基于GIS和RS的蘭州NO2時空分布的研究
摘要：利用NO2在藍光波段存在吸收峰谷結構這一特征，采用回歸分析的方法，借助ERDAS空間建模功能，反演蘭州市NO2的空間分布。結果表明，NO2濃度與LANDSAT衛星藍光波段象元灰度值（DN）存在負相關關系；蘭州市西固區、安寧區和城關區雁灘鄉NO2污染嚴重，城關區其他地區和七里河區污染較輕；這一模型可用于監測蘭州市的NO2時空變化。
關鍵詞：GIS RS NO2 蘭州 時空分布
NO2在大氣中是一種微量氣體，但對環境和人類生活卻有著非常重要的影響。它參與平流層中臭氧的光化學反應，消耗平流層的臭氧；在對流層中，與OH自由基的作用，促進了大氣光化學煙霧的產生，與SO2等氣體作用形成酸雨，危害地面生物和人類健康。因此，國際上大氣和環境科學家特別關注NO2含量的變化，各環境監測站的空氣質量評價數據中，NOx（主要是NO2）濃度是一個基本指標[1]。
運用衛星RS進行污染物的監測、研究，需要對衛星進行選擇。在對氣溶膠的研究方面，國際和國內的多數研究者采用的是NASA發射的Terra衛星承載的MODIS傳感器，該傳感器具有36個通道，覆蓋了紫外、可見、近紅外、紅外等通道，為反演氣溶膠和地表特征提供了豐富的信息[2-7]。馬玉芹等[8]運用GIS對長春市NOx時空變化進行了研究，成功建立了長春NOx的監測系統。王顯紅等[9]描述和分析了重慶主城區大氣SO2的分布，采用了GIS的泰勒多邊形分析和區域插值對大氣監測數據進行分析處理，避免以點代面，使大氣污染物的分布更合理。余梓木等[10]采用了GIS多因子要素綜合分析方式，建立了上海市中心城區的顆粒物污染狀況的動態監測系統。
國際上對污染物數據與衛星數據間的相關性研究較早。ANTHONY等[11]在對斯特拉斯堡市衛星數據和污染物濃度相關性研究分析中表明，SO2和所有波段的衛星數據間的相關性比較微弱。NO2、NO、PM10等污染物，呈負相關。
為了更好的遏制NO2為主的NOx污染，制定合理的措施，必須對蘭州市的NO2時空變化有清楚的認識。由于NO2在450 nm處有明顯的峰谷結構，450 nm是LANDSAT衛星的藍光波段，因此本文利用衛星藍光波段數據與地面觀測值進行回歸，經過空間建模，對蘭州市的NO2濃度空間分布進行了反演。本實驗與以往實驗的不同之處在于采用的分辨率為30 m的LANDSAT衛星影像，與MODIS影像相比，TM影像的分辨率高，更具有可觀性。由于國內外學者對大氣的研究多采用氣象衛星MODIS，而對應用LANDSAT陸地資源衛星進行大氣方面的研究較少，所以本文采用了利用較少的LANDSAT衛星影像，同時也是對應用GIS和RS技術對大氣污染進行面層次上的監測和建立相應的系統進行探討，為污染防治和治理提供一個平臺。
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