MODIS气溶胶光学厚度产品在地面PM_10_监测方面的应用

1、北京大学学报(自然科学版,第46卷,第2期,2010年3月Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis ,Vol.46,No.2(Mar.2010国家自然科学基金(40575001,40775002和国家高技术研究发展计划专项经费(2006AA06A303资助收稿日期:2009-02-27;修回日期:2009-04-08MODIS 气溶胶光学厚度产品在地面PM 10监测方面的应用研究何秀1邓兆泽1李成才1,覮刘启汉2王美华1刘晓阳1毛节泰11.北京大学物理学院大气科学系,北京100871;2.香港科技大学环境研究所,香港;覮通讯作者,

2、E-mail :ccli摘要利用MODIS (中分辨率成像光谱仪两年的气溶胶光学厚度(AOD 产品与北京地区API 转化得到的PM 10质量浓度、北京大学站点直接监测的PM 10质量浓度以及香港元朗站点监测的PM 10质量浓度做相关性分析,发现二者的直接相关程度较低。将AOD 除以气溶胶季节标高,得到地面消光系数,与地面PM 10质量浓度相关性提高。对地面消光系数进行相对湿度订正,得到计算的质量浓度,与地面实际观测的PM 10质量浓度相关性进一步提高。经过两年时间资料的对比分析,证实气溶胶遥感光学厚度经过垂直和湿度影响订正后,可以应用于地面PM 10监测。关键词MODIS ;气溶胶光学厚度;P

3、M 10中图分类号P407;X831Application of MODIS AOD in Surface PM 10EvaluationHE Xiu 1,DENG Zhaoze 1,LI Chengcai 1,覮,Alexis Kai-Hon LAU 2,WANG Meihua 1,LIU Xiaoyang 1,MAO Jietai 11.Department of Atmospheric Sciences ,School of Physics ,Peking University ,Beijing 100871;2.Institute for Environment ,The Hong K

4、ong University of Science and Technology ,Hong Kong ;覮Corresponding Author ,E-mail :ccli AbstractThis study was based on two-year MODIS aerosol optical depth (AOD product and PM 10mass concentrationscalculated from Air Pollutant Index (API in Beijing and the hourly averaged measurements at Peking Un

5、iversity in Beijing and Yuen Long station in Hong Kong.The direct correlation between AOD and PM 10mass concentration was found relatively low.The correlation coefficient between aerosol surface extinction (achieved from dividing AOD by seasonal aerosol scalar heights and PM 10mass concentration inc

6、reased to some extent.The correlation further improved after considering the influence of relative hfumidity (RH on aerosol optical properties.This comparison verified that the MODIS AOD can be applied in the evaluation of surface PM 10mass concentration after taking aerosol vertical distribution an

7、d influence of RH into consideration.Key wordsMODIS ;AOD ;PM 10城市气溶胶问题越来越严峻,尤其是最近几年来,PM 10成为我国大中城市的首要污染物1-3,严重影响着居民的生存环境。在地面建立观测站,对气溶胶进行全天候的连续观测,可以直接得到反映污染物地面浓度的信息,从而对提出合理的排放控制建议有帮助。赵越等2利用北京20余站PM 10的监测资料分析得出,北京西南部和南部较其他地区污染严重,且北京地区背景浓度很高。张菊等4利用北京城区和郊区地面监测站点近20年的监测资料,发现北京的空气污染处于由煤烟型向机动车尾气型转变的过程。尽管许多

8、城市都在其主要地带建立了地面环境监测站来监测颗粒物以及污染气体浓度871第2期何秀等:MODIS气溶胶光学厚度产品在地面PM10监测方面的应用研究等,但是这些站点往往比较稀疏,难以全面反映气溶胶粒子的空间分布。卫星遥感可以提供广阔范围内的气溶胶的区域分布,在污染物监测、污染事件的确定、污染源解析以及污染物的区域输送方面有广泛的应用。气溶胶遥感资料尤其是气溶胶光学厚度(AOD产品应用于大气污染研究中,能极大弥补地面监测站的不足。Chu等5利用MODIS Level2产品气溶胶光学厚度的数据,研究了全球、区域和局地大气污染状况,证实了用气溶胶光学厚度监测大气污染的可行性。Wang等6发现美国Jef

