基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality index,AQI)的分步长和分季节的相关性分析.结果 表明:2000-2015年间,AOT时空变化明显,月均值最高和最低的月份分别为4月份(1.133)和1月份(0.635),季节均值呈春、夏、秋、冬递减趋势,年均值则表现为缓慢上升趋稳态势;沿海一带AOT月均值和年均值整体较高,较低值分布在西北和东北区域;AOT与AQI的5种回归模型中,决定系数R2最高的是幂函数回归方程的0.388 3;使用分步长法建立回归模型,总体上呈现步长越大R2越高的特点,以AQI指数分级的最小间隔50为步长来评价回归模型AQI计算值与地面实测值,其正确率可达77.35％,基本能满足AQI等级预报的要求;分季节建立的回归模型,总体上的R2比不分季节的略高,其中春季的R2最低,其他3个季节的R2相差不大,对于AQI预测的正确率也提高到了83.33％;基于当前的污染遥感监测技术,通过建立回归模型进行空气质量等级的反演具有一定可行性.
空气质量指数 MODIS气溶胶光学厚度 GIS 步长 回归分析 厦门市