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HJ1264-2022卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测.pdf简介：
HJ1264-2022是中国的一项环境标准，全称为《空气中细颗粒物（PM2.5）的卫星遥感监测方法》。该标准于2022年发布，是针对卫星遥感技术在PM2.5监测领域的应用技术规范。PM2.5是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，是空气质量的重要指标，对人体健康和环境影响显著。
卫星遥感监测PM2.5的主要优点是能够进行大范围、长时间的连续监测，不受地面监测站点分布限制，可以获取更为全面和实时的空气质量数据。通过卫星上的各种传感器，如可见光、红外、近红外等，可以监测到地表的气溶胶分布和变化，进而推算出PM2.5的浓度。
HJ1264-2022标准详细规定了如何利用卫星遥感数据处理、质量控制、结果解释和报告的方法，旨在确保卫星遥感PM2.5监测结果的准确性和可靠性。此标准的实施将进一步推动我国大气环境监测技术的发展，提高PM2.5等大气污染物的监测能力，为环境保护和决策提供科学依据。
HJ1264-2022卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测.pdf部分内容预览：
卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测技术指南
卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测技术指南
本标准规定了卫星遥感细颗粒物监测的方法、结果验证、质量控制等内容 本标准适用于陆地区域卫星遥感细颗粒物监测工作，作为地面监测手段的补充，用于掌握大范围细 颗粒物空间分布规律及变化趋势。
根据PM2.5质量浓度与AOD、吸湿增长因子、密度、半径、消光效率因子及行星边界层高度 的转化关系计算PM.5质量浓度。PM25质量浓度按公式（1）计算：
QCR 409-2017 铁路后张法预应力混凝土梁管道压浆技术条件AOD PBLH×(RH)
V—第i个（i=1,2,,n）训练样本的地理纵坐标，量纲为1; βo、β、β2、β3——随不同空间位置变化的方程回归系数； AOD一气溶胶光学厚度，量纲为1； PBLH一行星边界层高度，m; RH一一环境空气相对湿度，%； 100一一同温度和气压下的饱和绝对湿度，量纲为1。 根据公式（4），采用地理加权回归方法结合PM2.5质量浓度地面监测样本数据，即可计算像元PM2. 浓度。
本标准所用输入数据包括多光谱卫星遥感数据、气象参数及地面监测数据。其中，多光谱卫星遥感 数据的波段应包括0.47μm附近和0.66um附近的可见光波段、0.86um附近的近红外波段、2.1um附 近的短波红外波段和12um附近的远红外波段；气象参数包括行星边界层高度、环境空气相对湿度两 个数据：地面监测数据包括监测点位的PM25质量浓度小时均值及相应的地理坐标。
陆地区域PM2.5质量浓度及分布。
根据卫星遥感数据源的特点，综合利用暗目标算法、深蓝算法等反演方法，从卫星遥感光谱数据中 获取区域AOD结果； 同时，从气象模式资料中提取出气溶胶垂直订正和湿度订正所需要的行星边界层 高度和相对湿度数据， 结合地面监测资料，采用地理加权回归方法逐像元计算PM2.5质量浓度，获取陆 地区域PM2.5质量浓度分布结果。 陆地区域PM2.5质量浓度卫星遥感监测的 一般流程如图1所示：
5. 1AOD 遥感反演
利用卫星遥感数据，采用暗目标法和深蓝算法反演获取目标区域无云陆地像元的AOD，卫星 寅流程如下：
开展AOD遥感反演，主要包括以下七个步骤： a）查找表。利用辐射传输模型结合卫星传感器可见光和近红外波段的光谱响应函数构建查找表： b 地表反射率库。利用历史地表反射率数据（如MOD09）合成先验地表反射率库，用于亮像元 AOD遥感反演； c）遥感数据预处理。对卫星遥感数据进行质量检查、辐射定标及几何校正，然后计算可见光、近 红外和短波红外波段的表观反射率及远红外波段的亮度温度，并进行云、水体像元识别去除， 提取目标区域无云陆地像元； d 像元判别。根据卫星探测的短波红外波段（2.1μum附近）表观反射率，将无云陆地像元分为 暗像元和亮像元两类； e 暗像元AOD计算。针对暗像元，采用暗目标算法结合查找表进行AOD反演计算； f）亮像元AOD计算。针对亮像元，采用深蓝算法结合地表反射率库及查找表进行AOD反演计 算； g）区域AOD输出。将暗像元AOD和亮像元AOD合并输出为全区域AOD结果。 PM,卫星遥感监测工作中，如无条件开展AOD遥感反演工作，也可采用官方发布的MOD04
等AOD数据产品作为卫星遥感细颗粒物计算模
5. 2 气象资料提取
