[發明專利]一種短時間尺度內城市大氣細顆粒物時空變異評價方法在審
| 申請號: | 201810708169.0 | 申請日: | 2018-07-02 |
| 公開(公告)號: | CN110095389A | 公開(公告)日: | 2019-08-06 |
| 發明(設計)人: | 于之鋒;周斌;吳琦;齊冰;袁小紅 | 申請(專利權)人: | 杭州師范大學 |
| 主分類號: | G01N15/06 | 分類號: | G01N15/06 |
| 代理公司: | 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 黃前澤 |
| 地址: | 310018 浙江省杭*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 時間尺度 時空變異 城市大氣 細顆粒物 反演 地球靜止衛星 大氣氣溶膠 時間分辨率 氣象因子 時空變化 應用潛力 單變量 多變量 傳感器 波段 建模 實測 遙感 影像 研究 分析 | ||
1.一種短時間尺度內城市大氣細顆粒物時空變異評價方法,其特征在于包括以下步驟:
步驟(1)、獲取大氣細顆粒物PM2.5的實測數據,利用太陽光度計獲取氣溶膠光學厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)實測數據;
步驟(2)、對實測PM2.5與AOD數據進行相關性分析,相關性系數大于0.4代表中等相關,可以進行建模分析;
步驟(3)、對PM2.5與AOD數據進行分類,分別以年、季節為時間單元進行建模,將其中三分之二用于建立PM2.5與AOD的模擬模型,三分之一用于驗證模型;
步驟(4)、建立PM2.5與AOD的模擬模型,使用一元回歸分析方法,建立關于PM2.5濃度的線性函數、對數函數、二次方函數、立方函數、冪函數函數、指數函數共6種模型;比較年尺度和四季尺度下這6種模型下的決定系數、相對誤差和均方根誤差,從而確定PM2.5與AOD的最優模型;
步驟(5)、使用二流式算法來反演GOCI影像的氣溶膠光學厚度,獲得GOCI反演的AOD分布圖;其中使用二流式算法改進大氣輻射傳輸方程為:
該方程的邊界條件如下:
τλ=τ0λsecθ'
τλ=0
其中,為上行輻射通量函數;為下行輻射通量函數;ε為后向散射系數,通常取值0.1;θs為太陽天頂角;θ'為傳感器天頂角;E0為太陽輻照度;τ為光學厚度;τ0λ為總的大氣光學厚度;A為地表反射率;
步驟(6)、在ENVI中使用波段運算,將步驟(4)決定PM2.5濃度的模擬模型代入步驟(5)中GOCI反演的AOD分布圖,獲取GOCI PM2.5的逐時遙感產品;
步驟(7)、在ENVI中使用波段運算,根據變異系數公式對步驟(6)的結果圖進行計算,從而得到某一地區PM2.5濃度的變異系數分析圖;
變異系數的計算公式:
CV=σ/μ (4)
其中,N為樣本個數,μ為均值,σ為標準差,CV代表變異系數。
2.如權利要求1所述的一種城市大氣細顆粒物短時間尺度內時空變異遙感監測方法,其特征在于步驟(1)所述的PM2.5、AOD、氣象數據為同步數據。
3.如權利要求1所述的一種城市大氣細顆粒物短時間尺度內時空變異遙感監測方法,其特征在于GOCI所成影像是以小時為單位,通過步驟(7)可分析大氣細顆粒物短時間尺度內變化快慢情況。
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