基于多源遥感的中国大气NO2浓度时空变化特征研究的开题报告.docx

基于多源遥感的中国大气NO2浓度时空变化特征研究的开题报告
一、研究背景
大气污染已成为全球普遍面临的环境问题之一，且日益严重。近年来，中国地区的大气污染日益加剧，尤其是主要污染物之一的二氧化氮(NO2)的浓度不断攀升。全国环境监测总站发布的数据显示，2018年全国122个城市的平均NO2浓度为44微克/立方米，其中超过标准限值的城市占比为68.8%。因此，了解NO2的浓度时空变化规律，并感知其空气质量的变化趋势，对科学制定有针对性的大气污染治理措施具有重要意义。
遥感技术具有遍及广阔地域、周期性、实时性等优势，成为研究大气污染的主要手段之一。尤其基于多源遥感数据来研究中国大气NO2浓度时空变化特征，可通过对卫星遥感、地面观测站、模型模拟数据等多源数据的综合分析和处理，获取更准确、更完整的大气污染信息。因此，本研究将基于多源遥感数据，对中国大气NO2浓度的时空变化特征进行研究。
二、研究内容及目标
本研究旨在通过对多源遥感数据的分析和处理，揭示中国大气NO2浓度在时间和空间上的变化规律，并利用统计学方法和空间插值技术，对其未来的变化趋势进行预测和评估，为制定有针对性的空气污染治理战略提供科学依据。
具体研究内容及目标如下：
1、基于卫星遥感数据对中国大气NO2浓度的时空分布进行分析与统计，得出NO2的时空变化规律。
2、通过收集地面观测站的监测数据，分析其与卫星遥感数据的相关性，并建立NO2浓度时空变化的模型，以预测未来NO2浓度的变化趋势。
3、利用插值技术对NO2的空间分布进行描绘，并结合气象因素，分析其空间变化的原因。
4、结合政策法规和实际情况，对当前的空气质量进行评估，并提出针对性的治理建议。
三、研究方法
本研究将采用以下研究方法：
1、卫星遥感数据的处理和分析方法。利用Landsat和MODIS等数据，对中国地区的NO2浓度进行遥感监测，并将数据进行预处理和空间插值，得出NO2的时空分布特征。
2、地面观测站监测数据分析和建模。通过收集地面观测站监测数据，与卫星遥感数据进行比较分析，建立NO2浓度时空变化的统计模型。
3、插值方法的应用。在分析时空变化特征的基础上，采用插值方法对NO2的空间分布进行描绘，进一步分析NO2浓度变化的原因。
4、多源数据的综合分析。将卫星遥感数据、地面观测站数据、区域气象数据及模式模拟数据等多源数据进行综合分析处理，获取准确、完整的NO2信息。
四、论文结构
本研究将按照以下结构撰写论文：
第一章：绪论。介绍研究背景、研究目的和意义、研究方法等。
第二章：国内外研究现状。对国内外的相关研究进行评述，阐明研究的创新之处和独特之处。
第三章：数据和方法。介绍研究中使用的数据和方法，包括卫星遥感数据、地面观测站数据、区域气象数据及模式模拟数据等；同时介绍研究所采用的分析处理方法，包括数据预处理、统计方法、插值方法等。
第四章：中国大气NO2浓度的时空变化特征分析。通过对多源数据的分析和处理，得出中国大气NO2浓度的时空变化规律，并分析其空间变化特征。
第五章：NO2浓度未来变化趋势的预测与评估。通过建立统计模型，预测未来NO2浓度的变化趋势，并对其进行评估。
第六章：NO2空间分布的描绘与原因分析。利用插值方法对NO2的空间分布进行描绘，分析其空间变化的原因。
第七章：空气质量评估与治理建议。结合政策法规和实际情况，对当前的空气质量进行评估，并提出针对性的治理建议。
第八章：总结与展望。总结本研究的内容、意义和贡献，并对未来研究进行展望。