摘要京津冀城市群作为全国乃至全球主要的重化工业基地,大气污染问题越来越 引起人们的关注。其中重要的痕量气体 NO2 能形成硝酸性酸雨、酸雾和其他光 化学污染物。监测对流层近地面 NO2 浓度对于生产生活具有重要的意义。70795

本论文分析了京津冀地区 2013 年 3 月到 2014 年 2 月共 12 个月的 GOME-2 卫星 NO2 柱浓度数据和 67 个主要地面监测站 NO2 地面质量浓度数据,发现两者 具有一定的相关性,相关系数为 0.761。提出了用回归分析方法反演京津冀地区 近地面 NO2 浓度的方法,分别比较了 5 种不同时间尺度的回归模型,最终确定 以一年卫星柱浓度月均值为和一年地面质量浓度月均值为变量的回归方程,回归 方程判定系数为 0.578,回归方程显著。用回归分析法反演了京津冀近地面 NO2 浓度,分析了 NO2 时空分布特征及其影响因素。时间分布上,冬季出现高值,夏 季出现低值,呈一定的周期性变化特征;空间分布上,NO2 浓度高值范围不断扩 张,表明随着工业化和城市化进程的加快,京津冀地区 NO2 排放范围也在扩大; 影响因子上,发现氮氧化物在京津冀地区以人为源为主,主要来自工业废气及机 动车尾气排放,受人为生活和工业生产等活动影响的程度在不断加深。

该论文有图 20 幅,表 12 个,参考文献 25 篇。

毕业论文关键词:近地面 NO2 浓度  GOME-2  回归分析 京津冀 

Based on Satellite Remote Sensing Data of Beijing- Tianjin-Hebei Near the Ground NO2 Density Inversion

Abstract Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration is the main national and global heavy chemical industry base along with serious air pollution problems. One important trace gases-NO2 can form nitric acid of acid rain, mist and other photochemical pollutants. Monitoring of tropospheric NO2 density near the ground has important implications for production and living.

By analyzing of the Beijing-Tianjin-Hebei region in March 2013 to February 2014, with a total of 12 months of GOME-2 column NO2 satellite density data and 67 major ground stations NO2 density data, we found that both have a certain correlation which was 0.761. Regression analysis method is proposed as inversion method to determine the density of near ground NO2. Compared by the five different time scales of regression model respectively, we finally determined a variable regression equation by the mean density of satellite column month in a year and the ground mass density on average in a year. The regression equation determination coefficient is 0.578. Using Beijing-Tianjin-Hebei region near the ground NO2 density obtained by regression analysis method, we analyze the spatial and temporal distribution of NO2 and its influencing factors. In time distribution, winter is high value while the summer appears low, which shows some cyclical variation. In Spatial distribution, the density of NO2 high value range expands, indicating that NO2 emission range is expanding with the acceleration of industrialization and urbanization of Beijing-Tianjin-Hebei region. In Impact factors, we found that nitrogen oxides in Beijing-Tianjin-Hebei region is given priority to the artificial source, mainly from industrial waste and motor vehicle exhaust emission.

The thesis contains 20 figures, 12 tables and 25 references.

Key   Words:   near   the   ground   NO2  density GOME-2 regression  analysis Beijing-Tianjin-Hebei region

I

Abstract II

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