劉海新，崔明月,2，趙安周，白志輝，王冬利

2005—2015京津冀地區(qū)麥秸稈焚燒時空變化分析

劉海新1，崔明月1,2，趙安周1，白志輝3，王冬利1

（1.河北工程大學 礦業(yè)與測繪工程學院，河北 邯鄲 056038，2.中國地質(zhì)大學 地球科學與資源學院，北京 100083；3.冀中能源 峰峰集團，河北 邯鄲 056107）

為監(jiān)測和分析京津冀地區(qū)麥收期間秸稈焚燒狀況，并為麥秸稈焚燒治理提供輔助決策信息，以MODIS火點產(chǎn)品MOD14/MYD14和地表覆被產(chǎn)品MCD12Q1為基本數(shù)據(jù)源，提取2005—2015年6月麥秸稈焚燒點，并對其空間分布規(guī)律和時間變化趨勢進行分析。研究結(jié)果表明：從空間分布來看，整個研究區(qū)6月麥秸稈焚燒以邯鄲、邢臺、衡水等地最為嚴重，并出現(xiàn)先少后多、先南后北的時空分布規(guī)律；從時間序列分析來看，11年的麥秸稈焚燒除奧運會舉辦年（2008年）最低，總體上處于上升趨勢，且發(fā)生時間集中在6月中旬，整個6月來看，呈近似正態(tài)分布。

MODIS產(chǎn)品；麥秸稈焚燒點；時空變化分析；京津冀地區(qū)

我國是一個農(nóng)業(yè)大國，每年在農(nóng)作物收獲之后產(chǎn)生的秸稈資源居世界首位，年產(chǎn)量近7×108t，相當于5×108t標準煤[1]。雖然農(nóng)業(yè)收割機械化在我國已經(jīng)得到了迅速發(fā)展，但是受傳統(tǒng)思想的影響，大多數(shù)農(nóng)民仍采用焚燒的方式來處理秸稈，導致農(nóng)村地區(qū)的秸稈焚燒現(xiàn)象時常發(fā)生。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，相關(guān)行業(yè)和部門利用遙感技術(shù)在大尺度內(nèi)快速獲取地面信息，也為秸稈焚燒點時空變化的監(jiān)測提供了良好的基礎(chǔ)。目前利用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測秸稈焚燒或火點的數(shù)據(jù)源和相關(guān)算法很多[2-12]，但是由于受時空分辨率的限制，使得某些短時間和小規(guī)模的秸稈焚燒可能被遺漏。MODIS是當前世界上新一代“圖譜合一”的光遙感儀器，其儀器特征參數(shù)從設(shè)計上考慮到了火災監(jiān)測，專門對高溫敏感的波段做了優(yōu)化，能夠探測到比氣象衛(wèi)星更小更多面積的火點(最小面積可達50 m2)，使其監(jiān)測火災能力大大提高[13]，因此利用MODIS數(shù)據(jù)進行監(jiān)測可以獲取更真實、更詳細的秸稈焚燒時空分布。

目前，大多數(shù)研究均是對秸稈焚燒算法的相關(guān)研究，而忽視了秸稈焚燒長時間序列的時空變化分析，鑒于此，本文以MODIS熱異常產(chǎn)品MOD14/ MYD14為火點信息提取數(shù)據(jù)源，基于土地利用/覆蓋類型產(chǎn)品MCD12Q1篩選麥秸稈焚燒點，并對提取的麥秸稈焚燒點進行時空分析，為秸稈焚燒更有效的監(jiān)管提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況

京津冀是由首都經(jīng)濟圈的概念發(fā)展而來，包括北京市、天津市以及河北省的保定、廊坊、滄州、秦皇島、唐山、承德、張家口、衡水、邢臺、邯鄲、石家莊11個地級市。地理坐標為東經(jīng)113°27′～119°50′，北緯36°05′～42°40′，土地面積21.6萬km2，常駐人口約為1.1億人，其中外來人口為1 750萬。地勢西北高、東南低，由西北向東南傾斜。地貌復雜多樣，高原、山地、丘陵、盆地、平原類型齊全，有壩上高原、燕山和太行山山地、河北平原三大地貌單元，地形南高北低，平均海拔1 200～1 500 m。研究區(qū)地表覆被類型主要包括耕地、林地、草地、建設(shè)用地、水域、濕地等，其耕地主要分布在京津冀地區(qū)的東南部平原地區(qū)。

