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北京城区PM_(2.5)浓度空间变化及对呼吸健康影响

作　者: 杨维
导　师: 赵文吉
学　校: 首都师范大学
专　业: 地图学与地理信息系统
关键词: 细颗粒物气溶胶光学厚度垂直变化呼吸系统疾病影响因子灰色关联
分类号: X513
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

随着城市化进程的加快,汽车保有量与城市建筑不断增加、绿地逐渐减少,使得大气中的细颗粒物PM2.5污染越来越严重,并成为许多城市大多数时期内的首要污染物,影响城市环境与居民健康。目前我国对细颗粒物PM2.5的研究主要集中在PM25的来源、化学组分、浓度分布和影响因素上,以及从病理学或毒理学角度探讨大气颗粒物对人体健康的影响,并取得了一定成果,但研究多集中在典型数据分析上,监测点分布局限,尚未构成完整分析体系,并且在细颗粒物与人体呼吸系统健康二者空间关系研究方面还不够全面。本文以北京城区为研究区,利用Landsat-5和环境一号卫星遥感影像,结合野外实测数据反演2008～2012年细颗粒物PM0.3、PM0.5和PM1.0浓度,分析颗粒物浓度水平分布特征；并在2012年12月～2013年1月采集北京城区不同垂直高度上PM25浓度以及温度、相对湿度、风力大小,研究垂直尺度上细颗粒物浓度分布特征及影响因素；收集2008～2012年患呼吸系统疾病的病人数据,利用地理信息系统空间手段、线性回归和灰色关联法分析细颗粒物PM0.3、PM0.5和PM1.0浓度与呼吸系统疾病病人人数的关联度。研究主要内容和结论如下：(1)水平方向上同一时间点,PM25颗粒物浓度差异明显。利用Landsat-5、HJ-1A卫星遥感影像和实测数据,反演2008～2012年北京城区气溶胶光学厚度,进一步分析细颗粒物PM0.3、PM0.5和PM1.0水平方向上的浓度分布,结果显示,同一时间不同粒径的颗粒物浓度大小分布不同,粒径越小的颗粒物,浓度值越高。(2)PM2.5颗粒物浓度随高度变化其变化有一定规律。采集不同垂直高度处PM25浓度以及温度、相对湿度和风力,利用灰色关联法分析气象因素与颗粒物浓度的关联度。结果发现,不同高度上PM25浓度随时间变化而变化,随高度的增加PM2.5浓度呈先降低再升高的特征；在空气质量一般情况下,风力和相对湿度与PM2.5的关联度高于温度；空气污染严重时,垂直尺度上PM25浓度变化及气象因子对颗粒物浓度影响度无明显规律。(3)呼吸疾病发病率与细颗粒物浓度和粒径相关。根据2008～2012年呼吸系统疾病的病人资料,以街道办事处为最小单位进行人数统计,结合GIS空间分析技术,提取各街道办事处的颗粒物浓度。先采用线性回归分析确定实验有效区,再利用灰色关联法分析实验有效区内各街道办事处细颗粒物浓度与病人人数的关系。结果表明,呼吸系统疾病与可吸入颗粒物浓度有一定的关联,颗粒物粒径越小,与病人人数的关联度越高。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
图目录  9-10
表目录  10-11
第1章绪论  11-22
  1.1 研究背景与意义  11-13
    1.1.1 研究背景  11-12
    1.1.2 研究意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-19
    1.2.1 空气质量标准研究  13-14
    1.2.2 大气颗粒物时空分布特征研究  14-16
    1.2.3 大气颗粒物组分、来源及影响因素研究  16-17
    1.2.4 大气颗粒物与疾病健康研究  17-19
    1.2.5 存在的问题及本文研究特点  19
  1.3 研究内容及论文结构  19-20
    1.3.1 研究内容  19-20
    1.3.2 论文结构  20
  1.4 本章小结  20-22
第2章研究区概况及数据获取  22-31
  2.1 研究区概况  22-26
    2.1.1 自然地理概况  22-23
    2.1.2 气候气象概况  23
    2.1.3 社会经济概况  23-24
    2.1.4 生态环境概况  24
    2.1.5 空气质量概况  24-26
  2.2 研究区数据获取  26-30
    2.2.1 遥感影像数据  26-28
    2.2.2 大气颗粒物数据  28-30
    2.2.3 呼吸系统疾病数据  30
  2.3 本章小结  30-31
第3章基于遥感反演的颗粒物浓度水平分布变化  31-52
  3.1 遥感影像预处理  31-34
    3.1.1 辐射定标  31-32
    3.1.2 大气校正  32-33
    3.1.3 波段融合  33-34
    3.1.4 几何校正  34
    3.1.5 研究区范围截取  34
  3.2 气溶胶光学厚度计算  34-45
    3.2.1 暗像元范围选取  34-38
    3.2.2 第一、三波段气溶胶光学厚度计算  38-42
    3.2.3 550nm处气溶胶光学厚度计算  42-45
    3.2.4 气溶胶反演结果精度验证  45
  3.3 大气颗粒物浓度空间反演  45-51
    3.3.1 气溶胶光学厚度与大气颗粒物相关性分析  45-47
    3.3.2 颗粒物浓度空间分布反演  47-51
  3.4 精度检验  51
  3.5 本章小结  51-52
第4章颗粒物浓度垂直分布变化  52-61
  4.1 采样期间天气和空气质量  52
  4.2 细颗粒物PM_(2.5)浓度垂直变化  52-57
    4.2.1 不同时间段PM_(2.5)浓度垂直变化  52-55
    4.2.2 不同高度PM_(2.5)浓度垂直变化  55-57
  4.3 PM_(2.5)与影响因子关联分析  57-60
    4.3.1 灰色关联法  57-58
    4.3.2 颗粒物浓度与气象因子相关分析  58-60
  4.4 本章小结  60-61
第5章呼吸系统疾病与细颗粒物相关关系分析  61-68
  5.1 呼吸系统疾病数据处理分析  61-63
    5.1.1 呼吸疾病季节变化规律  61-62
    5.1.2 呼吸疾病年龄变化规律  62-63
  5.2 呼吸系统疾病病人人数空间分析  63-65
  5.3 呼吸系统疾病与颗粒物浓度分布相关性分析  65-67
    5.3.1 回归分析  65-66
    5.3.2 灰色关联分析  66-67
  5.4 本章小结  67-68
第6章成果与讨论  68-70
  6.1 主要成果  68-69
  6.2 存在问题  69
  6.3 讨论  69-70
参考文献  70-75
致谢  75

北京城区PM_(2.5)浓度空间变化及对呼吸健康影响

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