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        杭州地區(qū)2015年P(guān)M濃度時空變化特征分析

        2016-12-20 09:59:29聶晨暉潘驍駿金洪芳
        測繪通報 2016年11期
        關(guān)鍵詞:氣溶膠杭州市大氣

        聶晨暉,潘驍駿,金洪芳

        (浙江省第二測繪院,浙江 杭州 310012)

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        杭州地區(qū)2015年P(guān)M濃度時空變化特征分析

        聶晨暉,潘驍駿,金洪芳

        (浙江省第二測繪院,浙江 杭州 310012)

        在2015年杭州地區(qū)11個地面觀測站PM2.5質(zhì)量濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合MOD04_3K AOT產(chǎn)品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5質(zhì)量濃度的模型。利用實(shí)測和遙感反演數(shù)據(jù)共同分析了杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時空變化特征。分析結(jié)果表明,PM2.5質(zhì)量濃度分布的日變化特征為:在杭州市中心城區(qū),冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化,冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00,秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00;夏季表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的特征。PM2.5質(zhì)量濃度分布的季節(jié)性變化特征為:冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為:杭州地區(qū)東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域;杭州—富陽—桐廬沿線、杭州—臨安沿線PM2.5質(zhì)量濃度存在高濃度的分布條帶,PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與城鎮(zhèn)化的格局相似。PM2.5質(zhì)量濃度空間分布與地形和植被指數(shù)呈負(fù)相關(guān),春季地形和植被指數(shù)對PM2.5濃度分布的抑制影響最大。

        杭州市;PM2.5質(zhì)量濃度;時空變化特征;遙感AOT;混合層高度

        空氣污染尤其是PM2.5污染的日益嚴(yán)重,成為威脅人類健康的主要因素[1]。杭州市是我國重要的旅游城市,地處長三角經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展區(qū),空氣質(zhì)量受到區(qū)域工業(yè)大氣污染排放和城市地面交通尾氣排放等多重因素的影響。宋曉暉等[2]對杭州市2002—2010年大氣氣溶膠數(shù)據(jù)進(jìn)行了監(jiān)測和分析,證明煤煙塵、城市揚(yáng)塵、二次粒子和機(jī)動車尾氣塵是杭州市空氣細(xì)顆粒物的主要來源;包貞等[3]在對杭州市PM2.5的來源解析的研究中發(fā)現(xiàn),機(jī)動車尾氣塵占比為21.6%,煤煙塵占比為16.7%,土壤和建筑水泥塵占比為12.2%;肖文豐等[4]對2011—2014年杭州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度變化特征進(jìn)行分析后,得出杭州市在2011—2014年期間,PM2.5質(zhì)量濃度峰值出現(xiàn)在2013年,其平均值為52.2 μg/m3,PM2.5質(zhì)量濃度日變化存在雙峰型特征,變化規(guī)律與機(jī)動車污染排放和氣象條件變化密切相關(guān)。

        對于PM2.5質(zhì)量濃度信息的獲取,目前最常規(guī)的手段是利用地面儀器進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測。這種常規(guī)監(jiān)測具有精度高、時間連續(xù)性強(qiáng)的優(yōu)勢,可以準(zhǔn)確把握PM2.5的時間變化特征;同時,將實(shí)測數(shù)據(jù)與地理空間信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合起來可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時發(fā)布共享[5-6]。但是地面觀測站點(diǎn)分布數(shù)量有限,利用常規(guī)地面的觀測手段難以準(zhǔn)確掌握區(qū)域尺度顆粒物分布狀況、污染源及傳輸特征等,利用遙感手段獲取的大氣氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical thickness,AOT)數(shù)據(jù)與地面實(shí)測PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)建立回歸模型,可以實(shí)現(xiàn)利用AOT來反演大氣PM2.5的空間污染狀況。在以往的研究中,利用AOT和PM2.5建立的模型形式主要包括簡單線性模型、多元線性回歸模型、地理加權(quán)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。AOT與PM2.5直接相關(guān)性在0.2~0.6之間,經(jīng)過垂直標(biāo)高和相對濕度訂正后的相關(guān)系數(shù)在0.5~0.88之間[7],AOT與PM2.5之間的關(guān)系存在顯著的時空和季節(jié)差異。

