基于GIS/RS技术的福州城区水域时空动态变化研究

本文以GIS/RS技术为支持,建立可实现水域要素的空间查询、面积量算、复合处理、专题分析和动态比较的福州城区水域空间数据库,结合有关历史资料和环境监测数据,对福州城区水域的历史变迁、水域分布与水质的变化状况进行了研究,提出相应的对策建议.     

MODIS卫星遥感估计福州地区近地面PM2.5浓度

卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据,分别构建了估计福州地区近地面PM2.5浓度的日校正模型和站点一日校正模型,并利用十折交叉验证方法对2个模型进行评价验证。结果表明:(1)日校正模型和站点一日校正模型分别能够解释福州地区PM2.5浓度76.2%和81.4%的变异,反演的2014年—2015年福州地区近地面PM2.5浓度和地面实测站点数据之间的相关性R~2分别为0.724(RMSE=10.993μg·m~(-3))和0.781(RMSE=9.687μg.m~(-3));(2)分别针对不同下垫面环境的城市站点和县郊站点数据进行模型拟合验证,两个模型反演的PM2.5浓度值与地面实测值之间皆具有良好的相关性,R~2最高可达0.808;(3)将模型反演的PM2.5浓度季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者高度相关,据此反演的2015年福州地区年平均PM2.5浓度分布图可清晰地揭示福州地区PM_(2.5)浓度分布的空间变化情况。由此可见,基于MODIS 3 km AOD产品和气象数据建立的近地面PM_(2.5)浓度遥感估算模型能够很好地反演出福州地区近地面PM2.5浓度分布情况。     

分形学理论在大气环境时序数据分析中的应用研究

本文应用时间序列的域重新标度方法，对福州市大气环境监测数据的时间序列进行分析，发现其具有自相似的分形特征，分形维数为1．19，对于不同的污染物，不同的时间观测尺度与不同的时间跨度，大气环境监测数据的序列均具有相近的D值，分形维数可以从整体上描述大气环境质量的动态变化特征。     

分形学理论在大气环境时序数据分析中的应用研究

本文应用时间序列的域重新标度方法,对福州市大气环境监测数据的时间序列进行分析,发现其具有自相似的分形特征,分形维数为1.19.对于不同的污染物、不同的时间观测尺度与不同的时间跨度,大气环境监测数据的时间序列均具有相近的D值,分形维数可以从整体上描述大气环境质量的动态变化特征.     

基于GIS／RS技术的福州城区水域时空动态变化研究

本文以GIS/RS技术为支持，建立可实现水域要素的空间查询、面积量算、复合处理、专题分析和动态比较的福州城区水域空间数据库，结合有关历史资料和环境监测数据，对福州城区水域的历史变迁、水域分布与水质的变化状况进行了研究，提出相应的对策建议。