基于多源数据的PM2.5反演方法

大气与环境光学学报 ›› 2015, Vol. 10 ›› Issue (1): 51-62.

基于多源数据的PM2.5反演方法

景瑞环，麻金继，汪超

（安徽师范大学国土资源与旅游学院，芜湖，安徽 241002）

收稿日期:2014-05-13 修回日期:2014-07-07 出版日期:2015-01-28 发布日期:2015-01-09
通讯作者: 景瑞环（1991~），女，安徽省宁国市人，研究生，研究方向为GIS与遥感应用. E-mail:jingruihuan@163.com
作者简介:景瑞环（1991~），女，安徽省宁国市人，研究生，研究方向为GIS与遥感应用.

Methods of PM2.5 Inversion Based on Multi-Source Data

JING Rui-huan, MA Jin-ji, WANG Chao

(College of Territorial Resources and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241000, China)

Received:2014-05-13 Revised:2014-07-07 Published:2015-01-28 Online:2015-01-09

摘要/Abstract

摘要：

利用MODIS L1B 1km分辨率数据和NASA 的V5.2 气溶胶改良业务反演算法，对南京都市圈2013年9月至2014年1月期间的气溶胶光学厚度（AOD）进行反演，并运用AERONET地基气溶胶监测网的AOD产品对反演结果进行验证。然后，将经过验证后的AOD与国家环保部建立的国家空气质量自动监测点实测得到的PM2.5质量浓度和PM10质量浓度根据经典统计学进行线性回归性分析，并用气溶胶细模态光学厚度AODf和气象因子对PM2.5质量浓度与MODIS AOD之间的模型进行修正，修正后的模型为y=136.78+9.16x1-0.36 x2-3.98x3，R2=0.79，并应用该模型，证实气溶胶光学厚度可以用来对城市空气质量进行评价。

关键词: PM2.5, 细模态气溶胶光学厚度, MODIS, 多元回归拟合模型

Abstract:

Earth-observing satellites have provided satellite image datasets for urban-scale air quality monitoring. Aerosol optical depths (AOD) at 1 km resolution is retrieved from MODIS on Terra and Aqua Satellite by using the improved algorithm. The 1 km AOD data are validated by using AOD measurements of AERONET station in the period from September 2013 to January 2014. Then the validated 1 km AOD data are compared with ground-based PM2.5 mass concentration and PM10 mass concentration in Nanjing metropolitan area respectively. Then these models have been amended by fine aerosol optical depths and the meteorological factors. The revised model of Nanjing metropolitan area is y=136.78+9.16x1-0.36x2-3.98x3,with R2=0.79. By applying the model, it is confirmed that the aerosol optical depths can be used to evaluate the quality of urban air.

Key words: PM2.5, fine mode aerosol optical depth, MODIS, multivariate regression models

中图分类号:

X513

景瑞环麻金继汪超. 基于多源数据的PM2.5反演方法[J]. 大气与环境光学学报, 2015, 10(1): 51-62.

JING Rui-Huan, MA Jin-Ji, WANG Chao. Methods of PM2.5 Inversion Based on Multi-Source Data[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2015, 10(1): 51-62.

参考文献

[1] Pope III C A, Thun M J, Namboodiri M M, et al. Particulate air pollution as a predictor of mortality in a prospective study of US adults [J]. Am. J. Respir. Crit. Care Med., 1995, 151(3_pt_1): 669-674.
[2] Wang J, Christopher S A. Intercomparison between satellite‐derived aerosol optical thickness and PM2. 5 mass: Implications for air quality studies [J]. Geophy. Res. Lett., 2003, 30(21), doi: 10.12029/2003GL018174.
[3] Kaufman Y J, Tanré D, Boucher O. A satellite view of aerosols in the climate system [J]. Nature, 2002, 419(6903): 215-223.
[4] Kaufman Y J, Tanr D, Remer L. MODIS Semi-Annual Report [R]. 2001.
[5] Zhang Ying, Li Zhengqiang. Estimation of PM2.5 from fine-mode aerosol optical depth [J]. Journal of Remote Sensing, 2013, 17(4): 929-943(in Chinese).
张莹, 李正强. 利用细模态气溶胶光学厚度估计 PM2. 5 [J]. 遥感学报, 2013, 17(4): 929-943.
[6] Yan Peng, Liu Guiqing, Zhou Xiuji, et al. Characteristics of aerosol optical properties during haze and fog episodes at Shangdianzi in Northern China [J]. Journal of Applied Meteorological science, 2010, 21(3): 257-265(in Chinese).
颜鹏, 刘桂清, 周秀骥, 等. 上甸子秋冬季雾霾期间气溶胶光学特性 [J]. 应用气象学报, 2010, 21(3): 257-265.
[7] Ren Yiyong, Li Xia, Lu Ming, et al. Application prospect of measurement by sun photometer CE318 and retrieval methodology [J]. Meteorological Science and Technology, 2006, 34(3): 349-352(in Chinese).
任宜勇, 李霞, 吕鸣, 等. CE318 太阳光度计观测资料应用前景及其解读 [J]. 气象科技, 2006, 34(3): 349-352.
[8] Wang Yuesi, Xin Jinyuan, Li Zhanqing, et al. AOD and Angstrom parameters of aerosol observed by the Chinese Sun Hazemeter Network from August to December 2004 [J]. Environmental Science, 2006, 27(9): 1703-1711(in Chinese).
王跃思, 辛金元, 李占清, 等. 中国地区大气气溶胶光学厚度与 Angstrom 参数联网观测 (2004-08-2004-12) [J]. 环境科学, 2006, 27(9): 1703-1711.
[9] Wang Jing, Niu Shengjie. A study on inversion algorithm for retrieval of aerosol optical properties from sunphotometer [EB/OL]. Beijing: Sciencepaper Online, 2008-01-04. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200801-114.
王静, 牛生杰. 利用 CE318 太阳光度计对气溶胶光学特性的反演算法研究 [EB/OL]. 北京: 中国科技论文在线, 2008-01-04. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/200801-114.
[10] Xiao Zhongyong, Jiang Hong, Chen Jian, et al. The retrival of aerosol optical thickness with high spatial resolution using MODIS data over Guangzhou [J]. China Enviroment Science, 2010, (5): 577-584(in Chinese).
肖钟湧, 江洪, 陈健, 等. 利用 MODIS 遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度 [J]. 中国环境科学, 2010, (5): 577-584.
[11] Ma Jinji, TAO An,WANG Jiacheng, et al. Determination of case Ⅱ water from zone using MODIS image [J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2007, 32(1): 78-80(in Chinese).
麻金继, 陶安, 王家成, 等. 基于MODIS图像海岸带二类水的提取 [J]. 武汉大学学报信息科学版, 2007, 32(1): 78-80.
[12] Ma Jinji, Qiao Yanli, Yang Shizhi, et al. An algorithm for separating radiation fog from cloud with region feature [J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(7): 842-846(in Chinese).
麻金继, 乔延利, 杨世植, 等. 利用 MODIS 图像反演海岸带气溶胶光学特性[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2009, 34(7): 842-846.
[13] Wang xinqiang, Yang Shizhi, Zhu Yonghao, et al. Aerosol optical thickness retrieval over land from MODIS data based on the Inversion of the 6S Model [J]. Chinese journal of Quantum Electronics, 2003, 20(5): 629-634(in Chinese).
王新强, 杨世植, 朱永豪, 等. 基于 6S 模型从 MODIS 图像反演陆地上空大气气溶胶光学厚度[J]. 量子电子学报, 2003, 20(5): 629-634.
[14] Li Zongkai. The Meteorology Principle and Application of Air Pollution [M]. Beijing: China Meteorological Press, 1985(in Chinese).
李宗恺. 空气污染气象学原理及应用 [M]. 北京: 气象出版社, 1985.