        隨著杭州G20峰會的落地及杭州市大氣污染防治實(shí)施計劃的開展,杭州市大氣中PM2.5的時空變化特征及其變化趨勢分析,對于準(zhǔn)確把握治理過程中杭州大氣污染的規(guī)律特征及其變化趨勢,意義十分明顯。本文基于2015年MODIS/Terra AOT 產(chǎn)品、地面觀測的PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù),以及NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析數(shù)據(jù)中的風(fēng)速和空氣相對濕度數(shù)據(jù),利用近地面風(fēng)場和大氣相對濕度數(shù)據(jù)計算混合層高度,實(shí)現(xiàn)大氣標(biāo)高訂正,同時構(gòu)建估算PM2.5質(zhì)量濃度估算的回歸模型,利用模型估算出杭州地區(qū)2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度變化的空間數(shù)據(jù),并結(jié)合地面長時間連續(xù)觀測數(shù)據(jù)分析杭州地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度的時間、空間變化特征,以及影響PM2.5質(zhì)量濃度空間分布的植被和地形因素,以期為區(qū)域大氣PM2.5的污染監(jiān)測、重點(diǎn)防治區(qū)域的規(guī)劃和治理效果評估提供科學(xué)依據(jù)。

        一、數(shù)據(jù)選取與處理

        1. 地面站點(diǎn)觀測資料

        PM2.5質(zhì)量濃度實(shí)測數(shù)據(jù)的各采集站點(diǎn)位置如圖1所示。從圖中可以看出,11個地面觀測站點(diǎn)主要集中在杭州市的主城區(qū)及周邊的余杭區(qū)和蕭山區(qū),距離最遠(yuǎn)的站點(diǎn)為千島湖站點(diǎn);另外從圖1的地貌圖中也可以看出,杭州市東北區(qū)域地勢較為平坦,西南區(qū)域山地較多。PM2.5實(shí)測數(shù)據(jù)采集時間為2015年1月1日—12月31日,采集時間間隔為1 h。

        圖1 杭州市PM2.5采樣站點(diǎn)空間分布(A: 濱江;B: 西溪;C: 千島湖;D: 下沙;E: 臥龍橋;F: 浙江農(nóng)大;G: 朝暉五區(qū);H: 和睦小學(xué);I: 臨平鎮(zhèn);J: 城廂鎮(zhèn);K云棲)

        2. MOD04_3K 氣溶膠產(chǎn)品

        目前,NASA每日發(fā)布基于MODIS數(shù)據(jù)的全球海洋和陸地氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品,包括10和3 km的氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文選擇Terra衛(wèi)星上3 km分辨率氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD04_3K,波長選擇0.55 μm。MODIS 氣溶膠遙感產(chǎn)品采用的遙感反演算法主要有暗目標(biāo)算法[8]和深藍(lán)算法[9],研究表明,采用暗像元法反演的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品在陸地上空的精度約為15%[10]。本文數(shù)據(jù)產(chǎn)品選擇的方法為暗像元法。

        3. NCEP氣象要素數(shù)據(jù)

        衛(wèi)星遙感反演得到的AOT和近地面干粒子質(zhì)量濃度之間進(jìn)行建模時,還需要考慮氣溶膠垂直分布和大氣水汽兩個關(guān)鍵要素[11],需要進(jìn)行AOT的垂直訂正和濕度訂正,訂正所需要的參數(shù)包括風(fēng)場數(shù)據(jù)和空氣相對濕度數(shù)據(jù)。本文氣象要素數(shù)據(jù)來自NCEP再分析數(shù)據(jù)中的近地層10 m風(fēng)場和大氣相對濕度數(shù)據(jù)。

        4. 地形和NDVI數(shù)據(jù)

        PM2.5的質(zhì)量濃度受地形、土地利用、植被特征、污染因子、氣象因子等共同影響,本文在分析PM2.5時空變化特征時,選擇地形因子和植被因子進(jìn)行相關(guān)分析,以進(jìn)一步探討PM2.5時空分布特征的影響要素及其定量關(guān)系。地形數(shù)據(jù)選擇ASTER-GDEM數(shù)據(jù),植被因子數(shù)據(jù)選擇Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)計算的NDVI值,由于Landsat 8 OLI在波段設(shè)置上較ETM/ETM+有所調(diào)整,其NIR和R波段對應(yīng)的分別為Band5和Band4波段。

        二、模型和方法

        1. 氣溶膠標(biāo)高訂正方法

        地球重力使得氣溶膠顆粒密度隨高度呈負(fù)指數(shù)遞減[12],整層大氣AOT和近地面氣溶膠消光系數(shù)存在如下關(guān)系[13]

        (1)

        式中,τa(λ)為大氣AOT;ka,0(λ)為近地面水平消光系數(shù),此時的ka,0(λ)的成分仍然受大氣水汽含量的影響;HA為氣溶膠標(biāo)高。可以看出,氣溶膠標(biāo)高是近地面水平消光系數(shù)求取的關(guān)鍵參數(shù)之一。氣溶膠標(biāo)高是一個理想條件假定的等效高度,隨季節(jié)、地域變化而不斷變化,逐日變化特征也很明顯。