9、feron县7个站点的小时平均PM2.5质量浓度与MODIS气溶胶光学厚度有很好的相关性(R=0.7,并指出MODIS的气溶胶光学厚度可以用于定量评估空气质量等级,在无云的情况下可以达到90%的准确率。Engel-Cox等7利用MODIS2002年3月到9月的AOD数据定量分析,发现卫星遥感资料与地面污染物质量浓度在美国东部和中西部地区具有较高的相关性,并且指出卫星数据在区域尺度的空气质量监测方面有重要的应用潜力。国外已有许多研究者利用MODIS的AOD来预报地面颗粒物的浓度,用于空气质量的监测8-10。李成才等11-15利用MODIS 气溶胶光学厚度分析了北京、香港、四川等地气溶胶时空分布特

10、点,并将AOD与地面观测资料比较,得到较好的相关性,认为用MODIS气溶胶光学厚度研究城区空气污染具有可行性。徐祥德等16通过气溶胶卫星遥感-地面观测变分分析揭示了北京周边地区气溶胶污染及污染源的区域性影响特征,提出了北京城市大气环境污染机理与调控原理。气溶胶监测中两个非常重要的物理量,气溶胶光学厚度和地面气溶胶的质量浓度,各自具有明确的物理意义,如果将两者联系起来,可以通过卫星遥感为地面空气质量监测提供更多的信息。卫星遥感的气溶胶光学厚度代表垂直方向上消光系数总的积分,与气溶胶消光系数的垂直分布和气溶胶总浓度有关;而地面颗粒物的浓度还受地面排放源和混合层高度、风向、风速等扩散条件的影响。考虑

11、气溶胶消光系数的垂直分布,对AOD进行订正以后得到地面消光系数,它和地面可吸入颗粒物(PM10质量浓度的相关系数会显著提高。除此之外,地面监测质量浓度的时候有一个干燥的过程,代表比较固定的、较低相对湿度下的质量浓度,而卫星遥感的气溶胶光学厚度是在环境相对湿度下进行的,因此对卫星产品还应该进行湿度方面的订正。本文利用MODIS网站提供的Level2的产品,逐步进行垂直方向上的订正和湿度订正后,与地面观测的气溶胶质量浓度作对比分析,证实了MODIS气溶胶遥感产品在城市大气污染PM10质量浓度监测方面有重要应用价值。1仪器和数据搭载在Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS,是目前

12、气溶胶探测的一个重要仪器。MODIS探测仪可以提供从可见光、近红外到红外共36个通道的探测资料,具有较高的空间分辨率,扫描宽度为2330km,可见光1通道(660nm和2通道(860nm具有250m的星下点分辨率;可见光37通道具有500m的星下点分辨率,为陆地、海洋、大气、气溶胶以及云的观测提供了高分辨率的监测,目前得到广泛的应用。文中所用资料是MODIS Level2的气溶胶数据集(Version5,星下点分辨率为10km,时间从2005年1月到2006年12月。空气污染指数(API是一个可被公众理解的、直观的空气质量指数,是衡量空气质量的重要指标,由环保部门通过对PM10,SO2和NO2

13、等污染物浓度在各个环境监测站点的小时监测数据计算得出。中国大陆城市一般通过对几种污染物浓度在城市中各个监测点的日平均值,按照分段线性关系分别折算成API,再在几种污染物的API中取最大值,作为该城市的当日的API,相应的物种作为首要污染物。在我国的大多数城市中,全年大约85% 90%的首要污染物为可吸入颗粒物11。本文采用的API数据,来自北京市环保局( 2005年到2006年公布的空气污染指数。在北京地区,本文还使用了直接在北京大学观测的PM10质量浓度,该数据来自安装在北京大学物理学院楼顶(116.37毅E,39.98毅N的环境颗粒物监测仪(Tapered Element Oscillat

