3)獲取以監(jiān)測站點為中心周圍9平方公里范圍的土地利用類型情況,并分析土地利用因子中的農(nóng)用地、建筑用地、交通用地、水域用地等對PM2.5濃度的影響和相關(guān)性。(4)通過氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5濃度值間的pearson相關(guān)系數(shù)與雙側(cè)顯著性來分析氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5之間的相關(guān)性,并構(gòu)建了氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5值的線性函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等4種回歸估算模型,并對擬合優(yōu)度R2進(jìn)行比較,篩選出擬合優(yōu)度R2最高的線性模型,確定了一元一次函數(shù)是四種估算模型中秋季、冬季效果最優(yōu)的估算模型。(5)在AOD和PM2.5濃度最優(yōu)的一元回歸估算模型基礎(chǔ)上,加入氣象因子和土地利用因子對線性函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立一個多元線性回歸估算模型,并驗證了其精度比一元一次線性函數(shù)精度要高,證明了在回歸模型中加入氣象因子和土地利用因子進(jìn)行優(yōu)化的方法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：X513
【圖文】：

PM2.5 的濃度與土地利用因子中農(nóng)用地、建設(shè)用地、交通用地、水域兩兩間的關(guān)性；（3）PM2.5 估算模型構(gòu)建利用 MODIS1KM 分辨率的影像反演得到的 AOD 數(shù)據(jù)與 PM2.5 濃度間的關(guān)性，并構(gòu)建估算模型，篩選擬合優(yōu)度和驗證模型精度。1.3.2 技術(shù)路線本文擬從兩個方面對雙流區(qū)的 PM2.5 濃度展開研究，首先收集不同時間的 MODIS 影像、監(jiān)測站 PM2.5 濃度值和影響因子數(shù)據(jù)資料，將獲取得到MODIS 影像通過反演得到 AOD 濃度值，并建立與 PM2.5 濃度的相關(guān)模型；析不同影響因子對 PM2.5 濃度的關(guān)系，建立各影響因子和 AOD 與 PM2.5 濃度多元回歸模型，通過監(jiān)測站點的 PM2.5 濃度驗證兩種模型的精度，得出多元歸模型估算的 PM2.5 濃度精度更高，采用的技術(shù)路線如圖 1-1 所示。

第 3 章 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)獲取究區(qū)概況理位置區(qū)坐落于四川省中西部，成都平原中南部，成都市西南角，地理坐03°47′—104°15′、北緯 30°13′—30°40′。東連龍泉驛區(qū)、簡陽市，南山區(qū)，西鄰新津縣、崇州市，北靠溫江區(qū)、青羊區(qū)、武侯區(qū)及錦都市中心城區(qū)最近的一個二圈城市。全區(qū)轄 8 個街道、18 個鎮(zhèn)。新區(qū)核心區(qū)域，成都雙流國際機場所在地，成都市城市向南發(fā)展的府新區(qū)成都直管區(qū)、西南航空港經(jīng)濟開發(fā)區(qū)和成都高新區(qū)中和街道內(nèi)有成雅、成樂、成自瀘、成都繞城、成都第二繞城高速、成新蒲昆鐵路、成貴高鐵等交通線路，交通十分便捷，地理位置如圖 3-

第 4 章 基于 MODIS 影像的氣溶膠反演地球的球面特性等影響，當(dāng)掃描角度與掃描中心角度大于 15°時，就會形成幾何變形。相鄰像元發(fā)生重疊，影像就會重疊，產(chǎn)生蝴蝶結(jié)效應(yīng)，如圖 4-1 所示。已有很多研究證明，“蝴蝶結(jié)”現(xiàn)象形成與擺動式傳感器的成像原理有關(guān)，“不同的掃描角度蝴蝶結(jié)現(xiàn)象不同，角度越小，“蝴蝶結(jié)”現(xiàn)象越不明顯，反之“蝴蝶結(jié)”現(xiàn)象越明顯。目前，有兩種常見的消除“蝴蝶結(jié)”現(xiàn)象方法，一種是星歷表法，一種是非星歷表法，非星歷表法主要包括相關(guān)系數(shù)和“Lambert projection”法，因 MODIS 影像中沒有星歷表數(shù)據(jù)，無法使用星歷表法。本次在ENVI5.3軟件中的GeoreferenceMODIS 工具對 MODISL1B 數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在對影像進(jìn)行幾何校正前，bow-tie去除前后對比如圖 4-1 和圖 4-2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2786883