【摘 要】
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随着人们对自然环境重视程度的加深,环境空气质量成为衡量生存环境的重要指标,气溶胶污染是环境污染的重要原因之一。本文针对气溶胶观测的现状,通过遥感反演观测的方式,获得气溶胶污染时空分布特征,来作为现有大气污染现有地面观测手段的补充。研究中重点分析了单一来源遥感数据反演气溶胶光学厚度的时空分辨率差异关键问题,运用了降尺度STARFM的遥感数据融合算法,将多源数据融合为时空分辨率较为适宜的融合数据,用于
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随着人们对自然环境重视程度的加深,环境空气质量成为衡量生存环境的重要指标,气溶胶污染是环境污染的重要原因之一。本文针对气溶胶观测的现状,通过遥感反演观测的方式,获得气溶胶污染时空分布特征,来作为现有大气污染现有地面观测手段的补充。研究中重点分析了单一来源遥感数据反演气溶胶光学厚度的时空分辨率差异关键问题,运用了降尺度STARFM的遥感数据融合算法,将多源数据融合为时空分辨率较为适宜的融合数据,用于AOD—气溶胶光学厚度监测。本文选取甘肃省为研究区,研究中采用的数据包括1000m空间分辨率的MODIS数据和30m空间分辨率的Landsat-8数据,经过预处理与融合,获得了与MODIS有时间分辨率一致、但空间分辨率达到250m的融合遥感数据。选取28个地面PM2.5数据观测站进行遥感验证与对比分析,获取了2020年的甘肃省250m融合遥感数据集,并进行逐月平均分析,得到了最终的甘肃省AOD月平均融合遥感监测结果。基于甘肃省内外28个地面PM2.5观测站点数据,插值获取了甘肃省2020年月平均PM2.5空间分布图,将其作为单一来源和多源遥感数据AOD反演的地面验证和对比样本。本文的研究工作,主要结论包括:（1）结合甘肃省地面PM2.5实测验证,遥感反演AOD与PM2.5质量浓度具有正相关性,AOD较高的区域地面观测到的PM2.5同样处于较高浓度。虽然目前得到的验证结果表明运用AOD尚不足以进行PM2.5的定量化评估,但AOD与PM2.5质量浓度是相关的,能够满足甘肃省大气污染监测的要求。（2）为了同时获取MODIS卫星遥感数据的高时间分辨率,和Landsat-8卫星遥感数据的高空间分辨率,降尺度STARFM数据融合算法可以较好的满足卫星遥感数据融合的要求,融合得到的250m空间分辨率遥感数据经过反演,得到的AOD与MODIS、Landsat-8单一来源数据反演得到的AOD空间分布一致,空间分辨率较MODIS提高,时间分辨率和覆盖度也优于Landsat-8数据。该算法适用于较大范围的AOD反演。（3）AOD反演结果与PM2.5监测结果相比,AOD监测结果能够对复杂地形开展监测,监测结果表明甘肃省祁连山脉、黄土高原和河西走廊的气溶胶污染不一致,山峰地区气溶胶污染较轻,而山谷气溶胶污染程度较严重,遥感反演AOD其精细化程度较PM2.5监测更高。（4）2020年的卫星遥感反演月平均AOD与地面观测逐月PM2.5经空间分析所得到的甘肃省气溶胶污染空间分布特征一致,表现出东南高、西北低,城市高、郊区低的特点。甘肃省东西区域气溶胶污染时间分布不均衡。1月及11-12月是气溶胶污染较为严重的时期,其中1月平均气溶胶污染水平更高,7-9月是气溶胶污染最轻的时期。西北地区城市气溶胶污染集中发生在冬-春两季,而夏-秋季节污染水平较低,与东南地区秋-冬季节污染严重有所区别。通过以上研究,为遥感监测甘肃省气溶胶污染提供了参考,证明了遥感监测AOD能够较好的补充地面观测站点不足的问题,特别对于甘肃省地广人稀的山区和荒漠地带有很好的补充作用。多源遥感数据能够通过融合获取时空分辨率适宜的融合数据,降低了对卫星遥感传感器的技术要求。此外,本研究所获得的甘肃省气溶胶污染时空分布特征,能够为进一步研究甘肃省气溶胶污染来源、扩散传输过程提供参考。
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