        本文在氣溶膠標(biāo)高的計算方法上選擇混合層高度來代替,原因如下:①大氣混合層高度是研究污染物擴(kuò)散規(guī)律的一個重要參數(shù),特別是對污染物垂直分布的影響,對于中性和不穩(wěn)定大氣層結(jié),在離地面幾百米到2 km左右的高度上存在一個穩(wěn)定的逆溫層,使得污染物在垂直方向上的擴(kuò)散受到抑制,污染物會被限制在地面和逆溫層之間[14],因此在中性和不穩(wěn)定大氣層結(jié)條件下,混合層高度與大氣邊界層一致;②大氣邊界層的另一個重要特征就是由于熱力作用而導(dǎo)致的強(qiáng)烈日變化,即白天由于地表接收太陽輻射后被加熱,邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動使得這些熱量向上傳遞,空氣處于不穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài),而夜間地面因長波輻射冷卻后,熱通量向下,空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài)。

        混合層的厚度與風(fēng)速和大氣穩(wěn)定度關(guān)系密切,風(fēng)和湍流是影響大氣擴(kuò)散能力的主要動力因子,而大氣穩(wěn)定度則是決定大氣擴(kuò)散能力的熱力因子[15]?;旌蠈痈叨扔嬎悴捎谩吨贫ǖ胤酱髿馕廴疚锱欧艠?biāo)準(zhǔn)的技術(shù)方法》(GB/T 3840—1991)[16]中推薦的方法,大氣穩(wěn)定度等級的劃分采用帕斯奎爾(Pasquill)穩(wěn)定度分類法,具體計算方法可參考文獻(xiàn)[16]。

        2. 水汽校正方法

        水汽條件是改變粒子成分、尺度和光學(xué)性質(zhì)的重要因子,因此還要對氣溶膠標(biāo)高糾正后得到的水平消光系數(shù)ka,0(λ)進(jìn)行水汽濕度校正。試驗(yàn)表明,大氣中氣溶膠粒子的散射吸濕增長因子可近似為相對濕度的函數(shù),本文選擇文獻(xiàn)[11]中水汽校正模型,模型形式如下

        (2)

        式中,Edry為氣溶膠“干”消光系數(shù);RH表示空氣相對濕度(用百分?jǐn)?shù)表示)??諝庀鄬穸葦?shù)據(jù)選擇NCEP相對濕度數(shù)據(jù)。

        3. 時空匹配與相關(guān)性建模

        PM2.5質(zhì)量濃度時空分析與建模主要包括3個主要部分,分別為:①氣溶膠遙感數(shù)據(jù)糾正部分,實(shí)現(xiàn)氣溶膠標(biāo)高訂正和水汽校正;②實(shí)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析及時空匹配部分,主要進(jìn)行長時間連續(xù)地面觀測站點(diǎn)的PM2.5質(zhì)量濃度時間變化統(tǒng)計特征分析,以及實(shí)測數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)時間-空間匹配工作,時間匹配要求實(shí)測數(shù)據(jù)和遙感衛(wèi)星過境的當(dāng)?shù)貢r間匹配在±1 h以內(nèi),空間數(shù)據(jù)要求與實(shí)測站點(diǎn)空間位置匹配的3×3網(wǎng)格像元的平均值;③PM2.5質(zhì)量濃度建模部分,氣溶膠“干”消光系數(shù)與顆粒物濃度呈正相關(guān),通過將地面站大量的實(shí)測數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配得到建模數(shù)據(jù)集,可以通過擬合線性模型來描述氣溶膠“干”消光系數(shù)與顆粒物濃度的定量關(guān)系,模型形式見式(3),對于長時間數(shù)據(jù),還需要分季節(jié)來進(jìn)行建模,本文按照冬季(12、1、2月份)、春季(3、4、5月份)、夏季(6、7、8月份)、秋季(9、10、11月份)等季節(jié)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行線性擬合建模。

        PM2.5=aEdry+b

        (3)

        三、結(jié)果與分析

        1. PM2.5時間特征分析

        城市PM2.5受人類活動強(qiáng)烈影響,具有典型的日變化特征,繪制的各季度平均日變化曲線如圖2所示??梢钥闯?,位于杭州市中心城區(qū)的朝暉五區(qū)站點(diǎn),在冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化,冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00,秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00;除千島湖站點(diǎn)外,其他各站點(diǎn)也存在日間變化的峰值特點(diǎn),但是變化幅度不如朝暉五區(qū)典型。需要注意的是,在夏季,大部分站點(diǎn)都表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的現(xiàn)象,這與夏季氣象條件密切相關(guān):白天太陽輻射強(qiáng)烈,地表溫度快速升高,邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動加強(qiáng),大氣混合層高度升高,夜晚地表溫度降低,空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài),不利于污染物擴(kuò)散。

