貴陽(yáng)市MODIS氣溶膠光學(xué)厚度與大氣污染物的關(guān)系模型研究

王 琴 馮 杰 陳遠(yuǎn)航 趙 樊 胡凱璐 黃儀之

(1.貴陽(yáng)市環(huán)境信息中心,貴陽(yáng) 550002;2.貴陽(yáng)市環(huán)境空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)中心,貴陽(yáng) 550002;3.貴州省生態(tài)環(huán)境廳,貴陽(yáng) 550002;4.貴州楚云環(huán)保科技有限公司,貴陽(yáng) 550002)

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的日益加快,環(huán)境污染效應(yīng)不斷累積,大氣污染呈現(xiàn)出的區(qū)域化特點(diǎn)愈加明顯[1]。各大城市大氣污染物都在不同程度上影響著居民的生活環(huán)境,其中可吸

入顆粒物和細(xì)顆粒物成為空氣污染中的最主要污染物[2-3]。目前,中國(guó)大多數(shù)城市已建設(shè)了空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)站,可以對(duì)污染物地面濃度進(jìn)行24 h連續(xù)監(jiān)測(cè)。但是由于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布不均勻且數(shù)量有限[4],該監(jiān)測(cè)手段難以在空間尺度和尚無(wú)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的區(qū)域獲得污染物的時(shí)空分布與變化資料。而衛(wèi)星遙感觀測(cè)具有覆蓋范圍廣泛、時(shí)效性強(qiáng)的特點(diǎn),能夠彌補(bǔ)地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)在空間分布上的不足,其越來(lái)越多地被應(yīng)用于大氣污染監(jiān)測(cè)[5]。

大氣氣溶膠是指均勻分散并懸浮于大氣中液態(tài)和固態(tài)微粒的總稱,其粒徑范圍大約在0.001～100 μm之間,液態(tài)微粒近似于球形,固態(tài)微粒多不規(guī)則,對(duì)太陽(yáng)輻射具有吸收和散射作用,主要集中在對(duì)流層尤其下邊界層。氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical depth, AOD)作為大氣氣溶膠最基本的光學(xué)特性之一,表示氣溶膠的消光系數(shù)在垂直方向上的積分,描述了氣溶膠對(duì)光的衰減作用[6],能反映氣溶膠的信息,是研究大氣環(huán)境變化以及氣溶膠輻射氣候效應(yīng)的重要指標(biāo)[7-8]。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)氣溶膠和大氣污染物之間的聯(lián)系已開(kāi)展了大量的研究。Wang[9]研究了美國(guó)多個(gè)地面污染物與MODISAOD的相關(guān)性,表明AOD可以定量評(píng)估當(dāng)?shù)氐目諝赓|(zhì)量。Engel-Cox等[10]對(duì)AOD和地面監(jiān)測(cè)的PM2.5濃度值進(jìn)行相關(guān)性研究發(fā)現(xiàn),AOD與對(duì)應(yīng)的PM2.5小時(shí)均值以及月均值均有較好的相關(guān)性。張暉等[11]研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)垂直標(biāo)高和相對(duì)濕度訂正后的AOD與PM10的相關(guān)性明顯提高,且在冬季相關(guān)性最好。武菁[12]建立了河北平原城市基于可吸入顆粒物PM10與AOD之間的定量模型,并通過(guò)引入季節(jié)虛擬變量,提高了模型的預(yù)測(cè)精度。陳良富等[13]通過(guò)建立衛(wèi)星觀測(cè)的氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù)與地面顆粒物觀測(cè)資料的統(tǒng)計(jì)模型,發(fā)現(xiàn)細(xì)顆粒物濃度與AOD相關(guān)性更強(qiáng),具有更好的估算精度。劉歡[14]使用線性函數(shù)模型、對(duì)數(shù)函數(shù)模型、一元三次、冪函數(shù)模型以及指數(shù)函數(shù)模型對(duì)重慶市冬季大氣顆粒污染物進(jìn)行研究,得出一元三次模型更適合估算重慶冬季的大氣污染物。從以上科研成果可以看出AOD數(shù)據(jù)與空氣污染物之間有一定的相關(guān)性,并且可以建立關(guān)系模型來(lái)反映大氣污染狀況,從而達(dá)到利用衛(wèi)星遙感手段監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量的目的。

