珠三角核心区域modis气溶胶光学厚度与pm25浓度监测的相关性研究

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1、珠三角核心区域MODIS气溶胶光学厚度与PM2.5浓度监测的相关性研究摘要：利用暗像元法，采用Terra/MODIS的MODISLLB数据为数据源，对珠三角地区的气溶胶光学厚度进行了反演，利用普通克里格插值对2013年珠三角核心区46个站点插值得到PM2.5质量浓度分布，将两者分别与珠三角核心区下垫面进行叠加分析，结果表明，PM2.5浓度和AOD值的变化均与城市下垫面密切相关。建立PM2.5与AOD的相关模型,选出最优模型，进一步发现利用线性模型可以更好地利用卫星遥感数据对可吸入颗粒物进行监测，为评估区域空气质量提供一种有效途径。关键词：MODIS

2、；气溶胶光学厚度；PM2.5；地表类型；珠江三角洲中图分类号：P343文献标识码：A1材料与方法1.1研究范围和数据来源本文根据地理位置和经济状况选取了深圳、广州、珠海、佛山、中山、东莞六个城市，将其定义为珠三角核心区。在地理位置上，计算珠江三角洲的几何中心，发现恰好位于上述六座城市交汇的附近；根据政府统计数据对珠江三角洲九个城市2013年的人均GDP进行排序，发现前六位正是深圳、广州、珠海、佛山、中山、东莞六个城市，人均GDP均超过1万美元，从而确定了珠三角核心区的研究区域。本文AOD反演的基础数据来源于MODIS卫星传感器观测数据；地面颗粒物监

3、测数据来自于46个国控监测站点的PM2.5监测数据;土地利用类型的分类采用Landsat8OLI_TIRS卫星数字产品。1.2处理方法本文主要是针对珠三角地区核心区，基于TERRA卫星上获取的MODIS数据以及Landsat8卫星遥感数据，分别提取MODISAOD(气溶胶光学厚度)、土地利用分类，建立AOD与PM2.5的相关模型，并反演珠三角核心区的可吸入颗粒物浓度。结合土地利用情况，研究PM2.5与下垫面的关系。1.2.1提取AOD信息利用卫星遥感反演陆地气溶胶光学厚度(AOD)的难点在于气溶胶模式的确定和地表反射率贡献的去除。在如何去除地表反射

4、率贡献方面，主要有暗像元法、结构函数法以及深蓝算法等。暗像元法利用浓密植被在红光和蓝光波段对地表反射率比较低且易于确定的特点，从而实现了地表贡献的去除。珠三角核心区地处华南，四季地表植被较为密集，符合应用暗像元法的背景条件，故本研究使用暗像元法进行地表反射贡献率处理。在反演后，借助三次卷积，将呈现块状分布的AOD插值成连续渐变的AOD；此外，由于MODISLIB数据分辨率是lOOOmX1000m,地类分析所用的Landsat8数据分辨率为30mX30m,因此需要对AOD数据进行重采样插值到30X30m的空间分辨率。1.2.2PM2.5浓度的处理克里

5、格插值(Kriging)又称空间局部插值法[4],是以变异函数理论和结构分析为基础，在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法，普通克里格方法的使用条件为区域化变量存在空间相关性，否则利用克里格方法进行内插或外推是不合适的。在采用普通克里格插值方法开展PM2.5浓度预测的过程中，本研究首先利用ArcGIS地统计模块对训练样本开展直方图和正态QQPlot图检验分析，判断数据是否服从或近似服从正态分布，若不服从或不近似服从正态分布，则需要对数据进行Box-Cox.反正弦或对数变换使之服从正态分布。分析结果表明，数据均近似服从正态分布，故可直接采

6、取普通克里格插值方法进行插值，最终生成PM2.5的插值预测图。1.2.3土地利用分类在分别对每一景影像进行辐射定标和大气纠正后，对每一景遥感影像分别进行监督分类。通过不同波段组合选取训练样本，采用监督分类中的光谱角分类(Spectralanglemapper)方法进行分类。该方法将光谱数据视为多维空间的矢量，利用解析方法计算像元光谱与光谱数据库中参考光谱之间矢量的夹角，根据夹角的大小来确定光谱间的相似程度，以达到识别地物的目的。分类后对每一景图像的类别进行类别集群(Clump),类别筛选(Sieve),主成分(Majorityde)等处理，合并四景

7、分类图像，再经过图像镶嵌和掩膜，最后获得珠三角核心区土地利用现状图(图1)图12013年珠三角核心区土地利用现状图2结果分析2.1不同土地利用类型下的A0D分布情况分析本研究把A0D的空间分布图和土地利用类型分类图分别矢量化后进行叠加分析。由于土地分类栅格矢量化后的图像由若干个斑块组成，为了便于后面的叠加分析，采用同类斑块融合(Merge)o通过提取叠加后的结果，对整理出的数据统计分析，以2014年1月20、29日数据为例，得到珠三角核心区各城市不同土地利用类型的A0D分布图(图2)。(a)1.20日(b)1.29日图2珠三角核心区各城市不同土地利

8、用类型的A0D分布图2.2不同土地利用类型下的PM2.5分布情况分析有研究表明，可吸入颗粒物浓度与当地的地表类型有明显的相