基于Peterson模型的京津冀地区AOD时空插值研究

摘要

大气气溶胶是大气中悬浮的固体或液体与气体载体组成的多相体系，通过对太阳辐射和地面辐射的吸收和散射作用对大气辐射传输产生影响，在地球大气辐射收支平衡和全球气候变化中产生重要作用，同时大气气溶胶各项参数也反映大气环境状况。尽管地面监测站点可以对气溶胶浓度进行监测，但是地面站点分布不均、数量不多，在全方位监测气溶胶的时空变异方面具有很大局限性，而MODIS在监测气溶胶这方面具有明显优势。
　　气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶最基本的光学特征之一，一般指整层气溶胶的消光系数在垂直方向上的积分，是描述气溶胶对光的削弱作用的光学物理量。AOD是确定气溶胶气候效应的重要影响因子，在气溶胶的变化特征和区域大气环境监测方面应用广泛。由于算法的局限性、季节变化或气象条件较差等因素，无法获取所需的遥感图像或者获取的图像质量较差，造成AOD在时空序列上大面积缺值，导致在使用AOD做区域研究时，不能保证数据的连续性，降低研究数据的精度和实用性。AOD和水平气象能见度(V)是衡量气溶胶浓度的两个主要参数。气溶胶标高(H)是反映大气边界层气溶胶特征厚度的虚拟物理量。
　　本文首先对AOD进行时间序列上插值:选用2009-2013年京津冀地区89个气象站点所在的MODIS大气二级标准产品数据MOD04大气气溶胶光学厚度AOD日数据和水平气象能见度日数据，以ARCGIS和ENVI为图像处理平台，基于Peterson模型将MODIS AOD反演值与V做计算，得到站点的365个多年H日均值，对所有站点多年H日均值和区域多年H均值进行高斯拟合，发现H多年平均日值符合高斯正态分布，从而建立了单站点H拟合函数和区域H拟合函数，利用H与V计算AOD预测值，并且证明MODIS AOD预测值具有实用性，即选用2014年水平气象能见度和随机选取的7个站点，利用上述建立的拟合函数预测2014年H日值和AOD日值，对预测AOD与MODIS AOD反演值进行误差分析，均方根误差和平均相对误差在范围内。然后对AOD进行空间序列上插值，利用4种GIS基本插值方法分别进行两类插值验证:第一类是没有增加模拟站点，利用图像原有的站点MODIS AOD反演值进行插值模型的误差分析;第二类是增加拟合站点，将拟合AOD作为有效数据与MODIS AOD反演值同时作为插值模型验证数据，并且通过误差分析，分别评价四种基本插值方法的精度。选取具有数据代表性的207、209两天的数据进行插值分析，探讨在反演值有效个数不同时不同插值方法的精度不同，并依此对2009-2014年10月份气象站点所在栅格的有效个数进行统计，制定插值方法选择的分级标准。最后采取上述精度较高的AOD时空插值方法，针对2009-2014年10月份AOD反演遥感影像大量缺值的问题，对AOD日值进行全面插值并计算AOD月均值，可获得年际间AOD的变化图像，也依据获得的完整图像分析近年来大气环境发生的变化。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 选题背景和意义

1．2 研究综述

1．2．1 国外研究进展

1．2．2 国内研究进展

1．3 研究方法与技术路线

1．3．1 研究方法

1．3．2 相关数据处理软件

1．3．3 总体技术

2 研究区概况

2．1 自然地理环境概述

2．1．1 气候、水文和植被状况

2．1．2 地质地貌条件

2．2 社会经济条件概况

2．2．1 北京市

2．2．2 天津市

2．2．3 河北省

3 数据源与数据处理

3．1 数据来源

3．1．1 气象数据

3．1．2 MODIS

3．1．3 MODIS数据产品

3．1．4 气溶胶光学厚度AOD

3．2 MODIS AOD数据预处理

3．2．1 数据下载

3．2．2 几何校正

3．2．3 数据的拼接与裁切

3．2．4 波段计算

3．2．5 提取对应89个站点AOD

3．3 水平能见度V数据预处理

4 数据计算与分析

4．1 AOD时间序列插值及精度验证

4．1．1 AOD时间序列插值-理论基础

4．1．2 AOD时间序列插值-数据计算

4．1．3 对预测AOD日数据精度验证

4．2 AOD空间序列上插值方法选择及精度验证

4．2．1 空间插值方法选择

4．4．2 空间插值精度验证

4．3 对207、209进行时空插值分析

4．3．1 207、209时空插值误差分析

4．3．2 插值方法选择的标准及误差分析

4．4 对2009-2014年10月份AOD时空插值分析

5 结论与讨论

5．1 结论

5．2 创新点

5．3 讨论

参考文献

致谢