本文關(guān)鍵詞：基于多源數(shù)據(jù)的城市地區(qū)PM2.5估算及溯源研究

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【摘要】：隨著我國社會經(jīng)濟建設的不斷發(fā)展,細顆粒物污染問題也愈演愈烈。利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)研究細顆粒物的污染特征,建立細顆粒物質(zhì)量濃度估算模型以及溯源是研究熱點,也具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文研究區(qū)為我國西部地區(qū)重要的中心城市成都,通過污染物質(zhì)量濃度和氣溶膠光學厚度數(shù)據(jù)研究成都地區(qū)細顆粒物污染特征;經(jīng)過垂直和濕度修正,細顆粒物質(zhì)量濃度與氣溶膠光學厚度的相關(guān)性有大的提高;研究并改進螢火蟲優(yōu)化算法,并通過實驗驗證算法可靠性。工作內(nèi)容如下:(1)從日均值和月均值等角度,分析成都地面環(huán)境監(jiān)測點所公布的2014年和2015年細顆粒物質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)時間變化;從污染物來源及存在形式等角度,分析討論細顆粒物與可吸入顆粒物、一氧化碳等污染物的相關(guān)性的大小;分析研究氣象要素對細顆粒物質(zhì)量濃度的影響,分別討論了降雨量、溫度、氣壓氣象要素與細顆粒物質(zhì)量濃度的相關(guān)性及原因。(2)基于MOIDS 1B數(shù)據(jù),利用成熟的暗像元算法反演與污染源數(shù)據(jù)同年的2009年成都地區(qū)的氣溶膠光學厚度�；谖廴驹磾�(shù)據(jù)和成都市的行政區(qū)域劃分,計算成都的15個區(qū)域的整體區(qū)域平均值,企業(yè)群平均值、山地區(qū)域平均值、交通道路平均值。并討論分析了15個區(qū)域的整體區(qū)域平均值、企業(yè)群平均值、山地平均值和交通道路平均值的差異及原因。(3)經(jīng)過垂直和濕度修正,氣溶膠光學厚度與細顆粒物質(zhì)量濃度的相關(guān)性從0.344提升到0.593,有明顯的提高。依據(jù)季節(jié)對兩者做多種模型擬合以及加入氣象要素做多元線性回歸模型,并用平均相對誤差評價模型。(4)研究并改進螢火蟲優(yōu)化算法以適用于細顆粒物的溯源,設定目標函數(shù)為螢火蟲到各個污染源的空間權(quán)重,并在標準螢火蟲優(yōu)化算法的位置更新過程中,加入風要素和氣溶膠光學厚度值的影響,從而改變算法的位置更新過程。通過分析以及實驗,確定算法中的各個參數(shù),最后以一小區(qū)域企業(yè)數(shù)據(jù)來驗證算法的可靠性。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X513;X87

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