基于地理加权模型的我国冬季PM2.5遥感估算方法研究

摘要：

为了分析冬季我国区域范围内近地面PM2.5质量浓度时空分布特征,根据卫星遥感反演PM2.5质量浓度的基本原理,综合考虑我国不同地区的PM2.5污染特征的空间差异性,基于卫星遥感、气象模式资料及同期地面观测的PM2.5质量浓度数据采用地理加权模型进行回归分析,研究构建了我国区域范围内近地面PM2.5遥感反演模型.结果表明:在冬季暗像元反演AOD算法受限制的情况下,深蓝算法产品可以一定程度上弥补暗像元算法的不足,将二者有效融合能同时提高AOD产品的精度和空间覆盖度;利用地理加权回归模型进行全国区域PM2.5遥感估算,既能体现全国PM2.5时空分布的全局变化特性,又能从局部体现全国PM2.5组分、污染程度及垂直分布结构特征的空间差异特性,基于地理加权回归模型的PM2.5遥感反演结果(R2=0.7)明显优于多元线性回归模型(R2 =0.56);2013年12月-2014年2月份全国PM2.5空间分布呈现明显的区域特征,PM2.5浓度较高的地方主要分布在华北南部、长三角中部和北部、华中东部及四川东部等地,西部和北部地区PM2.5污染相对较轻;从时间变化来看,全国冬季12月份PM2.5污染最重,1月份次之,2月份相对最低.这可为全国PM2.5区域联防联控提供有力的信息支撑.

关键词：地理加权回归、深蓝、GFS、PM2.5

所属期刊栏目：36

分类号：X513(大气污染及其防治)

资助基金：环保公益行业科研专项项目No.201309011Supported by the special public welfare of environmental protection industry research No.201309011

在线出版日期：2016-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：2142-2151