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传统的空气质量预测采用空气质量模型法,从第一代开始到第三代,都受限于排放清单的统计,一直未有大规模的推广运用。随着卫星遥感技术的发展,遥感图像反演获得气溶胶光学厚度,再由气溶胶光学厚度估算空气质量,这就能在短时间内获取到大范围空气质量数据。IDEA-I轨迹模型采用遥感数据来做空气质量的预测,避免的排放清单统计的困难,实验取得较好的预测效果。本文的研究区域主要为我国华北区域,IDEA-I轨迹模型以MODIS的AOD产品作为污染源,但是受到云层影响,依然存在大量无值区域。受益于遍布全国范围的地面监测站点,通过经验公式,将空气质量和气溶胶光学厚度相对应,将地面数据来对遥感数据做补充,再采用反距离权重空间插值平滑全图获得数据高覆盖的AOD产品,输入到IDEA-I轨迹模型。本文的主要研究成果如下:(1)完成IDEA-I轨迹模型的本地化应用,在有气象数据和遥感AOD数据的条件下,能对国内任意区域实现48小时的空气质量预测。以华北区域为研究对象,分析其48小时的气溶胶的运动轨迹,将运行结果和监测结果对比,结果证明IDEA-I在AOD数据覆盖较为完整的时候能获得良好的实验效果,能准确的判断空气质量的变化趋势。(2)将地面数据和遥感数据相结合,解决由于云覆盖导致的MODIS AOD数据缺失严重的问题。在Linux平台上搭建基于JAVA的空气质量数据自动采集系统。对成都七个空气质量国控监测站点数据的统计,建立PM2.5和PM10之间的归一化经验模型。同时参考相关研究结果,建立AOD和AQI之间的归一化经验模型,实现监测站数据和AOD数据的对应。采用反距离权重法平滑插值后的图像,获得更好的实验效果。(3)搭建基于JAVA平台的自动化预警系统,实现对遥感数据的自动定位下载,自动配置IDEA-I相关运行参数,对缺失严重的区域实现空气质量站点值的补充和空间插值,在IDEA-I运行结束后,对运行结果Netcdf文件中记录的气溶胶轨迹点进行统计,实现对空气质量的量化预测。实验结果证明,系统能够准确判断空气质量的变化情况和污染物气团的运动轨迹,迁移方向,扩散范围。对于区域的空气质量预测有很好的实验效果。