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MODIS气溶胶光学厚度与南京主城区空气污染指数的关系研究

作　者: 刘勇
导　师: 查勇
学　校: 南京师范大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: MODIS 气溶胶光学厚度 空气污染指数 气象因子
分类号: X51
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 422次
引　用: 4次
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内容摘要


国民经济的快速发展，城市规模的不断扩大，城市各类工程的不断开展，机动车的不断增加，给城市空气质量带来了严峻的挑战。实践证明遥感在城市空气质量监测中发挥了重要的作用。本文利用MODIS遥感反演的气溶胶光学厚度数据和地面监测的空气污染指数数据，通过两者之间的相关分析，试图建立相应的关系模型。此外由于空气污染状况以及气溶胶光学厚度也与一定的气象条件有关，因此引进气象因子参与关系讨论，并建立相应模型，以找出空气污染指数与气溶胶光学厚度之间的较好模型，从而实现利用遥感手段监测城市空气污染状况的目的。通过研究得到如下结论：1、全年、季节空气污染指数和气溶胶光学厚度建立回归模型，比较各模型精度，得出夏季线性模型和秋季线性模型预测精度较理想，夏季相关系数达到0.853，秋季相关系数达到0.838。2、讨论常规的气象观测数据，选取主导气象因子为风速和气压，考虑两气象因子的作用，对全年和季节模型进行重建，发现有主导气象因子参与的多元回归模型预测精度普遍比没有气象因子参与的一元回归模型高。3、依据主导气象因子风速和气压将样本数据分组，各组空气污染指数和气溶胶光学厚度建立回归模型，并讨论其精度，发现气压大于1020hpa且风速小于1m／s时，空气污染指数与气溶胶光学厚度之间的模型预测精度最理想，预测精度达到95.4％。4、对季节样本数据在气象因子分级后的情况进行讨论，发现夏季和秋季使用气象因子分级模型预测API值比这两个季节本身模型预测效果要好，精度平均提高2个百分点，春季和冬季效果不是很明显。5、通过本文的研究，发现在考虑气象因子的情况下，探讨空气污染指数和气溶胶光学厚度的关系，会得到更好的效果，更能真实地反映地面空气的污染状况。

全文目录


摘要  8-9
Abstract  9-10
前言  10-12
第1章 绪论  12-19
  1.1 选题背景与意义  12-13
    1.1.1 选题背景  12
    1.1.2 选题意义  12-13
  1.2 国内外研究进展  13-17
    1.2.1 国外研究进展  13-15
    1.2.2 国内研究进展  15-16
    1.2.3 存在的问题  16-17
  1.3 研究目的、内容及技术路线  17-19
    1.3.1 研究目的  17
    1.3.2 研究内容  17-18
    1.3.3 技术路线  18-19
第2章 研究区概况与数据预处理  19-29
  2.1 研究区  19-22
    2.1.1 地理位置  19
    2.1.2 自然环境概况  19-20
    2.1.3 空气污染状况  20-22
  2.2 数据源  22-26
    2.2.1 气溶胶光学厚度AOT  22-24
    2.2.2 空气污染指数API  24-26
    2.2.3 气象数据  26
  2.3 数据预处理  26-29
    2.3.1 几何纠正  26-27
    2.3.2 裁剪叠加  27
    2.3.3 数据整理  27-29
第3章 气象数据分析  29-32
  3.1 主导气象因子  29-31
  3.2 气象因子分级  31-32
第4章 空气污染指数与气溶胶光学厚度关系分析  32-46
  4.1 回归分析模型  32-39
    4.1.1 全年API与AOT关系模型  32-34
    4.1.2 季节API与AOT关系模型  34-37
    4.1.3 模型的对比分析  37-39
  4.2 含气象因子的API与AOT多元关系模型  39-41
    4.2.1 含气象因子的全年API与AOT关系模型  39
    4.2.2 含气象因子的季节API与AOT关系模型  39-40
    4.2.3 模型的对比分析  40-41
  4.3 气象因子分级的关系模型  41-42
    4.3.1 四组API与AOT关系模型  41-42
    4.3.2 模型的对比分析  42
  4.4 所有模型对比分析  42-46
    4.4.1 模型精度分析  42-44
    4.4.2 季节关系模型与气象因子分级模型对比  44-46
第5章 结论与展望  46-48
  5.1 结论  46
  5.2 展望  46-48
参考文献  48-51
致谢  51

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中图分类: > 环境科学、安全科学 > 环境污染及其防治 > 大气污染及其防治
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