Nghiên cứu phân bố không gian của PM2.5 bằng hình ảnh vệ tinh (2013-2015)

Nghiên cứu phân bố không gian của PM 2.5 bằng cách tích hợp hình ảnh vệ tinh từ 2013 đến 2015, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ô nhiễm không khí.

• Tác giả: Ha Thi Hong
• Người hướng dẫn: Assoc. Tang-Huang Lin
• Trường học: Thai Nguyen University
• Chuyên ngành: Environmental Science and Management
• Đề tài: Nghiên cứu phân bố không gian của PM2.5 bằng cách tích hợp hình ảnh vệ tinh từ 2013-2015
• Loại tài liệu: bachelor thesis
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Thai Nguyen

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Phân Bố Không Gian PM2

Nghiên cứu về PM2.5 ngày càng trở nên quan trọng do tác động tiêu cực của nó đến sức khỏe con người và môi trường. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa nồng độ PM2.5 và các vấn đề về hô hấp, tim mạch. Việc giám sát nồng độ PM2.5 là rất cần thiết, tuy nhiên, các trạm quan trắc mặt đất thường có phạm vi bao phủ hạn chế. Do đó, việc sử dụng hình ảnh vệ tinh để ước tính phân bố không gian của PM2.5 đã trở thành một giải pháp tiềm năng. Nghiên cứu này tập trung vào việc tích hợp dữ liệu vệ tinh từ năm 2013 đến 2015 để đánh giá ô nhiễm không khí do PM2.5 gây ra. Mục tiêu là cải thiện độ chính xác của ước tính nồng độ PM2.5 và cung cấp thông tin chi tiết hơn về biến động PM2.5 trong không gian và thời gian.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Về PM2.5 và Sức Khỏe

Nghiên cứu về tác động của PM2.5 đối với sức khỏe con người là vô cùng quan trọng. Các hạt PM2.5 có khả năng xâm nhập sâu vào hệ hô hấp và gây ra các bệnh lý nghiêm trọng. Theo một nghiên cứu, việc tăng 50 µg/m³ nồng độ PM2.5 có thể làm tăng 1-8% số ca tử vong (Wallace, 2000). Do đó, việc hiểu rõ ảnh hưởng sức khỏe của PM2.5 là cơ sở để đưa ra các biện pháp bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

1.2. Hạn Chế Của Các Phương Pháp Đo Đạc PM2.5 Truyền Thống

Mặc dù các trạm quan trắc mặt đất cung cấp dữ liệu chính xác, nhưng chúng chỉ đại diện cho một khu vực hạn chế. Sự biến đổi lớn về không gian và thời gian của các hạt trong không khí gây khó khăn cho việc ước tính nồng độ PM2.5 tại các vị trí khác nhau (Kumar et al.). Điều này đặt ra yêu cầu cần có các phương pháp giám sát ô nhiễm không khí hiệu quả hơn, chẳng hạn như sử dụng viễn thám và hình ảnh vệ tinh.

II. Thách Thức Ước Tính PM2

Việc ước tính nồng độ PM2.5 từ hình ảnh vệ tinh gặp phải nhiều thách thức. Thứ nhất, Aerosol Optical Depth (AOD), một chỉ số quan trọng được sử dụng để ước tính PM2.5, có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mây che phủ và các mô hình quang học không chính xác (Toth et al.). Thứ hai, AOD là giá trị tích hợp theo cột, trong khi nồng độ PM2.5 là phép đo bề mặt. Thứ ba, AOD đo tổng độ suy giảm hạt, trong khi PM2.5 đo khối lượng hạt khô. Nghiên cứu này tìm cách giải quyết những thách thức này bằng cách sử dụng dữ liệu từ CALIPSO và thuật toán NGAI để cải thiện độ chính xác của ước tính PM2.5.

2.1. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của AOD Vệ Tinh

Độ chính xác của AOD thu được từ dữ liệu vệ tinh có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm sự hiện diện của mây, các mô hình quang học được sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu và các điều kiện biên bề mặt không đồng nhất. Bất kỳ sai sót nào trong dữ liệu vệ tinh AOD sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của ước tính PM2.5.

2.2. Mối Quan Hệ Giữa AOD Tích Hợp Cột và Nồng Độ PM2.5 Bề Mặt

Một trong những thách thức chính là mối quan hệ giữa AOD, một giá trị tích hợp theo cột, và nồng độ PM2.5, một phép đo bề mặt. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ CALIPSO để xác định phân bố theo chiều dọc của các hạt và cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5.