2 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理

2.1 熱異常數(shù)據(jù)及處理

通過對目前秸稈焚燒點監(jiān)測常用遙感數(shù)據(jù)源及相關(guān)算法進行對比和分析，發(fā)現(xiàn)MODIS的MOD14/ MYD14火點產(chǎn)品獲取方便，質(zhì)量和精度可靠，火點信息提取便捷，且能夠探測比氣象衛(wèi)星更小更多的火點信息[11]，是監(jiān)測秸稈焚燒理想的數(shù)據(jù)源。因此本文選擇MOD14/MYD14產(chǎn)品作為麥秸稈焚燒點提取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。MOD14/MYD14產(chǎn)品是MODIS研究團隊分別基于Terra衛(wèi)星和Aqua衛(wèi)星上MODIS傳感器的3.9和11 ?m波段，通過設(shè)定火點和背景溫度差閾值來提取白天和夜間的溫度異常區(qū)域和火點信息[14]，其空間分辨率為1 km，兩顆衛(wèi)星每天均有白天和夜間兩期產(chǎn)品，考慮到秸稈焚燒一般發(fā)生在白天，因此本文選用的MOD14/MYD14產(chǎn)品均為白天的?；谘芯繀^(qū)麥收時間和麥秸稈焚燒發(fā)生在麥收之后的考慮，本文從NASA官網(wǎng)上下載了2005—2015共11年6月每日 MOD14/MYD14數(shù)據(jù)日產(chǎn)品，并采用MOD03/MYD03數(shù)據(jù)對其地理定位。MOD03/MYD03數(shù)據(jù)同樣來自于NASA官網(wǎng)并與MOD14/MYD14產(chǎn)品一一對應。地理定位后的MOD14/MYD14產(chǎn)品需進一步拼接和裁剪，并從中提取Fire Mask數(shù)據(jù)集，從而滿足后續(xù)火點信息的提取。

2.2 耕地信息的獲取

秸稈焚燒點一般發(fā)生在耕地上，因此，需利用土地利用/覆蓋類型數(shù)據(jù)的耕地信息對MOD14/ MYD14產(chǎn)品數(shù)據(jù)獲取的火點信息進行進一步篩選。鑒于此，本文選用2010年MODIS的陸地3級標準數(shù)據(jù)產(chǎn)品MCD12Q1，并在原有的馬里蘭大學土地覆蓋數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上，提取研究區(qū)耕地的分布。同時由于MCD12Q1空間分辨率為500 m，為保證與MOD14/MYD14數(shù)據(jù)產(chǎn)品一致，本文將獲取的土地利用/覆蓋類型數(shù)據(jù)進行重采樣為1 km。

3 研究方法

首先依據(jù)MODIS火點產(chǎn)品MOD14/MYD14的Fire Mask數(shù)據(jù)集元數(shù)據(jù)說明（表1）從預處理后MOD14/MYD14產(chǎn)品的Fire Mask數(shù)據(jù)集中提取研究區(qū)疑似火點信息，由表1可知，像元亮度值7、8、9分別代表低可信度、中等可信度和高可信度火點信息，本研究將其一律標識為火點信息。其次利用MCD12Q1獲取的耕地圖斑與提取的疑似火點信息疊加求交集，獲得秸稈焚燒點。最后對提取的秸稈焚燒點進行空間特征和時間變化進行分析。具體流程如圖1所示。

表1 MOD14/MYD14火點產(chǎn)品Fire Mask數(shù)據(jù)集DN值說明Tab.1 The introduction of the DN Value about fi re Mask Dataset of the MOD14/MYD14 fi re products

圖1 技術(shù)流程圖Fig.1 Technique flow chart

4 結(jié)果

4.1 京津冀麥秸稈焚燒點空間分布特征

根據(jù)圖1技術(shù)流程，分別提取了2005—2015共計11年6月每日的白天的秸稈焚燒點信息，其2005—2015年6月麥秸稈焚燒點累計匯總空間分布如圖2所示，可以看出，麥秸稈焚燒點最多的是邢臺市、其次是邯鄲市、衡水市；秸稈焚燒點最少的是張家口，其次是承德。其主要原因是邢臺、邯鄲、衡水等地區(qū)耕地較多，且主要農(nóng)作物是小麥和玉米，而承德、張家口其耕地數(shù)量較少，主要土地利用類型是草地和林地。另外由圖2可以看出，雖然唐山的耕地數(shù)量也不少，但是其麥秸稈焚燒點卻不多，通過查看歷年河北省統(tǒng)計局的年鑒發(fā)現(xiàn)，唐山市冬小麥種植面積僅為邯鄲市的1/3左右；同時，唐山北部和東北部多山，主要經(jīng)濟作物為果樹，南部和西部為濱海鹽堿地和洼地草泊，僅有中部為燕山山前平原，能夠大范圍種植農(nóng)作物，而當?shù)氐霓r(nóng)作物類型很多，除小麥之外還有水稻、花生，這些因素的綜合作用導致該區(qū)域麥秸稈焚燒點少。

圖2 2005—2015年累計麥秸稈焚燒點空間分布圖Fig.2 The spatial distribution map of the wheat straw burning point accumulative number during 2005—2015

