Page 125 - 遥感技术在生态环境监测中的应用研究

遥感技术在生态环境监测中的应用研究

关样点的 AOD，并建立其与实测颗粒物浓度的关系模型，用于估算颗粒物浓度。

为 处 理 MODIS 的 MYD04 产 品， 加 载 使 用 ENVI5.1 的 附 加 工 具 Modis.conversion.
tool，进行气溶胶产品的初级处理。使用 ArcGIS10.1 软件进行 AOD 点信息的提取。在
ArcGIS10.1 导入初级处理影像与实测颗粒物质量浓度的点位坐标，使用“Extract.value.to.

points”提取点位的 AOD 数据。在存储文件的属性表中“RASTERVALU”一栏值即为提取
的样点 AOD 值。
由于AOD具有季节差异性，为保持AOD与颗粒物浓度的一致性，减小拟合模型的误差，

仅对研究区的实测 PM2.5、PM10 质量浓度相近过境时间的 AOD 产品的进行相应信息提取。
（2）AOD 与 PM2.5、PM10 质量浓度关系
地面实测数据 PM2.5 和 PM10 质量浓度间相关系数较高，夏秋冬三季的相关系数分别

为 0.882、0.920 和 0.966，全年的相关系数也达到了 0.780，并在 P ＜ 0.01 水平上呈极显
著正相关。

AOD 与 PM2.5、PM10 的相关系数均为正值，且均在 P ＜ 0.01 水平上，表明气溶胶
AOD 与颗粒物质量浓度表现为极显著正相关性。
除 12 月外，AOD 与 PM2.5 的相关系数均高于 AOD 与 PM10 的相关系数。AOD 与

PM2.5 的相关系数从大到小依次为 0.734（12 月）＞ 0.514（7 月）＞ 0.490（9 月与全年）；
AOD 与 PM10 的相关系数从大到小依次为 0.746（12 月）＞ 0.436（全年）＞ 0.384（9 月）

＞ 0.373（7 月）。相关系数均在 P ＜ 0.01 水平上呈极显著正相关，变化一致。
通过 Excel 得到研究区 7 月、9 月和 12 月的 AOD 与 PM2.5、PM10 质量浓度的变化关
系数据。分析可知 AOD 与 PM2.5、PM10 质量浓度整体呈现出较为一致的变化特征，时空

变异趋势相似。
（三）研究创新与不足
1. 研究的创新

本次研究在地面监测的基础上结合卫星遥感技术，探讨研究区颗粒物 PM10 和 PM2.5
与 AOD 的相关性，建立回归方程，并利用 AOD 估算颗粒物 PM2.5、PM10 质量浓度。分
析比较选出最优模型用于估算颗粒物质量浓度，补充了北方干旱区遥感监测大气问题的相

关研究。
2. 不足之处

（1）由于野外调研条件的限制，野外实测数据难以达到长期连续性。
（2）由于试验仪器的局限性，未能对研究区 PM10 和 PM2.5 的颗粒物来源和元素进
一步分析，未能对其影响机理和扩散做深入分析。

（3）MODIS 气溶胶数据与 PM2.5、PM10 质量浓度数据存在一定的时间分辨率差异，
并且受到影像性质的影响；后续研究可以进一步进行湿度订正和标高订正等，并增加气象

因子因素以提高估算模型精度。
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