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基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展
引用本文:向娟,陶明辉,郭玲,陈良富,陶金花,桂露.基于卫星遥感的近地面PM2.5浓度反演进展[J].遥感学报,2022,26(9):1757-1776.
作者姓名:向娟  陶明辉  郭玲  陈良富  陶金花  桂露
作者单位:1.中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院, 武汉 430074;2.天津气象服务中心, 天津 300074;3.中国科学院空天信息创新研究院 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101
基金项目:国家自然科学基金(编号:41871262);国家自然科学基金重点(编号:41830109)
摘    要:细颗粒物PM2.5(Fine Particulate Matter)是影响空气质量和公共健康的关键因素之一。高时空分辨率的PM2.5数据是公共健康风险评估和流行病学研究的基本需求。相较于地面站点,卫星遥感技术具有连续观测、宽覆盖和低成本的优势,基于卫星气溶胶光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)反演PM2.5质量浓度的方法已成为热点。本研究概述了卫星AOD产品反演PM2.5浓度的原理,介绍了用于PM2.5反演的主要卫星AOD产品及其反演精度;总结了现有的PM2.5估算方法及其优缺点,指出目前PM2.5反演研究存在的问题;提出未来PM2.5反演方向主要集中在高时空分辨率的PM2.5浓度重建、基于激光雷达数据的三维PM2.5浓度反演及PM2.5化学组分反演等方向。比例因子法、物理机理模型和统计模型这3种方法都能在不同时期不同程度地准确估算PM2.5浓度,代表了那个时期较为前沿的研究热点,但比例因子法和物理机理模型因其自身的局限性而应用较少,而统计模型因其独特的时间或时空异质性的可描述性和强大的非线性描述能力的优势而被广泛应用并不断改进。目前PM2.5反演研究存在的问题主要有3种:(1)卫星AOD的非随机缺失问题造成估算的PM2.5数据缺失;(2)反演模型的精度问题;(3)PM2.5的化学成分估算问题。基于此,本文为了准确揭示近地面PM2.5的时空变化趋势,提高基于卫星AOD产品的近地面PM2.5反演研究的准确性,提出了几点未来的研究方向:首先,新型的高空间(如风云四号、高分五号)、高时间分辨率(Himawari-8/9)卫星AOD产品在PM2.5的精细化估算研究上具有很大优势,这对于高时空分辨率的PM2.5浓度重建具有重要意义;其次,随着大气探测技术的发展,星载、机载及地基激光雷达都能够获取垂直分布信息,搭载在无人机上的颗粒物传感器可实现PM2.5垂直方向上的监测,将其与光学遥感卫星数据及地面监测数据结合,可实现三维的PM2.5浓度反演;最后,PM2.5化学组分信息对于分析污染成因、暴露特征等尤其重要,其时空变化趋势研究是一个重要的发展方向,然而,地面PM2.5组分观测站网仍不完善,如何克服卫星遥感估算中对地面站网的依赖,实现PM2.5化学成分的高精度反演需要进一步研究。通过本研究,有助于进一步了解不同PM2.5估算方法的原理机制及其优缺点,为基于卫星AOD产品反演近地面PM2.5浓度的新的发展方向提供启示,提升近地面PM2.5浓度反演的精度及时空分辨率。

关 键 词:PM2.5  卫星遥感  AOD  估算方法
收稿时间:2020/10/2 0:00:00

Progress of near-surface PM2.5 concentration retrieve based on satellite remote sensing
XIANG Juan,TAO Minghui,GUO Ling,CHEN Liangfu,TAO Jinhu,GUI Lu.Progress of near-surface PM2.5 concentration retrieve based on satellite remote sensing[J].Journal of Remote Sensing,2022,26(9):1757-1776.
Authors:XIANG Juan  TAO Minghui  GUO Ling  CHEN Liangfu  TAO Jinhu  GUI Lu
Institution:1.School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences(Wuhan), Wuhan 430000, China;2.Tianjin Meteorological Service, Tianjin 127563, China;3.State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
Abstract:
Keywords:PM2  5  satellite remote sensing  AOD  estimation methods
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