【摘 要】
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随着我国工业化、城镇化进程的不断加快,我国经济水平显著提高,随之而来人居环境也发生了改变,越来越多的城市频繁出现雾霾现象。而引起雾霾现象的首要污染物是可吸入颗粒物,包括PM2.5、PM10等。雾霾现象不仅能降低大气能见度,导致人们视线受阻,影响正常生活,更为重要的是,PM2.5、PM10等可吸入颗粒物也会对人的身体健康产生威胁。因此,对PM2.5、PM10进行区域性的研究为大气环境污染防治工作提供
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随着我国工业化、城镇化进程的不断加快,我国经济水平显著提高,随之而来人居环境也发生了改变,越来越多的城市频繁出现雾霾现象。而引起雾霾现象的首要污染物是可吸入颗粒物,包括PM2.5、PM10等。雾霾现象不仅能降低大气能见度,导致人们视线受阻,影响正常生活,更为重要的是,PM2.5、PM10等可吸入颗粒物也会对人的身体健康产生威胁。因此,对PM2.5、PM10进行区域性的研究为大气环境污染防治工作提供科学依据具有重要意义。本文主要针对石家庄市PM2.5的时空特征与影响因素之间的关系进行研究。由于石家庄市的空气质量监测站点主要分布在石家庄市的主城区,因此本文主要针对石家庄市主城区的PM2.5进行研究。基于站点数据从月、季、年尺度分析了石家庄市2016-2020年PM2.5时空特征;基于MODIS L1B遥感影像,采用扩展的暗像元法反演出石家庄市2018年3月-11月石家庄市春、夏、秋三季的PM2.5浓度空间分布图,针对石家庄市主城区分析了PM2.5与气象因素、社会因素等之间的关系。本文的主要研究内容和成果如下:（1）本文基于石家庄市2016-2020年8个国控监测站点PM2.5逐日监测数据,从时间尺度上按月、季、年为单位,对石家庄市2016-2020年PM2.5的时空变化特征进行了分析。分析发现,石家庄2016-2020年PM2.5月平均浓度、季平均浓度、年平均浓度均逐年下降,以年为尺度,PM2.5月平均浓度呈“U”型分布,冬季的PM2.5浓度最高、春秋次之、夏季最低;基于站点数据插值得到了PM2.5年际空间分布图,结果显示石家庄市2016-2020年PM2.5在空间分布上保持一致。（2）本文基于扩展的暗像元法对MODIS L1B数据进行了遥感反演,得到石家庄市的AOD空间分布图,石家庄市的AOD具有明显的空间分布特征。利用MODIS MYD04＿3K气溶胶产品对AOD反演结果的精度进行验证,AOD反演结果与气溶胶产品之间的相关系数为0.7448,表明AOD反演精度较高,验证了AOD反演结果的可靠性。（3）本文基于AOD反演结果和PM2.5实测数据,将未订正前的AOD与经过垂直订正和湿度订正后的AOD分别与PM2.5实测数据进行相关性分析。分析发现,经过订正后的AOD与PM2.5之间的相关性明显高于订正前。可以看出,AOD与地面监测PM2.5浓度之间的相关性会受到垂直标高和相对湿度这两个因素的影响而发生变化。根据订正后的AOD值与站点PM2.5实测值之间的相关性,构建5种回归模型。对比分析这5种模型,发现春、夏、秋三季中,均为一元二次模型的拟合效果最好。利用PM2.5实测数据对一元二次模型反演的PM2.5值进行了精度检验。验证结果显示,春、夏、秋三季一元二次模型的预测结果相对较好,其预测决定系数分别为0.7282、0.6872、0.782,预测精度较高,说明利用一元二次模型反演PM2.5的可靠性。（4）本文根据AOD和PM2.5浓度的相关关系,基于最优模型反演得到石家庄市春、夏、秋三季的PM2.5空间分布图。利用站点数据插值结果对遥感反演PM2.5的精度进行验证,将PM2.5与气象因素和社会因素相结合,对PM2.5与气温、降雨量、人口密度和工业化水平之间的关系进行探讨。通过对石家庄PM2.5的时空分布特征进行分析,发现石家庄市夏季PM2.5浓度最低、春季最高,且PM2.5浓度在各季节都表现出西低东高的特点。对比站点数据插值结果和遥感反演结果,两种方法得到的结果在空间分布和PM2.5浓度值上均较为一致,验证了遥感反演PM2.5的精度。PM2.5与气温、降雨量、人口密度和工业化水平的相关性较高,从季节变化上来看,PM2.5与气温、降雨量之间均为负相关关系,气温高,降雨量大,PM2.5浓度低;PM2.5与人口密度、工业化水平均为正相关关系,人口密度越大,工业化水平越高,PM2.5浓度也就越高。
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