高大偉 ,馬 浩 *,郁珍艷 ,張小偉 ,任 律 ,楊續(xù)超 (.浙江省氣候中心,浙江 杭州 3007；.浙江大學海洋學院,浙江 杭州 30058)

霾也稱灰霾,主要由懸浮在大氣中的顆粒物所造成.在自然條件下,顆粒物(大氣氣溶膠)會通過吸水而膨脹,導致體積增大,對太陽光的衰減(消光)增強,使能見度顯著降低,造成霾的發(fā)生,其本質為細粒子氣溶膠污染[1].霾降低了大氣能見度,使得空氣環(huán)境質量變差、進而威脅到人體健康[2-11].

衛(wèi)星遙感技術在連續(xù)、大范圍監(jiān)測氣溶膠方面具有無可比擬的優(yōu)勢.相比地面觀測站點分布稀疏、數(shù)量有限,遙感可以提供時間連續(xù)的大范圍面狀霾監(jiān)測數(shù)據(jù),尤其是在污染物的生成及區(qū)域輸送監(jiān)測、大面積污染事件的判識、污染物源解析等方面優(yōu)勢明顯[12-16].長期以來,遙感技術致力于發(fā)展氣溶膠光學厚度(AOD)的反演算法并進行地面驗證、在此基礎上將反演得到的AOD與顆粒物濃度二者建立統(tǒng)計關系、進而定量推算出顆粒物濃度的時空分布[17-28](間接監(jiān)測法).然而,上述反演算法基于的假定情景比較多,公式相對復雜;另外,由于 AOD 主要表征的是整個對流層顆粒物的垂向消光特性、而通常氣溶膠顆粒物監(jiān)測儀器安置在近地面,這就使得 AOD反演結果往往需要進行大量的地面訂正才能應用于直接灰霾監(jiān)測.此外,在 MODIS官方氣溶膠最新產品版本的算法中,仍然將中等程度以上的霾判識為薄云、霧或者亮目標進行掩膜處理[29-31],導致結果在很大程度上低估了霾的分布范圍和影響程度.除了利用 AOD反演開展灰霾識別外,也有學者探索直接利用遙感圖像特征(直接監(jiān)測法)來判識灰霾.薛巖松等

[32]證實了MODIS圖像可見光1/4/3通道的灰度方差、邊緣能量與空氣污染之間有較好的統(tǒng)計關系,但其數(shù)據(jù)處理過程復雜、不利于灰霾的實時監(jiān)測;劉勇洪[33]基于散射理論、色彩處理和閾值設置等方法,基于NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)開展了霾識別,但該方法需要對圖像進行人工通道合成,且合成通道不固定、圖像分辨率相對較低(1km),從而也在一定程度上影響了遙感監(jiān)測的效率和效果.從技術上來說,復雜算法和人工干預都難以保證灰霾監(jiān)測的實時性,而對于灰霾這一空氣污染事件來說,“滯后監(jiān)測”無異于“低效監(jiān)測”,唯有保證其實時性,才能避免遙感手段在霾監(jiān)測中的缺位,真正作為一種行之有效的監(jiān)測手段應用于灰霾的識別.

本文立足于直接監(jiān)測法,介紹了一種通過開源地理空間數(shù)據(jù)抽象庫 GDAL工具[34],從NASA Worldview[35]后臺服務準實時自動獲取攜帶地理信息的MODIS真彩圖產品的方法.通過一天兩次獲取用戶自定義區(qū)域的原始 250m分辨率產品,在此基礎上結合地面觀測數(shù)據(jù)和天氣形勢分析,初步建立了基于衛(wèi)星遙感真彩圖產品的霾監(jiān)測預警業(yè)務簡易流程.為了更好地反映方法的應用價值,基于該方法對 2014年11月9日～13日的一起浙江全省性大范圍霾污染事件進行了個例分析.