2.3. Sự Khác Biệt Giữa Đo Lường Độ Suy Giảm Hạt và Khối Lượng PM2.5

AOD đo tổng độ suy giảm của các hạt trong không khí, trong khi PM2.5 đo khối lượng của các hạt khô. Sự khác biệt này có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa hai đại lượng này. Nghiên cứu này xem xét thành phần của các hạt để cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5.

III. Phương Pháp Tích Hợp Hình Ảnh Vệ Tinh CALIPSO Ước Tính PM2

Nghiên cứu này sử dụng hình ảnh vệ tinh từ CALIPSO để vượt qua những hạn chế của các phương pháp khác. CALIPSO cung cấp khả năng quan sát aerosol trên toàn cầu cả ngày lẫn đêm, cung cấp một bộ dữ liệu hoàn chỉnh hơn để xác thực các mô hình aerosol khu vực và toàn cầu. CALIPSO có thể xuyên qua các đám mây mỏng và lập hồ sơ một phần lớn của khí quyển, cũng như trích xuất AOD từ gần bề mặt đến toàn bộ cột, đây là điểm chính để giải quyết sự không chắc chắn của AOD - PM2.5. Hơn nữa, thành phần aerosol cũng cung cấp sự xuất hiện của nhiều lớp aerosol, góp phần vào sức mạnh của các tương quan AOD - PM2.5.

3.1. Ưu Điểm Của Dữ Liệu CALIPSO Trong Nghiên Cứu PM2.5

CALIPSO cung cấp dữ liệu về phân bố theo chiều dọc của aerosol, cho phép ước tính chính xác hơn nồng độ PM2.5 gần bề mặt. Khả năng xuyên qua các đám mây mỏng và quan sát cả ngày lẫn đêm là những ưu điểm quan trọng của CALIPSO so với các vệ tinh khác.

3.2. Sử Dụng Thuật Toán NGAI Để Phân Loại Aerosol

Nghiên cứu sử dụng thuật toán NGAI để phân loại các loại aerosol khác nhau, giúp cải thiện mối tương quan giữa AOD và PM2.5. Việc xác định thành phần aerosol là rất quan trọng vì các loại aerosol khác nhau có các đặc tính quang học khác nhau.

3.3. Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Tổng Quan

Quy trình phân tích bao gồm thu thập dữ liệu AOD từ AERONET, trích xuất AOD từ CALIPSO, thu thập dữ liệu PM2.5 từ các trạm quan trắc mặt đất và sử dụng thuật toán NGAI để phân loại aerosol. Sau đó, phân tích hồi quy được sử dụng để đánh giá mối quan hệ giữa AOD và PM2.5.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Tương Quan AOD và PM2

Kết quả nghiên cứu cho thấy mối tương quan giữa AOD từ CALIPSO và PM2.5 có độ không chắc chắn cao hơn khi sử dụng AOD toàn cột so với AOD ở độ cao thấp hơn. Điều này cho thấy AOD từ CALIPSO có thể được sử dụng như một proxy tốt hơn cho nồng độ PM2.5. Việc sử dụng thuật toán NGAI để phân loại thành phần aerosol cũng cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5. Loại aerosol chiếm ưu thế trong khu vực nghiên cứu là aerosol lục địa ô nhiễm.

4.1. Đánh Giá Tương Quan Giữa AOD Toàn Cột và PM2.5

Phân tích hồi quy tuyến tính giữa AOD toàn cột và PM2.5 cho thấy mối tương quan không mạnh. Điều này có thể là do sự khác biệt về phân bố theo chiều dọc của aerosol và sự ảnh hưởng của các yếu tố khác như độ ẩm.

4.2. Cải Thiện Tương Quan Bằng Cách Sử Dụng AOD Gần Bề Mặt

Khi sử dụng AOD gần bề mặt, mối tương quan với PM2.5 được cải thiện đáng kể. Điều này cho thấy AOD gần bề mặt là một chỉ số tốt hơn cho nồng độ PM2.5 so với AOD toàn cột.

