基于遙感數(shù)據(jù)分析的空氣污染預(yù)測與溯源研究.pdf

1、空氣污染已經(jīng)成為當(dāng)今社會關(guān)注的熱點，空氣質(zhì)量的預(yù)報及對空氣污染物源頭的探尋都有著重要的意義。而隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展，范圍廣闊、數(shù)據(jù)豐富的遙感影像為空氣污染預(yù)測和溯源工作提供了新的方向。
　　本文研究并改進(jìn)了基于高斯擴(kuò)散模型的螢火蟲算法，利用遙感影像對空氣污染物實現(xiàn)了小尺度的溯源；基于統(tǒng)計預(yù)測的方法，建立空氣污染物與氣象因子的多元線性回歸方程，預(yù)測未來空氣質(zhì)量情況；基于IDEA-I擴(kuò)散軌跡模型，利用MODIS氣溶膠產(chǎn)品和氣象數(shù)據(jù)模

2、擬空氣污染物擴(kuò)散軌跡；最后綜合統(tǒng)計預(yù)測結(jié)果與IDEA-I模型預(yù)測結(jié)果，得到全國主要城市未來空氣質(zhì)量情況。主要工作內(nèi)容如下：
　　1.基于螢火蟲算法發(fā)展了面向小尺度的空氣污染物溯源算法，該算法重新構(gòu)建了目標(biāo)函數(shù)，在其迭代過程中加入了污染源擴(kuò)散過程以及氣溶膠光學(xué)厚度值的影響。然后通過實驗，驗證了基于高斯擴(kuò)散模型的螢火蟲空氣污染溯源算法的可行性。
　　2.分析了氣象因子與未來空氣質(zhì)量指數(shù)、相關(guān)空氣污染物與未來空氣質(zhì)量指數(shù)的相關(guān)性，

3、篩選了合適的氣象因子和空氣污染物作為自變量，以成都地區(qū)為例建立了以未來空氣質(zhì)量指數(shù)為因變量的多元線性回歸方程。
　　3.構(gòu)建了基于IDEA-I擴(kuò)散模型的空氣質(zhì)量預(yù)測系統(tǒng)，利用MODIS的氣溶膠產(chǎn)品和氣象數(shù)據(jù)，預(yù)測未來的空氣質(zhì)量情況。并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了驗證。
　　4.針對 MODIS影像由于云層干擾造成的數(shù)據(jù)缺失問題，利用地面監(jiān)測站的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，填補無值區(qū)域。最后，對IDEA-I預(yù)測結(jié)果做定量分析，綜合統(tǒng)計預(yù)測的結(jié)果，對