本發(fā)明涉及環(huán)境監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體地，涉及一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法。

背景技術(shù)：

隨著科技飛速發(fā)展，我們的環(huán)境也在日益衰竭，人類的健康與環(huán)境息息相關(guān)，保護(hù)環(huán)境刻不容緩。我國環(huán)境監(jiān)測指標(biāo)的獲取，主要采用傳感器的有效獲取，然后利用各種算法獲取環(huán)境信息的高空間分辨率、高時間分辨率和高探測精度的融合信息專題產(chǎn)品。但是，對于環(huán)境監(jiān)測大數(shù)據(jù)的融合技術(shù)，還處于發(fā)展階段，技術(shù)還不成熟。面對大量的數(shù)據(jù)，如何處理才能獲取環(huán)境信息的有效數(shù)據(jù)成為研究的關(guān)鍵。

目前，對于環(huán)境信息的獲取存在數(shù)據(jù)缺失、不完整以及數(shù)據(jù)精確度不高、不可靠的缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于，針對上述問題，提出一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法，以實(shí)現(xiàn)快捷獲取灰霾的全部數(shù)據(jù)，使最后獲得灰霾的相關(guān)數(shù)據(jù)更加精確、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法，所述方法具體包括：

步驟a：基于多源、多類型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾遙感識別，以獲取灰霾氣

溶膠粒子類型或組分解析；

步驟b：基于京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)與重污染氣溶膠特性先驗(yàn)知識來改進(jìn)遙感反演模型，從而實(shí)現(xiàn)該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演，得到的灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布；

步驟c：將灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布、污染物地面觀測數(shù)據(jù)與氣象、環(huán)境輔助信息，以及所述灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析相結(jié)合，形成地面灰霾綜合數(shù)據(jù)；

步驟d：將步驟c所述地面灰霾綜合數(shù)據(jù)與基于大氣化學(xué)或空氣質(zhì)量模式，以及衛(wèi)星遙感、地面觀測多源數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)灰霾污染分布的短期預(yù)報。

進(jìn)一步地，所述步驟a中獲取灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析具體包括：

假設(shè)對京津翼的某個區(qū)域的灰霾進(jìn)行綜合監(jiān)測，設(shè)有n個傳感器，其中包括國內(nèi)外高分辨率遙感衛(wèi)星和地面?zhèn)鞲衅鬟M(jìn)行同步監(jiān)測，監(jiān)測樣品為1、2、3…n個，

步驟a1：采用n個傳感器對京津冀的某個區(qū)域的灰霾進(jìn)行監(jiān)測；

步驟a2：對監(jiān)測獲得的大數(shù)據(jù)采用pca進(jìn)行分析處理，獲取相關(guān)信息；

步驟a3：將獲取的相關(guān)信息進(jìn)行計算機(jī)處理，得到灰霾的貢獻(xiàn)率圖譜。

進(jìn)一步地，所述步驟a2中的pca方法具體包括：

步驟1：對監(jiān)測獲得的樣品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換

原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集p維隨機(jī)向量x＝(x1,x2,...,xp)t)n個樣品xi＝(xi1,xi2,...,xip)t，i＝1,2,…,n，n＞p，構(gòu)造樣本陣，對樣本陣元進(jìn)行如下標(biāo)準(zhǔn)化變換：

其中得標(biāo)準(zhǔn)化陣z；

步驟2：對對標(biāo)準(zhǔn)化陣z求相關(guān)系數(shù)矩陣

對標(biāo)準(zhǔn)化陣z求相關(guān)系數(shù)矩陣

其中,

步驟3：解樣本相關(guān)矩陣r的特征方程|r-λip|＝0得p個特征根，確定主成分按確定m值，使信息的利用率達(dá)85％以上，對每個λj,j＝1,2,...,m,解方程組rb＝λjb得單位特征向量

步驟4：將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主成分

u1稱為第一主成分,u2稱為第二主成分,…,up稱為第p主成分；

步驟5：對m個主成分進(jìn)行綜合評價

對m個主成分進(jìn)行加權(quán)求和，即得最終評價值，權(quán)數(shù)為每個主成分的方差貢獻(xiàn)率。

進(jìn)一步地，所述步驟a3中對相關(guān)信息進(jìn)行計算機(jī)處理，主要采用matlab軟件編寫相關(guān)程序并進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的處理來獲得貢獻(xiàn)率圖譜。

進(jìn)一步地，所述步驟b中該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演模型為：

假設(shè)氣溶膠在任何高度或者厚度下只是濃度不同，組分之間的比例相同，因此消光系數(shù)只是隨著高度或者厚度而變化。這樣，不同高度或者濃度的氣溶膠就是由這種單一的等效粒子組成的，只是粒子書不同。在高度z處的等效粒子數(shù)為n(z)，設(shè)等效粒子的消光系數(shù)為q，質(zhì)量濃度為p，則在高度為z處氣溶膠的消光系數(shù)q(z)和質(zhì)量濃度m(z)分別為：

q(z)＝n(z)*q，

m(z)＝n(z)*p；

結(jié)合上式可得，

m(z)＝n(z)*p＝q(z)/q*p＝x*q；

其中x＝p/q是比例系數(shù)，與大氣氣溶膠尺度譜分布、組分及光學(xué)折射率有關(guān)；

這樣，氣溶膠在不同高度或者厚度的質(zhì)量濃度就與該處的消光系數(shù)成正比。

進(jìn)一步地，所述步驟b中獲得灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布的反演模型流程為：

步驟b1：獲取地面重污染氣溶膠消光系數(shù)值和同一地點(diǎn)對應(yīng)時刻的質(zhì)量濃度值。

步驟b2：把相同條件下的消光系數(shù)與質(zhì)量濃度對放在一起，通過迭代法計算模型的參數(shù)。

步驟b3：由計算得到的模型參數(shù)和京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)的消光系數(shù)，反演近地面pm2.5濃度分布。

進(jìn)一步地，所述步驟b1中氣溶膠消光系數(shù)可由激光雷達(dá)獲取，質(zhì)量濃度可通過濾膜采樣稱重或者振蕩天平測量獲得。

本發(fā)明的一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法，方法具體包括：步驟a：基于多源、多類型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾遙感識別，以獲取灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析；步驟b：基于京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)與重污染氣溶膠特性先驗(yàn)知識來改進(jìn)遙感反演模型，從而實(shí)現(xiàn)該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演，得到的灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布；步驟c：將灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布、污染物地面觀測數(shù)據(jù)與氣象、環(huán)境輔助信息，以及所述灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析相結(jié)合，形成地面灰霾綜合數(shù)據(jù)；步驟d：將步驟c所述地面灰霾綜合數(shù)據(jù)與基于大氣化學(xué)或空氣質(zhì)量模式，以及衛(wèi)星遙感、地面觀測多源數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)灰霾污染分布的短期預(yù)報。

主要獲得以下技術(shù)效果：

(1)灰霾的多源遙感自動識別

目前國際上缺少針對我國灰霾分布的遙感監(jiān)測方法，利用多源遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾分布的準(zhǔn)確提取將有效填補(bǔ)國內(nèi)外該領(lǐng)域的空白，是對我國大氣污染衛(wèi)星監(jiān)測的重要創(chuàng)新。

(2)灰霾光學(xué)厚度的反演

目前國際主流氣溶膠光學(xué)反演方法主要是針對污染較輕的晴空條件，對我國東部重霾污染不適用或無法反演；本研究將對現(xiàn)有氣溶膠反演方法做重要發(fā)展，創(chuàng)新性的實(shí)現(xiàn)對京津冀地區(qū)灰霾重污染的定量反演。

(3)灰霾條件下近地面pm2.5濃度反演

基于衛(wèi)星遙感估算近地面顆粒物濃度一直是國際前沿和難點(diǎn)問題，目前國內(nèi)外估算方法也主要適用于污染較輕的情況，針對消光極強(qiáng)的灰霾重污染條件實(shí)現(xiàn)近地面pm2.5濃度的估算，不僅對該領(lǐng)域反演方法做出重要創(chuàng)新，同時也為污染評估和灰霾預(yù)測提供了支撐。

(4)灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析

采用星地綜合監(jiān)測的n個傳感器，可以獲取大氣顆粒物的所有數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)的遺漏；采用pca對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以有效獲取灰霾的最大相關(guān)數(shù)據(jù)，更快捷地獲取灰霾的分布圖；采用matlab軟件進(jìn)行貢獻(xiàn)率圖譜的處理，使數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)、可靠。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。

下面通過附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

附圖說明

附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：

圖1為本發(fā)明所述一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明所述一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法的pca處理流程圖；

圖3為本發(fā)明所述一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法的貢獻(xiàn)率圖譜。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行說明，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的優(yōu)選實(shí)施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法，所述方法具體包括：

步驟a：基于多源、多類型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾遙感識別，以獲取灰霾氣

溶膠粒子類型或組分解析；

步驟b：基于京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)與重污染氣溶膠特性先驗(yàn)知識來改進(jìn)遙感反演模型，從而實(shí)現(xiàn)該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演，得到的灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布；

步驟c：將灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布、污染物地面觀測數(shù)據(jù)與氣象、環(huán)境輔助信息，以及所述灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析相結(jié)合，形成地面灰霾綜合數(shù)據(jù)；

步驟d：將步驟c所述地面灰霾綜合數(shù)據(jù)與基于大氣化學(xué)或空氣質(zhì)量模式，以及衛(wèi)星遙感、地面觀測多源數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)灰霾污染分布的短期預(yù)報。

所述步驟a中獲取灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析具體包括：

假設(shè)對京津翼的某個區(qū)域的灰霾進(jìn)行綜合監(jiān)測，設(shè)有n個傳感器，其中包括國內(nèi)外高分辨率遙感衛(wèi)星和地面?zhèn)鞲衅鬟M(jìn)行同步監(jiān)測，監(jiān)測樣品為1、2、3…n個，

步驟a1：采用n個傳感器對京津冀的某個區(qū)域的灰霾進(jìn)行監(jiān)測；

步驟a2：對監(jiān)測獲得的大數(shù)據(jù)采用pca進(jìn)行分析處理，獲取相關(guān)信息；

步驟a3：將獲取的相關(guān)信息進(jìn)行計算機(jī)處理，得到灰霾的貢獻(xiàn)率圖譜。

所述步驟a2中的pca方法具體包括：

步驟1：對監(jiān)測獲得的樣品進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換

原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化采集p維隨機(jī)向量x＝(x1,x2,...,xp)t)n個樣品xi＝(xi1,xi2,...,xip)t，i＝1,2,…,n，n＞p，構(gòu)造樣本陣，對樣本陣元進(jìn)行如下標(biāo)準(zhǔn)化變換：

其中得標(biāo)準(zhǔn)化陣z；

步驟2：對對標(biāo)準(zhǔn)化陣z求相關(guān)系數(shù)矩陣

對標(biāo)準(zhǔn)化陣z求相關(guān)系數(shù)矩陣

其中,

步驟3：解樣本相關(guān)矩陣r的特征方程|r-λip|＝0得p個特征根，確定主成分

按確定m值，使信息的利用率達(dá)85％以上，對每個λj,j＝1,2,...,m,

解方程組rb＝λjb得單位特征向量

步驟4：將標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為主成分

u1稱為第一主成分,u2稱為第二主成分,…,up稱為第p主成分；

步驟5：對m個主成分進(jìn)行綜合評價

對m個主成分進(jìn)行加權(quán)求和，即得最終評價值，權(quán)數(shù)為每個主成分的方差貢獻(xiàn)率。

所述步驟a3中對相關(guān)信息進(jìn)行計算機(jī)處理，主要采用matlab軟件編寫相關(guān)程序并進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的處理來獲得貢獻(xiàn)率圖譜。

如圖2所示，pca處理流程包括：1、讀入數(shù)據(jù)；2、預(yù)處理，標(biāo)準(zhǔn)化；3、計算主成分貢獻(xiàn)率；4、貢獻(xiàn)率排序，選取主成分；5、計算各主成分載荷；6、輸出圖形。

如圖3所示，對于兩組灰霾的監(jiān)測數(shù)據(jù)中，第一主成分的貢獻(xiàn)率均明顯大于其它主成分的貢獻(xiàn)率。

所述步驟b中該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演模型為：

假設(shè)氣溶膠在任何高度或者厚度下只是濃度不同，組分之間的比例相同，因此消光系數(shù)只是隨著高度或者厚度而變化。這樣，不同高度或者濃度的氣溶膠就是由這種單一的等效粒子組成的，只是粒子書不同。在高度z處的等效粒子數(shù)為n(z)，設(shè)等效粒子的消光系數(shù)為q，質(zhì)量濃度為p，則在高度為z處氣溶膠的消光系數(shù)q(z)和質(zhì)量濃度m(z)分別為：

q(z)＝n(z)*q，

m(z)＝n(z)*p；

結(jié)合上式可得，

m(z)＝n(z)*p＝q(z)/q*p＝x*q；

其中x＝p/q是比例系數(shù)，與大氣氣溶膠尺度譜分布、組分及光學(xué)折射率有關(guān)；

這樣，氣溶膠在不同高度或者厚度的質(zhì)量濃度就與該處的消光系數(shù)成正比。

進(jìn)一步地，所述步驟b中獲得灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布的反演模型流程為：

步驟b1：獲取地面重污染氣溶膠消光系數(shù)值和同一地點(diǎn)對應(yīng)時刻的質(zhì)量濃度值。

步驟b2：把相同條件下的消光系數(shù)與質(zhì)量濃度對放在一起，通過迭代法計算模型的參數(shù)。

步驟b3：由計算得到的模型參數(shù)和京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)的消光系數(shù)，反演近地面pm2.5濃度分布。

所述步驟b1中氣溶膠消光系數(shù)可由激光雷達(dá)獲取，質(zhì)量濃度可通過濾膜采樣稱重或者振蕩天平測量獲得。

至少可以達(dá)到以下有益效果：

本發(fā)明的一種大氣顆粒物星地綜合監(jiān)測定量遙感融合處理方法，方法具體包括：步驟a：基于多源、多類型衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾遙感識別，以獲取灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析；步驟b：基于京津冀地區(qū)灰霾氣溶膠粒子特性觀測數(shù)據(jù)與重污染氣溶膠特性先驗(yàn)知識來改進(jìn)遙感反演模型，從而實(shí)現(xiàn)該地區(qū)灰霾光學(xué)厚度的定量反演，得到的灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布；步驟c：將灰霾光學(xué)厚度反演近地面pm2.5濃度分布、污染物地面觀測數(shù)據(jù)與氣象、環(huán)境輔助信息，以及所述灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析相結(jié)合，形成地面灰霾綜合數(shù)據(jù)；步驟d：將步驟c所述地面灰霾綜合數(shù)據(jù)與基于大氣化學(xué)或空氣質(zhì)量模式，以及衛(wèi)星遙感、地面觀測多源數(shù)據(jù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)灰霾污染分布的短期預(yù)報。

主要獲得以下技術(shù)效果：

(1)灰霾的多源遙感自動識別

目前國際上缺少針對我國灰霾分布的遙感監(jiān)測方法，利用多源遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)灰霾分布的準(zhǔn)確提取將有效填補(bǔ)國內(nèi)外該領(lǐng)域的空白，是對我國大氣污染衛(wèi)星監(jiān)測的重要創(chuàng)新。

(2)灰霾光學(xué)厚度的反演

目前國際主流氣溶膠光學(xué)反演方法主要是針對污染較輕的晴空條件，對我國東部重霾污染不適用或無法反演；本研究將對現(xiàn)有氣溶膠反演方法做重要發(fā)展，創(chuàng)新性的實(shí)現(xiàn)對京津冀地區(qū)灰霾重污染的定量反演。

(3)灰霾條件下近地面pm2.5濃度反演

基于衛(wèi)星遙感估算近地面顆粒物濃度一直是國際前沿和難點(diǎn)問題，目前國內(nèi)外估算方法也主要適用于污染較輕的情況，針對消光極強(qiáng)的灰霾重污染條件實(shí)現(xiàn)近地面pm2.5濃度的估算，不僅對該領(lǐng)域反演方法做出重要創(chuàng)新，同時也為污染評估和灰霾預(yù)測提供了支撐。

(4)灰霾氣溶膠粒子類型或組分解析

采用星地綜合監(jiān)測的n個傳感器，可以獲取大氣顆粒物的所有數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)的遺漏；采用pca對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以有效獲取灰霾的最大相關(guān)數(shù)據(jù)，更快捷地獲取灰霾的分布圖；采用matlab軟件進(jìn)行貢獻(xiàn)率圖譜的處理，使數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)、可靠。

最后應(yīng)說明的是：以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，盡管參照前述實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。