基于GIS和RS的兰州NO2时空分布的研究
摘要：利用NO2在蓝光波段存在吸收峰谷结构这一特征，采用回归分析的方法，借助ERDAS空间建模功能，反演兰州市NO2的空间分布。结果表明，NO2浓度与LANDSAT卫星蓝光波段象元灰度值（DN）存在负相关关系；兰州市西固区、安宁区和城关区雁滩乡NO2污染严重，城关区其他地区和七里河区污染较轻；这一模型可用于监测兰州市的NO2时空变化。
关键词：GIS RS NO2 兰州 时空分布
NO2在大气中是一种微量气体，但对环境和人类生活却有着非常重要的影响。它参与平流层中臭氧的光化学反应，消耗平流层的臭氧；在对流层中，与OH自由基的作用，促进了大气光化学烟雾的产生，与SO2等气体作用形成酸雨，危害地面生物和人类健康。因此，国际上大气和环境科学家特别关注NO2含量的变化，各环境监测站的空气质量评价数据中，NOx（主要是NO2）浓度是一个基本指标[1]。
运用卫星RS进行污染物的监测、研究，需要对卫星进行选择。在对气溶胶的研究方面，国际和国内的多数研究者采用的是NASA发射的Terra卫星承载的MODIS传感器，该传感器具有36个通道，覆盖了紫外、可见、近红外、红外等通道，为反演气溶胶和地表特征提供了丰富的信息[2-7]。马玉芹等[8]运用GIS对长春市NOx时空变化进行了研究，成功建立了长春NOx的监测系统。王显红等[9]描述和分析了重庆主城区大气SO2的分布，采用了GIS的泰勒多边形分析和区域插值对大气监测数据进行分析处理，避免以点代面，使大气污染物的分布更合理。余梓木等[10]采用了GIS多因子要素综合分析方式，建立了上海市中心城区的颗粒物污染状况的动态监测系统。
国际上对污染物数据与卫星数据间的相关性研究较早。ANTHONY等[11]在对斯特拉斯堡市卫星数据和污染物浓度相关性研究分析中表明，SO2和所有波段的卫星数据间的相关性比较微弱。NO2、NO、PM10等污染物，呈负相关。
为了更好的遏制NO2为主的NOx污染，制定合理的措施，必须对兰州市的NO2时空变化有清楚的认识。由于NO2在450 nm处有明显的峰谷结构，450 nm是LANDSAT卫星的蓝光波段，因此本文利用卫星蓝光波段数据与地面观测值进行回归，经过空间建模，对兰州市的NO2浓度空间分布进行了反演。本实验与以往实验的不同之处在于采用的分辨率为30 m的LANDSAT卫星影像，与MODIS影像相比，TM影像的分辨率高，更具有可观性。由于国内外学者对大气的研究多采用气象卫星MODIS，而对应用LANDSAT陆地资源卫星进行大气方面的研究较少，所以本文采用了利用较少的LANDSAT卫星影像，同时也是对应用GIS和RS技术对大气污染进行面层次上的监测和建立相应的系统进行探讨，为污染防治和治理提供一个平台。
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