利用Landsat 8 OLI影像反演氣溶膠光學厚度之成果論證臺中市交通流量對PM_(2.5)之影響

吳兆鴻; 徐逸祥; 張晏菁

doi:10.6574/JPRS.201903_24(1).0005

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doi:DOI 号

来源数据

P59 - 77

工程学 > 交通运输工程

DOI： 10.6574/JPRS

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利用Landsat 8 OLI影像反演气溶胶光学厚度之成果论证台中市交通流量对PM_(2.5)之影响

Using the Aerosol Optical Depth Data Retrieved from Landsat 8 OLI Imagery to Demonstrate the Influence of Traffic Flow on PM_(2.5) in Taichung

吴兆鸿(Chao-Hung Wu) ；徐逸祥(Yi-Shiang Shiu) ；张晏菁(Yen-Ching Chang)

航测及遥测学刊； 24 卷 1 期 (2019 / 03 / 01) ， P59 - 77

繁体中文 DOI： 10.6574/JPRS.201903_24(1).0005

气溶胶光学厚度；小客车当量；空间回归模式； aerosol optical depth ； passenger car equivalent ； spatial regression model

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摘要 │ 参考文献 (57) │ 国际计量

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Fine particulate matter PM_(2.5) is one of the most concerned environmental issues in central and southern Taiwan. Except for Taichung Thermal Power Plant, the exhaust emissions from motor vehicle are often attributed to the main cause. The ground and point monitoring approaches of air quality and traffic flow are generally used while may not fully explore whether traffic flow has a significant impact on PM_(2.5). Therefore, this study used Landsat 8 OLI image and dispersion coefficient method to retrieve aerosol optical depth. We also included 25 air quality stations in Taichung and neighboring counties as the reference to estimate PM_(2.5) for holiday and normal day in Taichung City. The passenger car equivalent was estimated with average congestion level from Google Map general road traffic as well as actual road width and the seconds of stopped-time to estimate the congestion of the traffic. Finally, considering the spatial autocorrelation and different spatial units, the spatial regression model decision process is used to explore the most suitable regression model to explain the local PM_(2.5) affected by the local and neighboring factors.

参考文献 ( 57 ) 〈TOP〉

Alexeev, M.,Chih, Y.Y.(2017).CAEPR Working PaperCAEPR Working Paper,未出版
Anselin, L.(2005).Exploring spatial data with GeoDaTM: A workbook.Urbana, Illinois, USA:Spatial Analysis Laboratory, Department of Geography, University of Illinois at Urbana-Champaign.
Cao, X.,Onishi, A.,Chen, J.,Imura, H.(2010).Quantifying the cool island intensity of urban parks using ASTER and IKONOS data.Landscape and Urban Planning,96(4),224-231.
Chun, B.,Guhathakurta, S.(2017).Daytime and nighttime urban heat islands statistical models for Atlanta.Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science,44(2),308-327.
Connors, J.P.,Galletti, C.S.,Chow, W.T.(2013).Landscape configuration and urban heat island effects: Assessing the relationship between landscape characteristics and land surface temperature in Phoenix, Arizona.Landscape ecology,28(2),271-283.

国际计量

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