4.3. Ảnh Hưởng Của Phân Loại Aerosol Đến Mối Quan Hệ AOD PM2.5

Việc phân loại aerosol bằng thuật toán NGAI giúp cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5. Khi xem xét loại aerosol chiếm ưu thế, mối tương quan giữa AOD và PM2.5 trở nên mạnh mẽ hơn.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Nghiên Cứu Phân Bố PM2

Nghiên cứu này có nhiều ứng dụng thực tiễn trong việc giám sát và quản lý chất lượng không khí. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để xây dựng các bản đồ phân bố không gian của PM2.5, giúp xác định các khu vực có mức độ ô nhiễm không khí cao. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các biện pháp can thiệp nhằm giảm thiểu ô nhiễm không khí và bảo vệ sức khỏe cộng đồng. Ngoài ra, nghiên cứu này có thể được sử dụng để kiểm định các mô hình chất lượng không khí và cải thiện độ chính xác của dự báo ô nhiễm không khí.

5.1. Xây Dựng Bản Đồ Phân Bố Không Gian PM2.5

Dữ liệu từ nghiên cứu có thể được sử dụng để tạo ra các bản đồ phân bố không gian của PM2.5, cung cấp thông tin chi tiết về mức độ ô nhiễm không khí ở các khu vực khác nhau. Các bản đồ này có thể giúp các nhà hoạch định chính sách xác định các khu vực ưu tiên để thực hiện các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm không khí.

5.2. Hỗ Trợ Ra Quyết Định Về Quản Lý Chất Lượng Không Khí

Thông tin về phân bố không gian của PM2.5 có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định sáng suốt về quản lý chất lượng không khí, chẳng hạn như xác định vị trí đặt các trạm quan trắc mới và thực hiện các biện pháp kiểm soát ô nhiễm không khí.

5.3. Kiểm Định và Cải Thiện Mô Hình Chất Lượng Không Khí

Dữ liệu từ nghiên cứu có thể được sử dụng để kiểm định các mô hình chất lượng không khí và cải thiện độ chính xác của dự báo ô nhiễm không khí. Điều này giúp các nhà quản lý dự đoán các đợt ô nhiễm không khí và đưa ra các cảnh báo kịp thời cho công chúng.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Phân Bố PM2

Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng của việc sử dụng hình ảnh vệ tinh từ CALIPSO để ước tính phân bố không gian của PM2.5. Kết quả nghiên cứu cho thấy AOD gần bề mặt và phân loại aerosol có thể cải thiện độ chính xác của ước tính PM2.5. Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu mặt đất và mô hình hóa thống kê, để cải thiện hơn nữa độ chính xác của ước tính PM2.5 và hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ô nhiễm không khí.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Chính Của Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng AOD gần bề mặt từ CALIPSO có thể được sử dụng như một proxy tốt hơn cho nồng độ PM2.5 so với AOD toàn cột. Việc sử dụng thuật toán NGAI để phân loại aerosol cũng cải thiện mối quan hệ AOD - PM2.5.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về PM2.5

Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu vệ tinh, dữ liệu mặt đất và mô hình hóa thống kê, để cải thiện hơn nữa độ chính xác của ước tính PM2.5.

6.3. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Trong Bối Cảnh Biến Đổi Khí Hậu

Nghiên cứu về PM2.5 ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, vì biến đổi khí hậu có thể ảnh hưởng đến ô nhiễm không khí và sức khỏe con người. Việc hiểu rõ mối quan hệ giữa biến đổi khí hậu và PM2.5 là rất quan trọng để đưa ra các biện pháp thích ứng và giảm thiểu hiệu quả.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THAI NGUYEN UNIVERSITY UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY HA THI HONG INVESTIGATION ON THE SPATIAL DISTRIBUTION OF PM 2.5 BY INTEGRATING SATELLITE IMAGE FROM 2013-2015 BACHELOR THESIS Study Mode : Full-time Major : Environmental Science And Management Faculty : International Training and Development Center Batch : 2012 - 2016 Thai Nguyen, December 2016 Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry Degree Program Bachelor of Environmental Science and Management Student name HA THI HONG Student ID DTN 1253180048 Investigation on the spatial distribution of PM 2.5 by Thesis title integrating satellite image from 2013-2015 Assoc. Tang-Huang Lin Supervisor(s) MSc. Nguyen Van Hieu Abstract: Previous studies reported that human health is strongly and consistently affected by outdoor fine mode particulate matter, the so-called PM2. The monitor of PM concentration thus attracts much attention for the society.

However, the observations for a spatial distribution are limited to the location of ground based stations. Therefore, Satellite images with a wide coverage like MODIS, MISR and OMI have been applied to overcome this limitation in terms of retrieved AODs. For the application of total column AOD to PM concentration, the vertical distribution and aerosol type should be taken into account. Association with extinction profile of CALIPSO products and aerosol compositions from NGAI algorithm, the AOD retrievals and PM2.5 are correlated in this study.

