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顾吉林  汤宏山  刘淼  耿杨  于月  陶涛 《地理科学》2019,39(3):516-523
分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度(AOD)为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5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气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明:气溶胶光学厚度与NO2、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R2分别是0.685、0.801和0.845;与O3和SO2的最优拟合模型为指数模型,其R2为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R2为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。  相似文献   
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