目前,AOD遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要來(lái)自于美國(guó)中分辨率成像光譜儀(MODIS),多角度成像光譜儀(MISR)和臭氧監(jiān)測(cè)儀(OMI)等傳感器提供的氣溶膠產(chǎn)品。這些AOD產(chǎn)品雖然具有很高的時(shí)間分辨率(1～2次/天),但其空間分辨率卻很低(≥10 km),難以反映局部地區(qū)的空氣污染分布細(xì)節(jié)。因此,美國(guó)國(guó)家航空航天局發(fā)布了更高空間分辨率的MODIS AOD產(chǎn)品。該類產(chǎn)品不僅可以展示出更豐富的空間細(xì)節(jié)信息,還能突出地反映局部地區(qū)空氣污染空間變化趨勢(shì),已經(jīng)在北京[15]、重慶[14]、華盛頓[16]、長(zhǎng)江三角洲[17]等地區(qū)的顆粒物濃度監(jiān)測(cè)中取得一定成果,因此可用來(lái)反演局地范圍的大氣污染物濃度。

貴陽(yáng)市是中國(guó)西南地區(qū)重要的中心城市之一,隨著能源結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變、機(jī)動(dòng)車保有量的快速增加,貴陽(yáng)市的大氣污染防控形勢(shì)越來(lái)越嚴(yán)峻。同時(shí)有關(guān)貴陽(yáng)市衛(wèi)星遙感氣溶膠產(chǎn)品與大氣污染物關(guān)系的研究較少,迫切需要從大范圍區(qū)域分析貴陽(yáng)市大氣污染物濃度分布。因此,本文利用MODIS數(shù)據(jù)和空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù),建立大氣污染物濃度與AOD之間的關(guān)系模型,以期為貴陽(yáng)市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)提供一定的參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

貴陽(yáng)市(106°07′—107°17′E,26°11′—26°55′N)是貴州省省會(huì),是貴州省的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、教育、科學(xué)技術(shù)、交通中心,也是中國(guó)西南地區(qū)重要的交通通信樞紐、工業(yè)基地及商貿(mào)旅游服務(wù)中心。貴陽(yáng)又稱“林城”“筑城”,是連接絲綢之路經(jīng)濟(jì)紐帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的重要門戶。市域總面積8043 km2,轄6區(qū)3縣1市,2021年末常住人口為610萬(wàn)人。地處云貴高原,地貌以山地和丘陵為主。地勢(shì)西南高,東北低。貴陽(yáng)市屬于亞熱帶高原季風(fēng)濕潤(rùn)氣候區(qū),冬無(wú)嚴(yán)寒,夏無(wú)酷暑,熱量豐富,雨量充沛,多云日照少,風(fēng)速較小,相對(duì)濕度較大。

據(jù)貴陽(yáng)市生態(tài)環(huán)境局2021年環(huán)境質(zhì)量公報(bào):貴陽(yáng)市環(huán)境質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)為361天,占全年天數(shù)的98.9%;輕度污染4天,占比為1.1%。空氣中二氧化氮、可吸入顆粒物和細(xì)顆粒物的年均濃度分別為0.020 mg/m3、0.043 mg/m3和0.024 mg/m3,臭氧日最大8小時(shí)平均濃度為0.114 mg/m3。4種污染物濃度均達(dá)到國(guó)家二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。但與上年相比,環(huán)境空氣質(zhì)量綜合指數(shù)上升3.6%,空氣質(zhì)量略有降低;二氧化氮、可吸入顆粒物、細(xì)顆粒物和臭氧都呈上升趨勢(shì),分別上升11.1%、4.9%、4.3%和0.9%。

