CN103674794A - 遥感监测近地表细颗粒物质量浓度pm2.5的多元回归方法 - Google Patents
遥感监测近地表细颗粒物质量浓度pm2.5的多元回归方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法：利用搭载在卫星上的中分辨率成像光谱仪对大气进行遥感监测，获得MODISAOT产品数据；利用地基PM监测站点监测近地表细颗粒物质量浓度；通过对MODISAOT产品数据与地基监测近地表细颗粒物质量浓度、气象数据的匹配处理产生大量样本数据，对样本数据进行统计分析确立遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归模型；提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储；对NCEP气象数据进行预处理：将各气象因子反距离权重插值到AOT的产品网格中，并以GeoTiff格式存储；将预处理后的AOT数据和各气象因子数据应用于确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的结果。
Description
技术领域
本发明涉及大气遥感技术领域，尤其涉及一种基于MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）的多元回归方法。
背景技术
近年来，各国学者对基于卫星遥感估算近地面颗粒物浓度和监测区域污染进行了广泛的研究，主要的思路都是直接或间接地借助其他参数建立AOT与近地面颗粒物浓度间的相关模型。根据相关模型中引入的大气环境因子的差异，这些研究工作大致可分为三类：AOT与近地面颗粒物浓度的直接相关模型、考虑气溶胶垂直分布和相对湿度影响的相关模型、考虑多种环境气象因素的相关模型。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供一种可以稳定地、快速方便地遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法。
为实现上述目的，本发明遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，具体为：
1）利用搭载在卫星上的中分辨率成像光谱仪对大气进行遥感监测，获得MODIS AOT产品数据；
2）利用地基PM监测站点监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5；
3）通过对MODIS AOT产品数据与近地表细颗粒物质量浓度PM2.5、NCEP气象数据的匹配处理产生大量样本数据，对样本数据进行统计分析确立遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的多元回归模型；
4）对MODIS AOT产品数据做预处理：提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储；
5）对NCEP气象数据进行预处理：将各气象因子反距离权重插值到S2中AOT的产品网格中，并以GeoTiff格式存储；
6）将步骤4）和步骤5）中预处理后的AOT数据和各气象因子数据应用于步骤3）中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的结果。
进一步，所述步骤3）包括以下步骤：
A）获取一段时间内的MODIS AOT产品数据与近地表细颗粒物质量浓度PM2.5、气象数据；
B）将步骤A）中所获取的数据进行时空匹配，匹配的原则是空间上以地基PM监测站点为准，时间上以卫星过境时间为准；
C）对步骤B）中处理后的数据通过统计分析软件进行统计分析,建立公式（1）所示的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的幂指函数形式的统计回归模型：
PM2.5=eγ0×AOTγ1×HPBLγ2×eγ3×RH+γ4×AT+γ5×U+γ6×V （1），
公式（1）中PM2.5是指地基PM监测站点的近地表细颗粒物质量浓度PM2.5质量浓度小时均值，单位为μg/m3；AOT是指波长0.55μm处的MODIS气溶胶光学厚度值，HPBL是指NCEP资料提取的边界层高度，单位km；RH为地基测量的近地表相对湿度，单位%；AT为地基测量的近地表气温，单位℃；U和V分别为西风分量和南风分量，单位m/s；γ0、γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6为公式（1）中相应参数的回归系数。
进一步，所述NCEP气象数据包括边界层高度、相对湿度、近地表气温、西风分量和南风分量；所述NCEP气象数据从美国国家大气研究中心管理的研究数据档案库中下载获得。
进一步，所述步骤B）中在空间上：地基气象数据与PM监测站点的匹配采用就近匹配，即采用与PM监测站点最近的气象数据；MODIS AOT则采用以PM监测站点为中心15km为半径的非零象元的均值，即PM监测站点为中心的3*3的象元的非零均值；对于NCEP资料的处理则是对离PM监测站点较近的四个格点进行反距离权重插值以作为该站点的NCEP资料数据。
进一步，所述步骤B）中在时间上：如果采用MODIS下午星AQUA的AOD数据，那么地基近地表细颗粒物质量浓度PM2.5数据和气象数据采用13-14点值的平均，NCEP资料采用UTC-6点的数据。
进一步，所述步骤C）中所建立统计回归模型的系数为：
γ0=1.997、γ1=0.199、γ2=-0.502、γ3=0.04、γ4=0.039、γ5=0.060、γ6=0.064。
进一步，所述步骤4）具体为：利用HEG软件从HDF格式的MODIS AOT产品数据提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储。
进一步，所述步骤5）具体为：通过编写Matlab代码读取NCEP各气象因子数据及其地理信息并将其反距离权重插值到S2中处理后的AOT产品网格中，并以GeoTiff格式存储；
进一步，所述步骤6）具体为：编写Matlab代码读取步骤4）和步骤5）中预处理后的AOT数据和各气象因子数据并应用于步骤3）中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的结果。