1 資料和方法

1.1 基于MODIS真彩色圖的霾監(jiān)測

通常在可見光衛(wèi)星遙感影像的紅、綠和藍色(RGB)三通道真彩色(True-Color)合成影像中,由于衛(wèi)星傳感器大多在地球大氣層之外,白天大氣中散射現(xiàn)象的存在必然會使得進入傳感器的光線受到損失(尤其是瑞利散射對可見光中波長較短的藍光影響更大),從而在整體效果上大大降低了影像的對比度和清晰度,圖像整體偏暗,圖像細節(jié)丟失嚴重,即使通過后期圖像增強、拉伸等調整方法往往也難以呈現(xiàn)出符合或接近人肉眼自然所見的圖像顏色(圖1a和b).此外,大氣污染物分布在衛(wèi)星圖片中通常又是弱信號,容易被隱藏和掩蓋,因此氣象、環(huán)保等部門現(xiàn)有通過本地衛(wèi)星天線接收處理得到的影像真彩圖在霾的業(yè)務監(jiān)測服務中效果均不理想.相比而言,NASA MODIS官方發(fā)布的全球真彩色圖產品因影像中各地物信息非常貼近人肉眼所見,云、海洋、地表等紋理層次分明,且煙、霾和沙塵等細節(jié)在圖中能直觀清晰展示.目前相關真彩圖合成技術成熟穩(wěn)定,已被官方直接應用于全球近實時空氣質量的業(yè)務監(jiān)測(圖1c).大尺度且連續(xù)的遙感真彩圖產品的最大優(yōu)勢在于:不但不同程度的霾在圖中都有不同體現(xiàn),而且大氣環(huán)流、天氣現(xiàn)象、區(qū)域響應等信息都蘊藏在豐富的圖像信息和細節(jié)中,因此便于業(yè)務人員在日常工作中結合天氣學理論對本地區(qū)霾的發(fā)生、發(fā)展和未來演變趨勢進行有針對性的預測.相對于傳統(tǒng)監(jiān)測手段,NASA MODIS官方發(fā)布的全球真彩色圖產品具有較大優(yōu)勢,然而目前以此為載體的本地相關霾監(jiān)測業(yè)務尚未建立和形成.為了解決這一問題,本文作者提出了一套簡單的基于連續(xù) MODIS真彩圖的霾監(jiān)測預警業(yè)務流程(圖2).

圖1 MODIS 250m分辨率真彩圖影像對比(2014年1月14日Aqua)Fig.1 MODIS 250m True-Color images with different treatments

圖2 基于MODIS真彩圖產品的浙江省霾監(jiān)測預警業(yè)務流程Fig.2 Operational flowchart of haze pollution monitoring and early warming in Zhejiang based on MOIDS True-Color image series

1.2 MODIS真彩圖數(shù)據(jù)自動獲取方法

NASA地球觀測數(shù)據(jù)與信息系統(tǒng)(EOSDIS)目前主要通過Worldview進行包括 MODIS在內的相關產品互聯(lián)網(wǎng)實時發(fā)布共享,Wordview保證全球每日最新衛(wèi)星過境實時數(shù)據(jù)從接收、到經過大數(shù)據(jù)處理直至最后產品生成并完成上傳在線發(fā)布只需要2.5～3h左右,這就為開展對時效要求較高的大尺度觀測對象(諸如森林火點、洪澇以及空氣質量監(jiān)測等)保證了服務的時效性,優(yōu)勢明顯.其采用全球影像瀏覽服務(Global Image Browse Service, GIBS)[36-37]技術支持的交互瀏覽方式來抓取其后臺使用的數(shù)據(jù),并使用Openlayers作為其遙感影像庫. GIBS作為NASA EOSDIS的核心組件,將全球遙感影像數(shù)據(jù)以地圖瓦片(Tile)形式存放到預先定義好的不同分辨率分級層中(表 1),并通過瓦片形式對外發(fā)布,以支持被標準的影像服務獲取.GIBS通過與 EOS科學數(shù)據(jù)產品科學家小組密切合作,不定期擴充數(shù)據(jù)產品,以求在NASA EOS對地觀測科學數(shù)據(jù)產品的可視化表達上獲得最佳效果.

