【摘 要】
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PM2.5是悬浮在地球大气环境中空气动力学直径在2.5um以下的细颗粒物质,主要来源于化石燃料的燃烧、工业粉尘、汽车尾气排放等。PM2.5的具有极大的危害,因为PM2.5表面往往附着大量的有毒有害物质,加上PM2.5十分微小,这些毒害物能随着PM2.5进入人体的支气管、肺泡和血液里,直接沉积,并且大部分都无法被排解和代谢,长期聚集下去会对人体器官和身体系统造成严重破坏,轻则导致呼吸道疾病,重则患癌
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PM2.5是悬浮在地球大气环境中空气动力学直径在2.5um以下的细颗粒物质,主要来源于化石燃料的燃烧、工业粉尘、汽车尾气排放等。PM2.5的具有极大的危害,因为PM2.5表面往往附着大量的有毒有害物质,加上PM2.5十分微小,这些毒害物能随着PM2.5进入人体的支气管、肺泡和血液里,直接沉积,并且大部分都无法被排解和代谢,长期聚集下去会对人体器官和身体系统造成严重破坏,轻则导致呼吸道疾病,重则患癌。PM2.5污染已严重威胁公众健康和居民幸福感,影响了国家的可持续发展战略和美丽中国建设。鉴于大气污染的严峻形势和环境保护的迫切需求,我国政府从2012年开始出台各项方针和政策来解决大气环境中PM2.5污染问题,例如把环境问题纳入政府成绩考核、关停老旧的产能、加强大气环境质量监测等。当前PM2.5的监测主要依靠地面监测站点来实现,这种方法精准度很高,数据详实,然而因为成本的压力,一旦涉及到大范围区域的监测就显得无能为力,而通过遥感技术来监测PM2.5的方法可以很好弥补这个缺陷。本文以四面环山、地形闭塞的四川盆地为研究区域,以MOD/MYD04＿3K数据和其它系列辅助数据为基础反演获得了四川盆地的2016年3月-2019年2月PM2.5浓度均值分布图（季节尺度、年尺度）,并据此分析了PM2.5浓度主要的分布特征和变化趋势。获得的主要成果和结论如下:（1）整理地面监测站点的PM2.5浓度逐小时均值数据,基于时序法进行不同时间尺度（日内24小时均值、日均、月均、季均）的统计分析。研究发现:四川盆地日内24小时PM2.5浓度的峰值集中在晚上10-12点之间,次高峰在中午11点前后,下午6点左右降至低点,整体呈不规则的“W”形状。2016-2018年,四川盆地的PM2.5浓度日均值呈现缓慢下降趋势,日均浓度曲线显示PM2.5浓度日均值在15-170ug/m~3范围内剧烈波动,波峰、波谷交替出现,波峰出现在年初和年尾,波谷出现在年中靠后的时间。四川盆PM2.5浓度月平均值波动较大,每年12月和1月盆地的PM2.5浓度值较高,7月和8月的盆地PM2.5浓度值较低。四川盆地的PM2.5浓度季节均值呈现冬季、春季、秋季、夏季依次降低的规律。（2）基于MOD/MYD04＿3K产品数据提取了四川盆地的AOD季节平均值,并对AOD值进行了垂直订正和湿度订正,通过皮尔逊相关性分析,发现:订正前AOD-PM2.5浓度的相关性为0.5533,订正后AOD-PM2.5浓度的相关性为0.5861,相关性得到了一定程度提高,说明订正处理取得了积极的效果。（3）依靠订正后的AOD和其它变量因子（压强、气温、降雨、风速、人口密度、植被指数、DEM）建立了估算PM2.5全时间尺度和季节尺度的多元线性回归模型和随机森林数据模型,并对模型进行优化,使用决定系数R~2和均方根误差RMSE来评价模型精度。结果显示:在多元线性回归模型中,冬季模型精度最高,夏季模型的精度较低;在随机森林模型中,春季模型精度最高,冬季模型的精度较低,且整体上随机森林模型优于多元线性回归模型。（4）使用随机森林模型估算四川盆地PM2.5浓度,绘制相关栅格图,并进行空间分析和时间变化分析。研究发现:四川盆地PM2.5浓度整体呈现南高北低,西高东低的趋势;在整个盆地范围内,由盆周边缘到盆地中间位置,PM2.5浓度有逐渐升高的规律;通过Moran’s I指数分析发现盆地内的PM2.5浓度在空间上呈现高聚集分布;在整个盆地范围内,成都及其周边区域和自贡-内江及其周边区域的PM2.5浓度明显偏高;四川盆地PM2.5年平均浓度变化值的空间分布在地理格局上表现出盆地西部以成都为首的核心城市群下降明显,其它各地升降不一,变化不明显情况。在时间序列上,四川盆地内的PM2.5浓度值有逐年下降的趋势,且季节性特征明显,冬季较高、春季次之、秋季第三、夏季最低。
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