2012年至2018年江蘇省氣溶膠光學厚度時空分布特征

摘要：使用2012—2018年的中分辨率成像光譜儀（Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer，MODIS）二級產品數據對江蘇省氣溶膠光學厚度進行了分析。從年平均氣溶膠的光學厚度（AerosolOpticalDepth，AOD）變化趨勢來看，江蘇地區的AOD年均值在0.4～0.8之間波動，2012—2016年江蘇北部的AOD年均值呈現上升趨勢，2017—2018年江蘇北部的AOD年均值有所下降，江蘇南部2012和2013兩年的AOD年均值最高，其余年份AOD均值較平穩。從AOD季節變化和月變化來看，江蘇地區AOD平均值的季節分布情況為夏季>春季>秋季>冬季，6月AOD均值最高，2—6月AOD均值呈現上升趨勢，7—10月相對較平穩，10—12月呈現下降趨勢，AOD月均值最低出現在12月。從AOD影響因素來看，江蘇地形對AOD分布沒有明顯影響，主要影響因素為污染物情況，大氣污染物與江蘇地區AOD分布呈現明顯的正相關性。

關鍵詞：光學厚度江蘇省衛星氣溶膠

TheSpatiotemporalDistributionCharacteristicsofAerosolOpticalDepthinJiangsuProvincefrom2012to2018

XIAYuChen

TaizhouMeteorologicalObservatory，Taizhou，JiangsuProvince，225300China

Abstract：AnalyzingtheaerosolopticalthicknessinJiangsuProvinceusingModerate-resolution ImagingSpectroradiometer（MODIS）secondaryproductdatafrom2012to2018.FromthetrendofannualaverageAerosolOpticalDepth（AOD）changes，theannualaverageAODinJiangsuregionfluctuatesbetween0.4-0.8.From2012to2016，theannualaverageAODinnorthernJiangsushowedanupwardtrend，whilefrom2017to2018，theannualaverageAODinnorthernJiangsudecreased.TheannualaverageAODinsouthernJiangsuwasthehighestin2012and2013，whiletheaverageAODinotheryearsremainedrelativelystable.FromtheseasonalandmonthlyvariationsofAOD，theseasonaldistributionoftheaverageAODinJiangsuregionissummer>spring>autumn>winter.ThehighestAODaverageoccursinJune，withanupwardtrendfromFebruarytoJune，arelativelystabletrendfromJulytoOctober，andadownwardtrendfromOctobertoDecember.ThelowestmonthlyAODaverageoccursinDecember.FromtheperspectiveofAODinfluencingfactors，theterrainofJiangsuhasnosignificantimpactonthedistributionofAOD.Themaininfluencingfactoristhesituationofpollutants，andthereisaclearpositivecorrelationbetweenatmosphericpollutantsandthedistributionofAODinJiangsuregion.

Keywords：OpticalDepth;JiangsuProvince;Satellite;Aerosol

大氣氣溶膠的直接和間接輻射強迫對地球的輻射平衡有著非常重要的影響，空間分布差異增強了氣候變化的不確定性，因此深入地了解全球或區域氣溶膠的時空分布特征具有重要意義。近年來，隨著經濟社會的發展，氣溶膠對人類生產生活的影響引起了廣泛關注，如氣溶膠對天氣和氣候變化的影響、云和降水的作用機制和人類健康的影響等[1]。傳統的氣溶膠地面觀測點相對較為稀少，限制了氣溶膠在大尺度范圍的研究，此外氣溶膠在時間和空間分布上分布差異較大，僅靠地面站點的觀測無法獲得氣溶膠長時間序列的大尺度時空分布特征，因此，利用衛星遙感對氣溶膠的時空分布特征進行反演分析具有較大的優勢[2]。目前越來越多的衛星傳感器可以對氣溶膠進行反演，并通過不同的算法得到AOD產品，這些產品是由不同的氣溶膠反演得到的，大多數是在空間分辨率較低的情況下產生的，難以滿足小尺度空氣污染的要求[3]。其中，中分辨率成像光譜儀的氣溶膠產品因數據記錄較長而在相關研究中廣受歡迎，且中分辨率成像光譜儀（Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer，MODIS）的氣溶膠反演算法更加成熟。因此，本研究主要使用MODIS氣溶膠二級產品對2012—2018年江蘇地區AOD時空分布特征進行分析。