14、ing Microbalance,简称TEOM。环境颗粒物监测仪R驭P1400a采用石英微量振荡天平测定大气中气溶胶质量浓度,当颗粒物在滤膜上连续聚集,滤膜质量增加,其振荡频率同时相应的减少,根据频率的变化,结合自动记录的大气采样流量和温度数据,计算出在相应时间间隔内所累积的颗粒物总质量和质量浓度。TEOM总流量为16.7L/min,其中主流量为15.6L/min。TEOM971北京大学学报(自然科学版第46卷He Xiu ,Li Chengcai ,Mao Jietai ,et al.The dependence of aerosol light extinction on the rela

15、tive humidity in Beijing and Hong Kong采样头架设在物理楼顶的一个观测室屋顶。为了消除湿度的影响,该仪器有一个加热装置,样品被加热到50益。将仪器输出的5分钟数据经过质量控制,平均后得到逐时平均数据。香港地面颗粒物浓度来自香港科技大学从香港环保署(HKEPD 取得的资料,观测站位于香港元朗,仪器也是TEOM 。气象资料,主要是相对湿度,分别从相应站点的自动气象站获得。2结果讨论与分析2.1北京卫星遥感的光学厚度资料与地面观测资料的对比卫星遥感的气溶胶光学厚度代表垂直方向上大气总的消光系数。如果假设大气气溶胶在垂直方向上按照指数递减分布,气溶胶总的消光系数即光

16、学厚度与地面的消光系数成线性相关,而地面的消光系数一般与地面污染物的浓度成线性关系15。因此,气溶胶光学厚度与地面污染物浓度应该具有一定的相关性。由于气溶胶垂直分布的复杂性,我们不可能期待这种相关达到很高的程度。本文首先将MODIS 卫星遥感的北京地区的AOD 与地面观测直接比较,探讨卫星产品在空气质量监测中的应用。对于MODIS 的AOD 产品,首先剔除AOD 值大于2的数据,以消除云检测不彻底造成的影响。对于北京市环保局公布的每日API 数据,我们选取首要污染物为可吸入颗粒物的数据参与比较11,并通过公式折算成地面浓度PM 10。在与API 反算的PM 10匹配时,MODIS 遥感的AOD

17、 来自以116.38毅E ,39.93毅N 为圆心,半径为25km 的圆形区域内每天过境的卫星产品的平均值,在2005年1月到2006年12月两年时间内,总共获取了497对数据,包括春季143对、夏季119对、秋季196对以及冬季39对。同时我们还比较了北京大学站点直接观测的小时平均的PM 10浓度与该小时内经过北京的MODIS 探测的光学厚度AOD 以及经过垂直和湿度订正以后变量的相关性。在与北京大学站点的PM 10浓度匹配时,MODIS 遥感的AOD 来自以116.37毅E ,39.98毅N 为圆心,半径为10km 的圆形区域内每天过境的卫星产品的平均,共有数据308对,其中包括春季75对

18、、夏季98对、秋季124对以及冬季11对。冬季卫星遥感产品在“亮背景”下有效数据较少样本偏低,考虑到这点我们没有进行冬季的检验。图1(a 给出了MODIS AOD 与北京市空气污染指数API 转化来的PM 10的比较,数据分布比较散,但是相关系数为0.20,大于统计学上99%置信度要求的相关系数(0.12。考虑到气溶胶的垂直分布在不同季节会有差别,并且有明显的日变化,AOD 是垂直方向上消光系数的积分,而API 只代表地面质量浓度,对气溶胶光学厚度做垂直分布订正后,有望与地面质量浓度产生更好的相关。根据李成才等11的研究结果,北京地区四季的平均气溶胶标高为春季2221m ,夏季1947m ,秋

