遥感与模型耦合的近地表no_2浓度估算

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1、——一曝若赛欠象研究生毕业论文(申请硕去学位)论文趙目适惠与樓型巧合的近地表N02浓度化其作者姓名张小敏学科、专业名巧地困学与地理传怎系化研巧方向环境違感指导教师张秀英刹教授2015年05月25日I■.;、■.学号:MG1227063论文答辩日期;2015年05月27目指导教师:聲(签字)遥感与模型稱合的近地表N02浓度估算EstimationofsurfaceNO2concentrationbasedonremote化usinandatmospherict

2、ranspoitmodelgSubmittedinartialfulfillmentofthereuirementsforthepqdereeofMasterg硕±研究生:张小敏M.DCandidate:ZHANGXiaomin指导教师:张秀英Supervisor:A.P.ZHANGXiuying南京大学国际地球系统科学研巧所InternationalInstitute化rEarthSystemScience,NanjingUniversity2015/05。5南京大学硕±学位论文摘要

3、南京大学研究生毕业论文中文摘要首页用纸毕业论文题目:遥感与模型搞合的近地表NO^浓度估算地图学与地理信息系统专业2012级硕壬生姓名:张小敏指导教师(姓名、职称):张秀英副教授摘要气环境中重要的痕量气体之一n〇2是大,它的变化对大气环境、人类生存和生态环境等有重要的影响。模拟中国区域近地表N02浓度的时空分布演化规律对中国大气环境研究具有重要意义,对认识痕量污染气体在大气化学过程中的作用和中国空气质量控制具有实际的指导和参考意义。本文结合卫星遥感OMIN02对流层柱浓度和大气化学传输模型MOZART模巧的N02浓度数据,进行近地表N0

4、2浓度的模拟研究。根据MOZART模型输出的大气N02H维数据,应用高斯函数对大气n〇2垂直分布廓线进行公式拟合。在此基础上,结合卫星遥感观测的大气N02对流层柱浓度,计算卫星数据指示的大气N02垂直廓线,进而模拟卫星数据指示的近地表N02浓度,并利用地面观测对估算结果进行验证。对MOZART模拟的中国区域2007年1月至2014年212月拟合结果显示,判定系数R大于化95的栅格数量占比为99.99%,均方根i034xleccm。N0误差为.88〇mol./,整体拟合效果较隹对估算的近地表2浓度结果验证表明,估算的近地表N02浓度提高了卫星柱浓度与模型模

5、拟所反映的近地表N02浓度变化分布精度。经过数据验证,估算结果对低浓度区域估算结果偏低而对髙浓度估算结果偏髙,在南方地区如珠H角区域估算结果明显偏低,但整体比较好的反映了地表实际N02浓度的髙低。针对估算结果,根据中国自然地理分区,对不同区域N02垂直分布特征进行分析,并结合气流轨迹和垂直剖面在水平与垂直方向对大气N02源的影响和变化进行探讨?。最后,讨论了中国区域20072014年近地表N02时空分布特征。主要结论如下:中国不同区域大气N02垂直廓线差异较大,W2007年为例,卫星指示的大I南京大学硕±学位论文摘要气N02垂直廓线,

6、2km下范围,华北和华中地区明显高于其他区域。2kmW上区域,廓线形状和高低有不同变化,该高度区域主要受水平、垂直对流、大气传输化及雷电影响。高N02浓度区域对周边大气N02含量作用明显,N02源影响季节变化不同。,京津冀地区N02主要集中在1kmW下范围经过与气流轨迹的综合分析,并影响河北南部、河南北部、山东西部地区1km高度化及黄海、东海在600m至1400m高度N02浓度。新疆北部地区水平和垂直远距离传输不明显,200m左右高度W上该区域高N02浓度区域特征己不明显。长H角地区N02影响东南沿海、安徽 ̄1省、苏北和山东等上空区域N02浓度

7、,垂直方向传输较高,在600m000m高N0度°显度上保持同周边区域相比较高的大气2浓。37N绅线上N02垂直剖面°° ̄124E范围上示,中国地区污染区域主要分布在110E,其范围随季节发生变化。该绛线上髙N02浓度区域冬季由地面向高空浓度变化梯度较大,垂直和水平越i03靠近高浓度变化越快,秋冬季月份l〇xl〇molec./cm浓度等值线高达1km,其他月份基本在500m左右W下。我国近地表N02浓度东部高于西部,北方高于南方,新疆北部N02浓

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