As the result, the linear regression between AOD from CALIPSO and PM2.5 has more uncertainty if AODtotal, AOD1000 and AOD500 used as proxy to estimate PM2.2) compared to lower altitudes AOD200, AOD140 and AOD70. The result concluded that AOD140 from CALIPSO can be used as a better proxy for PM2.5 concentration (R2 i range from 0. Using NGAI algorithm classified aerosol compositions for AERONET and validated to CALIPSO subtypes indicated that dominant aerosol type (polluted continent) in study area is much improved AOD140 - PM2.5 relationship (R2 range between 0.5, AOD, CALIPSO, Aerosol types, NGAI, Aerosol layers Number of pages: 45 Date of submission: 03/12/2016 ii ACKNOWLEDGEMENT From bottom of my heart, I would like to express my deepest appreciation to Associate Professor Tang-Huang Lin who in spite of being extraordinarily busy with his duties, took time out to hear, guide, keep me on the correct path and complete report during the time of conducting the research at Center for Space and Remote Sensing Research (CSRSR) of National Central University (NCU). I also wish to express my deep gratitude to MSc.

Nguyen Van Hieu who gives me an opportunity, guidance and support me to complete thesis. I would also like to express my great appreciation to Mr. Wei Hung Lien and Ms. Chang Yi-Ling for their constant support, patient guidance and suggestions related to my work.

I sincerely thank the additional members of Center for Space and Remote Sensing Research who have contributed to my work. Last but not the least, I would like to thank all of my family members and dear friends who always encourage and back me up unceasingly. Thai Nguyen, December 2016 HA THI HONG iii TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLES. xi LIST OF ABBREVIATIONS.

Ground based Measurements. Ground based Measurement - PM2. Ground based measurement - AERONET. Brief Description of Remote Sensing – CALIPSO.

The Aerosol particles and Normalized Gradient Aerosol Index (NGAI). The role of aerosol types. Normalized Gradient Aerosol Index (NGAI). AOD fraction of mixed type aerosols.

DATA AND METHODOLOGY. AERONET - Ground based measurement. RESULT AND DISCUSSION. Correlations between hourly PM2.5 and AOD in various layers.

Aerosol types classification and AOD Fraction Determination. CONCLUSION AND SUGGESSION. 37 v LIST OF FIGURES Formatted: Font: 14 pt, Bold, Font color: Auto Figure 1: Size comparison between two aerosols with diameters 2.5 and 10 µm, a Formatted: Font color: Auto Formatted: Justified, Line spacing: Double human hair and a sand grain (credit: Environmental Protection Agency). 12 Figure 2: The orbit track of CALIPSO passes to Taiwan at 17:40pm on August 10, 2014.

16 Figure 3: Total Attenuated Backscattering signal measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 at 532 nm during the period 17:40- 17:54 UTC p. 17 Figure 4: Vertical Feature Mask measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC. 18 Figure 5: Aerosol subtype classification information measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC. 20 Figure 6: Aerosol extinction coefficient profile from CALIPSO at 12:54:20 (LZT) on March 27, 2013 in Taipei city.

21 Figure 7: The scheme of AOD fraction determination for dual-type aerosols (type A and B) based on NGAI values (Lin et al. 25 Figure 8: The locations of AERONET site and PM2.5 stations selected in this study (google map). 28 Figure 9: The flowchart of analysis procedure. 30 Figure 10a: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Guting from 2013 to 2015.

32 Figure 10b: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015. 33 Figure 11a: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Guting from 2013 to 2015. 36 vi Figure 11b: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015. 36 Figure 11c: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Zhonghe from 2013 to 2015.

37 Figure 11d: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Xindian from 2013 to 2015. 37 Figure 11e: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Banqiao from 2013 to 2015. 38 Figure 12: The NGAI identification result without AOD fraction in Taipei_WCB. 39 Figure 13: The NGAI identification result with AOD fraction in Taipei_WCB.

40 Figure 1: Size comparison between two aerosols with diameters 2.5 and 10 µm, a Formatted: Justified human hair and a sand grain (credit: Environmental Protection Agency). 15 Figure 2: The orbit track of CALIPSO passes to Taiwan at 17:40pm on August 10, 2014. 19 Figure 3: Total Attenuated Backscattering signal measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 at 532 nm during the period 17:40- 17:54 UTC p. 20 Figure 4: Vertical Feature Mask measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) Formatted: Justified level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC.

