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环境空气中空气动力学当量直径小于或者等于2.5微米的细颗粒物(PM2.5)在地球的大气成分之中只有少部分的含量,但是它对大气质量和能见距离等可以产生很重要的影响。随着大气污染问题不断加剧,政府和一些公共组织建立了大气环境质量监测项目,建立了地面监测站点来监测大气空气质量和污染物含量的相关情况。但是,由于地面监测站点数量有限,监测站稀疏分布不均匀,且建立监测站的成本较高以及后期维护亦耗时耗力,无法全面有效实时地反映PM2.5在大范围空间的时空分布情况。随着定量遥感的出现和发展,这一问题便有了切实有效地解决方法,由于卫星遥感观测具有覆盖面积广、时效性强、成本较低等特点,大大弥补了地面监测站点建立和维护成本高、覆盖面积小等不足,因此利用卫星定量遥感手段对污染物浓度进行监测,成为了监测站点的一个监测补充手段,因此利用卫星遥感影像实现监测PM2.5浓度值的方法研究也成为了一个热门的话题。本文选取成都市双流区为研究区域,该区域2017年在成都市空气质量指数排名中排名前三,是成都市各个区县中污染较严重的地区。本文选择最优反演算法——扩展后的暗像元算法,通过Terra-MODIS卫星遥感数据反演计算出不同时期不同监测站点对应的气溶胶光学厚度(简称AOD,下文均使用AOD表示),根据气溶胶的垂直分布特性与双流区地理环境,使用气象站的能见度数据,修正计算出相应的近地面AOD,并构建近地面AOD值与PM2.5浓度值的关系模型。在探索分析PM2.5浓度值时间空间上变化趋势后,分析研究气象因子(气温、气压、湿度)对PM2.5浓度分布变化的影响,并且将这些影响因子加入到近地面AOD-PM2.5关系模型中来提高二者的关系模型精度,再根据交叉验证方法使用空气质量监测站点实测的PM2.5浓度值对优化后的模型精度进行验证,以此研究来实现利用对AOD的监测间接得到对大气环境中PM2.5浓度全面监测的目的,可用于监测站对PM2.5浓度监测的补充。在整个研究工作中,研究得到的成果包括以下四个方面:(1)本文选取扩展的暗像元算法(V5.2算法)对研究区AOD值进行反演,再利用气溶胶垂直分布特性对反演的AOD值进行垂直校正,再分别分析PM2.5与AOD、近地面AOD之间的相关性,得出PM2.5与近地面AOD值相关性更强,表示该垂直校正方法切实可行,能提高PM2.5与气溶胶光学厚度的相关性。(2)对双流区监测站点PM2.5浓度值的时空变化特征进行插值分析,在时间维度上,PM2.5浓度表现为夏季最低,秋季次之,冬季最高;在空间维度上,PM2.5浓度值从南至北逐渐升高,靠近成都市中心区域浓度值为最高。(3)双流机场附近PM2.5浓度相对其他区域较低,导致这一现象的原因与机场里飞机起飞降落产生的气旋加速该区域PM2.5扩散有关。(4)建立近地面AOD-PM2.5关系模型,得出一元一次方程的拟合度更高,并分别对PM2.5与气象因子包括气温、气压、湿度之间的相关性进行分析,得出PM2.5浓度分别与气温、湿度、气压呈负、负、正相关关系,并利用该关系对近地面AOD-PM2.5关系模型进行优化,得到一个高精度的多元回归优化模型。