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卫星遥感监测中国近20PM2.5污染时空变化-李占清课题组


暴露于大气细颗粒物(PM2.5)会严重危害人体健康,增加死亡风险。中国地面PM2.5监测网近5-7年才逐渐发展完善起来,观测站覆盖范围、密度都变化很大、分布很不均匀,数据质量也不完全统一。因此仅靠地面PM2.5观测资料分析其时空变化和长期变化趋势有较大挑战,难以满足精细空气污染监测和研究的需要,尤其是在环境变化较大的城市地区。卫星遥感可获得时空连续、质量均一的PM2.5数据,但受制于反演模型和输入数据参数。同时,长时间卫星观测可用于客观评估我国在过去几十年空气污染所经历的巨大变化、以及不同减排措施对提高空气质量的作用。


李占清教授团队近期受《Remote Sensing of Environment》编辑邀约,发表论文《Reconstructing 1-km-resolution high-quality PM2.5 data records from 2000 to 2018 in China: spatiotemporal variations and policy implications》,基于卫星遥感和人工智能技术,首次重构了中国200020181公里高质量PM2.5数据,详细分析了我国近20年来PM2.5污染时空变化及受不同环境保护政策的影响。


本研究利用高精度、高效率的机器学习模式和近20年的卫星、环境和气象资料,重建了中国长时间序列、高分辨率和高质量的PM2.5数据集。基于卫星遥感和人工智能技术,李占清老师团队重构了中国200020181公里较高精度PM2.5数据。结果表明,近20年来PM2.5污染发生了显著变化,大部分地区呈现明显的下降趋势。整体上,全国自2001年来,PM2.5污染明显增加,直到2007年左右,然后保持一段时间相对稳定;自2013年后,PM2.5污染急剧下降。同时,低污染天数逐年明显增加,相反高污染天数明显减少,表明空气质量明显改善。


本研究得到国家自然科学基金重大研究计划重点项目(91544217)等资助。


论文全文链接: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112136


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