专注于PM2.5监测的技术团队——探讨你的关注点（下）

在上一次的讨论中，我们介绍了多种用于气溶胶监测的技术手段，现在让我们先进行简要回顾。其中包括经典的暗像元识别方法，以及利用FY-3A与MODIS数据协同反演气溶胶光学厚度（AOD）的新型方法，同时还包括将环境一号小卫星高光谱数据（HJ-1A HSI）与EOS MODIS数据相结合，共同反演气溶胶光学厚度（AOD）的技术路径。

这一次，我们回到最初的话题源头，即那条最初引发讨论的微博内容。

中国部分省市PM2.5年均浓度时间走势图（2001-2010）

该图展示的是中国自2001年至2010年期间，若干省市PM2.5年均浓度的变化趋势。从图中可观察到，山东省与河南省的PM2.5污染程度最为突出。北京市、上海市以及广东省的PM2.5年均浓度虽在最近三年有所下降，但整体来看，在过去九年间基本保持稳定状态。而西藏自治区、内蒙古自治区等位于西部地区的经济欠发达省份，其细颗粒物污染浓度则处于最低水平。事实胜于雄辩，北京市的空气质量相较之下仍属于较为理想的状态。

此时你或许会问，这些结果究竟是如何得出的？首先通过卫星搭载的相关设备对气溶胶光学厚度（AOD）进行测量，并结合各省市PM2.5的具