集成多源遥感数据的PM2.5浓度空间分布制图

被引：3

作者：

蒲强 ^{[1
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邹滨 ^{[1
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翟亮 ^{[2
]}

郭宇 ^{[1
]}

桑会勇 ^{[2
]}

Bilal Muhammad ^{[3
]}

机构：

[1] 中南大学地球科学与信息物理学院

[2] 中国测绘科学研究院地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室

[3] The Hong Kong Polytechnic University,Department of Land Surveying and Geo-Infomatics

来源：

地球信息科学学报 | 2016年 / 18卷 / 12期

关键词：

AOD反演; PM2.5; 地理加权回归; 遥感制图;

D O I：

暂无

中图分类号：

X513 [粒状污染物]; X87 [环境遥感];

学科分类号：

0706 ; 070602 ; 1404 ;

摘要：

针对传统地面稀疏站点监测PM2.5浓度以点带面的缺陷,本研究拟借助多源遥感数据开展了地面大气细颗粒物PM2.5浓度空间分布模拟研究。以京津冀地区2013年的年均、季均PM2.5浓度模拟图为例,用简化的气溶胶反演算法（SARA）反演了1 km高分辨率AOD,并结合高分辨率遥感提取污染相关地理要素,对研究区PM2.5浓度空间分布进行地理统计模拟及优选。结果表明:1 SARA算法反演的AOD与地基AERONET相关性达0.99,能准确地反映研究区AOD的时空分布特征;2集成多源遥感数据的地理加权回归模型拟合度高（平均R2-0.66）,其空间模拟显示研究区平均PM2.5污染南部城镇最重,中东部城区次之,西北山区较轻;3研究区PM2.5污染程度高,全年平均模拟浓度高达75μg/m3,在气候环境及主要污染源季节性差异驱动下,浓度分布季节性特征显著,冬季污染最严重,而夏、秋季相对较轻。该成果对于精细把握PM2.5污染特征,指导污染防控具有重要意义。

引用

页码：1717 / 1724

页数：8

共 15 条

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