| 基于GOCI影像的杭州PM2.5遥感建模及时空变异分析 |
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| 引用本文： | 吴琦,程梦佳,马俊诚,周斌,王国军,邵芸,孙昆,于之锋.基于GOCI影像的杭州PM2.5遥感建模及时空变异分析[J].科技通报,2021,37(1):1-9. |
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| 作者姓名： | 吴琦 程梦佳 马俊诚 周斌 王国军 邵芸 孙昆 于之锋 |
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| 作者单位： | 杭州师范大学遥感与地球科学研究院,杭州311121;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,杭州311121;杭州师范大学遥感与地球科学研究院,杭州311121;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,杭州311121;临安区域大气本底站,浙江临安311307;杭州师范大学遥感与地球科学研究院,杭州311121;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,杭州311121;中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室,浙江德清313200;中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室,浙江德清313200;南方科技大学环境科学与工程学院,深圳518055;杭州师范大学遥感与地球科学研究院,杭州311121;中科卫星应用德清研究院浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室,浙江德清313200;浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室,杭州311121 |
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| 基金项目： | 杭州市科技发展计划项目;浙江省微波目标特性测量与遥感重点实验室开放基金;浙江省自然科学基金项目 |
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| 摘 要： | 地球静止卫星上的GOCI(geostationary ocean color imager)传感器具有较高的时间分辨率,在研究短时间尺度内大气PM2.5浓度时空变化方面具有一定的应用潜力.本文根据GOCI影像的波段特征,利用2011-2013年实测PM2.5浓度、大气气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)与气象因子数据,分别进行了GOCI PM2.5浓度单变量和多变量反演建模研究,并结合2013年12月6日的GOCI AOD数据,实现了单日杭州市PM25浓度遥感反演与时空变异分析.结果表明:在单变量模型中,分季节模型的平均相对误差最高值28.11％比年度模型的平均相对误差34.04％低,分季节模型精度优于年度模型;单变量模型的平均相对误差34.04％比多变量模型的平均相对误差48.96％低,单变量模型精度优于多变量模型;把单变量冬季模型应用于杭州GOCI AOD数据,得出逐时大气PM2.5的空间分布,并计算了PM2.5浓度的变异系数,发现杭州各区县变异系数大都在0.5以下,东部和北部的数值较高,中西部地区的值较低.
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| 关 键 词： | GOCI PM2.5 气溶胶光学厚度 回归分析 变异系数分析 |
Remote Sensing Modeling and Temporal Spatial Variability Analysis of PM2.5 in Hangzhou Based on GOCI Images |
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| Wu Qi,Cheng Mengjia,Ma Juncheng,Zhou Bin,Wang Guojun,Shao Yun,Sun Kun,Yu Zhifeng.Remote Sensing Modeling and Temporal Spatial Variability Analysis of PM2.5 in Hangzhou Based on GOCI Images[J].Bulletin of Science and Technology,2021,37(1):1-9. |
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| Authors: | Wu Qi Cheng Mengjia Ma Juncheng Zhou Bin Wang Guojun Shao Yun Sun Kun Yu Zhifeng |
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