19、季1461m ,冬季1076m ,将AOD 数据除以季节变化的气溶胶标高,得到地面消光系数,再与API 折算得到的PM 10浓度比较(图1(b ,可见经过垂直方向上的订正,相关系数从0.22提高到了0.28,API 折算的PM 10浓度与卫星产品的相关明显提高。API 来源于几十个站点的日平均监测,而MODIS 产品代表卫星过境瞬时的空间平均,二者能达到这样的相关已经很不容易。从前面介绍的TEOM 仪器原理可以看出,地面测量PM 10有一个干燥的过程,代表比较固定的相对湿度下的质量浓度,而卫星遥感的气溶胶光学厚度是在环境相对湿度下得到的。由于吸湿性气溶胶的存在,气溶胶的粒径随相对湿度显著变化,

20、从而影响气溶胶消光特性。因此,必须考虑相对湿度对地面消光的影响。本文采用了两种湿度订正方法对从AOD 得到的地面消光系数进行订正,期望与地面直接测到的质量浓度相关可以提高。第一种是根据White 等17早期的经验公式,气溶胶消光系数=气溶胶的质量浓度伊f (RH ,其中f (RH 为湿度影响因子,这里f (RH =1/(1原RH ,RH 为相对湿度。结合相应站点的小时相对湿度数据,将该小时的地面消光系数除以f (RH ,就可以得到由卫星遥感光学厚度而来的地面质量浓度,再与从API 折算而来的PM 10比较(图1(c ,二者的相关系数从0.28上升到0.34。然而,气溶胶的成分非常复杂,不同成分

21、的气溶胶吸湿特性也不同,1/(1原RH 只是一个比较粗略的经验公式。因此,我们通过实验,希望得到更准确的湿度影响因子经验公式。根据北京大学物理楼站点2006年能见度仪得到的地面消光和地面PM 10以及相对湿度的小时数据,分季节拟合得到更为准确的相对湿度订正公式。为方便起见,这81第2期何秀等:MODIS 气溶胶光学厚度产品在地面PM 10监测方面的应用研究 10c2全年(4970.200.280.340.33春季(1430.150.150.280.25夏季(1190.390.390.510.51秋季(1960.420.420.430.44冬季(390.170.170.280.29说明:PM 1

22、0-AOD ,卫星监测的AOD 与PM 10质量浓度直接做相关分析;PM 10-SEC ,卫星监测的AOD 经标高订正得到的地面消光系数与PM 10质量浓度做相关分析;PM 10-PM 10c1,经标高订正得到的地面消光系数进行1/(1原RH 订正得到PM 10质量浓度计算值,与观测的PM 10质量浓度做相关分析;PM 10-PM 10c2,经标高订正得到的地面消光系数,利用四季的经验公式订正得到PM 10质量浓度计算值,与观测的PM 10质量浓度做相关分析。里仍将地面消光系数与质量浓度的关系表示为,气溶胶消光系数=气溶胶的质量浓度伊g (RH ,对应的订正公式为春季g (RH =1.52x

23、+0.29,夏季g (RH =1.42x +1.53,秋季g (RH =1.58x +1.31,冬季g (RH =1.19x +0.65,其中x 表示1/(1原RH 。用从AOD 经过垂直方向订正得到的地面消光系数除以湿度影响因子g (RH ,得到计算的地面质量浓度,与API 计算的PM 10的相关系数为0.33(图1(d 。同样,从表1可以看到,无论是两年平均,还是四季分开来看,经过相对湿度订正后,相关性都有明显的提高。图2(a 给出了MODIS-AOD 与北京大学地面监测的小时PM 10质量浓度的比较,二者的相关系数为0.26,大于统计学上99%的要求(0.15。同时,由于小时平均PM 1

24、0质量浓度与卫星数据在时间上比API (日平均数据与卫星数据匹配得好,前者的相关也大于后者的相关。同样根据前面的思路,先将AOD 数据除以北京地区气溶胶季节变化的标高得到地面消光系数,再与PM 10质量浓度比较,得到相关系数0.40(图2(b 。从0.26到0.40,经过垂直方向上的订正,地面监测的PM 10与卫星产品的相关提高。考虑到相对湿度对地面消光系数影响很大,用两种湿度影响因子进行相对湿度的订正,原理同上。第一种湿度影响因子为f (RH =1/(1原RH ,将卫星得到的地面消光系数除以该因子以后,二者的相关系数从0.40上升到0.47(图2(c ;而采用181北京大学学报(自然科学版第