1.2 數(shù)據(jù)源

1.2.1 MODIS氣溶膠產(chǎn)品

MODIS作為一種成熟的觀測(cè)大氣氣溶膠光學(xué)厚度的傳感器,在環(huán)境污染和空氣質(zhì)量等研究中都發(fā)揮了重要作用。近年來(lái),MODIS產(chǎn)品經(jīng)歷了多次更新,V6在V5的基礎(chǔ)上在云掩膜等方面對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn)。MCD19A2 V6是MODISTerra和Aqua結(jié)合的陸地氣溶膠光學(xué)深度(AOD)的2級(jí)日產(chǎn)品數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km×1 km。本研究選用的是2021年1月-12月的MCD19A2數(shù)據(jù)產(chǎn)品,下載于NASA Goddard Space Flight Center中的LAADS網(wǎng)站(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/),然后利用IDL程序?qū)ο螺d的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、灰度值換算和邊界裁剪,提取出貴陽(yáng)地區(qū)波長(zhǎng)為0.55 μm的AOD值用于研究。

1.2.2 大氣污染物數(shù)據(jù)

本文所用的大氣污染物包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3,其濃度數(shù)據(jù)來(lái)自貴陽(yáng)市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,共獲取了2021年1月1日-12月31日貴陽(yáng)市22個(gè)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的每日分時(shí)的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)。圖1為研究區(qū)范圍內(nèi)22個(gè)環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的位置分布。

圖1 本文所選用的貴陽(yáng)市環(huán)境監(jiān)測(cè)站點(diǎn)分布

1.3 方法

1.3.1 數(shù)據(jù)處理

研究中涉及到的變量有AOD、大氣污染物濃度。本文對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行了匹配處理以便于建模、驗(yàn)證和分析。數(shù)據(jù)匹配原則是時(shí)間上以衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間為準(zhǔn),根據(jù)MODIS衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間(約上午10：30),選取地面監(jiān)測(cè)站每日上午10：00-12：00的平均各污染物濃度數(shù)據(jù),再將所有站點(diǎn)的數(shù)據(jù)取平均,同時(shí)選取的是晴空無(wú)云天氣,剔除降水天氣的數(shù)據(jù);在空間上以地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為準(zhǔn),根據(jù)22個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的具體位置,分別提取各站點(diǎn)對(duì)應(yīng)像元的非空白AOD值,再將所有站點(diǎn)的AOD值取平均。

1.3.2 回歸分析

回歸分析是指確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。本文通過(guò)SPSS軟件,按照“分析-回歸-曲線估計(jì)”的模式,利用線性、對(duì)數(shù)、一元三次、乘冪、指數(shù)等函數(shù)模型對(duì)自變量和因變量進(jìn)行擬合分析,最后對(duì)比擬合模型參數(shù)(R2和Sig.)選出擬合效果最優(yōu)的模型。其中,R2為模型的擬合優(yōu)度,衡量回歸方程整體的擬合程度,具體指回歸方程所能解釋的因變量變異性的百分比,R2越大說(shuō)明擬合程度越好。Sig.值為概率P值,Sig.小于顯著性水平規(guī)定的0.01,說(shuō)明建立回歸模型的2個(gè)參量之間是極顯著相關(guān)的,建立的模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;Sig.小于0.05,說(shuō)明2個(gè)參量之間是顯著相關(guān)的,模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;Sig.大于0.05,則2個(gè)參量之間是不相關(guān)的,建立的模型不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。挑選最優(yōu)擬合模型的前提條件是回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,即是滿足Sig.小于顯著性水平規(guī)定的0.05之后,再選擇擬合優(yōu)度R2最大的,如此挑選出的回歸模型為相關(guān)性擬合效果最好的。此外,F表示自變量對(duì)因變量的解釋力度,F值越小說(shuō)明解釋力度越差。

