遥感信息协同下的区域空气质量评价与预警系统构建

摘要

传统的空气质量预测采用空气质量模型法，从第一代开始到第三代，都受限于排放清单的统计，一直未有大规模的推广运用。随着卫星遥感技术的发展，遥感图像反演获得气溶胶光学厚度，再由气溶胶光学厚度估算空气质量，这就能在短时间内获取到大范围空气质量数据。IDEA-I轨迹模型采用遥感数据来做空气质量的预测，避免的排放清单统计的困难，实验取得较好的预测效果。
　　本文的研究区域主要为我国华北区域，IDEA-I轨迹模型以MODIS的AOD产品作为污染源，但是受到云层影响，依然存在大量无值区域。受益于遍布全国范围的地面监测站点，通过经验公式，将空气质量和气溶胶光学厚度相对应，将地面数据来对遥感数据做补充，再采用反距离权重空间插值平滑全图获得数据高覆盖的AOD产品，输入到IDEA-I轨迹模型。本文的主要研究成果如下：
　　（1）完成IDEA-I轨迹模型的本地化应用，在有气象数据和遥感AOD数据的条件下，能对国内任意区域实现48小时的空气质量预测。以华北区域为研究对象，分析其48小时的气溶胶的运动轨迹，将运行结果和监测结果对比，结果证明IDEA-I在 AOD数据覆盖较为完整的时候能获得良好的实验效果，能准确的判断空气质量的变化趋势。
　　（2）将地面数据和遥感数据相结合，解决由于云覆盖导致的MODIS AOD数据缺失严重的问题。在 Linux平台上搭建基于 JAVA的空气质量数据自动采集系统。对成都七个空气质量国控监测站点数据的统计，建立 PM2.5和PM10之间的归一化经验模型。同时参考相关研究结果，建立 AOD和 AQI之间的归一化经验模型，实现监测站数据和 AOD数据的对应。采用反距离权重法平滑插值后的图像，获得更好的实验效果。
　　（3）搭建基于JAVA平台的自动化预警系统，实现对遥感数据的自动定位下载，自动配置IDEA-I相关运行参数，对缺失严重的区域实现空气质量站点值的补充和空间插值，在IDEA-I运行结束后，对运行结果Netcdf文件中记录的气溶胶轨迹点进行统计，实现对空气质量的量化预测。
　　实验结果证明，系统能够准确判断空气质量的变化情况和污染物气团的运动轨迹，迁移方向，扩散范围。对于区域的空气质量预测有很好的实验效果。

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第一章 绪论

1.1 研究目的和意义

1.2 国内外空气质量预测研究现状

1.3 轨迹的计算

1.4 论文选题和研究内容

第二章 空气质量预测模型分析比较

2.1 空气质量模型

2.2 嵌套网格空气质量预报模式

2.3 IDEA-I模型

2.4 IDEA-I的部署

2.5 空气质量预测模型比较

2.6 本章小结

第三章 区域空气质量研究——以华北地区为例

3.1 实验区域的选取

3.2 实验数据

3.3 IDEA-I的模拟与预测

3.4 以2014年10月华北地区的一次污染为例

3.5 实验结果分析和讨论

3.6 本章小结

第四章 基于天基地基数据融合的空气质量预测研究

4.1 空气质量指标和污染物浓度关系讨论

4.2 地面监测数据的补充

4.3 空间插值

4.4 IDW算法的实现

4.5 预测结果的交叉验证

4.6 本章小结

第五章 基于天基地基数据融合的空气质量预测系统实现

5.1 软件总体框架

5.2 基于WEB的展示平台

5.3 网页爬虫信息抓取技术

5.4 FTP自动下载技术

5.5 IDEA-I的二次封装

5.6 本章总结

第六章 总结与展望

6.1 本文研究总结

6.2 本文研究展望

致谢

参考文献