【摘 要】
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为分析京津冀及周边地区的PM2.5时空变化特征,先利用MODIS数据反演1km分辨率的AOT产品,采用地理加权回归模型实现京津冀及周边地区2016~2017年逐日PM2.5浓度的遥感反演,并在
【机 构】
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环境保护部卫星环境应用中心; 中国矿业大学地球科学与测绘工程学院;
【基金项目】
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2017年国家环境保护标准制修订项目(2017-27);环境保护部卫星环境应用中心基金项目(WHJJ2016-003)
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为分析京津冀及周边地区的PM2.5时空变化特征,先利用MODIS数据反演1km分辨率的AOT产品,采用地理加权回归模型实现京津冀及周边地区2016~2017年逐日PM2.5浓度的遥感反演,并在此基础上对多种时间尺度PM2.5浓度合成结果进行验证分析,最后从不同时间尺度对2016年和2017年PM2.5时空变化特征进行了对比分析.结果表明本研究反演的日均、月均和年均这3种时间尺度的PM2.5浓度结果总体上效果较为理想,时间尺度越大,遥感估算的PM2.5效果越好,年均PM2.5结果相对精度达80%以上,并且2016年和2017年同一时间尺度的PM2.5遥感结果精度较为接近.京津冀及周边地区PM2.5分布总体均呈现“冬季>秋季?春季>夏季”和“南高北低”的季节变化和空间分布趋势.与2016年相比,2017年京津冀及周边地区PM2.5浓度平均下降约9.2%,且高值区范围明显减小,PM2.5浓度高值一般发生在11月和12月,而低值则一般发生在8月.2017年与2016年PM2.5浓度时空变化与2017年的大气污染综合治理攻坚行动巡查和空气质量专项督查活动密切相关,这也能间接说明大气污染减排的成效.
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