随着我国城市化进程的加快,大批量人群涌入城市,加之过量的工业气体排放、拥堵的交通运输以及大量煤炭燃烧等各种人为因素使得城市空气污染问题日益严重。目前,PM2.5(空气动力学直径≤2.5μm的细颗粒物)已成为影响城市空气质量的首要污染物,PM2.5由于其自身粒径小、吸附性强、易传输等特性,严重危害着人类身体健康和生存环境。北京作为中国首都,享有重要的国际地位,是国际友人认识中国、了解中国的一个重要窗口,它的各种问题都备受关注。2013年1月,全国遭受4次严重雾霾,其中京津冀地区最为严重,引起了社会上的广泛讨论。对于城市大气污染,快速而高效地对空气质量进行实时监测、探究其时空特征和演变规律成为首要解决的问题。大气污染监测是进行大气污染研究和控制的第一步,现阶段所采用的主要监测方法包括地面监测和卫星遥感监测两种方式。地面监测具有精度高、准实时等优势,但维护成本较高,尤其在山地、荒漠、河流等区域站点布设和维护特别困难。而卫星遥感监测具有范围广、速度快、成本低等优势,还可以分析污染物传输过程,便于探测污染源。随着搭载多种传感器的卫星发射升空,卫星遥感技术将在动态监测大中尺度区域大气污染上发挥出重要的作用。采用上述两种监测方式相结合的方法,有助于区域性的大气污染监测,可以为制定合理、有效的防治措施提供重要的参考依据。本文基于MODIS遥感影像数据,利用6S大气传输模型和V5.2算法反演了北京市的气溶胶光学厚度,经过一系列的气象改正与地面监测站点的PM2.5浓度建立了回归分析模型,根据拟合的最佳模型推算出地面PM2.5浓度,并确定了分析模型的精度以及误差产生的原因,最终揭示了两者的相关关系。主要研究内容和结论如下:1)利用TERRA和AQUA卫星的MODIS遥感影像数据反演了近10个月(2014年6月至2015年4月)的北京市1km分辨率气溶胶光学厚度。通过和AERONET(全球地基气溶胶自动观测网络)提供的数据进行比较,表明两者具有良好的相关性,相关系数分别为0.73(TERRA)和0.76(AQUA),证明利用遥感影像数据反演气溶胶光学厚度具有可靠性。2)将反演的北京市气溶胶光学厚度数据与北京市12个地面监测站点的PM2.5浓度进行分析,得出研究期间北京市的大气污染特征。结果显示:从空间分布上,昌平区、延庆县等郊区的PM2.5浓度小于市中心,与气溶胶光学厚度分布基本一致;从时间序列上,PM2.5浓度表现出冬季最高、夏季最低的趋势,而气溶胶光学厚度值夏季高于冬季,说明进行两者的相关性分析需要进行针对气象条件、季节的事先改正和分类。3)结合获取遥感影像当天的气象数据,对反演的气溶胶光学厚度进行垂直改正和湿度订正后与北京市地面监测站点PM2.5浓度建立了5种回归分析模型。结果显示:拟合效果最佳的模型是一元二次模型(TERRA)和指数模型(AQUA),相关系数分别为0.691和0.718。4)将气象条件改正后的数据按季节进行分类,并分别建立了回归分析模型。结果显示:气溶胶光学厚度和PM2.5浓度的相关度在夏季最高,分别为0.81(TERRA)和0.83(AQUA);冬季最低,分别为0.51(TERRA)和0.57(AQUA)。选用最优拟合模型推算出不同日期12个地面监测站点的地面PM2.5浓度,和实测数据进行比较分析,结果显示大部分推算结果与实测数据吻合,只有当PM2.5浓度较高时,出现偏差。说明空气质量严重污染时,还需综合考虑其他影响因素。