25、46 卷10c2全年(3080.260.400.470.51春季(750.470.470.630.64夏季(980.470.470.560.58秋季(1240.330.330.440.45冬季(11拟合的相对湿度影响因子g(RH订正后,相关系数可以达到0.51(图2(d。第二种湿度订正方法得到的相关系数比经过常规的湿度订正因子f(RH订正得到的相关系数有一定的提高。如表2可以看出,无论是从季节来看,还是两年总的情况,经过气溶胶标高订正和湿度订正以后,地面直接观测的PM10与MODIS的气溶胶光学厚度产品AOD以及经过气溶胶标高订正和湿度订正以后得到的变量,相关系数逐步提高。但经过两种湿度影响因

26、子订正得到的相关系数仍然相差不大。2.2香港地区卫星遥感的光学厚度资料与地面PM10的对比前面通过北京地面PM10的数据与卫星AOD以及经过标高和相对湿度订正以后的变量做相关性分析,相关性逐渐提高。利用香港环保署(HKEPD提供的元朗站点的地面质量浓度小时数据与气溶胶光学厚度产品,采用同样的方法,期望可以得到进一步验证。元朗作为香港环境监测的背景站,远离市区,三面环山,地势平坦,与深圳相邻。与AOD匹配时,选取了以元朗为中心(22.45毅N,114.02毅E,10km 为半径的圆形区域内过境的气溶胶光学厚度值,与对应小时的地面质量浓度数据对应。同样,为了消除MODIS云检测中除云不彻底的影响,

27、剔除AOD 值大于2的数据。从2005年1月到2006年12月,符合条件的数据对共有196对,其中包括春季20对、夏季21对、秋季84对和冬季71对。图3(a给出了MODIS-AOD与元朗地面监测的PM10的相关比较,数据对比较集中,相关系数为0.35,也大于统计学上99%的要求(0.18。根据李成才15的研究结果,将AOD数据除以香港地区气溶胶季节变化的标高(春季1076m,夏季1880m,281第 2 期 何秀等： MODIS 气溶胶光学厚度产品在地面 PM 10 监测方面的应用研究 秋季 1358 m， 冬季 1061 m） ， 得到地面消光系 数， 再 与地面监 测 的 PM 10 质

28、 量 浓 度 比 较 （ 图 3（ b） ） ， 到 得 相关系数 0. 43。 从 0. 35 到 0. 43， 过 垂 直 方 向 上 经 的订正， 地面监测的 PM 10 质量 浓 度 与 卫 星 产 品 的 相 关性提高。 考 虑 相 对 湿 度 对 气 溶 胶 消 光 的 显 著 影 接下来进行相对湿度的订正， 思路与北京地区的 响， 度影响因子为f（ RH） = 1 / （ 1 原RH） 。结合元朗站小 （ RH） ， 到 由 卫 星 遥 感 光 学 厚 度 而 来 的 地 面 质 量 得 浓度， 与 地 面 监 测 的 PM 10 质 量 浓 度 比 较 （ 图 再 3（ c）

29、） 。二者 的 相 关 系 数 从 0. 43 上 升 到 0. 56。 除 此之外， 我们利用元朗站地面的观测数据， 通过实验 得到关于湿度影响因子更准确的经验公式 g（ RH） 。 根据 元 朗 站 点 2006 年 能 见 度 仪 得 到 的 地 面 消 光 和 地面 PM 10 以及相对湿度的小 时 数 据， 季 节 拟 合 得 分 （ RH） = 1. 32x 原 36， 0. 0. 秋季 g（ RH） = 1. 87x 原 65， 1. 冬 季 g（ RH） = 2. 39x 原 47， 中 x 表 示 1 / （ 1 原 其 RH） 。将得到的地面消光系数分季节除以相应季节 1.

