【摘 要】
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近年来随着我国经济建设的快速发展,能源过量的消耗以及各种高强度大气污染物的排放,远远超过资源环境承载力,人为活动造成的大气污染日益增加,严重破坏了生态环境的平衡,空气污染问题日益严重。PM2.5是大气污染物的重要组成成分之一,它除了对气候变化和人类健康有严重负面影响之外,还会带来巨大的经济损失,因此全面有效的掌握PM2.5的分布情况及其变化规律对于我国城市环境治理显得尤为重要。但是,一方面受限于我
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近年来随着我国经济建设的快速发展,能源过量的消耗以及各种高强度大气污染物的排放,远远超过资源环境承载力,人为活动造成的大气污染日益增加,严重破坏了生态环境的平衡,空气污染问题日益严重。PM2.5是大气污染物的重要组成成分之一,它除了对气候变化和人类健康有严重负面影响之外,还会带来巨大的经济损失,因此全面有效的掌握PM2.5的分布情况及其变化规律对于我国城市环境治理显得尤为重要。但是,一方面受限于我国的PM2.5地面监测网络在时间上建成较晚,并且站点在空间上分布不均匀,在进行大范围性的PM2.5浓度监测上时存在一定的局限性。与传统的地面监测相比,利用卫星遥感技术反演气溶胶光学厚度,进而估算近地面PM2.5浓度是近年发展起来的一项新技术,其具有宏观性强,能快速获取地表污染物的空间变化和时间动态变化信息的特点,不仅可以弥补地面观测的不足,提供更大空间尺度上的PM2.5浓度的时空分布,而且可以对大气污染状况进行长期连续且稳定的监测,提供更为丰富时间尺度上的PM2.5信息,为PM2.5污染的预防和治理,以及对人类健康的影响评估提供重要的数据基础。基于以上背景,本研究以湖北省地区为研究区域,利用具有高时间分辨率的Himawari-8 AOD数据,结合气象数据和土地利用数据建立了基于地理加权回归的PM2.5浓度估算模型,分析湖北省地区近地面PM2.5浓度的小时级时间变化趋势特点和空间分布特征,并在此基础上研究了气象因素对PM2.5浓度变化的影响和原因,主要研究内容和结论如下:（1）通过对湖北省地区气象因素与PM2.5浓度的相关性分析发现,PM2.5浓度与大气压强、相对湿度之间呈显著的正相关关系,相关系数分别为0.502和0.418;PM2.5浓度与大气温度之间呈较弱的负相关性,相关系数为-0.231;PM2.5浓度与风速之间呈显著的负相关关系,相关系数为-0.515,说明了大气压强、相对湿度和风速为主要影响PM2.5浓度变化的气象因素。（2）利用全球气溶胶自动观测网络（AERONET）对Himawari-8 AOD产品进行区域性验证。通过对Hefei、Shouxian2个AERONET地面站点的AOD数据与Himawari-8 AOD数据进行对比验证,观测结果表明,两者的总体验证结果2均大于0.75,显示出较高的相关性,证明Himawari-8 AOD数据在我国地区也具有适用性,可以用于PM2.5-统计建模研究中。（3）针对地理加权回归模型对大区域范围上的PM2.5-模型构建具有显著的优势的特点,利用GWR建立湖北省PM2.5-模型,并通过与多元线性回归（MLR）模型进行对比,验证结果表明,地理加权回归模型的建模效果优于多元线性回归模型。总体而言,利用卫星遥感技术反演PM2.5浓度的方法可以提供更大空间尺度上的PM2.5浓度的时空分布以及更为丰富时间尺度上的PM2.5信息,有效的弥补地面监测站点手段的不足,为PM2.5污染的预防和治理,以及对人类健康的影响评估提供重要的数据支撑。
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