【技术实现步骤摘要】
一种逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法
本专利技术涉及环境遥感
具体地说是一种逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法。
技术介绍
PM2.5又称细粒、细颗粒、细颗粒物,是指大气环境中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物,是我国大部分城市环境空气质量的首要污染物(郦嘉诚,2018)。目前的监测手段,主要是通过大量布设地面台站,实测地面PM2.5的浓度,能够获取每小时的大气污染数据,具有监测连续、数据精准的技术优势,但是地面台站仅仅是离散点的观测方式,难以获取高空间分辨率的PM2.5浓度分布;利用遥感手段获取的气溶胶光学厚度(AOD)数据反演大气PM2.5浓度的二维空间分布,具有高空间分辨率的技术优势,但是TERRA、AQUA卫星联合也只能每天最多获取2期数据(TERRA卫星上午10:30前后过境;AQUA卫星下午2:00前后过境),无法实现逐小时连续的PM2.5监测。要研究并连续观测大气PM2.5浓度的空间变化规律,有必要建立逐小时的高空间分辨率的大气PM2.5数据集。此外,由于遥感获取气溶胶光学厚度(AOD)受云团零星覆盖或完全覆盖等影响严重,造成气溶胶光学厚度数据的局部孔洞或整体缺失,如何对气溶胶光学厚度数据的缺失部分进行有效填补,这是构建连续PM2.5数据集的重要需求和基础。近年来,利用中分辨率成像光谱仪MODIS和多角度成像光谱仪MISR和Geochem模型反演的年度PM2.5效果良好,但是每天的PM2.5不确定性极大(Donkelaar,2010)。STRAWA(2013)发展了采 ...
【技术保护点】
1.一种逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,包括如下步骤:/n(1)基于相关计算的气溶胶光学厚度数据填补;/n(2)基于PM2.5浓度季节变化的遥感反演算法模型;/n(3)基于空间权重的PM2.5遥感监测数据的多时相插值;/n(4)基于台站数据与遥感数据的信息融合。/n
【技术特征摘要】
1.一种逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)基于相关计算的气溶胶光学厚度数据填补;
(2)基于PM2.5浓度季节变化的遥感反演算法模型;
(3)基于空间权重的PM2.5遥感监测数据的多时相插值;
(4)基于台站数据与遥感数据的信息融合。
2.根据权利要求1所述的逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,在步骤(1)中,
(1-1)对零星云团覆盖,气溶胶光学厚度有孔洞的地区,填补缺失部分的数据:对待填补气溶胶数据与存档数据的二维空间相关性计算,通过相关性阈值遴选合适的存档数据进行气溶胶光学厚度孔洞的填补;
(1-2)对于云团完全覆盖、无气溶胶光学厚度数据区域,填补缺失数据:对大面积无值区域,采用待填补时相的台站数据与台站存档数据进行相关性计算,遴选高相关时相的气溶胶光学厚度数据,填补无数据区域;
(1-3)进行加权平均,赋值无数据像元。
3.根据权利要求2所述的逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,在步骤(1-1)中:实行二维空间相关的自适应滑动窗口,在待填补像元位置(Xi,Yi)周边搜索,至少保证10×10有效像元数量,遍历历史存档的气溶胶光学厚度数据,遴选,并确定平均相关系数在0.4-1.0之间的历史存档数据:
二维图像的孔洞像元填补:对于小面积缺失的气溶胶光学厚度孔洞,缺失像元的搜索半径在5-20个像元以内,选择待填补区域的单个像元P(a,b),a,b为像元行列号,遍历其周围最邻近非零像元,确定大于10×10的像元的行列坐标,读取像元数值X(i,j);搜索长时间序列气溶胶光学厚度的历史存档数据,找到对应坐标的像元数值Y(i,j),进行计算:
式(Ⅰ)中,R为相关系数;X(i,j)为待填补窗口非零像元的数值(i=1….10,j=1…10);Y(i,j)为存档气溶胶数据中相对应坐标的非零像元数值(i=1….10,j=1…10),分别为待填补窗口中非零像元均值、对应非零像元位置的存档数据非零像元均值;
计算得到的R值位于0.4-1.0之间,平均误差位于0-50%的存档气溶胶光学厚度数据;选出符合标准的多期气溶胶光学厚度数据。
4.根据权利要求2所述的逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,在步骤(1-2)中:台站数据与台站数据的相关性计算,确定卫星过境相同时间的站点数据,获得相关系数在0.4-1.0之间的时相,选定存档的气溶胶光学厚度历史数据;完全无数据区域填补:对于大面积缺失数据的区域,搜索半径距离大于20个像元,利用卫星过境前后30-90分钟以内的n个监测台站的3n个监测数据,对于待填补的卫星过境时间,每个台站有三个监测时刻,三个监测数据;计算3n个监测数据与历史存档数据的相关性和误差大小进行填补;
台站数据相关计算:
式(Ⅱ)中,R为相关系数;xi、yi分别为待填补时间的台站监测数据、存档台站数据中监测数值,i=1….3n,n为监测台站数量,分别为待填补时刻的所有监测数据均值、对应时刻的存档数据均值;
计算得到的R值位于0.4-1.0之间,平均误差位于0-60%的存档数据,记录相应的成像日期,获取该时刻的对应气溶胶光学厚度数据。
5.根据权利要求2所述的逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,在步骤(1-3)中,对步骤(1-1)和步骤(1-2)中的多期次的气溶胶光学厚度数据,进行加权平均计算:
式(Ⅲ)中,像元P(a,b)为待填补像元数值;a,b为像元行列号;为步骤(1-1)或步骤(1-2)得到的n期气溶胶光学厚度存档数据的和;n为非零像元的期数。
6.根据权利要求1所述的逐小时高分辨率PM2.5数据的获取方法,其特征在于,在步骤(2)中,利用大气边界层变化函数,修正地面气溶胶光学厚度,构建的逐月的PM2.5多时相反演模型的方法和精度变化规律,确定的高敏感月份和算法形式;
具体高空间分辨率PM2.5浓度数据的计算步骤为:基于步骤(1)获取的全覆盖气溶胶光学厚度,利用细颗粒物光学特性季节规律建立PM2.5大气柱浓度模型,结合大气边界层变化规律,计算大气层底部的PM2.5浓度数据。
7.根据权利要求6所述的逐小时高分辨率PM2.5数据...
【专利技术属性】
技术研发人员:阎福礼,韩春明,范湘涛,白林燕,丁翼星,
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
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