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气溶胶是指以液态或固体形式悬浮在空气中的微粒,其粒径可以从几纳米到超过100微米。气溶胶是雾霾及某些大气污染物的载体,其时空分布不均,且能进行远距离传输。传统的空气质量监测通过在地面建设站点用于大气污染物监测并根据这些离散点观测值使用数值模型估计污染源及进行空气质量变化预测。地面监测站能够提供较为精确的点观测值,但是其空间分布有限,不能反映污染物动态传播过程。卫星遥感用于空气质量监测能够弥补地面监测站点建设不足所造成空间断层及信息缺口。同时,卫星遥感能够对气溶胶进行持续稳定的监测,从而便于不同时期、不同地区之间进行比较。将卫星遥感数据与近地面可吸入颗粒物(PM10)浓度联系起来的关键参数是气溶胶光学厚度(AOD)。AOD是表征大气浑浊度的重要物理量,它反映了整层大气中颗粒物对太阳辐射的削弱程度,也就是反映了大气层中颗粒物含量多少或空气污染程度。利用卫星数据反演的AOD建立的颗粒物浓度反演模型可用于分析近地表大气污染物的时空变化,克服了传统空气质量模型不能处理非本地气溶胶源的缺点,从而辅助空气质量预测。本文在研究和分析MODIS 7个通道光谱特性和目前已较为成熟的AOD反演算法的基础上,重点研究了亮地表上空高空间分辨率AOD反演方法,PM10的遥感实时反演方法,并探索了遥感数据在空气质量预测应用中的可行性和可靠性,为业务化PM10浓度实时监测及空气质量预测提供理论支持。本文的主要研究内容及成果为:(1).针对MODIS暗目标算法不能反演亮地表上空AOD及反演的AOD空间分辨率较低的缺陷,改进了从MODIS表观反射率影像上反演亮地表上空高空间分辨率AOD的算法。根据亮地表在短光波段(<500 nm)地表反射率较低的特点,使用6SV辐射传输模型,充分考虑环境相对湿度及卫星几何对AOD的影响,利用查找表算法从MODIS表观反射率影像上反演了500m×500m空间分辨率AOD。本文反演的AOD与AERONET站点AOD具有良好的相关性及较小的不确定性(r=0.923,SD=0.149,N=60)。本研究反演的AOD具有丰富的空间细节及良好的空间覆盖度,是颗粒物浓度实时反演与预报模型的关键输入参数。(2).本文建立了从MODIS影像上进行PM10实时反演及预报的模型。PM10实时反演模型的输入参数包括本文反演的500 m空间分辨率AOD,根据多波段AOD计算的?ngstr?m-α拟合得到的有效半径,由有效尺度参数拟合得到的平均消光效率因子以及大气边界层高度。本文的PM10预报模型与PM10实时反演模型相同,仅对输入参数进行了微调及改正。本文使用根据AQI反算得到的PM10验证了本文实时反演及预报的PM10的精度。结果显示,本文从MODIS影像上实时反演的PM10取得了较好的效果(反演PM10与观测PM10线性相关系数为0.839,均方根误差为47.462μg/m3,260个验证点)。但是本文建立的PM10预报模型存在较大的不确定性,预报效果精度有限(预报PM10与地面PM10线性相关系数仅为0.546,均方根误差为39.25μg/m3,260个验证点),PM10的预报模型有待进一步研究。