|Table of Contents|

Estimation Method for Ground Particulate Matter（PM）Concentrations Based on MODIS Data(PDF)

《南京师大学报（自然科学版）》[ISSN:1001-4616/CN:32-1239/N]

Issue:
2016年03期
Page:
135-
Research Field:
·地理学·
Publishing date:

Info

Title:
Estimation Method for Ground Particulate Matter（PM）Concentrations Based on MODIS Data
Author(s):
Dai Ranpo1; Su Huidan1; Tao Chenyang1; Guo Gepu1; Ma Qingyu1; Xie Yong2
（1.School of Physics and Technology，Nanjing Normal University，Nanjing 210023，China）（2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100094，China）
Keywords:
satellite remote sensing; MODIS data; surface-level PM concentration; aerosol optical depth
PACS:
X87
DOI:
10.3969/j.issn.1001-4616.2016.03.023
Abstract:
A method is proposed to estimate the surface-level particulate matter（PM）concentrations by using satellite remote sensing data in this paper. With the Terra/MODIS satellite-based data and the aerosol retrieval algorithm of two-day MODIS data，the aerosol optical depth over Wuxi city was calculated firstly. Then the relationship between the size distribution range of particle matter concentration and aerosol optical thickness was achieved using the aerosol optical depth and the measured particle matter concentration data. Lastly，the estimated results were evaluated by comparing with the PM values obtained by the ground-based observations deployed in the research region. The estimated PM values and observation results show good correlations and the entire ground monitoring particle mass concentrations are distributed within the range estimated by the satellite remote sensing data. This study confirms the feasibility of PM concentration monitoring with the MODIS data and provides an effective method of PM estimation for surface-level particulate.

References:

［1］ 王晓利，张良，魏亚楠，等. 城市间气态污染物与细颗粒物的相关性分析［J］. 中国环境监测，2016，32（1）：1-4.
［2］ 凌亢，王浣尘，刘涛. 城市经济发展与环境污染关系的统计研究：以南京市为例［J］. 统计研究，2001，10（1）：46-52.
［3］ 王臻，王辰. 可吸入颗粒物对呼吸系统危害的研究进展［J］. 国际呼吸杂志，2004，24（4）：231-232.
［4］ 张丽亚，彭文英. 首都圈雾霾天气成因及对策探讨［J］. 生态经济，2014，30（9）：172-176.
［5］ ALEXANDRA K，JOHANNA K，GIETL，et al. In vitro toxicology of ambient particulate matter：correlation of cellular effects with particle size and components［J］. Environmental toxicology，2013，28（2）：76-86.
［6］ 陈水森，王重洋，刘尉，等. 大气颗粒物遥感研究进展［J］. 热带地理，2015，35（1）：1-6.
［7］ 李成才，毛节泰，刘启汉，等. MODIS卫星遥感气溶胶产品在北京市大气污染研究中的应用［J］. 中国科学，2005，35（z1）：177-186.
［8］ 史舟，梁宗正，杨媛媛，等. 农业遥感研究现状与展望［J］. 农业机械学报，2015，46（2）：247-260.
［9］ KAUFMAN Y J，TANRé D，REMER L A，et al. Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer［J］. Journal of geophysical research，1997，102（D14）：17 051-17 067.
［10］ MALM W C，DAY D E，KREIDENWEIS S M. Light scattering characteristics of aerosols as a function of relative humidity：Part I-a comparison of measured scattering and aerosol concentrations using the theoretical models［J］. Journal of the air & waste management association，2000，50（5）：686-700.
［11］ GERASOPOULOS E，ANDREAE M O，ZEREFOS C S，et al. Climatological aspects of aerosol optical properties in Northern Greece［J］. Atmospheric chemistry & physics，2003，3（6）：2 025-2 041.
［12］ CHENGCAI L，MAO J，LAU A K H，et al. Application of MODIS satellite products to the air pollution research in Beijing［J］. Science in China，2005，48（S2）：209-219.
［13］ TAO J H，ZHANG M G，CHEN L F，et al. A method to estimate concentrations of surface-level particulate matter using satellite-based aerosol optical thickness［J］. Science China earth science，2013，56（8）：1 422-1 433.
［14］ HADJIT H，OUKEBDANE A，BELBACHIR A H. Atmospheric correction of earth-observation remote sensing images by Monte Carlo method［J］. Journal of earth system science，2013，122（5）：1 219-1 235.
［15］ WANG Z，CHEN L，TAO J，et al. Satellite-based estimation of regional particulate matter（PM）in Beijing using vertical-and-RH correcting method［J］. Remote sensing of environment，2010，114（1）：50-63.
［16］ HOLBEN B N，TANRé D，SMIRNOV A，et al. An emerging ground-based aerosol climatology：aerosol optical depth from aeronet［J］. Journal of geophysical research，2001，106（D11）：12 067-12 097.
［17］ 戴燃坡，谢勇，马青玉. 基于两天MODIS数据的气溶胶光学厚度反演［J］. 南京师大学报（自然科学版），2016，39（1）：139-144.
［18］ 宋挺，黄君，严飞，等. 无锡市 MODIS 气溶胶光学厚度与PM2.5质量浓度的相关性分析［J］. 环境监测管理与技术，2015，27（1）：57-59.
［19］ 高鹰，谢胜利. 一种变步长LMS自适应滤波算法及分析［J］. 电子学报，2001，29（8）：1 094-1 097.

Memo

Memo:
-
Last Update: 2016-09-30