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基于MODIS数据的沈阳市PM_(2.5)反演研究 被引量：10
1
作者 陈美娟 刘静 +4 位作者 刘利民 孙欣 朱明宇 蒋姗姗 乔延艳 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期87-93,共7页
该文利用2014-2015年MODIS L1B数据反演了沈阳市气溶胶光学厚度(AOD),并利用地面观测站的能见度和相对湿度2类常规气象资料数据,对AOD进行标高和湿度订正,在此基础上,建立了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系模型。结果表明:(1)订正前PM_(2.5... 该文利用2014-2015年MODIS L1B数据反演了沈阳市气溶胶光学厚度(AOD),并利用地面观测站的能见度和相对湿度2类常规气象资料数据,对AOD进行标高和湿度订正,在此基础上,建立了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系模型。结果表明:(1)订正前PM_(2.5)质量浓度与AOD相关系数仅为0.208,相关性较低,而订正后相关性显著提高,相关系数从0.208提高到0.69(p<0.01),为了进一步分析两者的相关性,对全年数据划分为冬半年和夏半年,它们的相关系数分别为0.66(p<0.01)和0.63(p<0.01);(2)利用4种不同的函数模拟了PM_(2.5)质量浓度与AOD的关系,冬、夏半年4种模型的均方根误差(RMSE)分别为41.94、52.98、45.27、43.66μg/m^3和18.64、12.61、14.74、30.87μg/m^3。其中冬半年线性模型RMSE最小,夏半年指数模型RMSE最小,说明模型拟合效果较好,可以较为准确地反演地面PM_(2.5)的浓度值。 展开更多
关键词 modis 气溶胶光学厚度(AOD) pm2.5 能见度 相对湿度
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北京市MODIS气溶胶光学厚度和PM_(2.5)浓度的时空差异及其相关性研究 被引量：10
2
作者 杨文雪 张晶 +1 位作者 秦宇 罗来平 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第31期159-164,共6页
利用NASA MODIS数据反演北京市气溶胶光学厚度,探讨与北京市12个环境污染监测站点PM2.5质量浓度的时空差异及其相关性。结果显示,AOT与PM2.5均有明显的时空分布特征;二者的日均值具有相反的季节性变化特征(AOT夏季日均值高于冬季,PM2.5... 利用NASA MODIS数据反演北京市气溶胶光学厚度,探讨与北京市12个环境污染监测站点PM2.5质量浓度的时空差异及其相关性。结果显示,AOT与PM2.5均有明显的时空分布特征;二者的日均值具有相反的季节性变化特征(AOT夏季日均值高于冬季,PM2.5浓度日均值相反);日均值空间分布围绕城区向远郊区递减;二者的相关性对季节变化敏感,夏季相关性较好,冬季相关性较差。且郊区相关性明显优于城区。因此,卫星气溶胶数据可以反映PM2.5的分布,弥补地面监测站点的不足。 展开更多
关键词 modis 气溶胶光学厚度 pm2.5 相关性
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基于MCD19-A2数据和GWR模型的2011-2020年中国大气PM_(2.5)质量浓度反演 被引量：6
3
作者 郭一土 夏楠 +2 位作者 周子钰 朱沛玥 全伟琳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期184-191,共8页
为探究MODIS高时空分辨率气溶胶产品数据在长时间序列下对于反演中国陆地PM_(2.5)质量浓度的适用性和准确性。该研究基于MCD19-A2数据研究2011-2020年中国陆地气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的时空分布特征,以降水、风速等... 为探究MODIS高时空分辨率气溶胶产品数据在长时间序列下对于反演中国陆地PM_(2.5)质量浓度的适用性和准确性。该研究基于MCD19-A2数据研究2011-2020年中国陆地气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的时空分布特征,以降水、风速等8个气象要素为辅助变量建立反演PM_(2.5)的地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)并分析中国陆地PM_(2.5)的空间分布。结果表明:1)2011-2020年中国陆地气溶胶时空分布基本符合“西低东高、逐年下降”的规律且10 a间AOD值存在较大季节差异,春季(0.294)>夏季(0.262)>冬季(0.223)>秋季(0.194)。2)利用方差膨胀系数(variance expansion coefficient,VIF)对变量进行多重共线性检验,建立并分析2011-2020年GWR模型,发现建模集决定系数均大于0.760,验证集决定系数均大于0.740,且均方根误差均小于7.070μg/m3,模型拟合效果良好。3)将GWR模型预测的PM_(2.5)浓度值分别通过样条函数插值法、反距离加权插值法、克里金插值法和自然邻近插值法进行空间插值,发现4种插值方法决定系数均大于0.910,均方根误差均小于7.030μg/m3,插值结果十分可靠,并与国家地球系统科学数据中心所提供的“1km高质量中国PM_(2.5)分布”数据一致。该研究表明结合MCD19-A2数据与GWR模型反演PM_(2.5)浓度具有较好的适用性。 展开更多
关键词 模型 反演 气溶胶光学厚度 PM_(2.5) MCD19-A2 地理加权回归 中国陆地
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