【摘 要】
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近些年来,我国PM2.5污染使国人的日常生活受到了极大影响,如何有效利用卫星遥感数据反演PM2.5对于探究PM2.5时空演化规律具有重要意义。现阶段卫星遥感反演大气PM2.5方法大多数都基于卫星气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）产品,这些产品通常是从表观反射率（Top-Of-Atmosphere Reflectance,TOA）反演得到。直接建立TOA产品和地面站
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近些年来,我国PM2.5污染使国人的日常生活受到了极大影响,如何有效利用卫星遥感数据反演PM2.5对于探究PM2.5时空演化规律具有重要意义。现阶段卫星遥感反演大气PM2.5方法大多数都基于卫星气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）产品,这些产品通常是从表观反射率（Top-Of-Atmosphere Reflectance,TOA）反演得到。直接建立TOA产品和地面站点监测的PM2.5浓度间的映射模型能够有效降低由AOD反演所带来的误差传递,但是现阶段TOA实际上同时耦合了地表反射率和大气反射率。基于此,本文利用Himawari-8（H8）卫星数据,由6S模型进行大气校正,统计得到H8前6个波段之间的地表反射率关系式,再运用卫星第六波段表观反射率与地表反射率接近的特性,估算得到前5个波段的地表反射率,并扣除地表反射率,最终获取大气反射率（Atmospheric Reflectance,ATM）,以此完成TOA的地气解耦。最后,本文基于深度神经网络构建了以大气反射率、卫星亮温数据、观测角、时间、气象数据、DEM等为特征量的近地面PM2.5反演模型。主要研究内容和结论如下:1.本文以长三角部分地区为例,基于AOD的反演方法(称为AOD-PM2.5方法)、TOA的反演方法(称为TOA-PM2.5方法)和ATM的反演方法(称为ATM-PM2.5方法)分别构建了三种机器学习算法模型。通过这些模型的反演结果对比可知,与基于AOD-PM2.5方法以及基于TOA-PM2.5方法相比较,本文提出基于ATM-PM2.5方法精度最高。在验证站点上,本文提出的ATM-PM2.5方法的R~2和RMSE值为0.88和14.70 ug/m~3,相对于AOD-PM2.5方法和TOA-PM2.5方法,R~2分别提高了8.64%和1.14%,RMSE值分别降低了3.98 ug/m~3和0.76 ug/m~3。2.为了进一步探究夜间PM2.5反演的可行性,结合葵花八号卫星高时间分辨率（最高10min/次）的特型,考虑时序因素即将卫星观测的当前日期的白天PM2.5数值和后一天的白天PM2.5数值作为输入,当前日期黑夜（当天17:00-次日07:00）的PM2.5地面监测值作为y值进行模型训练。并将该模型对2018年12月17日到18日夜间部分时段（当日20:00到次日凌晨4:00）进行了PM2.5浓度估计（小时平均）,且将站点监测值与模型估计值进行比较,夜晚时间段反演模型的精度相较于白天时间段的精度有所下降,其R~2最高为0.66,其R~2最低值为0.5,RMSE最低为18.61 ug/m~3,最高可达25.84 ug/m~3。3.为了验证本文的深度学习网络在不同传感器数据集上的精度,又对MODIS数据集进行了PM2.5反演模型构建。以安徽省为例,其测试集的精度和未参与训练的全新验证集精度R~2都在0.6以上,RMSE都在29 ug/m~3以下,但是由于数据量和观测频次相对于H8较少的原因,其精度不如H8。接着本文又分别基于H8和MODIS对安徽省实现了高频次PM2.5反演以及日均值估算,结果表明H8卫星估计值与地面监测值存在较高的一致性,其每个站点的预测趋势大致相同,而基于MODIS数据的估计值与站点之间的一致性不如H8。4.针对目前反演结果需要批量化和标准化的问题,本文基于先前的H8反演PM2.5的方法模型设计了一款自动化智能反演PM2.5软件,实现PM2.5反演批量自动化。基于所开发的软件对典型区域进行了PM2.5高频次的监测,结果显示本文方法有潜力为研究PM2.5动态分布以及实时监测提供数据支撑。
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