【摘 要】
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随着经济和工业的迅猛发展,PM2.5（又称细颗粒物）已成为影响我国大多数城市空气质量的主要污染物,它一方面可对环境质量、人类健康和气候变化产生重要影响,另一方面对公共卫生与
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随着经济和工业的迅猛发展,PM2.5（又称细颗粒物）已成为影响我国大多数城市空气质量的主要污染物,它一方面可对环境质量、人类健康和气候变化产生重要影响,另一方面对公共卫生与环境政策的研究也尤为重要,因此,开展PM2.5的监测研究具有重要的意义。我国地面环境监测网络在时空分布上存在缺陷,而卫星遥感作为监测区域气溶胶特性的强有力手段,可有效弥补地面监测的不足,其中,常用卫星遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）进行对PM2.5的估算。此外,对于PM2.5的垂直监测采集,传统的探测方式操作复杂,且多为定点观测,而无人机因其价格低廉、机动性强等优点逐渐得到应用。文章着眼于探究长三角典型城市PM2.5的估算及监测问题,在卫星遥感的AOD资料和地面监测的PM2.5资料基础上,统计分析了长三角地区AOD和PM2.5的时间演变趋势、空间分布情况及其主要影响因素;利用了AOD与PM2.5的相关性,探究建立了基于卫星遥感AOD的长三角典型城市PM2.5浓度估算模型,并在模型中添加了气象要素的影响,利用逐步回归方法、神经网络方法和灰色关联预测模型分别进行建模,并对估算效果进行了对比验证;探究了基于多旋翼无人机平台的探测模式在PM2.5监测方面的应用,完成了无人机探测平台的搭建,其可有效对南京仙林地区1000m高度以下的PM2.5浓度、温度和相对湿度进行高空间分辨率测量;结合了多旋翼无人机探测数据及多种资料对2017年南京一次雾霾天气进行分析,拟探究利用无人机平台在污染天气过程监测方面的适用性。所得结论有助于进一步揭示长三角地区的AOD时空分布特征,厘清典型城市的PM2.5变化规律,且为多旋翼无人机平台在获取大气环境参数的空间特征、污染天气监测等方面的应用提供了一定参考。
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