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
2021-12-10贾宏亮罗俊肖东升
大气与环境光学学报 2021年6期
关键词:模型
贾宏亮,罗俊,肖东升
(西南石油大学土木工程与测绘学院,四川 成都 610500)
0 引 言
随着社会经济的快速发展,大气环境问题愈发严重,受到社会各界越来越多的关注,大气污染的准确监测也成为社会关注的热点,其中对PM2.5的监测尤为重视。PM2.5又名细颗粒物,是指大气环境中颗粒物直径在2.5µm之下的固态或液态污染物[1]。和大气中体积较大的污染物相比,PM2.5具有更小的粒径、更大的表面积以及更高的活性,导致其更容易携带有毒有害物质。另外,它在大气中能够存在的时间更长,因此对人体健康和空气质量的影响更为显著[2]。国内外大量研究表明,作为雾霾重要组成部分的PM2.5可诱发或加重各个系统的疾病[3],还会严重地污染空气和生态环境。因此对于PM2.5的时空分布研究对生态环境和人体健康有着重要的意义。目前对PM2.5质量浓度的监测主要有地面监测和遥感反演两种方式[4]。地面监测数据虽然精度和时间分辨率高,但是存在监测站点少、空间不连续等缺点而不能完全反应特定区域内的PM2.5时空分布特征[5];相较于地面监测而言,利用卫星遥感数据反演PM2.5质量浓度能够快速地获得大面积连续的PM2.5数据,因此利用遥感技术估算近地面PM2.5质量浓度逐渐成为一种主流的技术手段[6]。
大气气溶胶是悬浮在大气中的各种液态和固态颗粒物的总称,其粒径可达100µm,PM2.5是大气气溶胶的重要组成部分。气溶胶光学厚度(AOD)是指气溶胶的消光系数在垂直方向上的积分,大量的研究表明地面监测的PM2.5与AOD具有较高的相关性[7−10]。……
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