21 Figure 5: Aerosol subtype classification information measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC. 23 Figure 6: Aerosol extinction coefficient profile from CALIPSO at 12:54:20 (LZT) on March 27, 2013 in Taipei city. 24 Figure 7: The scheme of AOD fraction determination for dual-type aerosols (type A and B) based on NGAI values (Wei, 2016). 28 vii Figure 8: The locations of AERONET site and PM2.5 stations selected in this study (google map).

31 Figure 9: The flowchart of analysis procedure. 33 Figure 10a: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Guting from 2013 to 2015. 35 Figure 10b: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015. 36 Figure 11a: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Guting from 2013 to 2015.

39 Figure 11b: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015. 39 Figure 11c: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Zhonghe from 2013 to 2015. 40 Figure 11d: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Xindian from 2013 to 2015. 40 Figure 11e: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Banqiao from 2013 to 2015.

41 Figure 12: The NGAI identification result without AOD fraction in Taipei_WCB. 41 Figure 13: The NGAI identification result with AOD fraction in Taipei_WCB. 42 Figure 1: Size comparison between two aerosols with diameters 2.5 and 10 µm, a human hair and a sand grain (credit: Environmental Protection Agency).5 Figure 2: The orbit track of CALIPSO passed to Taiwan at 17:40pm on August 10, 2014 (Source: www-calipso.9 viii Figure 3: Total Attenuated Backscattering signal measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 at 532 nm during the period 17:40- 17:54 UTC (Source: www-calipso. 10 Figure 4: Vertical Feature Mask measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC (Source: www-calipso.

11 Figure 5: The scheme of AOD fraction determination for dual-type aerosols (type A and B) based on NGAI values (Lin et al. 15 Figure 7: The location of AERONET site and PM2.5 stations selected in this study (Google map). 19 Figure 8: Aerosol subtype classification information measured by the CALIOP passed Taiwan (red box) level 2 during the period 17:40- 17:54 UTC. 21 Figure 9: Aerosol extinction coefficient profile from CALIPSO at 12:54:20 (LZT) on March 27, 2013 in Taipei city.

22 Figure 10: The flowchart of analysis procedure. 25 Figure 11a: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Guting from 2013 to 2015. 28 Figure 11b: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015. 28 Figure 11c: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Zhonghe from 2013 to 2015………………………………………………………………………………….31 Figure 11d: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Xindian from 2013 to 2015………………………………………………………………………………….32 Figure 11e: The linear regression between AOD140 – PM2.5 in Banqiao from 2013 to 2015………………………………………………………………………………….32 ix Figure 12a: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Guting from 2013 to 2015………………………………………………………………………….34 Figure 12b: The improved correlation between AOD 140 and PM2.5 in Tucheng from 2013 to 2015 .…31 Figure 12c: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Zhonghe from 2013 to 2015.

32 Figure 12d: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Xindian from 2013 to 2015. 32 Figure 12e: The improved correlation between AOD140 and PM2.5 in Banqiao from 2013 to 2015………………………………………………………………………….35 Figure 13: The NGAI identification result without AOD fraction in Taipei_WCB. 33 Figure 14: The NGAI identification result with AOD fraction in Taipei_WCB. 37 Formatted: Hyperlink, Font: Not Italic, Font color: Auto, Do not check spelling or grammar Formatted: Hyperlink, Font: Not Italic, Font color: Auto, Do not check spelling or grammar Formatted: Font color: Auto Formatted: Justified, Space After: 0 pt x LIST OF TABLES Table 1: PM2.5 concentration and air pollution banding.

6 Table 2: Aerosol classification using NGAI algorithm. 14 Table 3: The NGAI threshold of AP, BB and Dust aerosols used to classify aerosol types in AERONET site. 19 Table 4: CALIPSO data collected in this study. 20 Table 5: Correlations between hourly PM2.5 and AOD from 500m to total column AOD.

26 Table 6: Correlations between hourly PM2.5 and AOD from ground surface to 200m. 27 Table 7: The improved correlation between AOD and PM2. 30 xi LIST OF ABBREVIATIONS Formatted: Font: 14 pt, Bold, Font color: Auto Formatted: Font color: Auto Formatted: Normal, Line spacing: Double planetary boundary layer Aerosol Optical Depth Total column AOD AOD under 1000 m AOD under 500 m AOD under 200 m APD under 140 m AOD under 70 m Particle mass with diameters less than 2.