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监测治理PM2.5成为北京市2 01 2年政府"一号实事",消息一发布,马上在网络上传播开来。从陌生的专业符号,到民间的自发监测,再到人们见面时的调侃,"PM2.5"一词迅速走红。那么,PM2.5到底传递了什么讯息?又寄托了都市人们怎样的渴望?本期《今日关注》为读者解读PM2.5之谜。 相似文献
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金洪芳 《测绘与空间地理信息》2016,(8):133-136
PM 2.5已经日渐成为大气中首要的污染物。同时越来越多的研究表明,PM 2.5污染对人们的正常生活会造成严重的影响,有效监测其空间分布对污染防治和健康影响等具有重要意义。利用遥感技术开展PM 2.5监测已经成为重要且有效的手段,遥感影像的空间分辨率不断提高、PM 2.5遥感反演模型的推陈出新,进一步助推和加深了遥感技术在PM 2.5监测领域中的应用。本文通过归纳总结用于PM 2.5反演的主要遥感数据源,并结合PM 2.5遥感反演模型的基本原理,从不同数据源角度综述了PM 2.5遥感监测技术的研究进展,最后展望了现有监测技术存在的问题以及发展趋势,为开展PM 2.5遥感监测和深化应用提供理论支撑。 相似文献
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近期,被称为"灰霾元凶"的空气污染物PM2.5(又称"可入肺颗粒物")受到公众广泛的关注,包括上海、南京等许多城市均开始尝试发布PM2.5监测数据。北京市环保局也表示,计划在春节前,首先开始实时发布包括PM10在内三项常规污染物的每小时浓度,并同时公布PM2.5的研究性监测数据,供市民参考。PM2.5这个一度混沌的空气质量概念, 相似文献
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基于2015—2016年东北三省36个主要城市PM2.5浓度数据以及同期大气氧化物数据,运用克里金插值法及相关性分析法,对PM2.5的时空分布特征及与其他大气氧化物的相关性进行分析.结果表明:2016年较2015年PM2.5浓度显著降低,下降了17.83％;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、秋季、春季和夏季,浓度分别为64.31、49.44、39.57、28.09μg·m-3;PM2.5月均浓度呈U形分布,最大值出现在11月,最小值出现在8月.分地区来看,PM2.5空间分布整体呈南高北低状态,黑龙江省的年均PM2.5浓度明显低于另外两省.PM2.5与CO、SO2、NO2浓度均为极显著正相关,表明CO、SO2、NO2对PM2.5浓度有显著影响. 相似文献
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融合卫星遥感与地面站点的互补优势,进行了华中地区PM2.5的反演研究.基于MODIS LIB数据,结合暗像元法和亮目标法,利用6S大气传输模型反演获得分辨率为1 km的气溶胶光学厚度(AOD);基于M估计理论,将遥感反演的AOD与PM2.5站点数据进行稳健回归分析,并根据回归模型实现大尺度空间连续的PM2.5反演;最后,利用留一交叉验证法,对反演精度进行了验证.结果表明,反演的1 km AOD和MODIS现有的AOD产品相比,与PM2.5站点数据的相关系数从0.683提高到0.883,生成的PM2.5平均绝对误差从23.495 μg/m3降低到11.705 μg/m工3. 相似文献
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PM2.5浓度时空演化特征分析有助于大气污染的现状和发展认知,但PM2.5浓度监测积累时间较短,且受到排放强度和气象因素的影响,因此可融合全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）天顶可降水量（precipitable water vapor,PWV）、风速和大气污染物构建PM2.5浓度模型。以河北省为例,首先分别开展PM2.5浓度与大气污染物、GNSS PWV及风速的相关性分析;然后将大气污染物、GNSSPWV和风速作为输入,PM2.5浓度作为输出,利用逆传播（back propagation,BP）神经网络分别构建城市PM2.5浓度模型和区域PM2.5浓度模型;最后进行PM2.5浓度模型可靠性检验。将模型预测值与PM2.5浓度实测值比较发现,预测PM2.5浓度等级准确率高,相对误差较低。该模型可用于区域PM2.5浓度时空演化特征分析。 相似文献
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杭州地区2015年PM2.5浓度时空变化特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在2015年杭州地区11个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOT产品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5质量浓度的模型.利用实测和遥感反演数据共同分析了杭州市PM2.5质量浓度时空变化特征.分析结果表明,PM2.5质量浓度分布的日变化特征为:在杭州市中心城区,冬季、春季及秋季都存在典型的双峰变化,冬季、春季的峰值出现在9:00-12:00,秋季峰值出现在6:00-9:00;夏季表现出夜间浓度高于白天的特征.PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.PM2.5质量浓度的空间分布格局为:杭州地区东北区域的浓度明显高于其他区域;杭州—富阳—桐庐沿线、杭州—临安沿线PM2.5质量浓度存在高浓度的分布条带,PM2.5质量浓度的空间分布与城镇化的格局相似.PM2.5质量浓度空间分布与地形和植被指数呈负相关,春季地形和植被指数对PM2.5浓度分布的抑制影响最大. 相似文献
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PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图. 相似文献