表1 全球經緯度投影MODIS真彩圖瓦片地圖分級及對應相關參數(shù)Table 1 Mapping of resolutions levels for WGS 84/Lat-lon/Geographic (EPSG∶4326)

GIBS后臺采用了NASA自主研發(fā)的TWMS(Tiled Web Map Service)機制,并通過引入“地圖瓦片”技術,來大大縮短Web端影像的交互響應時間,并為本地影像快速獲取提供服務支持[35].官方提供了獲取Worldview產品相地圖瓦片的4種途徑和方式,分別為:①WMTS、②TWMS、③谷歌地球KML格式文件和④GDAL腳本工具獲取支持[38].本文所建立的本地霾監(jiān)測預警流程中就是借助第 4種方法,利用 GDAL腳本工具gdal_translate實現(xiàn)了將 Worldview網(wǎng)站上所見MODIS 250m分辨率真彩圖產品自動下載到本地,通過簡單簡單加工包裝,并結合地面站點和天氣形式分析,及時開展并提供霾監(jiān)測預警服務.GIBS官網(wǎng)上提供了詳細實例,由于篇幅有限,具體產品下載方法和技術細節(jié)可以參考相關技術文檔[38-39].

本研究選取了2014年1月14日下午我國東部地區(qū)(范圍:111.2898°E～122.7128°E; 21.5016°N～42.5682°N)的MODIS Aqua 250m原始分辨率真彩圖數(shù)據(jù)作為樣例進行測試分析:獲取的產品如圖 1c所示(這里作了簡單的行政矢量邊界疊加和Geotif到JPG格式的轉化).通過對比可見:默認的 MODIS三通道真彩色合成圖(圖 1a)中,地表暗淡,中、高云過亮,圖像整體失真嚴重,霾在圖中的分布不能很好的呈現(xiàn);而經過ENVI軟件對數(shù)據(jù)拉伸、色彩增強后(圖1b),盡管地表區(qū)域有所變亮,霾有所體現(xiàn),但是拉伸后的圖像中的中、高云區(qū)域白色過亮,出現(xiàn)色彩過飽和,不同云紋理變化等細節(jié)丟失,且基于每次影像的圖像增強顯示方案不固定;圖 1c為通過本文方法下載獲得的對應NASA MODIS 250m真彩圖產品,相比而言,圖中不但云、地表、海洋以及黃土高原的千溝萬壑紋理清晰、層次分明、色彩自然逼真,符合人們肉眼所見,而且我國中東部大范圍的霾也在圖中清晰可見.

為了驗證獲取的 NASA MODIS真彩圖產品對我國中東部地區(qū)霾的指示效果,我們將下載獲得的 MODIS真彩圖數(shù)據(jù)中的 R、G和 B三波段數(shù)據(jù)與對應時次來自環(huán)保部門對應地面站點的 AQI、PM2.5和 PM10等小時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析.由于浙江省氣象部門能夠獲取到的全國環(huán)保站點監(jiān)測小時數(shù)據(jù)是從2014年10月開始,因此挑選了一個我國中東部地區(qū)晴空少云時次(2014年12月8日Aqua)的NASA MODIS 250m真彩圖和距離當日衛(wèi)星過境時次最接近(14:00)的全國環(huán)保部門逐小時監(jiān)測數(shù)據(jù),在剔除出現(xiàn)明顯野值及缺測數(shù)據(jù)、以及通過在GIS軟件中同時疊加MODIS真彩圖和地面站點地理位置、人工交互判識剔除云覆蓋區(qū)域地面站點后,對站點AQI、PM2.5和PM10數(shù)據(jù)分別與R、G和B三波段數(shù)據(jù)進行多元線性回歸分析.圖3為2014年12月8日MODIS下午星的 250m分辨率真彩圖上疊加的晴空區(qū)域地面觀測站點的地理位置分布.統(tǒng)計結果顯示(表 2):AQI、PM2.5和 PM10數(shù)據(jù)分別與 MODIS真彩圖中的R、G和B通道值都具有較好的相關性,相關系數(shù)依次為0.62、0.65和0.59,且全部通過了顯著性水平為 0.01的統(tǒng)計檢驗,其中PM2.5與 RGB之間的相關性最高,說明 MODIS真彩圖產品能夠較好地表征細顆粒物污染.多元回歸統(tǒng)計結果表明:NASA MODIS 真彩圖產品在統(tǒng)計學上高度可信.