进一步，所述卫星包括TERRA、AQUA，所述MODIS AOT产品数据是指MODIS L4二级产品数据，分辨率为星下点10km；所述NCEP气象数据是FNL全球分析资料Final Operational Global Analysis，资料空间分辨率为1.0°*1.0°，时间分辨率为6小时。
本发明的方法基于MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据利用多元回归模型遥感反演得到了近地表细颗粒物质量浓度PM2.5，能够方便快捷地为大范围遥感监测近地面颗粒物污染分布提供有益支撑。
附图说明
图1为本发明基于MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5多元回归方法流程图。
具体实施方式
下面，参考附图1，对本发明进行更全面的说明，附图中示出了本发明的示例性实施例。然而，本发明可以体现为多种不同形式，并不应理解为局限于这里叙述的示例性实施例。而是，提供这些实施例，从而使本发明全面和完整，并将本发明的范围完全地传达给本领域的普通技术人员。
本发明基于MODIS AOT产品数据和NCEP气象数据，通过应用对MODISAOT产品数据和地基气象数据统计分析所建立的多元回归模型，最终遥感反演得到近地表细颗粒物质量浓度PM2.5。
本发明遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，首先需要利用搭载在卫星上的中分辨率成像光谱仪对大气进行遥感监测，获得MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据；同时利用地基PM监测站点监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5；必须在卫星遥感监测、地基PM监测站点监测的基础上才能进行下一步的工作流程，下一步的工作流程如图1所示。
图1为本发明基于MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）多元回归方法流程图，如图1所示，基于MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）多元回归方法包括如下步骤：
S1.通过对MODIS AOT产品数据与近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）、NCEP气象数据的匹配处理产生大量样本数据，对样本数据进行统计分析确立遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）的多元回归模型；
S2.对MODIS AOT产品数据做预处理：提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储；
S3.对NCEP气象数据进行预处理：将各气象因子反距离权重插值到S2中AOT的产品网格中，并以GeoTiff格式存储；
S4.将S2和S3中预处理后的AOT数据和各气象因子数据应用于S1中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）的结果。
其中，S1进一步包括如下步骤：
S1.1：获取一段时间内的MODIS AOT产品数据与地基监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）、气象数据,这些气象数据包括边界层高度、相对湿度、近地表气温、西风分量和南风分量；
S1.2：将S1.1中所获取的数据进行时空匹配，匹配的原则是空间上以近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的地基PM监测站点为准，时间上以卫星过境时间为准。空间上：地基气象数据与近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）站点的匹配采用就近匹配，即采用与近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）站点最近的气象数据；MODIS AOT则采用以近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）站点为中心15km为半径的非零象元的均值，即PM站点为中心的3*3的象元的非零均值;对于NCEP资料的处理则是对离PM站点较近的四个格点进行反距离权重插值以作为该站点的NCEP资料数据。时间上：如果采用MODIS下午星AQUA(过境时间约为13:30)的AOD数据，那么地基近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）数据和气象数据采用13-14点值的平均，NCEP资料采用UTC-6点（北京时间14点）的数据。
S1.3：对S1.2中处理后的数据通过统计分析软件如SPSS进行统计分析,建立如公式（1）所示的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）的幂指函数形式的统计回归模型。
PM2.5=eγ0×AOTγ1×HPBLγ2×eγ3×RH+γ4×AT+γ5×U+γ6×V （1）
公式（1）中PM2.5是指地基监测的近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）质量浓度小时均值（单位为μg/m3），AOT是指波长0.55μm处的MODIS气溶胶光学厚度值（无单位），HPBL是指NCEP资料提取的边界层高度（单位km），RH为地基测量的近地表相对湿度（单位%），AT为地基测量的近地表气温（单位℃），U和V分别为西风分量和南风分量（单位m/s）,γ0、γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6为公式（1）中相应参数的回归系数。
S1.4：S1.1-S1.3中所建立模型的系数为：
γ0=1.997、γ1=0.199、γ2=-0.502、γ3=0.04、γ4=0.039、γ5=0.060、γ6=0.064.