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针对PM2.5质量浓度空间分布的季节性差异与土地利用分布的定量关系问题,该文以浙江省杭州市为实验区,收集PM2.5质量浓度实测数据和MODIS气溶胶光学厚度(AOT)遥感数据,并对AOT进行标高订正和水汽校正,建立了PM2.5质量浓度和AOT的回归模型,通过模型得出了杭州市各季节的PM2.5质量浓度空间分布图;在此基础上,进一步分析了杭州市PM2.5浓度与土地利用类型(扬尘地表与非扬尘地表)之间的空间分布相关性。结果表明,杭州市2015年PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征是冬季春季秋季夏季;建设用地和交通用地等扬尘地表对PM2.5的浓度贡献较大,特别是在冬季和春季两个季节。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与时空分布特征具有一定的理论和实践意义。 相似文献
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基于MODIS数据的PM2.5反演在大气污染监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于传统10km气溶胶光学厚度产品计算PM2.5无法获得更为精细的PM2.5空间分布特征的问题,提出采用6S模型计算获得不同气溶胶光学厚度条件下辐射传输模型方程参数查找表,该查找表可以采用原始光谱波段信息进行数据反演,并结合暗像元法计算得到的地表反射率信息,在辐射传输模型方程计算结果的基础上进行线性插值获得1km气溶胶光学厚度,再利用地面实测PM2.5浓度数据,通过回归分析的方法,获得1km的PM2.5监测数据。以西安市为例,1km分辨率的PM2.5更进一步表现了西安市域内PM2.5的空间分布特征,具有明显的地形分异特征,而且呈现出从城区向郊区逐渐衰减的趋势。研究结果为小区域的PM2.5来源和变化分析提供了一种有效的技术途径。 相似文献
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近年来,随着我国经济持续迅速发展,环境问题日益突出,空气污染日益严重,灰霾现象频发。研究空气质量演变的时空特征,揭示空气污染的成因具有十分重要的意义。本文基于自然正交函数（EOF）分析了北京市空气质量变化的时空特征,借助地理加权回归（GWR）揭示了其驱动力。研究结果表明：①北京市PM2.5 AQI年均空间分布由南到北有减小趋势;②北京市PM2.5 AQI异常呈现西北、东南反向分布;③POI特征对PM2.5 AQI的影响具有显著的南北差异,且在中心城区的影响作用比郊区大;④土地利用特征对PM2.5 AQI影响具有显著的南北差异;⑤路网特征对PM2.5 AQI具有正向作用,在中心城区的影响比郊区大。 相似文献
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利用细模态气溶胶光学厚度估计PM2.5 总被引：3，自引：2，他引：1
本文利用2013年1月AERONET北京站的气溶胶光学深度(AOD)、气溶胶细模态比例(η)以及地面监测的细颗粒物质量浓度(PM2.5)数据建立AODf与PM2.5的线性回归关系,并利用2013年2月1-15日验证该方法。结果表明,利用2013年1月建立的回归方法能够有效估算灰霾期间细颗粒物质量浓度,获得PM2.5的均值为85μg/m3,均方根误差为50μg/m3。利用气溶胶细模态订正方法估算的灰霾组分气溶胶光学深度(AODf)与细颗粒物质量浓度的相关系数大于气溶胶总光学深度与PM2.5的相关系数,这表明灰霾期间以PM2.5为代表的细模态颗粒物成为气溶胶消光的主体,且AOD与PM2.5的关系转化为AODf与PM2.5的相关关系时,相关程度提高。垂直分布修正在灰霾时对改善AOD与PM2.5相关关系作用不明显;当相对湿度大于80%时,湿度订正效果受到较大限制。 相似文献
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伴随着我国社会经济的高速发展,近年各地来雾霾事件频发,严重的影响了人民的日常生活。本文分析了北京房山2014到2017年空气质量影响因子(PM2.5、PM10和AQI)与大气可降水量的相关性,在此基础上本文对GNSS技术探测雾霾发生的可行性进行了研究。本文基于对北京房山站的分析结果,表明PM2.5、PM10含量、AQI与大气中可降水量PWV具有较强的正相关性,且大气中PM2.5、PM10含量、AQI与可降水量PWV都表现出明显的季节性特征,以上结论表明GNSS技术可用于雾霾的预测。 相似文献
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针对对PM2.5和与其相关的测绘成果进行的相关分析和回归模型分析相对不足的问题,该文以河北省石家庄市为研究对象,在相关因素分析的基础上,运用多元线性回归分析与多元非线性回归分析两种方法对石家庄市PM2.5浓度与扬尘地表、工业企业分布、地表覆盖以及道路等地理国情数据进行回归建模,并进行对比分析,根据判定系数R2得到最优建模方法及PM2.5重要影响因素及其影响关系。结果表明,该实验中多元非线性回归分析能获得较好的拟合效果,由模型可以看出扬尘地表、未利用地、人造覆盖面积与PM2.5呈正相关,是影响PM2.5的重要因素。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与分布特征具有重要的参考价值。 相似文献
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基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。 相似文献
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基于水汽与GNSS ZTD之间的高相关性,该文利用2015年12月至2016年5月中国大陆环境监测网络(CMONOC)的GNSS数据,借助小波变换方法开展GNSS ZTD与GNSS站点所在城市的PM2.5浓度观测的相关性研究。采用小波变换方法对ZTD与PM2.5进行相同的分解与重构,并对分解重构后的ZTD与PM2.5进行相关性分析。实验表明:基于小波变换方法分解重构的GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性明显高于GNSS ZTD与PM2.5浓度实测值的相关性,在中国华北、华中、西北及东北地区GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性呈显著正相关特性,中国西南以及沿海地区,由于降水及其他因素的干扰,GNSS ZTD与PM2.5浓度的相关性不显著。 相似文献