圖3 2014年12月8日14∶00我國中東部地區(qū)MODIS 250m分辨率真彩圖疊加當日對應時次無云區(qū)域地面顆粒物監(jiān)測站點分布Fig.3 MODIS True-Color image in East China on Dec.8 14∶00, 2014 with cloud-free particle matter ground stations

表2 無云區(qū)域地面AQI、PM2.5和PM10分別與MODIS 250m真彩圖的R、G、B三通道多元線性回歸結果Table 2 Multiple linear regression results between AQI,PM2.5, PM10 and MODIS true color R, G, B channel values with cloud-free regions

2 MODIS真彩圖產品在浙江省霾監(jiān)測預警中的應用

浙江省氣候中心利用MODIS 250m真彩圖產品對霾開展連續(xù)追蹤監(jiān)測,并結合地面觀測和天氣形勢分析等手段進行疊加判識,對霾事件進行綜合監(jiān)測預警.相關技術流程(圖2)自2014年9月進入業(yè)務試運行階段以來,已經成功預報多起浙江省大范圍的、較嚴重的霾污染事件,在少云時次平均可以在污染發(fā)生前提前2～3d實現(xiàn)預警,本文選取了2014年11月9日～13日浙江全省性大范圍霾污染事件進行分析.

2.1 MODIS真彩圖連續(xù)觀測和850hPa風場對比分析

MODIS 250m分辨率真彩圖連續(xù)跟蹤監(jiān)測表明:2014年11月9日(圖4a),晴空區(qū)域可見最嚴重的霾主要分分布在華北和黃淮大部地區(qū),其西部和北部分別被太行山脈和燕山所阻隔;在 850hPa偏西北氣流的影響下(圖5a),10日下午衛(wèi)星遙感晴空處可見(圖 4b),霾有緩慢東移南下向山東半島、河北、河南以及安徽、江蘇北部擴散和聚集趨勢,并導致渤海、黃海海域上空較 9日有明顯的霾聚集;11～12日在 850hPa較強西北氣流的作用下(圖5b),上述地區(qū)的霾和長江中下游地區(qū)的云系主體迅速南壓,12日上午(圖 4c)霾主體已主要位于皖南、滬和浙北地區(qū);至 12日下午(圖 4d),霾在地形的影響下繼續(xù)向南擴散,浙江省北部和中北部地區(qū)都受到了影響(浙南部分地區(qū)由于有云層覆蓋).

圖4 2014年11月9日～12日期間基于連續(xù)MODIS 250m分辨率真彩圖浙江省霾監(jiān)測預警Fig.4 An early warming of haze pollution in Zhejiang during Nov.9 to Nov.12, 2014 based on MODIS 250m True Color image series gives

2.2 地面空氣質量監(jiān)測站點數(shù)據(jù)

相同時段我國中東部地區(qū)地面站點的AQI觀測數(shù)據(jù)(圖 6)證實了遙感真彩圖產品所反映的情況:10～11日污染物主體主要聚集在華北和黃淮等地(圖 6a,b),并隨弱冷空氣(圖 5a)有向東、向南緩慢滲透趨勢;隨著11日開始850hPa西北風風力增強(圖 5b),聚集于華北和黃淮等地的空氣污染氣團主體迅速向東南沿海方向移動,12日10時監(jiān)測顯示(圖6c)江蘇南部、上海等地 AQI指數(shù)普遍較高,達到重度污染等級,與此同時浙江省北部地區(qū)(包括嘉興、杭州、寧波和舟山等地)普遍出現(xiàn)中度、局部重度污染;12日19時(圖6e)隨著冷空氣迅速過境,江蘇南部和上海等地的霾污染已經出現(xiàn)減輕趨勢,最嚴重的霾主要位于浙江省中北部地區(qū);到 13日凌晨,空氣污染物主體已經南下遷移至包括金華、臺州和衢州在內的浙中地區(qū)上空;同日13時(圖6g)地面監(jiān)測結果顯示霾主體進一步向南移動,主要位于浙南山區(qū)中,并且影響程度進一步減弱.

