成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)是中國西部最大的雙核城市群,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,工業(yè)發(fā)達(dá),加上所處四川盆地,大氣污染物擴(kuò)散條件差,以細(xì)顆粒物(PM2.5)為首要污染的大氣問題日益凸顯。本文以成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)作為研究區(qū),基于2018年氣溶膠(AOD)數(shù)據(jù)、PM2.5地面空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)的時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù),建立AOD-PM2.5濃度回歸擬合模型,通過決定系數(shù),篩選出最優(yōu)AOD-PM2.5擬合模型,用以估算地面PM2.5濃度的空間分布。利用Arcgis空間分析、小波分析法等對AOD及PM2.5濃度的時(shí)空分布特征進(jìn)行綜合分析,篩選出典型PM2.5污染過程和監(jiān)測受點(diǎn)。結(jié)合氣象觀測資料及NCEP的GSAS數(shù)據(jù),采用后向軌跡模式聚類、潛在源分析等方法,分析典型大氣污染過程的污染和氣象特征,探究PM2.5污染物的潛在源區(qū)。主要研究結(jié)論如下:(1)研究區(qū)AOD空間分布受地形和季節(jié)影響。地形上,高海拔地區(qū)的AOD遠(yuǎn)低于盆地腹部,低海拔區(qū)域的AOD值;季節(jié)上,春、夏兩季,成都-德陽AOD高值集聚明顯,秋、冬兩季高值區(qū)域轉(zhuǎn)移,分散,自貢、內(nèi)江等區(qū)域出現(xiàn)高值區(qū);AOD值在時(shí)間上出現(xiàn)降低的趨勢,從17年與18年季節(jié)同比分析,春、夏兩季,AOD值變化較不明顯;秋、冬兩季出現(xiàn)較為明顯的降低。(2)PM2.5的時(shí)空分布特征:在空間上的出現(xiàn)圈層式分布。成都-德陽為核心圈,資陽、內(nèi)江、重慶城區(qū)等四川盆地腹部區(qū)域?yàn)榈诙?以雅安、瀘州、渝東南為第三圈層。在不同季節(jié),PM2.5濃度的空間分布也存在較大差異。在時(shí)間上,研究區(qū)各地級市、區(qū)縣(直轄市)的PM2.5濃度變化具有相當(dāng)高的一致性,成都市的PM2.5日均濃度明顯高于重慶城區(qū),其中,1月、2月12月PM2.5濃度較高,尤以1月最為嚴(yán)重,污染日集中且連續(xù),成渝兩地污染峰值日接近,部分峰值日相差1~3日。(3)結(jié)合污染物濃度超標(biāo)程度和時(shí)間持續(xù)程度,選取2018年1月11日至22日和12月15日至21日兩次污染過程作為成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)大氣污染特征的典型個(gè)例。對典型污染過程期間的PM2.5濃度變化以及地面氣象變化特征進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn):污染過程有明顯峰值,兩次污染過程峰值累積時(shí)間為4、5日,污染擴(kuò)散時(shí)間與氣象條件相關(guān);污染累積時(shí)期逆溫現(xiàn)象較明顯;1月與12月,氣團(tuán)的移動(dòng)軌跡主要研究區(qū)內(nèi)部氣團(tuán)和外部氣團(tuán),1月外部氣團(tuán)主要來自西藏、青海,12月外部氣團(tuán)主要來自西藏、云南、貴州。(4)利用PSCF和CWT等方法,分析PM2.5潛在源區(qū):1月的污染過程,成渝兩地潛在污染源區(qū)主要分布在西南方位,重慶外來源污染占比較高,青海省和云南省,本地源主要為重慶西南區(qū)域,成都主要源是重慶西部,潼南、大足、四川成都、德陽、遂寧等地;12月的污染過程,成渝兩地潛在污染源區(qū)主要東南方位,本地源污染貢獻(xiàn)較高,重慶PM2.5污染源主要是江津、內(nèi)江等地,成都PM2.5污染源主要地主要為成都、資陽。
【學(xué)位單位】：重慶工商大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：X513
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 遙感反演氣溶膠研究進(jìn)展
        1.2.2 基于AOD的 PM2.5 濃度估算研究進(jìn)展
        1.2.3 重污染過程的研究進(jìn)展
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容與方法
        1.3.2 技術(shù)路線
        1.3.3 研究特色與創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源及方法
    2.1 研究區(qū)概況
    2.2 數(shù)據(jù)來源
        2.2.1 modis數(shù)據(jù)來源
        2.2.2 PM2.5 歷史數(shù)據(jù)
        2.2.3 其余數(shù)據(jù)
    2.3 .研究方法
        2.3.1 線性擬合回歸模型
        2.3.2 小波分析
        2.3.3 后向軌跡
        2.3.4 聚類分析
        2.3.5 潛在源分析
第3章 氣溶膠光學(xué)厚度時(shí)空分布特征
    3.1 數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)處理方法
        3.1.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理
        3.1.2 modis04 的驗(yàn)證
    3.2 氣溶膠光學(xué)厚度的時(shí)空分布特征
        3.2.1 氣溶膠光學(xué)厚度年度空間分布特征
        3.2.2 氣溶膠光學(xué)厚度的季節(jié)性空間分布特征
        3.2.3 氣溶膠光學(xué)厚度時(shí)間分布特征
    3.3 小結(jié)
第4章 MODIS AOD與 PM2.5 關(guān)系擬合
    4.1 年度AOD-PM2.5 回歸擬合
    4.2 季節(jié)性AOD-PM2.5 回歸擬合
    4.3 分地區(qū)AOD-PM2.5 回歸擬合
    4.4 小結(jié)
第5章 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)PM2.5 濃度時(shí)空分布特征
    5.1 PM2.5 濃度空間分布
        5.1.1 PM2.5 濃度年度空間分布
        5.1.2 季節(jié)尺度的PM2.5 濃度空間分布特征
    5.2 PM2.5 濃度時(shí)間分布特征
        5.2.1 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)2014 年至18年P(guān)M2.5 濃度多年變化規(guī)律
        5.2.2 成渝兩地PM2.5 濃度日均變化特征規(guī)律
    5.3 小結(jié)
第6章 成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)典型污染過程分析
    6.1 典型污染過程篩選
    6.2 兩次污染過程分析
22 日污染過程'>        6.2.1 2018 年1月11 日²2 日污染過程
21 日污染過程'>        6.2.2 2018 年12月15 日²1 日污染過程
        6.2.3 小結(jié)
    6.3 典型污染過程軌跡聚類
22 日污染軌跡'>        6.3.1 2018 年1月11 日²2 日污染軌跡
        6.3.2 12 月15 日至21 日污染軌跡
        6.3.3 小結(jié)
    6.4 典型污染過程污染物潛在源區(qū)貢獻(xiàn)與污染權(quán)重分析
        6.4.1 2018 年1月11 日至22 日污染物潛在源區(qū)貢獻(xiàn)與污染權(quán)重
        6.4.2 2018 年12月15 日至21 日污染污染物潛在源區(qū)貢獻(xiàn)與污染權(quán)重
        6.4.3 小結(jié)
第7章 結(jié)論與展望
    7.1 研究結(jié)論
    7.2 建議與不足
參考文獻(xiàn)
致謝
科研情況

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2860395