COVID-19期間武漢地區GNSS水汽與霧霾相關性分析

朱玉香，陳永貴，安春華

（1.河南測繪職業學院，鄭州 451464；2.河南省科學院地理研究所，鄭州 451464）

0 引言

近年來，我國各地霧霾天氣頻發且冬季尤為嚴重，霧霾持續時間連年增長且影響范圍逐漸擴張，造成了巨大的經濟損失，同時也威脅民眾的身體健康，給社會發展和政府民眾的日常生活造成極的大不便。霧霾災害主要是重工業長期污染造成的結果，如何監測治理霧霾污染，是全人類面臨急需解決的問題之一[1-2]。2019年12月以來，湖北省武漢市部分醫院陸續發現了多例新型冠狀病毒（new coronavirus disease 2019,COVID-19）感染引起的急性呼吸道傳染病，給武漢地區造成“封城”、停工停產的影響，對比分析武漢地區 COVID-19期間，全球衛星導航系統（global navigation satellite system, GNSS）水汽與霧霾的相關性，旨在為監測治理霧霾氣候提供參考依據[3-4]。

20世紀80年代興起的GNSS氣象學，利用地基GNSS探測大氣中的水汽分布，這種方法具有時間分辨率高、實時性強、局限小等特點，是監測天氣和氣候變化的重要手段，對霧霾天氣的研究具有重要的作用[5-6]。文獻[7-9]最早對可吸入顆粒物展開研究，歸納了直徑小于或等于2.5 μm的細顆粒物（particulate matter 2.5，PM2.5）的基本特征，發現離子及有機組成成分含量是最高的，驗證了大氣可降水量（perceptible water vapor,PWV）與 PM2.5的相關關系；建立了PM2.5空氣質量物理氣候模型。近年來，國內諸多學者對GNSS水汽與霧霾相關性也進行了研究：文獻[10-13]利用主成分和相關性分析，研究了霧霾期間城市大氣污染因子時空分布特征、霧霾與氣象因素之間的關系等，說明了霧霾形成發展同交通污染的關系密切且具有顯著的區域性特點，研究結果表明，霧霾天氣形成與GNSS水汽、相對濕度存在一定相關性的結論；文獻[14]對上海市2016年62 天的大氣中，污染物含量資料與天頂對流層延遲對比分析，發現大氣中每種污染物含量基本呈現相似的趨勢，天頂對流層延遲（zenith tropospheric delay, ZTD）隨著PM2.5含量增加而增大，夏季的PM2.5含量與氣壓、氣溫和相對濕度成正相關關系，與風速、降水量呈負相關關系。目前，傳統的空間水汽探測手段主要有無線電探空儀、微波輻射計、衛星雷達等，與這些傳統水汽探測方式相比，地基

GNSS氣象學探測水汽分布的方法具有時間分辨率高、實時性強、局限小等特點，是監測天氣和氣候變化的重要手段，對霧霾天氣的研究具有重要的作用[15-16]。近年來，學者對GNSS水汽與霧霾的相關性研究，都無法排除人為因素（如：工廠排放、汽車排放等）對霧霾造成的影響，因此，本文利用在COVID-19期間，武漢地區停工停產，

在盡可能排除了人為因素對霧霾天氣干擾的情況下，來驗證GNSS水汽與霧霾的相關性。

1 地基GNSS反演ZTD、PWV的基本原理

基于 GNSS高精度數據處理軟件加米特（GAMIT）/格洛布克（GLOBK）獲取對流層天頂總延遲，結合氣象觀測資料和天頂靜力延遲計算模型，得到天頂靜力學延遲[16]，即

式中：φ為測站的緯度，單位為（°）；h0為測站海拔高度，單位為km；P為測站地面氣壓，單位為hPa；ZHD為天頂靜力學延遲，單位為 cm，此處采用薩斯塔莫伊寧（Saastamoinen）模型計算得到。天頂對流層延遲減去天頂干延遲可得到天頂濕延遲（zenith wet delay, ZWD），即

利用貝維斯（Bevis）公式計算出加權平均溫度Tm，進而得到水汽轉換系數Π。天頂濕延遲與水汽轉換系數相乘即可得到大氣可降水量[16]，即

式中：Π為無量綱轉換因子，此處取經驗值0.15[5]。

在地基GNSS反演ZTD、PWV的過程中：截止高度角設置為 10°；電離層模型采用為無電離層組合，映射函數采用在全球適用性較強的全球投影函數（global mapping function, GMF）模型；加權平均溫度采用Bevis模型；反演ZTD、PWV結果的時間分辨率為1 h，每天共計25組。

