地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法及系统，其中的方法包括：基于时空克里金插值模型和构建的时空变异函数模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；基于构建的卫星AOD反演模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；将第一浓度值与第二浓度值进行融合，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值；其中，根据第一浓度值和第二浓度值的均方根误差建立权重关系，根据权重关系融合第一浓度值与第二浓度值，以估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值。通过本发明专利技术既可以提高地面监测站点较少情况下的PM2.5的估算精度，又可以弥补AOD数据缺失处PM2.5无法估算的缺点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及气溶胶监测
，更为具体地，涉及一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法及系统。
技术介绍
随着经济的快速发展，工业活动与机动车尾气等人为排放的有害气体的急剧增加，导致空气质量持续恶化。PM2.5是指空气中空气动力学粒径小于2.5微米的颗粒物。与大粒径颗粒物相比，PM2.5粒径小，富含大量的有毒有害物质且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体和大气环境质量的影响很大。大量的流行病学研究证明，PM2.5与哮喘、呼吸道感染、肺癌、心血管疾病等存在一定的关联性。因此，对区域PM2.5的监测成为研究大气环境的关键点之一。目前，国内外对区域PM2.5的估算方法按照估算尺度可以分为两大类，一类是区域尺度的PM2.5浓度估算方法，此类方法主要是利用卫星遥感估算PM2.5浓度分布，另一类是对城市尺度污染物浓度进行估算的方法，此类方法主要基于土地覆盖数据、PM2.5观测站点、路网分布、气象数据等辅助数据，通过地统计插值、土地利用回归模型等方法获取PM2.5浓度的时空分布。卫星遥感很早就被应用于大气污染监测，但真正应用于定量估算颗粒物浓度主要始于MODIS(moderate-resolutionImagingSpectroradiometer，中分辨率成像光谱仪)、MISR(Multi-angleImagingSpectrometer，多角度成像光谱仪)等可提供较高精度气溶胶数据的传感器升空以后。其中，卫星气溶胶光学厚度(AerosolOpticalDepth，AOD)在国际上被广泛用来估算区域PM2.5浓度。然而，卫星AOD代表气溶胶在整层大气上的垂直消光贡献，PM2.5则为近地面颗粒物干燥条件下的单位体积内的质量浓度，二者之间的关系受气溶胶垂直分布、气象条件、下垫面等影响较大。利用AOD估算PM2.5浓度目前还没有广泛适用的方法；同时，卫星AOD的反演精度、以及区域的云覆盖、高地表反射率、重霾污染等造成的值缺失也会对PM2.5的估算结果带来很多不确定性。地统计插值的方法可以有效的利用已知空间数据估算邻近区域的未知值，广泛应用在城市尺度的空气污染研究中。其中，变异函数分析工具可以有效的对PM2.5的时空变异特征进行分析。克里金插值是最常用的地统计插值方法，它可以有效的将少量的监测站点扩展到整个研究区域。但是，地统计插值方法受监测站点的分布特征以及密度影响较大，当监测站点间隔较远、采样密度降低时，可能无法较好的反映PM2.5的时空分布特征，造成插值结果精度较低。如上所述，目前在对区域PM2.5进行估算的方法中，卫星遥感与地统计插值这两大类方法基本上完全独立，且两类方法各自存在缺点。例如，在利用卫星遥感对区域PM2.5进行估算时，则无法估算出卫星AOD缺失处的PM2.5浓度；在利用地统计插值对区域PM2.5进行估算时，若地面监测站点较少则会降低PM2.5的估算精度。因此有必要将两类方法融合，以研究出一种精度更高的空间插值模型。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术的目的是提供一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法及系统，以解决现有的估算方法对区域PM2.5的估算精度不高的问题。根据本专利技术的一个方面，提供一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，包括：基于时空克里金插值模型和构建的时空变异函数模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；其中，获取第一浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据构建时空变异函数模型并拟合，根据对时空变异函数模型的拟合结果，采用时空克里金插值模型估算待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；基于构建的卫星AOD反演模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；其中，卫星AOD反演模型包括混合效应模型和地理加权回归模型，获取第二浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据、AOD数据和气象数据构建随时间变化的混合效应模型，并根据混合效应模型对待反演地区的地面PM2.5进行初步估算，以及根据待反演地区的地理坐标构建地理加权回归模型，根据地理加权回归模型获取混合效应模型的残差，根据混合效应模型的初步估算结果和残差估算待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；将第一浓度值与第二浓度值进行融合，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值；其中，根据第一浓度值和第二浓度值的均方根误差建立权重关系，根据权重关系融合第一浓度值与第二浓度值，以估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值。另一方面，本专利技术提供一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的系统，包括：第一浓度值获取单元，用于基于时空克里金插值模型和构建的时空变异函数模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；其中，获取第一浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据构建时空变异函数模型并拟合，根据对时空变异函数模型的拟合结果，采用时空克里金插值模型估算待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；第二浓度值获取单元，用于基于构建的卫星AOD反演模型获取待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；其中，卫星AOD反演模型包括混合效应模型和地理加权回归模型，获取第二浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据、AOD数据和气象数据构建随时间变化的混合效应模型，并根据混合效应模型对待反演地区的地面PM2.5进行初步估算，以及根据待反演地区的地理坐标构建地理加权回归模型，根据地理加权回归模型获取混合效应模型的残差，根据混合效应模型的初步估算结果和残差估算待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；PM2.5浓度值估算单元，用于将第一浓度值与第二浓度值进行融合，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值；其中，根据第一浓度值和第二浓度值的均方根误差建立权重关系，根据权重关系融合第一浓度值与第二浓度值，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值。