为了反演高分辨率的PM2.5近地面浓度,利用WRF(中尺度气象模型)模拟的大气相对湿度、风速、边界层高度等气象因子对AOD(气溶胶光学厚度)分别进行订正,以逐步提高AOD与近地面ρ(PM2.5)间的相关性;分析不同反演模型的统计学特征,优选反演模型,并利用最优模型反演中国中东部地区2014年年均ρ(PM2.5)的空间分布特征.结果表明:AOD经相对湿度订正后,其与近地面ρ(PM2.5)的相关性显著提高,相关系数达到0.77;同时引入相对湿度、风速2个气象因子,AOD与近地面ρ(PM2.5)的相关系数升至0.79(n=145,P＜0.01);同时引入相对湿度、风速和边界层高度3个气象因子,AOD与近地面ρ(PM2.5)的相关系数进一步升至0.80(n=145,P＜0.01).模型反演表明,研究区域内ρ(PM2.5)年均值大于35 μg/m3的面积高达334.49 × 104 km2,占研究区域面积的83.2％,并且高污染地区与人口密度高度重合.分析表明,北京、天津、河北、山东及河南等典型重污染省、直辖市分别有96.30％、100％、78.16％、98.86％、100％面积的ρ(PM2.5)超标,分别约有99.97％、100％、96.41％、98.88％、100％人口生活在空气质量超标地区.
卫星反演 WRF(中尺度气象模型) AOD(气溶胶兴学厚度) PM2.5