大连市近地层颗粒物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

《大连市近地层颗粒物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：学校代码：10165密级：学号：201511000651硕士学位论文大连市近地层颗粒物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析CorrelationAnalysisbetweentheconcentrationofthenear-surfaceparticulatesandAerosolOpticalDepthinDalian作者姓名：耿杨学科、专业：光学研究方向：大气光学导师姓名：顾吉林2018年3月辽宁师范大学硕士学位论文摘要随着我国城市化、工业化的飞速发展，城市的空气质量受到了严重的威胁，近地面颗粒污染物的质量浓度逐渐增加，不仅严

2、重影响人类的身体健康，还制约我国经济的发展。本文分别对2015年6月到12月和2016年6月到12月大连地区的近地层颗粒污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据进行数据统计，并利用MODIS数据基于ENVI软件平台反演大连地区的气溶胶光学厚度（AerosolOpticalDepth，AOD）。然后通过回归建模研究大连地区AOD与10个地面监测站点的近地层颗粒污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据的相关性。回归建模以AOD为自变量，以颗粒污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为

3、因变量，在SPSS软件中选取了线性、对数、三次、乘幂、指数五种函数类型进行研究，通过对比回归模型的拟合优度R2，选择最优拟合模型，探讨利用遥感数据反演AOD监测大气污染的相关性和可行性。结果分析表明：2015年8月，AOD与NO2的最优拟合模型为三次模型，其拟合优度R2为0.685；2015年10月，AOD与O3的最优拟合模型为指数模型，其拟合优度R2为0.367；2015年11月AOD与PM2.5和PM10两种颗粒污染物的最优拟合模型皆为三次模型，其中与PM22.5的拟合优度R为0.801，与PM10的拟合优度R2为0.845；2016年

4、8月，AOD与CO的最优拟合模型为对数模型，其拟合优度R2为0.810；2016年10月，AOD与SO2的最优拟合模型为指数模型，其拟合优度R2为0.482。这些结果为大气气溶胶治理提供了基础数据。关键词：气溶胶光学厚度；MODIS；近地层颗粒污染物；相关性I大连市近地层颗粒物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析CorrelationAnalysisbetweentheconcentrationofthenear-surfaceparticulatesandAerosolOpticalDepthinDalianAbstractRapidin

5、dustrializationandurbanizationinChinahaveledtoextremelysevereairpollution.Theincreasingofmassconcentrationofparticulatepullutantsinthenear-surfacecausesincreasingnegativeeffectsonhumanhealth,visibilityandeconomicdevelopment.Againstthisbackdrop,takeastatisticaloftheconcentr

6、ationofthenear-surfaceparticulatesthatarePM2.5、PM10、SO2、NO2、COandO3,fromJunetoDecemberin2015andfromJunetoDecemberin2016inDalian.BaseonENVIsoftwareplatform,invertedaerosolopticaldepth(orAOD)inDalianarea.Researchthecorrelationbetweenaerosolopticaldepthandconcentrationdataofn

7、ear-surfaceparticulatepollutantsPM2.5、PM10、SO2、NO2、COandO3at10groundmonitoringstationsinDalianbyregressionmodeling.UsedAODasanindependentvariable,particlepollutantsPM2.5,PM10,SO2,NO2,CO,andO3asdependentvariables.Selectedlinear,logarithmic,cubic,exponentialandindexfivetypes

8、offunctionsintheSPSSsoftwaretoresearch.BycomparingthegoodnessoffitR2oftheregressionmodel,