基于GIS的武汉市AQI时空分布规律研究

以武汉市2013-01-01~2013-06-30期间的10个环境空气质量自动监测站的AQI监测数据为基础,运用GIS空间分析工具,采用反距离加权插值法(IDW)获得武汉市各月AQI空间分布图。并将AQI监测数据与监测站其他6项空气污染物监测指标数据进行相关性分析。结果表明,2013年上半年武汉市AQI具有明显的时空分布特征,1~6月AQI总体呈逐渐下降趋势,中心城区AQI高值面积逐渐缩小,北部AQI高于南部地区。各项污染指标对于AQI的相关程度依次是PM2.5、CO、SO2、NO2、PM10、O3。     

新疆地区空气质量时空分布特征分析

以新疆2015-2017年AQI日均值监测数据为基础,利用数学统计和GIS空间分析方法,探析了新疆空气质量时空分布特征,从而直观地描述了大气污染地域分布差异;利用全局与局部空间自相关分析,进一步揭示了全区大气污染空间集聚特征。研究表明,新疆空气质量月、季节演变呈周期性U型波动规律,地区大气污染存在"南高北低"的显著差异;2015-2017年主要污染区域格局并未发生太大变化;受地形影响,地区空气质量具有显著的空间自相关结构,空间集聚与分布特征一致。     

2016年四川省PM2.5浓度时空分布研究

PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.     

北京房山雾霾与GNSS水汽相关性分析

伴随着我国社会经济的高速发展,近年各地来雾霾事件频发,严重的影响了人民的日常生活。本文分析了北京房山2014到2017年空气质量影响因子(PM2.5、PM10和AQI)与大气可降水量的相关性,在此基础上本文对GNSS技术探测雾霾发生的可行性进行了研究。本文基于对北京房山站的分析结果,表明PM2.5、PM10含量、AQI与大气中可降水量PWV具有较强的正相关性,且大气中PM2.5、PM10含量、AQI与可降水量PWV都表现出明显的季节性特征,以上结论表明GNSS技术可用于雾霾的预测。     

基于GIS的福州市空气质量时空特征研究

通过对分布在福州市城区五个空气质量监测点2018年全年的空气污染物浓度日均值数据分析处理,对福州市空气质量时空特征进行研究。运用数理统计分析、GIS空间插值分析等技术,对监测点数据进行时间、空间分析,获取空气质量时空特征。结果表明:福州市空气质量的季节性特征较明显,冬季空气质量最好,春季空气质量最差;福州市空气质量总体情况较好,影响福州市空气质量的主要污染物是臭氧(O3)和颗粒物(PM10)。     

杭州地区2015年PM2.5浓度时空变化特征分析

在2015年杭州地区11个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOT产品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5质量浓度的模型.利用实测和遥感反演数据共同分析了杭州市PM2.5质量浓度时空变化特征.分析结果表明,PM2.5质量浓度分布的日变化特征为:在杭州市中心城区,冬季、春季及秋季都存在典型的双峰变化,冬季、春季的峰值出现在9:00-12:00,秋季峰值出现在6:00-9:00;夏季表现出夜间浓度高于白天的特征.PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.PM2.5质量浓度的空间分布格局为:杭州地区东北区域的浓度明显高于其他区域;杭州—富阳—桐庐沿线、杭州—临安沿线PM2.5质量浓度存在高浓度的分布条带,PM2.5质量浓度的空间分布与城镇化的格局相似.PM2.5质量浓度空间分布与地形和植被指数呈负相关,春季地形和植被指数对PM2.5浓度分布的抑制影响最大.     

运用贝叶斯方法的PM2.5浓度时空建模与预测

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。     

无人机三维空气质量监测研究

针对现有空气监测缺乏污染垂直分布特征的观测及数据采集覆盖范围有限的问题,该文提出了用无人驾驶飞机搭载微型空气质量检测器监测大气污染的方法,首先分析了传统地面监测站的缺点,并阐述了监测设备的构成;然后从无人驾驶飞机大气污染空间采样方案、污染物数据的准确性及可靠性校正、大气污染时空规律几个方面做了研究;最后选择浙江省临安市青山湖街道、上海奉贤区等地区进行了试验。研究结果能有效补充地面监测站的数据缺失,揭示PM2.5、O3等大气污染物的垂直分布、垂直扩散及区域性输送特征,为空气污染预警和防控对策机制的制定提供重要技术依据。     

基于小波相干的雾霾与GNSS对流层延迟相关性分析

为了进一步揭示雾霾与对流层延迟相关性的细部特征,基于小波相干算法构建雾霾与天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay,ZTD）相关性分析的新方法,有效地分析了雾霾与ZTD相关性的时频空间分布特征及成因。首先,通过分析IGS（internet GNSS service）北京站2014-2017年每个月的ZTD与量化评定雾霾的空气质量指数（air quality index,AQI）的相关系数,发现两者在月尺度上相关系数绝对值大于0.4的比率占29.17%,宏观上显示了两者具有相关性。其次,采用小波相干的方法分析了北京2014-2017年期间年度ZTD与AQI的相关性,发现ZTD与AQI在一定的时频域上具有很强的相关性,并且通过了95%置信度检验。最后,由北京、长春部分时域的ZTD与AQI相关性分析可知,北京3月份ZTD与AQI总体上呈现正相关,并且AQI与温度、气压、湿度和风速具有较好的相关性;在研究时域内秸秆燃烧加剧了北京、长春的雾霾,进而影响对流层延迟。     

基于MODIS数据的PM2.5反演在大气污染监测中的应用

针对基于传统10km气溶胶光学厚度产品计算PM2.5无法获得更为精细的PM2.5空间分布特征的问题,提出采用6S模型计算获得不同气溶胶光学厚度条件下辐射传输模型方程参数查找表,该查找表可以采用原始光谱波段信息进行数据反演,并结合暗像元法计算得到的地表反射率信息,在辐射传输模型方程计算结果的基础上进行线性插值获得1km气溶胶光学厚度,再利用地面实测PM2.5浓度数据,通过回归分析的方法,获得1km的PM2.5监测数据。以西安市为例,1km分辨率的PM2.5更进一步表现了西安市域内PM2.5的空间分布特征,具有明显的地形分异特征,而且呈现出从城区向郊区逐渐衰减的趋势。研究结果为小区域的PM2.5来源和变化分析提供了一种有效的技术途径。