气溶胶光学厚度栅格图-环境遥感地理信息服务工作室课件.ppt

1、敬业勤奋 求实创新 经世致用汇报人：郭宇日期：2014.05.11敬业勤奋 求实创新 经世致用 主要内容主要内容 :背景介绍 实验数据及方法 实验结果（初步）总结及展望敬业勤奋 求实创新 经世致用污染现状 背景介绍背景介绍NOxPM10SO2COPM2.5敬业勤奋 求实创新 经世致用研究现状PM2.5监测浓度空间浓度模拟分布制图 空间插值 遥感反演 土地利用回归（LUR）地理加权回归（GWR）背景介绍背景介绍敬业勤奋 求实创新 经世致用局限于资金、人力、物力等客观条件，现有空气质量监测站点稀疏，无法实现区域空间连续环境监测。空间异质性 方法出发点方法出发点敬业勤奋 求实创新 经世致用针对现有方

2、法的优缺点，综合遥感及土地利用线性回归及地理加权估计空间异质性的特色，选取研究区时间段（年均、季均、月均）PM2.5浓度模拟进行方法探索研究，力求建立PM2.5浓度估算最佳模型，从而进行浓度空间分布制图。研究思路研究思路敬业勤奋 求实创新 经世致用详细、准确了解PM2.5浓度的空间分布，揭示其时空分布与变化规律。能够针对PM2.5污染健康损害，一方面为最优健康出行路线的研究提供可靠数据支撑，另一方面有利于制定有效措施降低人体PM2.5空气污染暴露强度及健康风险。研究意义研究意义敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验设计框架实验设计框架数据收集预处理回归建模检验及制图敬业勤奋 求实创新 经世致用p

3、PM2.5监测站点浓度数据（EPA）-因变量p 气溶胶光学厚度值（AOD）（NASA）-自变量p 土地利用类型数据（USGS）-自变量p 人口分布数据（United States Census）-自变量p 道路交通数据（Open Street Map）-自变量p 叶面积指数（LAI）-自变量p 气象环境数据（NARR）（温度、降水、风速）-自变量 研究数据研究数据敬业勤奋 求实创新 经世致用MOD04影像几何纠正、裁剪波段值处理MYD04影像几何纠正、裁剪波段值处理550nm_AOD上午上午550nm_AOD下午下午AOD栅格分布（10KM）日均日均 数据预处理数据预处理月均AOD栅格年均AO

4、D栅格季均AOD栅格敬业勤奋 求实创新 经世致用气溶胶光学厚度栅格图敬业勤奋 求实创新 经世致用LAI栅格图加州研究区LAI栅格分布图敬业勤奋 求实创新 经世致用土地利用及道路数据缓冲区半径：200、400、600、800、1000m统计地理特征变量敬业勤奋 求实创新 经世致用 建模方法建模方法地理加权回归（Geographically Weighted Regression）通过采取局部参数估计方式，用以反映样本对回归模型权重在空间上的非平稳性，使得回归模型结果在局部地理区域更加合理。敬业勤奋 求实创新 经世致用 建模过程建模过程 从普通最小二乘法（OLS）回归入手，获得一个正确的OLS模型

5、，然后使用同样的解释变量运行 GWR：注意：（1）多重共线性（即当存在两个或多个冗余变量或者这些变量共同提供同一信息时）（2）“哑元”解释变量（例如，向城镇中心外的人口普查区赋予值 1，而向其他区域赋予值 0）敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验初步结果（一）实验初步结果（一）2006年加州全年PM2.5统计数据敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验初步结果（二）实验初步结果（二）全年对应AOD天数PM2.5统计数据敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验初步结果（三）实验初步结果（三）春季对应AOD天数PM2.5统计数据敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验初步结果（三）实验初步结果（三）夏季对应AOD天数

6、PM2.5统计数据敬业勤奋 求实创新 经世致用 实验初步结果（三）实验初步结果（三）冬季对应AOD天数PM2.5统计数据敬业勤奋 求实创新 经世致用 总结展望总结展望（1）年均PM2.5浓度估算与林地类、气溶胶光学厚度和风速相关，且随着空间尺度呈现递增趋势（200-1000m）;（2）季均PM2.5浓度估算的相关地理因素随着季节变化而变化；春季主要与林地类、自由用地、气溶胶光学厚度、距海距离、温度相关；夏季与林地类和气溶胶光学厚度相关；而冬季则与林地类、自由用地、气溶胶光学厚度及温度相关；（3）季均PM2.5浓度估算随着空间尺度的 改变模型拟合度变化不大（200-1000m）;展望：敬业勤奋 求实创新 经世致用 敬请老师及在场的各位批评指正！敬请老师及在场的各位批评指正！