其中，S2进一步包括利用HEG软件从HDF格式的MODIS AOT产品数据提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储。
其中，S3进一步包括通过编写Mablab代码读取NCEP各气象因子数据及其地理信息，并将其反距离权重插值到S2中处理后的AOT产品网格中，并以GeoTiff格式存储；
其中，S4进一步包括编写Matlab代码读取S2和S3中预处理后的AOT数据和各气象因子数据并应用于S1中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度（PM2.5）的结果。
上述MODIS AOT产品数据是指MODIS L4二级产品数据，分辨率为星下点10km，MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪(MODerate rosolutionImaging Spectroradiometer)，具有多光谱、宽覆盖和分辨率高等特点，搭载在TERRA和AQUA两颗卫星上,广泛用于大气气溶胶监测；NCEP气象数据是指美国国家环境预报中心（NCEP）/美国国家大气研究中心（NCAR）提供的FNL全球分析资料（Final Operational Global Analysis），资料空间分辨率为1.0°*1.0°，时间分辨率为6小时。
Claims (10)
1.遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，该方法具体为：
1）利用搭载在卫星上的中分辨率成像光谱仪对大气进行遥感监测，获得MODIS AOT产品数据与NCEP气象数据；
2）利用地基PM监测站点监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5；
3）通过对MODIS AOT产品数据与近地表细颗粒物质量浓度PM2.5、NCEP气象数据的匹配处理产生大量样本数据，对样本数据进行统计分析确立遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的多元回归模型；
4）对MODIS AOT产品数据做预处理：提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储；
5）对NCEP气象数据进行预处理：将各气象因子反距离权重插值到S2中AOT的产品网格中，并以GeoTiff格式存储；
6）将步骤4）和步骤5）中预处理后的AOT数据和各气象因子数据应用于步骤3）中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的结果。
2.如权利要求1所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤3）包括以下步骤：
A）获取一段时间内的MODIS AOT产品数据与近地表细颗粒物质量浓度PM2.5、气象数据；
B）将步骤A）中所获取的数据进行时空匹配，匹配的原则是空间上以地基PM监测站点为准，时间上以卫星过境时间为准；
C）对步骤B）中处理后的数据通过统计分析软件进行统计分析,建立公式（1）所示的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的幂指函数形式的统计回归模型：
PM2.5=eγ0×AOTγ1×HPBLγ2×eγ3×RH+γ4×AT+γ5×U+γ6×V （1），
公式（1）中PM2.5是指地基PM监测站点的近地表细颗粒物质量浓度PM2.5质量浓度小时均值，单位为μg/m3；AOT是指波长0.55μm处的MODIS气溶胶光学厚度值，HPBL是指NCEP资料提取的边界层高度，单位km；RH为地基测量的近地表相对湿度，单位%；AT为地基测量的近地表气温，单位℃；U和V分别为西风分量和南风分量，单位m/s；γ0、γ1、γ2、γ3、γ4、γ5、γ6为公式（1）中相应参数的回归系数。
3.如权利要求2所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述NCEP气象数据包括边界层高度、相对湿度、近地表气温、西风分量和南风分量；所述NCEP气象数据从美国国家大气研究中心管理的研究数据档案库中下载获得。
4.如权利要求2所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤B）中在空间上：地基气象数据与PM监测站点的匹配采用就近匹配，即采用与PM监测站点最近的气象数据；MODIS AOT则采用以PM监测站点为中心15km为半径的非零象元的均值，即PM监测站点为中心的3*3的象元的非零均值；对于NCEP资料的处理则是对离PM监测站点较近的四个格点进行反距离权重插值以作为该站点的NCEP资料数据。
5.如权利要求2所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤B）中在时间上：如果采用MODIS下午星AQUA的AOD数据，那么地基近地表细颗粒物质量浓度PM2.5数据和气象数据采用13-14点值的平均，NCEP资料采用UTC-6点的数据。
6.如权利要求2所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤C）中所建立统计回归模型的系数为：γ0=1.997、γ1=0.199、γ2=-0.502、γ3=0.04、γ4=0.039、γ5=0.060、γ6=0.064。
7.如权利要求1所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤4）具体为：利用HEG软件从HDF格式的MODIS AOT产品数据提取出波长550nm处AOT数据及其地理数据，并转成GeoTiff格式存储。
8.如权利要求1所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤5）具体为：通过编写Matlab代码读取NCEP各气象因子数据及其地理信息并将其反距离权重插值到S2中处理后的AOT产品网格中，并以GeoTiff格式存储。
9.如权利要求1所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述步骤6）具体为：编写Matlab代码读取步骤4）和步骤5）中预处理后的AOT数据和各气象因子数据并应用于步骤3）中确立的多元回归模型，得到遥感监测近地表细颗粒物质量浓度PM2.5的结果。
10.如权利要求1所述的遥感监测近地表细颗粒物质量浓度的多元回归方法，其特征在于，所述卫星包括TERRA、AQUA，所述MODIS AOT产品数据是指MODIS L4二级产品数据，分辨率为星下点10km；所述NCEP气象数据是FNL全球分析资料Final Operational Global Analysis，资料空间分辨率为1.0°*1.0°，时间分辨率为6小时。
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