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遥感技术在PM2.5研究中的应用

导读: 要想获悉更细致、更全面的关于空气颗粒污染物的分布情况,必须借助先进的科学技术。使用遥感数据进行空气污染估算具有以下优势:能够长期监测、实时观测和提供空气质量预报。

  清洁的空气是人类健康和福祉的基本需求,空气污染在全球范围内对健康构成了严重威胁。

  要想获悉更细致、更全面的关于空气颗粒污染物的分布情况,必须借助先进的科学技术。使用遥感数据进行空气污染估算具有以下优势:能够长期监测、实时观测和提供空气质量预报。

  1 气溶胶光学厚度与PM2.5的关系

  估算PM2.5的常用方法有:二元函数、多变量函数、神经网络、模型与卫星数据结合、经验方法、数据同化等。这些方法在以下方面具有应用前景:把卫星数据和全球过程模型相结合;把统计模型、卫星数据和地面观测相结合;把地面仪器、雷达和卫星监测相结合。

图1 估算PM2.5的常用方法

  气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)定义为介质的消光系数在垂直方向上的积分,用于描述气溶胶对光的衰减作用。AOD是对大气柱总的测量,不能直接提供污染物的垂直分布信息。

  估算PM2.5需要准确知道大气垂直结构、气象效应、昼夜效应、气溶胶质量、气溶胶类型和气溶胶吸湿性,这些重要的因素受季节、湿度和大气边界层的影响,随着区域的变化而发生变化。

  Van Donkelaar等通过把MODIS/MISR卫星观测数据中获得的气溶胶光学厚度数据与全球化学传输模型GEOS-Chem相结合,制作出全球PM2.5年均浓度分布图(图2)。

  采取以下措施可以提高遥感数据和PM2.5之间的相关性:根据当地环境条件调整卫星数据的气溶胶光学厚度反演;应用传输模型、预测模型、数值模型和统计模型;增加使用其他卫星的气溶胶数据和痕量气体数据;生成每日AOD—PM关系的地面仪器测量网;使用地面和星载激光雷达获取气溶胶和边界层的垂直分辨率;当地气象数据。

 

图2 基于卫星数据模拟的2001-2006年间全球PM2.5年均浓度分布图

 

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