基于辐射传输模型的北京地区夜间霾监测方法研究

摘要

随着社会经济和城市化的加速发展，引发了一系列环境问题，涉及到大气、水体、土壤等方面，其中，首当其冲的就有雾霾问题。近年来，雾霾问题逐渐上升到各大城市的焦点位置，如何有效的控制雾霾成为政府的重要工作。想要治理雾霾问题，就要做好雾霾监测。
　　在雾霾监测中，PM2.5是一个重要指标。目前常用的监测方法为利用辐射传输模型反演气溶胶光学厚度，再比照标准气溶胶产品如MODIS，达到监测效果，但目前的大多数模型均为日间霾反演算法，其辐射传输路径为太阳-地面-传感器，由于夜间光包含自然光源和人工光源，所以日间霾的反演算法无法应用于夜间霾监测。论文以辐射传输理论为支撑，提出夜间霾模型。论文的主要研究工作和研究结果如下:
　　(1)进行基础数据分析，论文所使用遥感数据包括Suomi-NPP/VIIRS DNB数据、MODIS数据、GEOS/PBLH数据，数据格式依次为h5、hdf4、NC4，所使用站点数据包括PM2.5监测数据、大气压强数据、相对湿度数据，数据格式均为txt。
　　(2)基于Suomi-NPP/VIIRS DNB数据得到辐亮度和天顶角，选取了18个天数的DNB数据，分别为11月1、2、4、6、7、8、9、11、12、13、14、15、17、18、20、21、23、24日。辐亮度对数值处于-18～-22之间，天顶角处于54°～56°。在获取的水汽数据中，所有数据只有一天超过1000cm，其余均在1000cm以下，最小为165.23264cm，最大为1024.1911cm，下旬均值低于上旬和中旬，数据基本没有大的波动。
　　(3)地面观测数据中，各日期的吸湿因子大多在10以下，20、21两天由于相对湿度过大，导致吸湿因子与其他差距较大。压强的变动幅度不是很大，总体上的变动在30hpa之内。
　　(4)边界层高度和PM2.5曲线渐变形状大体上相同，但是两者的转折点不同，PM2.5的变化先PBLH一步。得到的2种夜间霾监测模型的拟合优度为0.412和0.378，模型鲁棒性为中等。与预测值评价完全一致的天数约为1/3，计算相关系数后，两者与观测值分别为0.693和0.702，为高度相关，模型具备分析霾天气的能力。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．3 国内外研究现状

1．4 研究内容及技术路线

第二章 霾遥感监测方法及典型模型分析

2．1 现行霾遥感监测主要方法

2．1．1 基于遥感影像变化方法霾监测

2．1．2 基于气溶胶光学厚度霾监测

2．2 辐射传输方程

2．3 典型辐射传输模型

2．3．1 几种典型辐射传输模型

2．3．2 各种辐射传输模型共同特点

2．3．3 各种辐射传输模型主要区别

2．4 本章小结

第三章 研究区概况和基础数据分析

3．1 北京地区概况

3．1．1 地理位置

3．1．2 自然气候

3．1．3 社会经济状况

3．1．4 空气污染状况

3．2 基础数据分析

3．2．1 遥感数据

3．2．2 地面站点数据

3．2．3 数据处理

3．3 本章小结

第四章 基于夜间霾模型的北京地区PM2.5监测研究

4．1 夜间霾反演方法

4．1．1 夜间灯光影响因子分析

4．1．2 夜间霾模型构建

4．2 模型参数获取

4．2．1 DNB参数获取

4．2．2 水参数获取

4．2．3 地面统计数据获取

4．3 模型回归分析

4．3．1 模型回归分析原理

4．3．2 模型回归计算

4．4 融合边界层高度模型测试

4．4．1 边界层高度数据获取

4．4．2 加入边界层高度数据模型测试

4．4．3 初始模型与新模型预测结果对比

4．4 本章小结

第五章 结论与展望

5．1 结论

5．2 展望

致谢

参考文献

在学校期间发表的论文和取得的学术成果