论文目录 | |
摘要 | 第1-3页 |
abstract | 第3-7页 |
第1章 绪论 | 第7-16页 |
1.1 选题背景和意义 | 第7-9页 |
1.1.1 大气污染的影响 | 第7-8页 |
1.1.2 气溶胶与大气颗粒物(PM) | 第8-9页 |
1.1.3 气溶胶遥感监测 | 第9页 |
1.2 国内外研究进展 | 第9-14页 |
1.2.1 气溶胶光学厚度(AOD)反演研究 | 第9-11页 |
1.2.2 大气颗粒物(PM)遥感监测研究 | 第11-12页 |
1.2.3 PM_(2.5)浓度与地表特征关系的相关研究 | 第12-14页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
1.3.1 研究内容 | 第14页 |
1.3.2 技术路线 | 第14-16页 |
第2章 研究区概况与数据 | 第16-26页 |
2.1 研究区概况 | 第16-18页 |
2.1.1 地理位置 | 第16-17页 |
2.1.2 气候状况 | 第17页 |
2.1.3 社会经济状况 | 第17页 |
2.1.4 大气污染状况 | 第17-18页 |
2.2 研究数据 | 第18-26页 |
2.2.1 MODIS遥感数据 | 第18-20页 |
2.2.2 Landsat8遥感数据 | 第20-21页 |
2.2.3 AERONET站点数据 | 第21-23页 |
2.2.4 PM_(2.5)浓度站点数据 | 第23-26页 |
第3章 气溶胶光学厚度反演 | 第26-42页 |
3.1 MODIS数据预处理 | 第27-30页 |
3.1.1 辐射校正 | 第27页 |
3.1.2 几何校正 | 第27-29页 |
3.1.3 数据合成及裁剪 | 第29页 |
3.1.4 云去除 | 第29-30页 |
3.2 查找表构建 | 第30页 |
3.3 气溶胶光学厚度反演插值和高度订正 | 第30-31页 |
3.4 AOD反演结果 | 第31-40页 |
3.5 AOD精度验证 | 第40-42页 |
第4章 AOD与PM_(2.5)浓度回归模型构建 | 第42-61页 |
4.1 基于站点数据的杭州湾PM_(2.5)浓度特征分析 | 第42-50页 |
4.1.1 基于站点数据的杭州湾PM_(2.5)浓度时间趋势分析 | 第42-44页 |
4.1.2 基于站点数据的杭州湾PM_(2.5)浓度空间地统计分析 | 第44-50页 |
4.2 AOD与PM_(2.5)浓度相关性分析研究 | 第50-53页 |
4.2.1 AOD与PM_(2.5)浓度相关分析 | 第50-52页 |
4.2.2 分季节AOD与PM_(2.5)浓度相关分析 | 第52-53页 |
4.3 AOD与PM_(2.5)浓度回归模型构建 | 第53-56页 |
4.3.1 AOD与PM_(2.5)浓度回归模型构建 | 第53-54页 |
4.3.2 分季节AOD与PM_(2.5)浓度回归模型构建 | 第54-56页 |
4.4 回归模型检验 | 第56-61页 |
4.4.1 乘幂模型检验 | 第57-58页 |
4.4.2 三次模型检验 | 第58-59页 |
4.4.3 指数模型检验 | 第59-61页 |
第5章 PM_(2.5)浓度与地表特征关系研究 | 第61-76页 |
5.1 杭州湾PM_(2.5)浓度空间分布特点 | 第61-64页 |
5.1.1 PM_(2.5)浓度遥感反演结果与站点插值结果对比 | 第61-62页 |
5.1.2 杭州湾PM_(2.5)浓度空间分布特点 | 第62-64页 |
5.2 PM_(2.5)浓度和土地覆盖类型关系分析 | 第64-68页 |
5.2.1 土地覆盖类型分类 | 第64-66页 |
5.2.2 PM_(2.5)浓度和土地覆盖类型相关性分析 | 第66-68页 |
5.3 PM_(2.5)浓度与植被覆盖度关系分析 | 第68-72页 |
5.3.1 杭州湾植被覆盖度情况 | 第68-71页 |
5.3.2 PM_(2.5)浓度与植被覆盖度相关性分析 | 第71-72页 |
5.4 PM_(2.5)浓度与景观格局特征关系分析 | 第72-76页 |
5.4.1 景观格局指数选取 | 第72-73页 |
5.4.2 PM_(2.5)浓度与景观格局指数相关性分析 | 第73-76页 |
第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
6.1 主要结论 | 第76-77页 |
6.2 不足与展望 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-83页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |