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自然资源遥感  2024, Vol. 36 Issue (3): 163-173    DOI: 10.6046/zrzyyg.2024074
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基于气象和遥感的空气清新度监测技术研究
张春桂1,2(), 彭继达1,2
1.福建省气象科学研究所,福州 350008
2.福建省灾害天气重点实验室,福州 350008
Air freshness monitoring technology based on meteorology and remote sensing
ZHANG Chungui1,2(), PENG Jida1,2
1. Fujian Institute of Meteorological Science, Fuzhou 350008, China
2. Fujian Key Laboratory of Severe Weather, Fuzhou 350008, China
全文: PDF(3992 KB)   HTML  
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摘要 

负氧离子浓度和PM2.5质量浓度是衡量空气新鲜和清洁程度的重要指标。文章利用2018—2022年福建气象部门50个负氧离子观测站资料,以及基于卫星遥感反演的气溶胶、植被指数、地表亮温等生态环境参数,并融合Cubist机器学习方法建立负氧离子浓度和PM2.5质量浓度估算模型,在此基础上提出综合考量负氧离子浓度和PM2.5质量浓度来建立空气清新指数,并采用统计学上数据序列频率的四分位数结合负氧离子的时空变化特征对空气清新指数进行分级,最后实现对区域空气清新度的精细化网格监测。结果表明: 负氧离子浓度估算训练模型拟合优度为0.838,测试模型拟合优度为0.526; PM2.5质量浓度估算训练模型拟合优度为0.968,测试模型拟合优度为0.867。基于气象、遥感和机器学习算法的空气清新指数监测结果与实际情况相符。

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张春桂
彭继达
关键词 负氧离子PM2.5空气清新指数卫星遥感机器学习    
Abstract

The concentrations of negative oxygen ions and particulate matter 2.5 (PM2.5) serve as important indicators in the assessment of the degrees of air freshness and cleanliness. Based on 2018-2022 data from 50 negative oxygen ion observation stations affiliated with the Fujian meteorological departments, along with the ecological parameters such as aerosol, vegetation index, and surface brightness temperature obtained by satellite-based remote sensing inversion, this study built estimation models for the concentrations of negative oxygen ions and PM2.5 using the Cubist machine learning method. Accordingly, it developed an air freshness index (AFI), and the fine-scale mesh-based monitoring of regional air freshness was achieved. The results show that the estimation model for the negative oxygen ion concentration yielded goodness of fit of 0.838 and 0.526 for the training and test sets, respectively. In comparison, the estimation model for the PM2.5 concentration exhibited goodness of fit of 0.968 and 0.867 for the training and test sets, respectively. Then, this study developed the AFI by comprehensively considering negative oxygen ions and PM2.5. Then, this study graded the AFI using the frequency quartiles of the statistical data series combined with the spatiotemporal changes in negative oxygen ions. The results indicate that the AFI monitoring results based on meteorology, remote sensing, and machine learning algorithms are consistent with the actual conditions.

Key wordsnegative oxygen ion    PM2.5    air freshness index    satellite remote sensing    machine learning
收稿日期: 2024-02-01      出版日期: 2024-09-03
ZTFLH:  TP751.1  
基金资助:福建省科技计划社会发展引导性(重点)项目“基于遥感和气象的福建空气清新度技术研究”(2020Y0072)
作者简介: 张春桂(1966-),男,正高级工程师(二级),主要从事气象卫星遥感资料应用研究。Email: fjygwork@163.com
引用本文:   
张春桂, 彭继达. 基于气象和遥感的空气清新度监测技术研究[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(3): 163-173.
ZHANG Chungui, PENG Jida. Air freshness monitoring technology based on meteorology and remote sensing. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(3): 163-173.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2024074      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2024/V36/I3/163
Fig.1  福建省主要NOI观测站点分布
Fig.2  基于气象和遥感的空气清新度监测主要技术流程
类型 影响因子 相关系数 样本数/个
气象因子 温度 -0.060**① 156 201
湿度 0.125** 156 201
风速 0.016** 85 841
气压 -0.008* 90 644
能见度 0.036** 81 821
生态环境因子 NDVI 0.115** 5 867
NDMI -0.112** 5 867
NDSI -0.105** 5 867
VSWI 0.117** 5 867
LST -0.021* 5 867
AOD -0.062** 5 867
Tab.1  NOI浓度与气象因子和生态环境因子线性相关系数
类型 影响因子 相关系数 样本数/个
气象因子 温度 -0.065**① 117 798
湿度 0.013** 117 798
风速 -0.055** 117 798
气压 0.055* 117 798
能见度 -0.137** 117 798
生态环境因子 NDVI -0.233** 117 798
AOD 0.110** 117 798
Tab.2  PM2.5质量浓度与气象因子和生态环境因子线性相关系数表
Fig.3  Cubist算法规则数与实例数优化结果
Fig.4  NOI浓度预测的Cubist机器学习模型训练与测试结果
Fig.5  PM2.5质量浓度预测的Cubist机器学习模型训练与测试结果
Fig.6  空气清新度AFI及其对数的频次分布图
空气清新等级 景观类型 低海拔地区 中海拔地区 高海拔地区 平均值
1 国家公园 7 637 4 001
生态保护区 2 336 5 410 2 054
森林公园 4 720 2 224~3 626
2 山区乡镇 4 470 2 617 2 231~3 701 2 464
郊野公园 2 731 2 048
名胜景区 1 566 712~2 097
3 县气象站 1 930 1 586 1 610
县城郊区 1 861 956
海滨景区 1 725
海滨乡镇 772~883
Tab.3  Annual average NOI concentration at different elevations of 10 typical landscapes in study area (个/cm3)
百分位数
(部分)
ln(AFI) AFI NOI浓度/
(个·cm-3)
PM2.5质量浓
度/(μg·m-3)
15% 3.6 37 993 26.8
20% 3.8 45 1 198 26.6
25% 4.0 54 1 347 24.9
30% 4.2 65 1 422 21.9
35% 4.3 77 1 491 19.4
40% 4.5 93 1 595 17.2
45% 4.7 111 1 628 14.7
50% 4.9 131 1 656 12.6
55% 5.0 156 1 741 11.2
60% 5.2 187 1 780 9.5
65% 5.4 226 1 925 8.5
70% 5.6 275 2 171 7.9
75% 5.8 339 2 221 6.3
80% 6.1 426 2 511 5.9
85% 6.3 561 2 802 5.0
90% 6.8 791 3 644 4.6
91% 6.8 856 4 040 4.5
95% 7.2 1343 4 935 3.7
Tab.4  AFI及其对数的百分位数
等级 等级说明 NOI浓度界限值/
(个·cm-3)
AFI界限值/
(μg·m-3)
1 非常清新 ≥2 800 ≥561
2 很清新 [2 000,2 800) [226,561)
3 清新 [1 600,2 000) [93,226)
4 较不清新 [1 200,1 600) [45,93)
5 不清新 <1200 <45
Tab.5  基于气象和遥感因子的AFI等级
Fig.7  福建省空气清新度精细化网格监测
气候康养福地 空气清新度监测模型 气候康养福地 空气清新度监测模型
AFI等级 NOI浓度估算值/
(个·cm-3)
AFI等级 NOI浓度估算值/
(个·cm-3)
福州市闽清县七叠温泉 1级 3 165 龙岩市新罗区培斜村 1级 3 007
福州市福清市大山村 2级 2 298 三明市漳平市永福镇 2级 2 115
厦门市同安区顶村村 1级 3 525 三明市大田县屏山乡 2级 2 064
厦门市海沧区森林公园 2级 2 284 三明市明溪县夏阳乡 1级 2 937
莆田市仙游县西苑乡 1级 3 092 三明市尤溪县度假区 2级 2 525
泉州市德化县国宝乡 1级 3 410 南平市政和县杨源乡 3级 1 867
泉州市永春县牛姆林区 1级 3 134 南平市建阳区黄坑镇 2级 2 530
泉州市永春县苏坑镇 1级 3 021 南平市延平区上洋村 2级 2 088
泉州市南安市向阳乡 1级 3 159 宁德市福安市白云山 1级 2 834
漳州市南靖县土楼景区 1级 2 904 宁德市屏南县寿山乡 2级 2 567
漳州市龙海区鹭凯庄园 2级 2 163 宁德市屏南县龙潭村 1级 2 812
龙岩市武平县城厢镇 2级 2 567 宁德市古田县泮洋乡 1级 3 167
Tab.6  福建省24个“气候康养福地”空气清新度等级和NOI浓度估算值
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