基于遥感反演的长三角PM2.5浓度时空演化及驱动因素分析

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随着近年来我国东部各个地区的快速发展,雾霾事件不断爆发,其主要组成部分PM2.5,能够直接进入人体肺部,引发心血管和呼吸系统疾病,使得污染地区的死亡率不断上升。我国内陆自2013年起,开始建立PM2.5地面监测站,但这些监测站数量较少且主要分布于城市地区,无法实现大范围的全面监测。卫星遥感技术具有成本低、范围广,影响因素少等优势。研究表明,卫星遥感的气溶胶光学厚度数据(AOD)可用于实现PM2.5的有效监测。本研究利用卫星遥感的AOD数据建立全覆盖的反演模型,以长三角区域为例反演区域内2013-2016年PM2.5数据,并分析这一期间PM2.5浓度的时空变化特征,以及相关的驱动力机制。本次研究采用MODIS C6 AOD数据,但由于其标准产品存在严重的数据缺失问题,直接用于反演PM2.5不仅影响模型精度,且无法得到全覆盖的PM2.5结果。为此,本研究利用两步填补法,首先分干湿两季,建立PM2.5与AOD之间的线性关系,对缺失的AOD数据进行填补,在此基础上,利用普通克里金插值法对AOD进行插值,从而得到长三角地区全覆盖的AOD数据。利用填补后全覆盖的AOD数据,结合长三角地区的地理和气象数据,利用地理加权回归模型,反演得到区域全覆盖的PM2.5浓度值。本研究对用GWR模型反演得到的长三角地区2013-2016年全覆盖的PM2.5浓度值,从时间和空间上进行分析,发现4年中,不同年份各个月份的变化趋势基本相同,1月、2月、11月、12月浓度高,3月-10月浓度较低的“先降低,后升高”的U形变化趋势。2013-2016年各个月份长三角地区不同市的PM2.5污染浓度基本上属于轻度污染。年际变化来看,长三角地区的PM2.5浓度呈现“先增加后减小”的倒U形变化趋势。空间变化上,通过箱形图分析我们发现,2013-2016年长三角各市一半以上的城市污染浓度处于轻度污染水平,且2015年各市的PM2.5污染差异最小。标准差椭圆分析发现,长三角地区PM2.5污染呈现向西北部扩散的趋势。长三角地区的PM2.5污染影响因素众多,本次研究收集了2000-2016年各个市的GDP,GDP增长率,三大产业增加值,城镇化率等因子,对部分缺失的数据,利用一次指数平滑法进行填补,获得时间上连续的影响因子数据,采用主成分分析法,对长三角地区的PM2.5污染,进行驱动力分析。结果表明长三角东部沿海地区的GDP总值普遍高于内陆地区,但内陆地区的GDP增长率高于沿海地区,安徽省的城镇化率明显低于其他地区。主成分分析提取到三个主成分,分别代表了该地区生产贡献率,自然经济驱动和城镇化进程。对应驱动力因素分析,对长三角地区PM2.5污染的防治提出相关的建议,调整当地的产业结构,使用清洁能源,发展绿色经济,减缓城镇化进程。
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