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关键词：
镉,活性氧自由基,丙二醛,DNA损伤,黑斑蛙
发表时间：
2013-03-05 08:49:00
高分辨率气溶胶光学厚度在珠三角及香港地区区域颗粒物监测中的应用研究
巩冰蓝 | -> | 1040| 3| 0.462625MB |MODIS,气溶胶光学厚度,PM10,反演
摘要:利用最新的MODIS( 中分辨率成像光谱仪) 气溶胶光学厚度( AOD) 反演算法，反演珠江三角洲及香港地区2008 年高分辨率( 1km × 1km)AOD 分布，并与AERONET 观测数据进行了验证( r = 0． 917) ． 分析了2008 年珠江三角洲及香港地区5 个站点地面监测PM10质量浓度与反演的AOD 数据相关性． 结果表明: 两者直接相关性较低( r = 0． 127 ～ 0． 230) ． 经过气溶胶季节标高垂直订正及相对湿度订正后，两者相关性显著提高( r = 0． 397 ～ 0． 574) ． 利用气溶胶消光系数建立PM10观测浓度与AOD 线性回归模型，反演珠三角与香港地区地面PM10浓度的空间分布． 结果表明该高分辨率AOD 产品可用于区域大气污染分析，为评估区域空气质量提供一种有效途径．
随着珠江三角洲经济快速发展，区域大气污染问题面临严峻挑战，气溶胶污染问题尤为突出，大
部分城市以颗粒物为首要污染物( 程兴宏等，2007 ) ． 气溶胶污染由于其对大气能见度( Christopher et al． ，1996) 及人体健康的重要影响( Liet al．，2006) 受到了国内外研究人员和决策者的广泛关注． 由于气溶胶在大气形成与输送过程的复杂性，任何单一的研究手段都不能完全揭示气溶胶污染的空间特征． 卫星遥感反演信息全面，覆盖范围广泛，能够弥补地面监测站点空间上的不足．利用卫星资料反演气溶胶光学厚度以评价地面大气污染状况目前正逐渐得到广泛应用．
在美国、欧洲等发达地区，由于拥有较为完善的空气质量监测网络，并且拥有大量颗粒物浓度监
测站点，利用AOD 产品反演地面颗粒物浓度的工作已经广泛开展( Liu etal． ，2005; 2007; Koelemeijeret al． ，2006; Engel-Cox et al． ，2004; Wang et al．，2003; Gupta et al． ，2006; Vidot et al． ，2007) ． 例如，Chu 等( 2003) 利用NASA 发布的全球MODIS 气溶胶产品数据，研究全球及区域性大气污染状况，证实了用气溶胶光学厚度监测大气污染的可行性． Liu等( 2005) 考虑大气层边界高度、湿度、季节和监测站点点位特征等因素的影响，建立了AOD 和PM2． 5
回归关系模型，估算了美国东部4 个季节的平均颗粒物排放浓度． 而目前国内相关方面研究相对缺
乏，且主要集中在北京、长江三角洲等地区． 例如，何秀等( 2010) 利用MODIS AOD 产品与北京大学站点PM10监测浓度进行了长期比较分析，发现基于季节变化的气溶胶标高和湿度校正后，二者之间的相关系数显著提高． 刘勇( 2007) 利用南京的空气污染指数与MODIS AOD 产品进行比较，发现在考虑气象因子的情况下，气溶胶光学厚度能够比较全面地反映地面大气污染状况． 但是，目前这些研究仍集中利用传感器气溶胶光学厚度产品的应用研究，AOD 产品的空间分辨率并不高( MODIS 10 km ×
10 km) ，难以满足评价区域颗粒物污染的需要．珠江三角洲地区利用遥感数据反演地面颗粒物浓度分布的应用研究还相对较少． 随着粤港珠江三角洲区域空气质量监测网络的建立( 张振钿等，2005) ，在珠三角地区开展利用遥感数据反演地面颗粒物浓度分布研究具备了重要的数据基础． 本文主要运用MODIS 基础数据反演了2008 年珠江三角洲及香港地区高分辨率( 1 km × 1 km) AOD 分布． 并利用区域空气监测网络PM10常规监测数据，考虑垂直和湿度订正对AOD 的影响，建立了PM10监测浓度与AOD 线性回归模型，反演PM10浓度区域空间分特征． 为全面分析与评价珠江三角洲及香港地区的颗粒物污染状况提供了新的途径．
部分城市以颗粒物为首要污染物( 程兴宏等，2007 ) ． 气溶胶污染由于其对大气能见度( Christopher et al． ，1996) 及人体健康的重要影响( Liet al．，2006) 受到了国内外研究人员和决策者的广泛关注． 由于气溶胶在大气形成与输送过程的复杂性，任何单一的研究手段都不能完全揭示气溶胶污染的空间特征． 卫星遥感反演信息全面，覆盖范围广泛，能够弥补地面监测站点空间上的不足．利用卫星资料反演气溶胶光学厚度以评价地面大气污染状况目前正逐渐得到广泛应用．
在美国、欧洲等发达地区，由于拥有较为完善的空气质量监测网络，并且拥有大量颗粒物浓度监
测站点，利用AOD 产品反演地面颗粒物浓度的工作已经广泛开展( Liu etal． ，2005; 2007; Koelemeijeret al． ，2006; Engel-Cox et al． ，2004; Wang et al．，2003; Gupta et al． ，2006; Vidot et al． ，2007) ． 例如，Chu 等( 2003) 利用NASA 发布的全球MODIS 气溶胶产品数据，研究全球及区域性大气污染状况，证实了用气溶胶光学厚度监测大气污染的可行性． Liu等( 2005) 考虑大气层边界高度、湿度、季节和监测站点点位特征等因素的影响，建立了AOD 和PM2． 5
回归关系模型，估算了美国东部4 个季节的平均颗粒物排放浓度． 而目前国内相关方面研究相对缺
乏，且主要集中在北京、长江三角洲等地区． 例如，何秀等( 2010) 利用MODIS AOD 产品与北京大学站点PM10监测浓度进行了长期比较分析，发现基于季节变化的气溶胶标高和湿度校正后，二者之间的相关系数显著提高． 刘勇( 2007) 利用南京的空气污染指数与MODIS AOD 产品进行比较，发现在考虑气象因子的情况下，气溶胶光学厚度能够比较全面地反映地面大气污染状况． 但是，目前这些研究仍集中利用传感器气溶胶光学厚度产品的应用研究，AOD 产品的空间分辨率并不高( MODIS 10 km ×
10 km) ，难以满足评价区域颗粒物污染的需要．珠江三角洲地区利用遥感数据反演地面颗粒物浓度分布的应用研究还相对较少． 随着粤港珠江三角洲区域空气质量监测网络的建立( 张振钿等，2005) ，在珠三角地区开展利用遥感数据反演地面颗粒物浓度分布研究具备了重要的数据基础． 本文主要运用MODIS 基础数据反演了2008 年珠江三角洲及香港地区高分辨率( 1 km × 1 km) AOD 分布． 并利用区域空气监测网络PM10常规监测数据，考虑垂直和湿度订正对AOD 的影响，建立了PM10监测浓度与AOD 线性回归模型，反演PM10浓度区域空间分特征． 为全面分析与评价珠江三角洲及香港地区的颗粒物污染状况提供了新的途径．
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