30、 夏 到如 下 结 果 ： 春 季 g（ RH） = 1. 94x 原 40， 季 g 可以得到计算的质量浓度， 与实际 的湿度影响因子， 观测的质量浓 度 做 相 关 分 析， 关 系 数 为 0. 57 （ 图 相 3（ d） ） 。从表 3 可 以 看 出， 过 垂 直 方 向 气 溶 胶 标 经 高订正和两种不同 的 湿 度 影 响 因 子 订 正 后， 港 地 香 区 卫 星 遥 感 的 AOD 以 及 相 应 变 量 与 地 面 监 测 的 PM 10 质量浓度之间的相关性逐步提高。从季节上来 看， 夏 的 统 计 量 相 当， 是 夏 季 无 论 是 PM 10 与 春 但 AO

31、D 直接相关， 还是经过订 正 后 的 相 关 都 明 显 好 于 春季。Man 等 18 一样， 采用两种 方 法 进 行 订 正、 关 分 析。 首 先， 相 湿 时的相对湿度数据， 将该小时的地面消光系数除以 f 根据后向轨迹分析指出， 港 夏 季 香 的气溶胶 主 要 来 自 局 地 排 放。 气 溶 胶 来 源 比 较 稳 定、 单一， 且由于夏 季 风 速 较 小， 面 气 溶 胶 主 要 受 地 混合层高度和相对湿度影响， 因此夏季的相关较好。 3 结论与讨论 通过 北 京 和 香 港 两 年 地 面 观 测 与 MODIS 气 溶 胶光学厚度的对比分析， 我们可以得到这样的结论

32、： 地面气溶胶质量浓度与气溶胶卫星遥感的产品 AOD 长时间序列直接对 比， 关 系 数 虽 然 大 于 统 计 学 上 相 99% 置 信 度 的 要 求， 是 数 值 比 较 低。 考 虑 气 但 将 溶 胶季节性 的 垂 直 分 布 特 点 ， AOD除 以 气 溶 胶 标 香港元朗站 PM 10 与 MODIS 气溶胶光学厚度（ a） 与经过高度订正得到的地面消光系数（ b） 、 再经过相对 湿度订正得到的质量浓度（ （ c） 和（ d） ） 的比较 Fig. 3 Comparison between PM 10 and MODIS AOD （ a） ， SEC （ b） and RH

33、-corrected PM 10 （ （ c） ， d） ） in Hong Kong （ He Xiu，Li Chengcai，Mao Jietai，et al. The dependence of aerosol light extinction on the relative humidity in Beijing and Hong Kong 图3 183 北京大学学报（ 自然科学版） 香港元朗地面观测的 PM 10 质量浓度与卫星遥感的 气溶胶光学厚度（ AOD） 以及进行垂直订正、湿度 订正之后的变量之间的相关分析 Table 3 Correlation between PM 10

34、and MODIS AOD， the and corresponding variables corrected by aerosol scalar heights and RH in Hong Kong 季节 全年（ 196 ） 春季（ 20） 夏季（ 21） 秋季（ 84） 冬季（ 71） PM 10 -AOD 0. 35 0. 29 0. 76 0. 46 0. 42 PM 10 -SEC 0. 43 0. 29 0. 76 0. 46 0. 42 PM 10 -PM 10 c1 0. 56 0. 35 0. 86 0. 57 0. 59 PM 10 -PM 10 c2 0. 57 0.

35、 38 0. 86 0. 58 0. 61 第 46 卷 4 张菊，苗鸿，欧 阳 志 云，等. 近 20 年 北 京 城 近 郊 区 环境空气质量变化 及 其 影 响 因 素 分 析. 环 境 科 学 学 1892 报，2006，26（ 11） ： 1886 5 Chu D A， Kaufman Y J， Zibordi G， et al. Global monitoring of air pollution over land from the earth observing system-terra moderate resolution imaging spectroradiometer

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