2 霧霾的基本特征與數據來源

2.1 霧霾的基本特征

霧霾是霧和霾的統稱，是地表空氣中的懸浮顆粒物質不同程度超標而引起的一種大氣污染現象[13]。空氣質量指數（air quality index, AQI）是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數，主要依據二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳、粒徑小于2.5 μm的顆粒物、粒徑小于10 μm的顆粒物6種主要污染物項目的濃度，來劃分空氣質量指數級別[14]。由《環境空氣質量標準》劃分的霧霾等級[15]如表1所示。

表1 AQI劃分霧霾等級

由表1可以看出，AQI的指數越小，空氣質量越好，當AQI指數小于等于50時，空氣質量處于優的狀態，當 AQI指數大于300時，空氣質量處于嚴重污染的狀態。霧霾的形成受風速、溫度、濕度和氣壓等多種復雜因素的共同影響[16]。PM2.5濃度是影響霧霾形成的主要因素，一次微粒和二次微粒是PM2.5的二大來源。一次微粒是大自然直接產生或人類活動產生的氣溶膠顆粒，例如植物燃燒產生的碳黑粒子、工業活動直接排放的粒子等。二次微粒是一次氣態污染物之間發生化學反應生成的其他粒子，例如硫酸鹽、硝酸鹽、銨鹽等。常用的PM2.5探測方法包括稱重法、射線吸收法、光散射法和微量振蕩天平法等[3]。

2.2 數據來源

為分析在COVID-19期間，武漢地區GNSS水汽與霧霾的相關性，借助中國大陸構造環境監測網絡（The Crustal Movement Observation Network of China, CMONOC）武漢站（WUHN）2020年年積日（day of year, DOY）第1—121天的觀測數據，以及AQI、PM2.5數據數據進行分析，AQI、PM2.5數據由中國空氣質量在線監測分析平臺下載，時間分辨率為一天[6]。

3 案例分析

3.1 AQI與PM2.5相關性分析

首先對中國空氣質量在線監測分析平臺提供AQI與PM2.5數據進行相關性分析，2019年12月 1日至 2020年 4月 30日期間，AQI、PM2.5的時間序列如圖1所示。

圖1 AQI與PM2.5時間序列

由圖1可知：在2019年12月及2020年1月，武漢地區的AQI、PM2.5指數遠遠高于2020年2—4 月；AQI、PM2.5指數在2019年12月14日同時達到了序列中的最大值，分別是180、136 μg/m3，達到了中度污染水平，空氣質量較差；總體來看，AQI、PM2.5的時間序列有著較好的一致性。圖2給出了AQI與PM2.5的線性關系圖。

圖2 AQI與PM2.5線性關系

由圖2可知：在2019年12月至2020年4月期間， AQI與PM2.5的相關系數為K=0.81，達到了強性相關，同時也表明了PM2.5是影響AQI指數的重要因素之一。

3.2 AQI與ZTD、PWV相關性分析

為了進一步分析空氣質量指數 AQI與 GNSS水汽ZTD、PWV的相關性，對比分析了武漢地區2020年1—4 月期間，AQI與ZTD、PWV相關關系，分析時的時間分辨率為1 h。由于2019年12月 WUHN站數據缺失嚴重，故進行數據分析時，不對 2019年 12月的數據進行分析，其結果分別如圖3、圖4所示。

圖3 武漢地區2020年1—4 月AQI與ZTD關系對比

圖4 武漢地區2020年1—4月AQI與PWV關系對比

由于缺失武漢站（WUHN）缺少了2020年積日第 4天（2020-01-04）及 2020年積日第 96天（2020-04-05）的GNSS觀測數據，因此這兩天不參與AQI與ZTD、PWV對比分析。

由圖3可知，武漢地區在 2020-01-02—03、2020-01-13—14、2020-01-18—22期間，AQI指數超過了100，空氣質量達到了輕度污染標準；2月份只有第5天、第25天這兩天的空氣質量達到了輕度污染標準；3月份武漢地區空氣質量達到了優良標準；4月份第8天、第28天的空氣質量達到了輕度污染標準；總體而言，武漢地區2020年2—4月份的空氣質量優于 1月份的空氣質量。通過線性回歸分析可得，到武漢地區2020年1—4月AQI與ZTD的相關系數分別是0.14、0.05、0.12、0.11，從數值來看，武漢地區2020年1—4 月AQI和ZTD無明顯線性關系。

