气溶胶作为大气组分中的活跃成分,在大气辐射强迫、环境污染以及全球气候变化方面扮演着重要角色,其中细颗粒物(PM2.5)已严重影响了公众的生活和健康。气溶胶光学厚度(AOD)作为可以衡量大气污染程度的光学参数,已成为大气定量遥感研究的热点之一。针对卫星资料反演AOD和估算近地面PM2.5浓度,国内外已经开展了广泛的研究。但大多数的AOD反演算法没有考虑地表各向异性的影响,造成AOD反演上的误差。同时,利用卫星反演AOD估算PM2.5浓度常常受到云等气象因素的影响造成空间上的缺失,限制了其在环境保障等方面的应用。本文基于现有的研究成果以及存在的不足开展了基于Himawari-8/AHI的AOD反演和空间全覆盖的PM2.5估算工作。在卫星AOD反演方面,实现了 Himawari-8/AHI数据的高精度AOD反演,时间分辨率为1小时(北京时间:10:00～15:00),空间分辨率为1km。地表反射率和气溶胶类型是陆地AOD反演的关键因素。为减小地表的各向异性效应对地表反射率估算的影响,本文基于最小标准差合成方法构建了 BRDF参数库,结合RTLS模型进行地表反射率的动态计算。同时,利用AERONET SSA参数对6s模型中的大陆型气溶胶类型进行修正,以获得更适用于本研究区的表观反射率模拟结果。验证结果表明:反演结果与AERONET数据的相关系数为0.91,具有较高的一致性,优于JAXA产品。并且,相比于JAXA产品,本文反演结果增加了有效反演像元,具有更高的空间连续性。同时,反演结果与MODIS Terra(Aqua)DB AOD产品具有较高的相关性,相关系数为0.83(0.86)。本文反演AOD在不同站点和不同季节均具有较高的精度,表明本文改进算法具有较强的时间和区域适用性。在逐时刻的验证结果中,本文反演AOD表现出下午反演精度高于上午反演精度的现象,整体结果较为理想。在利用卫星AOD估算PM2.5浓度方面,首先基于本文改进算法反演的AOD、地基监测PM2.5、NAQPMS模拟的气象数据、MODIS NDVI产品以及地面高程数据,利用LME模型进行PM2.5的估算。构建模型和交叉验证的R2分别为0.64(0.63),0.73(0.72),0.74(0.73),0.75(0.74),0.78(0.78)和 0.77(0.76)(北京时间:10:00～15:00);其次,为提高模式结果的精度,对NAQPMS模拟的PM2.5进行订正;最后,利用IVW方法将卫星估算及模式订正结果进行融合,获得空间全覆盖的PM2.5浓度。融合结果各时刻的验证R2分别为0.66,0.74,0.75,0.76,0.79和0.79。相比于卫星估算和NAQPMS模式校正结果,融合结果不仅具有更高的精度,而且在空间覆盖上具有巨大的优势,能更好的描述PM2.5空间分布的细节信息以及其产生及区域传输过程,为气候变化研究、环境污染管理、污染物区域传输研究以及流行病研究提供有效的理论依据及数据支撑。