        圖2 杭州市PM2.5質(zhì)量濃度代表性站點(diǎn)各季度平均日變化曲線

        2. AOT與PM2.5分析建模

        圖3是各季度標(biāo)高和水汽糾正后的AOT和PM2.5質(zhì)量濃度線性回歸圖??梢钥闯?,糾正后的模型決定系數(shù)在0.347~0.740 3之間。模型擬合相關(guān)性在不同季節(jié)表現(xiàn)不同,夏季模型精度最高,冬季模型精度最差。模型精度受多種因素影響,杭州地區(qū)秋、冬季節(jié)大氣混合層高度較低,不利于大氣顆粒污染物的擴(kuò)散,此外,秋、冬季節(jié)冷空氣南下頻繁,氣象條件的變化導(dǎo)致大氣污染物時空變異性加劇,從而使匹配的建模數(shù)據(jù)集存在諸多不確定性,模型擬合的相關(guān)性也隨之降低。

        圖3 各季度標(biāo)高和水汽糾正后的AOT和PM2.5質(zhì)量濃度線性回歸圖

        3. PM2.5空間特征分析

        圖4是利用建立的模型估算的各個季節(jié)PM2.5質(zhì)量濃度空間分布結(jié)果??梢钥闯觯琍M2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為:東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域;杭州—富陽—桐廬沿線、杭州—臨安沿線,PM2.5存在高濃度的分布條帶。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與杭州市主城區(qū)、臨平鎮(zhèn)、濱江、蕭山、杭州—富陽—桐廬沿線、杭州—臨安沿線等城鎮(zhèn)化的格局相似。PM2.5質(zhì)量濃度的季節(jié)性特征與地面觀測結(jié)果一致,即:冬季>春季>秋季>夏季。

        圖4 2015年杭州地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度空間分布遙感反演結(jié)果

        4. 影響PM2.5質(zhì)量濃度時空分布與變化的下墊面要素分析

        影響PM2.5時空分布與變化的要素包括污染源的排放類型和強(qiáng)度、天氣和氣候條件、下墊面特征等因素,其中下墊面特征要素包括土地利用類型、地形和植被分布等。本文在分析影響杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時空分布的下墊面要素時,選擇地形要素、植被指數(shù)數(shù)據(jù)與PM2.5質(zhì)量濃度空間分布遙感反演結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,PM2.5質(zhì)量濃度分布與DEM、NDVI的各季節(jié)的相關(guān)性結(jié)果見表1。PM2.5質(zhì)量濃度與DEM、NDVI都呈負(fù)相關(guān),其中DEM與PM2.5質(zhì)量濃度的負(fù)相關(guān)性較NDVI大,說明地形對PM2.5空間分布影響大于植被。在季節(jié)表現(xiàn)上,春季地形、NDVI對PM2.5濃度分布的抑制影響較大,夏季的抑制影響則較小,這與夏季混合層高度較高、下墊面特征對其影響較小關(guān)系密切。

        表1 PM2.5質(zhì)量濃度與NDVI、DEM的相關(guān)性

        四、結(jié) 論

        通過對杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度的地面實(shí)測數(shù)據(jù)和遙感反演數(shù)據(jù)綜合分析發(fā)現(xiàn):

        1) 從地面站點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度分布的日變化特征為:杭州市中心城區(qū)在冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化,冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00,秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00;除千島湖站點(diǎn)外,杭州市主城區(qū)周邊各站點(diǎn)也存在日間變化的峰值特點(diǎn),但是變化幅度不如中心城區(qū)典型。在夏季,大部分站點(diǎn)都表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的現(xiàn)象,這與夏季氣象條件密切相關(guān),白天太陽輻射強(qiáng)烈,地表溫度快速升高,邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動加強(qiáng),大氣混合層高度升高,夜晚地表溫度降低,空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài),不利于污染物擴(kuò)散。

        2) 從地面站點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)和遙感反演的空間數(shù)據(jù)都可以得出,杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度分布的季節(jié)性變化特征為:冬季>春季>秋季>夏季。

        3) 從遙感反演的空間數(shù)據(jù)可以得出,杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為:東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域;杭州—富陽—桐廬沿線、杭州—臨安沿線,PM2.5質(zhì)量濃度存在高濃度的分布條帶。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與杭州市主城區(qū)、臨平鎮(zhèn)、濱江、蕭山、杭州—富陽—桐廬沿線、杭州—臨安沿線等城鎮(zhèn)化的格局相似。

        4) 從影響杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時空分布的下墊面地形要素和植被指數(shù)數(shù)據(jù)相關(guān)分析中得出,PM2.5質(zhì)量濃度空間分布與DEM、NDVI均呈負(fù)相關(guān),其中在季節(jié)表現(xiàn)上,春季地形、NDVI對PM2.5濃度分布的抑制影響較大,夏季對PM2.5濃度分布的抑制影響較小,這與夏季混合層高度較高、下墊面特征對其影響較小關(guān)系密切。

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        B

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