基于卫星遥感与地统计结合的PM2.5估算方法研究

The fine particle pollution has been an important environmental problem in China. Compare with the ground-based observations, satellite remote sensing has advantages in monitoring spatial variation, point sources, and transport of PM2.5. However, aerosol optical depth is columnar extinction of the whole aerosol layers, the correlation of which with PM2.5 is impacted by several factors such as vertical distribution, meteorological conditions. Therefore, accurate AOD-PM2.5 relationship is the key step of PM2.5 estimation. So far, there are few studies concerning the special background in China as well as lack of AOD values. Considering the high deviation of PM2.5 estimation and increasing ground sites in China, we intend to evaluate the influence of large variations of PM2.5, lack of AOD on accuracy of the results, and develop a two-stage model of mixing effect and geographically weighted regression to take temporal and spatial variations of AOD-PM2.5 into account. Spatial interpolation is used according to the problems of AOD unavailable. Applicability of remote sensing and interpolation is different scales is compared. The combination of remote sensing and spatial interpolation is investigated to realize PM2.5 estimation that is continuous in temporal and spatial scales.

细颗粒物（PM2.5）污染已成为我国政府和社会关注的重大环境问题。与站点观测相比，卫星遥感在监测PM2.5的时空分布、点源及传输路径方面具有较大优势，但通常获取的为整层气溶胶光学厚度 (AOD)，与地面PM2.5关系受气溶胶垂直分布、气象条件等影响很大。准确的AOD-PM2.5关系是遥感估算PM2.5的关键，但目前针对我国重污染特征和站点分布的研究较少，且缺乏AOD缺失影响的定量评估与补充手段。本项目针对我国PM2.5遥感估算偏差问题与地基站点增加的背景，定量评估PM2.5急剧变化、AOD缺失等因素对遥感估算的影响，基于混合效应与地理加权回归二阶段模型分别考虑AOD-PM2.5关系的时间和空间变化，建立基于时空特征的PM2.5遥感估算模型；针对AOD缺失限制，发展空间统计插值方法，比较卫星遥感与地统计在不同空间尺度适用性；探讨遥感与地统计插值的结合方法，初步实现PM2.5时空连续估算。

准确的PM2.5时空分布信息不仅是国家环保部门评估和改善空气质量的基本需求，也是公共健康等科学研究的重要指标。地基监测站点覆盖区域有限，而基于卫星气溶胶光学厚度估算PM2.5受云和重霾影响，存在较大不确定性。本研究利用时空插值与卫星遥感的方法估算了我国京津冀地区的PM2.5，对比探讨了典型区域不同空间尺度下PM2.5估算模型及其适用性，分析了京津冀地区PM2.5时空分布特征与曝露风险。主要研究结果如下：(1) 结合大气模式RAMS-CMAQ结果，探讨PM2.5遥感反演模型的主要影响因子，建立基于时空特征的PM2.5遥感反演方法，发展基于混合效应与地理加权回归结合的时空回归模型，并以京津冀地区数据作为应用验证，结果表明模型能得到较高的精度交叉验证精度R2可达0.865，RMSE为24.13ug/m3。（2）在城市尺度提出PM2.5时空插值模型，并利用北京地区PM2.5站点观测数据作为应用验证，实现了城市尺度的PM2.5估算。估算结果与普通克里金插值、距离加权反比等空间插值相比精度都有所提高，交叉验证精度为R2为0.94，RMSE为17.29ug/m3；（3）时空克里金插值与利用卫星AOD估算PM2.5的两种方法比较与结果融合，对比发现北京地区时空克里金插值精度略微优于遥感估算模型，而在京津冀尺度基于卫星AOD估算模型要优于时空克里金插值的结果。针对两种模型的缺陷，本研究提出利用两种模型估算的均方根误差RMSE作为权重，对结果进行融合。