1數據與方法

美國NASA的MODIS是搭載在Terra/Aqua衛星上的一個中尺度成像光譜儀。MODIS提供多種長期的覆蓋全球的氣溶膠產品，包括10km和3km分辨率的2級日氣溶膠產品、10km和3km分辨率的3級日產品、8天產品和月產品，3級產品均由2級日產品的數據集聚合得到。根據算法的不同，NASA對AOD產品的合成結果也不同，目前，NASA共發布了3個版本的AOD產品，分別為C4、C5、C6版。其中C6版氣溶膠產品融合暗目標算法（DarkTarget，DT）和深藍算法（DeepBlue，DB）的合成結果，改進了氣體吸收計算、瑞利散射計算和云檢測產品，可在陸地濃煙條件下使用[4]。

2.1暗目標（DT）算法產品

最新的暗目標算法產品數據集是由更新的第二代暗目標算法生成的，在C6版本的產品基礎上升級為C6.1版本的暗目標算法氣溶膠產品。主要的差異是在海洋和陸地上的數據處理方式有所不同。在海洋上空，在低AOD條件下，增加了標準偏差、云量和檢索像素元數作為質量控制（QualityAssurance，QA），此外，對沉積物的數據掩膜部分也進行了修改，使其生成的產品結果更加穩定。在陸地上空，當10km×10km的分辨率下，如果其中海洋部分的像素占比超過50%或水的像素占比超過20%時，氣溶膠產品的質量控制（QA）降至最低（QA=0）。此外，暗目標算法最重要的變化是，改進了城市區域的地表反射率估算模型，減小了陸地和海洋在10km分辨率使用暗目標算法反演情況下的期望誤差。

2.2深藍（DB）算法產品

最新的深藍算法產品數據集是由增強型的深藍算法生成的，該算法僅在陸地上應用。在C6版本的產品基礎上改進為C6.1版本的深藍算法氣溶膠產品，該產品數據集的改進主要包括以下幾個部分：（1）煙霧探測，它可以解決之前版本的產品對探測結果過度篩選的問題，同時最大限度地減少云對產品質量的污染；（2）在不均勻地形上減少人工活動對產品質量的影響；（3）改進高地勢情況下地形的表面模型；（4）修復錯誤和更新區域和季節性氣溶膠光學模型。

2.3暗目標和深藍聯合算法產品

最新的MODIS產品結合了DT和DB算法的優點，形成了一個新的合并DT和DB算法的氣溶膠產品數據集，該數據集依賴于歸一化植被指數（NormalizedDifferenceVegetationIndex，NDVI）。暗目標和深藍聯合（DarkTarget&DeepBlue，DTB）數據集的處理如下：（1）如果NDVI>0.3，使用DT算法；（2）如果NDVI<0.2，使用DB算法；（3）如果0.2≤NDVI≤0.3，使用DT和DB算法的平均值或通過質量控制保證數據的可用性（DT=3，DB=2）。該產品增加了陸地上的空間覆蓋，特別是對于一些被低植被覆蓋、足夠暗的區域，可以應用DT算法。該算法自C6版本的氣溶膠產品發布以來，一直用于生成DTB算法產品數據集，并且在C6.1版本中沒有對數據合并方法進行更改。

2結果與討論

2.1AOD年際變化

從2012—2018年江蘇地區AOD年平均值空間分布情況來看，江蘇地區的AOD年均值在0.4～0.8之間波動。從時間演變來看，2012—2016年之間，江蘇北部的AOD年均值呈現明顯上升趨勢；2017—2018年江蘇北部的AOD年均值有所下降。從南部地區的AOD時間演變情況看，2012和2013兩年的AOD年均值最高，其余年份AOD均值較平穩，未發生明顯的變化，其中2017年相對較低。從區域差異來看，2012—2013年平均AOD空間分布呈現出明顯的南高北低的特征；2014—2018年AOD均值南北均較高，中部地區相比南北兩側較低，同時可以發現，AOD高值區一般分布在上海—蘇州地區和安徽北部，且分布范圍變化較大。

2.2AOD季節變化

本文采用的季節劃分標準為：春季為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為12月至次年2月，從江蘇省2012至2018年的季度AOD平均值來看，江蘇地區AOD平均值的季節分布情況為夏季>春季>秋季>冬季。春季江蘇地區大部分地區的AOD均在0.6左右，夏季為江蘇地區4個季節AOD均值最高的季節，相較于春季AOD迅速增加，夏季最高AOD可達0.9～1.0，秋季的AOD均值相比夏季有所減少，與春季相比，秋季的AOD均值低0.1左右，冬季為江蘇地區AOD均值最低的季節，最低AOD不到0.4。從地區分布來看，春季和夏季江蘇地區的AOD均值呈現明顯的南多北少狀態，最高值出現在蘇州—上海一帶，往北AOD呈現階梯式的下降趨勢，從秋季和冬季的AOD均值區域分布來看，區域變化沒有春季和夏季明顯，變化幅度不大。