利用上述根据本专利技术提供的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法及系统，将地统计插值方法中的时空克里金插值模型与卫星遥感方法相融合，从而既可以提高地面监测站点较少情况下的PM2.5的估算精度，又可以弥补AOD数据缺失处PM2.5无法估算的缺点。为了实现上述以及相关目的，本专利技术的一个或多个方面包括后面将详细说明并在权利要求中特别指出的特征。下面的说明以及附图详细说明了本专利技术的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本专利技术的原理的各种方式中的一些方式。此外，本专利技术旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。附图说明通过参考以下结合附图的说明及权利要求书的内容，并且随着对本专利技术的更全面理解，本专利技术的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：图1为根据本专利技术实施例的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法流程示意图；图2为根据本专利技术实施例的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的系统的逻辑结构框图。在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。具体实施方式以下将结合附图对本专利技术的具体实施例进行详细描述。针对前述现有的估算方法对区域PM2.5的估算精度不高的问题，本专利技术通过将地统计插值模型中的时空克里金插值模型与卫星遥感相结合，根据误差权重将两种模型的估算结果进行融合，从本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，包括：基于时空克里金插值模型和构建的时空变异函数模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；其中，获取所述第一浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据构建时空变异函数模型并拟合，根据对所述时空变异函数模型的拟合结果，采用时空克里金插值模型估算待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；基于构建的卫星AOD反演模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；其中，所述卫星AOD反演模型包括混合效应模型和地理加权回归模型，获取所述第二浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据、AOD数据和气象数据构建随时间变化的混合效应模型，并根据所述混合效应模型对待反演地区的地面PM2.5进行初步估算，以及根据待反演地区的地理坐标构建地理加权回归模型，根据所述地理加权回归模型获取所述混合效应模型的残差，根据所述混合效应模型的初步估算结果和所述残差估算待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；将所述第一浓度值与第二浓度值进行融合，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值；其中，根据所述第一浓度值和第二浓度值的均方根误差建立权重关系，根据所述权重关系融合所述第一浓度值与第二浓度值，以估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值。...

【技术特征摘要】
1.一种地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，包括：基于时空克里金插值模型和构建的时空变异函数模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；其中，获取所述第一浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据构建时空变异函数模型并拟合，根据对所述时空变异函数模型的拟合结果，采用时空克里金插值模型估算待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值；基于构建的卫星AOD反演模型，获取待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；其中，所述卫星AOD反演模型包括混合效应模型和地理加权回归模型，获取所述第二浓度值的过程包括：根据待反演地区的地面PM2.5数据、AOD数据和气象数据构建随时间变化的混合效应模型，并根据所述混合效应模型对待反演地区的地面PM2.5进行初步估算，以及根据待反演地区的地理坐标构建地理加权回归模型，根据所述地理加权回归模型获取所述混合效应模型的残差，根据所述混合效应模型的初步估算结果和所述残差估算待反演地区的地面PM2.5的第二浓度值；将所述第一浓度值与第二浓度值进行融合，估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值；其中，根据所述第一浓度值和第二浓度值的均方根误差建立权重关系，根据所述权重关系融合所述第一浓度值与第二浓度值，以估算待反演地区的地面PM2.5的最终浓度值。2.如权利要求1所述的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，在获取待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值之前，还包括：根据空间变异函数与时间相关函数获取待反演地区内各PM2.5站点所监测到的PM2.5观测数据的时空相关性；其中，当各PM2.5站点所监测到的PM2.5观测数据之间存在时空相关性时，采用时空克里金插值模型估算待反演地区的地面PM2.5的第一浓度值。3.如权利要求1所述的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，其中，在构建混合效应模型的过程中，将待反演地区的AOD数据、地面PM2.5数据和气象数据重采样到创建的与AOD数据分辨率相当的网格后进行数据匹配；其中，所述网格由若干网格单元构成；所述数据匹配过程包括：构建所述AOD数据像元点的泰森多边形，与所述网格进行空间叠置分析，将AOD数据分配到所述网格中的每个网格单元中；将所述网格中的某个网格单元内所有PM2.5站点同一天采集到的地面PM2.5数据进行平均后赋值给对应的网格单元；将高于待反演地区所对应的网格单元的分辨率的气象数据进行平均后赋值给对应的网格单元，将不高于待反演地区所对应的网格单元的分辨率的气象数据，采用距离反比加权的插值方法将所述气象数据插值并重采样到与所述网格单元的分辨率一致。4.如权利要求3所述的地统计插值与卫星遥感联合反演地面PM2.5的方法，其中，在根据地理加权回归模型获取所述混合效应模型的残差的过程中，根据待反演地区的每个PM2.5站点的位置坐标，获取所述地理加权回归模型的回归参数；根据所述回归参数、与所述PM2.5站点对应的AOD数据、所述PM2.5站点的位置坐标的截距与斜率获取所述混合效...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈良富，李荣，陶明辉，王子峰，陶金花，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11