基于遥感与地面监测数据的城市气溶胶定量反演研究——以北京为例

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1、中文摘要O．83。利用先前得到的边界层高度和卫星反演得到的气溶胶光学厚度，首次将卫星反演得到的AOT归并到污染边界层内，得到了边界层高度范围内的气溶胶光学厚度，即BAOT。结合地面大气质量监测数据，对二者进行了统计回归分析比较，卫星遥感反演结果和同步的地面空气质量监测数据之间具有高度相关性，BAOT与PMl0的相关系数为0．729，与s02的为0．698。在此基础上，建立了二者之间的经验统计模型，并将其用于北京地区的局地大气污染空间分布研究。最后对北京地区气溶胶、大气污染特征和形成原因进行了分析

2、。这些尝试首次通过卫星遥感手段获取了城市地区高空间分辨率(30m)的气溶胶空间分布特征，对分析污染物的区域性输送、城市局地气溶胶污染物的分布、变化有重要意义，研究证实气溶胶光学厚度在局地大气污染研究领域中有很好的指示效应。对北京气溶胶污染个例分析表明，城市地区气溶胶光学厚度的增加包含局地城市污染和区域性输送的双重贡献，Landsat／7TM卫星遥感反演气溶胶的结果，提供了研究大气污染，尤其是涉及污染物的局地分布、污染源等问题时的一个极有效手段。关键词：Landsat／7TM气溶胶光学厚度污染边界

3、层遥感空气污染II英文摘要AbstractAerosolisoneofthemostimportantfactorswhichaffectthebalanceoftheoutingandincomingsolarenergyofgroundsurface，andaffecttheclimatesystemthroughtheirdirectandindirectforcingmechanismonsolarandlong-waveradiation．111eyalsohaveacrucialro

4、leinlocal,regionalandglobalairpollutionproblems．Therearefivemainstudiesweremadebasedontheresearchofprogressandproblemsofaerosolsatelliteremotesensing．Thefirstly,thetheoryofaerosolremotesensingWaSreviewedcomprehensively,thesecondly,applicabilitythatAO

5、TWasusedinfieldofairenvironmentwasaffmnedbasedontherelationbetweenAOTretrievedfromCE318andairpollutiondataground-based，thethirdly,theheightofpollutionboundarylayerWasestablishedbasedonthelidardataandmeteorologicalsoundingdatainwinterforBeijhag，thefou

6、tlbthemethodofDTAwasdiscussedandimproved，intheend，aeasestudyinaeijhag,theprocedureofmodelingofthespatialdistributionofaerosolandmainairpollutantwasstudied丽也Landsat7／TMremotesensingdataandisochronousgroundmeasuredairpollutiondatabyusingimprovedDTAands

7、tatisticalregressmethods．Basedoncalculationsfromstatisticalregress，amethodcombiningsun-photometerobservationsandairpollutiondataisusedtoconfirmaerosolloadingcallbeusedtoindicatethedegreeofairpollution．TheseasonalcharacteristicsandvariationsofAOTandai

8、rpollutionareanalyzedusingthesedata．Inparticular,thedetailedseasonalchangesandrelationbetweenAOTandairpollutionweredescribed．TheresultsshowthereisdiscrepancyinmodeandprecisionwhenAOTusedtoindicateairpollutionfordifferentpollutantindifferentseason．Ing