2.3AOD月變化

圖1為2012—2018年江蘇地區AOD月均值變化，從圖1可以看出，江蘇地區每個月AOD均值都在0.3～0.9之間，6月AOD均值達最高，2—6月AOD均值呈現明顯的上升趨勢，7—10月AOD均值變化相對較平穩，10—12月AOD均值呈現下降趨勢，AOD月均值最低出現在12月。

3.4AOD變化因素分析

3.4.1地形因素

江蘇地處長江中下游地區，河網密布，地形平坦，全省以平原為主，平原面積占比86%，江蘇也是地勢最低的省份，絕大部分地區海拔都在50m以下。從AOD在全省的分布情況來看，AOD的分布趨勢與江蘇的地形關系不大，主要影響因素為經濟因素。江蘇南部經濟較發達，AOD有明顯的高值區，經濟不發達的蘇中蘇北地區，AOD相對較低。這可能與經濟因素帶來的能源消耗有關，經濟越發達，能源消耗越多，空氣相對污染較重，因此AOD出現明顯高值區。

3.4.2污染物因素

研究表明，AOD與近地面顆粒物和空氣質量等有較強的相關性[5]。清華大學開發并維護的中國多尺度排放清單模型（Multi-resolutionEmissionInventoryforChina，MEIC）建立了完整的排放源分類分級體系，包括6種人為排放源：火點燃燒源、工藝過程源、移動源、溶劑使用源、農業源和廢棄物處理源。通過逐個排污設備計算、入戶調查數據，結合逐時氣象場、路網信息和交通流數據等，綜合了來自電力、工業、民用、交通和農業等排放源的污染物排放量，定量解析了包括PM2.5、PM10、SO2、NOx等10種主要大氣污染物和溫室氣體的排放情況。使用清華大學排放源模型MEIC對江蘇省2012—2018年的大氣污染物排放數據進行分析，并與江蘇地區AOD分布情況進行對比發現，大氣污染物排放量與江蘇地區AOD變化趨勢有較好的對應關系，表明大氣污染物與AOD呈現明顯的正相關性。

3結論

本文使用2012—2018年的MODIS二級產品數據對江蘇省氣溶膠光學厚度進行了分析。從年平均AOD變化趨勢來看，江蘇地區的AOD年均值在0.4～0.8之間波動，2012—2016年江蘇北部的AOD年均值呈現上升趨勢；2017—2018年江蘇北部的AOD年均值有所下降，江蘇南部2012和2013兩年的AOD年均值最高，其余年份AOD均值較平穩。從AOD季節變化和月變化來看，江蘇地區AOD平均值的季節分布情況為夏季>春季>秋季>冬季，6月AOD均值最高，2—6月AOD均值呈現上升趨勢，7—10月相對較平穩，10—12月呈現下降趨勢，AOD月均值最低出現在12月。從AOD影響因素來看，江蘇地形對AOD分布沒有明顯影響，主要影響因素為污染物情況，大氣污染物與江蘇地區AOD分布呈現明顯的正相關性。

參考文獻

[1]唐志偉，許瀟鋒，楊曉玥，等.基于衛星資料的華東地區氣溶膠三維分布特征研究[J].中國環境科學，2019，39（9）：3624-3634.

[2]呂鑫，郭慶彪，姜傳禮，等.2004—2018年四川省AOD時空格局及趨勢分析[J].環境科學與技術，2020，43（10）：148-155.

[3]宋曉春，劉興科，孫瑋婕.基于MODIS的華東地區氣溶膠光學厚度時空變化特征分析[J].環境監測管理與技術，2021，33（1）：13-27.

[4]王晨瑩，何沐全，陳軍輝，等.2006—2017年四川盆地MODIS氣溶膠光學厚度時空變化特征[J].環境科學研究，2020，33（1）：54-62.

[5]王萍，湯慶新，梁天全，等.基于MODIS數據的山東省近十年AOD時空變化特征[J].中國環境科學，2021，41（11）：5019-5026.