通過線性回歸分析得到武漢地區 2020年 1—4月，AQI與PWV的相關系數分別是0.36、0.45、0.11、-0.31，在 2020年1—2月，武漢地區 AQI指數與PWV有著一致的變化趨勢，呈現正相關；2020年4月，武漢地區 AQI指數與PWV呈現出負相關，考慮到武漢地區冬季較干燥、燃氣取暖等原因使AQI指數增加，PWV數值的少量增加，不可以改善空氣質量。春季PWV數值的增加，增加了降雨量，改善了空氣質量，使AQI數值下降，這是武漢地區2020年4月 AQI指數與PWV呈負相關關系的原因。

3.3 PM2.5與ZTD、PWV相關性分析

為了進一步探究 PM2.5與 ZTD、PWV的相關關系，對比分析了武漢地區2020年1—4月PM2.5與ZTD、PWV相關關系，其結果分別如圖5、圖6所示。

圖5 武漢地區2020年1—4月PM2.5與ZTD關系對比

圖6 武漢地區2020年1—4月PM2.5與PWV關系對比

通過線性回歸分析得到：2020年1—4月，武漢地區PM2.5和ZTD的相關系數分別是0.04、0.01、-0.85、0.01，從數值來看，武漢地區2020年1月、2月和4月的PM2.5和ZTD無明顯線性關系，而3月的相關系數為-0.85，說明2020年3月武漢地區PM2.5與 ZTD具有強負相關關系，分析其原因是，春季ZTD的增加，增加了降雨量，改善了空氣質量，使PM2.5值下降。

通過線性回歸分析可得，2020年1—4月，武漢地區的PM2.5與PWV的相關系數分別是0、0.01、

-0.15、0.60。在霧霾事件發生過程中，PWV隨PM2.5一起達到峰值；霧霾消散時，PM2.5濃度降低，PWV也隨之減小，二者整體變化趨勢一致，擬合效果較好，此時，PWV未達到峰值，會加劇霧霾天氣的形成。2020年 1月和 2020年 3月，在霧霾事件發生過程中，PWV與PM2.5無明顯線性關系，考慮到武漢地區在4月份恢復生產通行，大量污染物的排放，使霧霾事件發生頻率增加，空氣質量變差。

4 結束語

通過對在 COVID-19期間武漢地區水汽與霧霾的相關性分析，可得到以下結論：

1）在2019年12月和2020年1月，武漢地區的 AQI、PM2.5指數遠遠高于 2020年 2—4月；AQI、PM2.5指數在2019年12月14日同時達到了序列中的最大值，分別是180、136 μg/m3，達到了中度污染，空氣質量較差，AQI、PM2.5具有強相關性，相關系數為0.81；

2）在 2020年 1—4月，武漢地區的 AQI與ZTD有著一致的變化趨勢，2020年2—4月的空氣質量優于2020年1月的空氣質量；

3）在 2020年 1—2月，武漢地區的 AQI指數與 PWV有著一致的變化趨勢，呈現正相關，2020年 4月的 AQI指數與 PWV呈現出負相關；

4）在 2020年 1—4月，武漢地區的 PM2.5與ZTD之間的相關系數分別是 0.04、0.01、-0.85、0.01，即1月、2月和4月的PM2.5與ZTD之間無明顯線性關系，而3月的相關系數為-0.85，達到了強相關，分析其原因是降雨量的增加，改善了空氣質量，使PM2.5值下降造成的；

5）在 2020年1—4月，武漢地區的 PM2.5與PWV的相關系數分別是 0、0.01、-0.15、0.60。在霧霾事件發生過程中，PWV隨 PM2.5一起達到峰值；霧霾消散時，PM2.5濃度降低，PWV也隨之減小，二者整體變化趨勢一致，擬合效果較好，此時，PWV未達到峰值，會加劇霧霾天氣的形成，GNSS反演的水汽，可為霧霾天氣監測研究提供參考依據。

致謝：感謝中國地震局GNSS數據產品服務平臺和中國空氣質量在線監測分析平臺提供了數據支持。