从气象模式（如全球气象预报模式（GlobalForecastSystem，GFS）和中尺度天气预报模式（Weather ResearchandForecasting，WRF)）等资料中提取出区域行星边界层高度和相对湿度数据，并按AOD的 空间分辨率采用双线性插值方法进行重采样
利用地面监测站点的PM2.5质量浓度数据与区域AOD、 气象资料进行时间和空间上的卫星一模式 地面多源数据匹配，形成输入数据集。 a 以PM2.5质量浓度地面监测站点所在地理坐标为中心，根据卫星监测时间，考虑大气气溶胶移 动速度（一般微风情况下，气溶胶移动速度约为3m/s～5m/s）和卫星遥感像元邻近效应，选 取中心位置周边15km范围和监测时间前后各半小时区间内的AOD、行星边界层高度和相对 湿度有效结果，并计算平均值。 b） 根据附录A中公式（A.3） 构建PM2.5质量浓度、AOD、行星边界层高度和相对湿度输入数据 集。
a）以PM2.5质量浓度地面监测站点所在地理坐标为中心，根据卫星监测时间，考虑大气气溶胶移 动速度（一般微风情况下，气溶胶移动速度约为3m/s～5m/s）和卫星遥感像元邻近效应，选 取中心位置周边15km范围和监测时间前后各半小时区间内的AOD、行星边界层高度和相对 湿度有效结果，并计算平均值。 b 根据附录A中公式（A.3） 构建PM2.5质量浓度、AOD、行星边界层高度和相对湿度输入数据 集。 工 5.4 回归系数获取 根据监测原理形成PM2s质量浓度矩阵计算公式，见公式（5）： Y=Xβ （5） 式中：Y 因变量矩， 构建形式见附录A； X一自变量矩阵，构建形式见附录A； β一回归系数矩阵，构建形式见附录A。 回归系数矩阵β根据地理加权方法（原理见附录A A）求解。设定高斯函数作为权重计算方法，采用 交叉验证方法获取最优带宽，并计算获取回归系数矩阵β。 陆地区域PM2.5质量浓度回归系数采用普通克里金插值方法（采用插值处理软件默认参数，半变异 函数为球状模型，搜索半径为邻近12个样本点）获取。根据回归系数矩阵β的每一列按照对应的地理坐 标信息依据AOD的空间分辨率进行空间插值，即可得到区域连续的回归系数。
赣04J401、赣04J402：阳台栏杆、楼梯栏杆5.5陆地区域PM2.5质量浓度计算
根据目标区域中每个像元对应的AOD、行星边界层高度、相对湿度以及回归系数，结合公式（5） 逐像元计算Y值，并计算像元PM2.5浓度，见公式（6）： M(PM25) = exp(Y) （6） 式中：M(PM2.5）—PM2.5质量浓度，μg/m； exp一以e为底的指数函数； Y一像元回归因变量。 将所有计算像元PM2.5浓度按照卫星遥感数据的投影方式和地理坐标系统存储，形成陆地区域PM2. 质量浓度结果
入数据集，将其按等比例随机分成10个数据子集，分10次轮流选取其中1个数据子集作为测试比对数 据，其他9个子集作为PM2.5质量浓度反演训练样本数据，依据本标准的PM2.5质量浓度反演模型采用 训练样本数据计算回归系数，然后根据该回归系数采用测试比对数据计算像元PM2.5浓度遥感计算结果 将遥感结果和地面监测值进行线性相关分析，并计算决定系数（R"）和相对精度（RA），用于评估PM2. 质量浓度预测结果在实际应用中的准确性。 在利用卫星遥感细颗粒物进行监测分析应用时，结果验证应满足决定系数（R）大于0.7且相对精 度（RA）高于70%。决定系数（R）和相对精度（RA）计算方式分别见公式（7）和公式（8）：
为提高PM2.5质量浓度遥感监测结果的准确性，一方面要采用较为成熟的气象预报模式模拟数据（如 GFS、WRF等），保证行星边界层高度和相对湿度的相对精度均达80%以上；另一方面保证输入的地面 PM2.5质量浓度监测数据可靠，监测数据来自国家或省级生态环境监测部门正式公布结果，监测采样仪 器、自动监测系统、安装验收和运行质控等技术要求分别符合HJ93、HJ653、HJ655和HJ817的规定， 司时保证监测点位足够且分布相对较均匀，一般1×10*km²内至少有3个地面监测点位的PM2.5质量浓 度监测资料，部分PM2.5质量浓度分布空间差异较大且地面环境空气质量监测网络较发达的地区，可适 当提高至1×10*km²内有5个地面监测点位的PMs质量浓度监测资料
附 录 （资料性附录） PM25质量浓度地理加权回归计算方法
公式（5）中因变量矩阵Y、自变量矩阵X和回归系数矩阵β根据匹配后的数据构建，其中因
βo(ui,vi)、β,(ui,vi)、β,(ui,vi)、β(ui,vi)—第i个训练样本的回归系数; 训练样本数量； u 第i个（i=1,2，"西安地裂缝场地勘察与工程设计规程.pdf，n）训练样本的地理横坐标； 一第i个（i=1,2，"n）训练样本的地理纵坐标。 回归系数矩阵β一般通过地理加权方法获取。先计算两个样本之间的距离，见公式（A.4）：
式中：CV(6)一回归残差平方和 6一设定带宽； J+(6)一不包括回归点本身的回归值； 根据公式（5)和公式（A.1)～公式（A.7)计算不同带宽6相应的CV(6)值，并找到最小的CV(6)值所对 应的带宽，此即最优带宽。将最优带宽代入公式（5）和公式（A.1）～公式（A.7）计算最优因变量值。