[1]	王莉君, 周玉, 万丽娟, 程亮亮. 基于贝叶斯的大数据模型在大气污染成因分析中的应用[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(3): 227-234.
[2]	曹媛, 宫明艳, 沈非, 麻金继, 杨光, 林锡文, . 中国区域PM2.5浓度估算以及影响因素解析[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(3): 245-257.
[3]	孙二昌, 麻金继, 吴文涵, 杨光, 郭金雨, . Himawari-8气溶胶变分同化对PM2.5污染模拟的改进[J]. 大气与环境光学学报, 2023, 18(1): 59-72.
[4]	陈玉宽, 王朔, 徐学哲, 赵卫雄, 盖艳波, 方波, 张为俊, ∗. 安徽省寿县气溶胶消光系数变化特征分析[J]. 大气与环境光学学报, 2022, 17(5): 533-541.
[5]	杨明亮∗, 朱宗玖. 基于LUR 模型下PM2.5 浓度的空间分布模拟分析[J]. 大气与环境光学学报, 2022, 17(3): 347-359.
[6]	彭立平, 黄毅∗, 郑凯莉. 旅游活动强度变化下旅游地大气PM2.5浓度响应研究[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(6): 471-482.
[7]	贾宏亮, 罗俊, 肖东升∗. 基于遥感数据和GWR 模型的成都PM2.5 浓度时空分布特征研究[J]. 大气与环境光学学报, 2021, 16(6): 529-540.
[8]	陈杰, 李正强∗, 常文渊∗, 张莹, 魏瑗瑗, 谢一凇, 葛邦宇, 张驰, . 基于改进GSI 系统的气溶胶变分同化对WRF-Chem PM2.5 分析和预报的影响评估[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(5): 321-333.
[9]	施益强, 陈坰烽, 王坚, 黄宝燕, 吴君, 陈颖锋, 肖钟湧, ∗. 厦门市MODIS 气溶胶光学厚度与PM2.5 的时空特征及其相关性[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(5): 334-346.
[10]	郑凯莉, 黄毅∗, 姚小云, 胡晓琰. 张家界市PM2.5、NO2 与旅游活动及天气因素的相关性分析[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(5): 347-356.
[11]	马潇瑶, 肖正辉∗, 何立志, 曹运江. 湘潭市PM2.5 中二次水溶性无机离子及其气态前体物的污染特征[J]. 大气与环境光学学报, 2020, 15(4): 296-304.
[12]	刘状, 石晨烈, 张萌, 高志远, 祝新明, 王旭红, . 基于聚类分析的气溶胶光学厚度时间变化特征研究[J]. 大气与环境光学学报, 2019, 14(6): 411-418.
[13]	于素真1, 吴东1,2. CALIOP反演海洋颗粒物后向散射方法[J]. 大气与环境光学学报, 2019, 14(5): 367-373.
[14]	许丹丹,麻金继,魏轶男,宫明艳,李正强. 联合CloudSat-CALIPSO-MODIS进行云相态检测的新方法(英文)[J]. 大气与环境光学学报, 2018, 13(6): 462-.
[15]	鲁恩铭肖东升刘福臻 . 基于反射率统计模型填充MODIS AOD中国陆地缺值区域[J]. 大气与环境光学学报, 2018, 13(5): 378-387.