基于葵花8静止卫星的京津冀地区地面PM2.5浓度反演研究

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基于中分辨率传感成像仪(MODIS)的气溶胶光学厚度(AOD)产品反演的PM2.5浓度被广泛应用在公共健康和气候效应方面的研究上。然而,基于极轨卫星数据反演的PM2.5浓度只能在晴空条件下获取,且时间分辨率较低。本文利用日本葵花8静止卫星成像仪(AHI)观测的大气层顶反射率,建立了PM2.5浓度随机森林反演模型。基于该模型反演了 2016-2017年京津冀地区的PM2.5浓度,并与基于AOD建立的反演模型进行了对比分析。本研究得出主要结论如下:(1)有云条件下,大气层顶反射率主要由云粒子决定,云层以下气溶胶粒子的散射光很难穿透云层到达大气层顶部。因此,本文分别基于晴空格点下的大气层顶反射率和AOD建立随机森林PM2.5浓度反演模型。利用大气层顶反射率的反演模型十折交叉验证确定系数可达0.72,平均绝对误差为21.8 μg/m3;而基于AOD的反演模型确定系数可达0.75,平均绝对误差为21.2 μg/m3。基于AOD的反演模型精度略高于基于大气层顶反射率的反演模型,但基于AOD的反演模型样本数量仅为基于大气层顶反射率反演模型的一半左右。(2)本文利用2016年地面站点观测的PM2.5浓度,进一步评估两种反演模型的精度。研究发现:两种模型反演的格点PM2.5浓度值均能很好地描述京津冀地区PM2.5浓度的时间变化和分布特征。地理分布上呈现“北部低,南部高”的特征,季节上呈现“冬季高,夏季低”的变化特征,日变化上呈现峰值时刻在上午9时的单峰型。直接利用大气层顶反射率反演的冬季PM2.5浓度方法的准确性与利用AOD反演PM2.5浓度相比略低,但大气层顶反射率反演模型的PM2.5浓度日变化特征与站点具有较强的一致性。(3)在有云格点下,本文只利用地面气象因素进行了PM2.5浓度值回归。对比晴空格点下考虑了卫星信息的反演模型,只利用气象因素的PM2.5浓度回归模型精度普遍较低,但能一定程度上弥补有云条件下无法进行卫星反演PM2.5浓度的缺陷。与以往PM2.5浓度遥感反演方法相比,本文能得到更高的时间分辨率的PM2.5浓度数据,可以满足监测PM2.5浓度日变化的研究需求。此外,直接利用大气层顶反射率反演PM2.5浓度的方法,避免了 AOD反演算法中产生的误差,提高了静止卫星在气溶胶监测上的应用价值。
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