2 結(jié)果與分析

2.1 AOD和大氣污染物濃度的統(tǒng)計(jì)特征描述

本文研究涉及的變量有AOD、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3,通過(guò)匹配處理后共得到了研究區(qū)2021年期間39天的數(shù)據(jù),共計(jì)39×6例樣本數(shù)。表1為建模數(shù)據(jù)中各參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征。AOD的最小值為0.220,最大值為0.815,均值為0.460,標(biāo)準(zhǔn)差為0.185。在大氣污染物中,PM10的最小值為27.409 μg/m3,最大值為166.810 μg/m3,均值為

表1 AOD與大氣污染物濃度的統(tǒng)計(jì)特征表

66.804 μg/m3;PM2.5的最小值為11.682 μg/m3,最大值為78.048 μg/m3,均值為37.977 μg/m3;而O3的最小值為61.762 μg/m3,最大值為157.545 μg/m3,均值為99.652 μg/m3,這表明了貴陽(yáng)市有較高的顆粒物和O3濃度背景值。

2.2 AOD與大氣污染物濃度的關(guān)系分析

將篩選出的39對(duì)數(shù)據(jù)中的AOD作為自變量x,大氣污染物PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3分別作為因變量y進(jìn)行指數(shù)、線性、對(duì)數(shù)、一元二次和冪函數(shù)等類型的簡(jiǎn)單回歸分析,散點(diǎn)圖和擬合曲線見(jiàn)圖2,模型擬合的參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表2。從表中可以看出,AOD與NO2、SO2和O3的擬合模型Sig.值均大于0.05,且R2值也較小,這表明這3組變量建立的模型不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。AOD與CO擬合的模型都滿足Sig.小于0.01,乘冪函數(shù)的擬合優(yōu)度最高,為0.293,其乘冪函數(shù)對(duì)應(yīng)的線性擬合方程為:y=0.8402x0.3628。AOD與PM10建模的結(jié)果均滿足Sig.小于0.01,乘冪函數(shù)的擬合優(yōu)度最高,為0.493,其擬合的方程為y=119.72x0.8066。AOD與PM2.5擬合的結(jié)果也均滿足Sig.小于0.01,乘冪函數(shù)的擬合優(yōu)度最高,為0.597,其擬合的方程為y=79.934x1.023。

表2 AOD與大氣污染物濃度擬合模型參數(shù)匯總表

圖2 AOD與各大氣污染物濃度的擬合曲線(a)SO2,(b)NO2,(c)CO,(d)PM10,(e)PM2.5,(f)O3

整體來(lái)看,AOD與顆粒物濃度表現(xiàn)出較高的相關(guān)性,這也與Engel-Cox等[10]和Zhang等[18]研究結(jié)果相一致。而綜合考慮Sig.、R2和F值,可以看出乘冪函數(shù)模型有著較好的建模效果。

3 結(jié)論

本文基于地面環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和氣溶膠光學(xué)厚度數(shù)據(jù),以貴陽(yáng)市為研究區(qū),理論上探究了AOD與大氣污染物濃度的相關(guān)關(guān)系,建立二者之間的回歸模型。通過(guò)回歸分析可知,氣溶膠光學(xué)厚度與CO、PM10和PM2.5存在較好的相關(guān)關(guān)系,這證明了氣溶膠光學(xué)厚度與大氣污染物存在顯著相關(guān)性,可以進(jìn)行回歸分析并建立統(tǒng)計(jì)模型,為利用遙感數(shù)據(jù)在大范圍內(nèi)監(jiān)測(cè)貴陽(yáng)市大氣環(huán)境質(zhì)量提供依據(jù)。

值得注意的是,由于貴陽(yáng)市獨(dú)特的自然環(huán)境和AOD反演方法的客觀限制,本文2021年內(nèi)獲取到的遙感數(shù)據(jù)是有限的,因此后續(xù)的研究中可適當(dāng)增加遙感數(shù)據(jù)的研究時(shí)序;另外建立的相關(guān)性模型僅考慮了氣溶膠光學(xué)厚度和大氣污染物濃度之間的關(guān)系,若再加入氣候、人類活動(dòng)等影響因素,模型的擬合優(yōu)度可能會(huì)進(jìn)一步提高。