【摘 要】
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随着我国经济的快速发展,城市化进程的加快,空气质量问题愈发严重。PM2.5是指空气中悬浮的直径小于2.5μm的颗粒物,作为大气污染的主要来源,对人类身体健康和正常生活有着极
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随着我国经济的快速发展,城市化进程的加快,空气质量问题愈发严重。PM2.5是指空气中悬浮的直径小于2.5μm的颗粒物,作为大气污染的主要来源,对人类身体健康和正常生活有着极大的影响,因此对PM2.5浓度的监测也成为人们关注的热点问题。目前我国对于PM2.5的监测大多以站点形式开展,各个城市都分布有国家环境空气质量监测网城市自动监测站点(通称“国家环境空气质量自动监测站点”,简称“国控点”),可以实时监测PM2.5浓度。但国控点数量有限,且多分布在城市的核心地区,偏僻地区无法覆盖。若想获取PM2.5浓度的区域分布,需进行插值操作,但该方法误差较大,因而基于遥感手段反演PM2.5的模型被广泛建立起来。利用气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据构建反演模型是目前获取区域PM2.5浓度的有效方式,但并无统一的模型标准去约束AOD与PM2.5之间的关系;并且目前尚无融合遥感、经济等学科知识的PM2.5污染驱动因素分析成果。针对以上问题,本文提出结合空间分区与Himawari数据的深度学习反演方法。为验证方法的有效性,对2016~2018年我国经济文化最发达的华东城市群开展研究,并基于反演结果分析PM2.5的时空分布特征,最后使用融合的STIRPAT与空间计量模型,进行2016年PM2.5污染的影响因素分析。主要研究内容如下:(1)基于空间分区的反演数据集构建。引入K-means聚类算法按PM2.5时序特征对国控站点进行聚类,以此作为客观的分区依据。并以Himawari AOD的时空分辨率为基准,将其它数据进行转换。再根据国控点位置将各要素进行分区时空匹配,剔除缺失值,筛选出有效数据,从而完成数据预处理,构建分区反演数据集。(2)基于深度神经网络的PM2.5反演模型构建。以国控点PM2.5值作为真值数据,引入Himawari AOD数据以及各类气象辅助要素分区构建PM2.5反演模型。将深度神经网络模型与传统线性、非线性回归模型进行精度对比,以证实深度神经网络模型在PM2.5反演中的优越性。再将分区模型与全域模型进行精度对比,以证实空间分区对PM2.5反演精度的提升作用。(3)PM2.5浓度时空分布特征及影响因素分析。本文除基于区域反演结果开展PM2.5季节、年尺度空间分布特征分析外,进一步结合多源社会经济要素(包括人口、经济、绿化、产业结构、工业、交通数据),使用改进的STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology)与空间计量模型相结合,分析不同空间分区下造成PM2.5污染的社会经济原因。实验结果表明,基于深度神经网络的多源要素联合模型是华东城市群最优PM2.5反演模型(R2>0.6,MAD<14,RMSE<20),并且对比分区模型(R2=0.77,0.78,0.72,0.61)与全域模型(R2=0.73,0.78,0.72,0.23)精度,证实基于K-means的空间划分可以提升PM2.5反演模型的精度;使用最优模型开展时空分布特征分析,发现PM2.5浓度存在年际上“逐年降低”、季节上“冬高夏低,春降秋升”、空间上“北高南低”的特征;驱动模型结果显示,不同分区PM2.5污染的社会经济驱动要素存在差异,政府应制定针对性治理方案。因此,本文提出的融合“空间分区”、“高时间分辨率”、“深度学习”的PM2.5浓度反演方法,明显优于传统方法所达到的精度水平,有效填补PM2.5监测时间和空间上的缺失,为PM2.5的应用研究提供可靠的基础数据。在驱动模型构建中,使用高精度的遥感反演结果,与经济、计量地理等学科结合,得到更准确、可信度更高的分析结果,为政府决策提供科学且可靠的依据。
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