圖5 2014年11月9日20∶00(a)和2014年11月11日20∶00(b)850hPa風場分布Fig.5 Distribution of 850hPa wind fields on Nov.9 20∶00, 2014(a) and Nov.11 20∶00, 2014(b)

圖 6 2014 年 11 月 10 日 6∶00(a)、11 月 11 日 9∶00(b)、11 月 12 日 10∶00(c)、11 月 12 日 15∶00(d)、11 月 12 日 19∶00(e)、11月13日3∶00(f)、11月13日11∶00(g)我國中東部地區(qū)地面觀測站點空氣質量指數(shù)AQI動態(tài)監(jiān)測Fig.6 Continuous AQI based on ground monitoring in Eastern China during Nov.10 to 13, 2014

2.3 霾過程對浙江省不同地區(qū)的影響及大尺度特征

圖7中5個站點可在很大程度上可以代表浙北、浙中北、浙東沿海、浙中和浙南5個不同區(qū)域的變化特征.可以看到,在研究時段內,各個站點基本都以北-西北風為主,且風力不強,從而為先前聚集在浙江北面空氣污染氣團向南遷移并發(fā)生影響提供了有利的氣象條件;同時,各個站點AQI的峰、谷值與水平能見度之間都呈現(xiàn)出較好的負相關關系.從出現(xiàn)時間來看,各站AQI峰值出現(xiàn)的時間先后順序大致為:嘉興、舟山→杭州→金華→麗水,呈現(xiàn)出明顯的自北而南逐漸推遲的特點,這與冷空氣過程影響浙江省的時間順序完全一致.從各個站點的AQI峰值來看:由于受污染物擴散及地形影響,呈現(xiàn)出北高南低的分布特征,浙北地區(qū)的嘉興和杭州的 AQI峰值都達到 270以上,而處于浙南山區(qū)的麗水只有160左右;由于舟山地處海島,具有較好的污染物擴散能力,因此雖然位于浙北地區(qū),舟山地區(qū)的此次過程AQI峰 值也相對較低(200左右).

圖7 2014年11月8日20∶00～11月14日20∶00浙江省嘉興、杭州、舟山、金華和麗水5個地面觀測站AQI、能見度和風向風速逐小時變化Fig.7 Hourly variation of AQI, visibility, surface wind direction and speed at five cities of Zhejiang during Nov.8 20∶00 to Nov.14 20∶00, 2014

結合 MODIS真彩圖產品對比分析,可以看到2014年11月9日～13日我國中東部地區(qū)霾主體的動態(tài)變化過程基本和天氣過程中所反映的冷鋒云系推進方向相一致.隨著冷空氣過境南壓,11月 13日白天開始浙江省北部地區(qū)空氣質量已逐漸轉好.通過對 MODIS真彩圖連續(xù)追蹤,結合地面站點觀測和天氣圖綜合分析,可以判定這是一起典型的外源輸入引起的浙江全省自北而南的大范圍空氣污染事件.

通過對比 MODIS可見光真彩圖(圖 4)和地面站點觀測(圖6)還可以看到:河南、安徽、江蘇等地目前的地面監(jiān)測站點分布都比較稀疏且不均勻,不能反映當?shù)伥卜植嫉木唧w特征,而MODIS真彩圖產品可以提供更細致的面狀連續(xù)的觀測信息;此外,受制于海上無法布放觀測站點,地面觀測無法提供海上空氣質量數(shù)據(jù),MODIS真彩圖卻可以提供包括近海在內的霾分布的大范圍整體特征.然而需要指出的是,在受到云層遮蓋的地區(qū),MODIS真彩圖無法獲取當?shù)氐啮残畔?因此在霾的監(jiān)測預警業(yè)務中,衛(wèi)星遙感真彩圖產品和地面站點監(jiān)測技術各有優(yōu)勢,若能將二者結合起來,將在很大程度上提高預警準確率.已有的研究表明:我國的大氣污染已經從 20世紀 80年代的點污染發(fā)展到 90年代的城市污染,21世紀開始演變?yōu)閰^(qū)域性、復合型大氣污染[40-41],這就迫切需要利用衛(wèi)星遙感的優(yōu)勢從更大的區(qū)域尺度上進行解析和判識.

2.4 討論

本文提出的方法充分發(fā)揮了當今Web大數(shù)據(jù)共享和衛(wèi)星遙感大范圍面狀監(jiān)測的優(yōu)勢,直接運用NASA MODIS技術上成熟優(yōu)秀的真彩圖產品,通過后期少量加工處理便可直接服務于當?shù)貧庀蟛块T霾監(jiān)測預警業(yè)務,繞過了遙感業(yè)務中原本需要本地 PC機處理大范圍海量原始數(shù)據(jù)和真彩圖合成算法等在軟硬件各個環(huán)節(jié)上的諸多瓶頸,在準確性、簡潔性、高效性上均達到了較高的水平.各級氣象部門從事大氣環(huán)境監(jiān)測預報的業(yè)務人員可以將本文介紹的技術方法融入當?shù)乜諝赓|量監(jiān)測預報流程中,作為一種新的技術手段更好地服務于環(huán)境氣象業(yè)務,尤其是可用于鑒別本地較嚴重的霾污染事件是否為外源輸入性污染.為霾污染治理的區(qū)域聯(lián)防聯(lián)動,整體規(guī)劃提供科學指導[41].

本文所介紹的技術手段和污染個例,還只是基于連續(xù)的MODIS 250m分辨率真彩圖產品,并結合地面觀測和天氣形勢分析實現(xiàn)的定性霾監(jiān)測預報.此外,中國氣象局風云衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)服務網(wǎng)站上[42]也提供了基于風云三號 MERSI 250m全球真彩圖產品發(fā)布,通過類似的技術,也可以實現(xiàn)對該產品的近實時下載,以更好地滿足業(yè)務時效要求.隨著風云三號后續(xù)衛(wèi)星的發(fā)射和相關技術的不斷成熟,MODIS、FY3-MERSI、NPP-VIIRS等組網(wǎng)以后每天可以提供更密時次間隔的衛(wèi)星遙感過境真彩圖產品,屆時衛(wèi)星遙感真彩圖產品在區(qū)域尺度霾跟蹤監(jiān)測預報方面將會提供更多時空變化細節(jié)并發(fā)揮更大的優(yōu)勢.但是應當指出,衛(wèi)星遙感要想更好地融入空氣污染監(jiān)測預報業(yè)務、為其提供更多的科學數(shù)據(jù)支撐,離不開遙感本身的技術進步和反演算法的不斷改進,當前衛(wèi)星氣溶膠光學厚度遙感能力有限和針對霾的反演算法精度不高仍然是制約著霾遙感監(jiān)測水平的瓶頸性問題.

3 結論

3.1 本文介紹了運用開源地理空間數(shù)據(jù)抽象庫GDAL從NASA MODIS全球近實時衛(wèi)星遙感影像服務Worldview網(wǎng)站上下載MODIS 250m分辨率真彩色圖產品的技術方法,以及基于該方法開展霾監(jiān)測預警業(yè)務的整體流程.對我國東部400多個地面站點顆粒物數(shù)據(jù)與 MODIS 250m真彩圖產品的R、G和B三通道數(shù)據(jù)進行多元線性回歸,統(tǒng)計結果表明兩者之間存在較好的相關性、特別是后者與PM2.5相關性最高,說明該產品能夠較好地反映細顆粒物的濃度分布.

3.2 通過對MODIS 250m分辨率真彩圖產品的連續(xù)追蹤,結合地面觀測資料和天氣形勢進行綜合分析,對2014年11月9日～13日發(fā)生在我國中東部地區(qū)的一次大范圍霾污染事件進行了有效判識,成功預測出了此次大范圍霾污染過程對浙江省的影響(提前2d左右),并將該起事件定性為一次典型的外源輸入性污染物導致的浙江省大范圍空氣污染事件.

3.3 在無云或少云時次,衛(wèi)星遙感可見光真彩圖的出現(xiàn)對于地面觀測站點有限且分布不均、海上又缺乏有效觀測數(shù)據(jù)的大氣環(huán)境監(jiān)測的業(yè)務現(xiàn)狀是一個很好的補充.本文提出的利用 GDAL工具進行NASA MODIS 250m分辨率真彩圖產品下載的技術業(yè)務上簡單、穩(wěn)定、實用,圖像紋理清晰、層次分明.連續(xù)的MODIS真彩圖的最大優(yōu)勢在于:不僅霾的分布情況和污染程度在圖像中清晰可見(無云或少云情況下),還能為相關業(yè)務部門提供更多的大氣環(huán)流、天氣形勢、氣候背景和自然災害等信息,在很大程度上反映了衛(wèi)星綜合觀測的集成結果,具有較好的應用潛力.

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