同時，本文按旬統(tǒng)計了研究區(qū)2005—2015麥秸稈焚燒的情況，以2013年為例（圖3），可以看出，6月上旬，麥秸稈焚燒點基本集中在京津冀南部的邯鄲、邢臺等地；中旬時火點數(shù)量明顯增多，麥秸稈焚燒點發(fā)生地點也集中在京津冀中部的衡水、滄州、保定、天津、北京、唐山等地，而京津冀南部卻有所減少；下旬麥秸稈焚燒點數(shù)量也驟減，且京津冀南部麥秸稈焚燒點基本上已經(jīng)不存在，而主要集中在研究區(qū)的中部地區(qū)；綜合分析上中下三旬，麥秸稈焚燒點在研究區(qū)北部基本上沒有。這個現(xiàn)象主要是受到緯度因素的影響，小麥的成熟期依次由南向北遞推，因此麥秸稈焚燒點數(shù)量形成先少后多、先南后北的空間分布規(guī)律。

圖3 2013年6月上中下三旬麥秸稈焚燒點空間分布Fig.3 Spatial distribution of wheat straw burning point in Early June, mid-June and last June, respectively

4.2 京津冀麥秸稈焚燒點時間變化特征

4.2.1 麥秸稈焚燒點數(shù)量年際變化

統(tǒng)計結(jié)果表明，從2005年以來，麥秸稈焚燒點數(shù)量平均值為550個，并呈現(xiàn)波動中上升趨勢，遞增率為31.1個/a（圖4）。2007—2008年，麥秸稈焚燒點數(shù)量出現(xiàn)大幅度降低，并為2005年 以來最低值，其主要原因應為2008我國舉辦夏季奧林匹克運動會，為了保證空氣質(zhì)量，國家在秸稈焚燒方面實施了一系列監(jiān)管措施并嚴格落實。2008年以后，雖然國家在政策和措施方面要求依然嚴格，但監(jiān)管力度不如奧運會期間，且農(nóng)民的意識未得到根本轉(zhuǎn)變，很多農(nóng)民避開監(jiān)管人員，偷偷進行麥秸稈焚燒，因此自2009年焚燒點個數(shù)有強烈反彈。

4.2.2 2005—2015年麥秸稈焚燒點數(shù)量日均值分析

2005年—2015年日均值秸稈焚燒火點如圖5所示，由圖可以看出京津冀地區(qū)的秸稈焚燒具有明顯的時間特性，6月上旬開始火點數(shù)量出現(xiàn)并隨時間推移逐漸增加，直至中旬達到峰值狀態(tài)后開始減少，焚燒點數(shù)量分布接近正態(tài)分布。由此可以看出，麥秸稈焚燒時間較為集中，6月中旬為秸稈焚燒最嚴重的時間段。

5 結(jié)論

圖4 2005—2015年麥秸稈焚燒點年際變化Fig.4 Interannual variation of wheat straw burning point during 2005 to2015

圖5 2005—2015研究區(qū)秸稈焚燒點數(shù)量日均值Fig.5 Daily mean value of wheat straw burning point in study area during 2005 to 2015

從時間序列上來看，除2008年外，京津冀地區(qū)2005—2015年內(nèi)疑似麥秸稈焚燒點數(shù)量總體上呈增加趨勢。11年來研究區(qū)麥秸稈焚燒主要發(fā)生在6月中旬，上下旬較少，總體沿時間軸呈近似正態(tài)分布。從空間分布上來看，疑似麥秸稈焚燒點空間分布不均勻，主要發(fā)生在耕地較多的京津冀平坦地區(qū)，承德、張家口、秦皇島等山區(qū)和丘陵地帶較少。通過時空分析可以發(fā)現(xiàn)，麥秸稈焚燒先從研究區(qū)南部開始，隨時間推移逐漸向北移動。

利用MODIS產(chǎn)品進行麥秸稈焚燒監(jiān)測和統(tǒng)計具有很多優(yōu)點，但由于缺乏實際調(diào)查數(shù)據(jù)，其準確性和精度難以驗證。另外本文在麥秸稈焚燒點提取時使用的耕地圖斑信息采用的是2010年MODIS的MCD12Q1土地利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，雖有相關(guān)研究[15-18]表明，在中國境內(nèi)，MODIS土地覆蓋產(chǎn)品總體精度較高，達到61.9%，但用于從MOD14/MYD14產(chǎn)品的Fire Mask數(shù)據(jù)集中提取麥秸稈焚燒點仍存在誤判的可能。

[1]何立明，王文杰，王 橋等.中國秸稈焚燒的遙感監(jiān)測與分析[J].中國環(huán)境監(jiān)測，2007（1）：42-50.

[2]王子峰，陳良富，顧行發(fā).基于MODIS數(shù)據(jù)的華北地區(qū)秸稈焚燒監(jiān)測[J].遙感技術(shù)與應用，2008，23(6)：611-617.

[3]劉 婷，王來剛，范 磊.基于EOS/MODIS數(shù)據(jù)的河南省小麥秸稈焚燒監(jiān)測分析[J].河南農(nóng)業(yè)科學，2011（11）：158-160.

[4]邵衛(wèi)偉，楊 哲，周 斌.基于中分辨率成像光譜儀的秸稈焚燒火點提取方法的改進[J].環(huán)境污染與防治，2012（9）：38-42.

[5]GIGLIO L.An Enhanced Contextual Fire Detection Algorithm for MODIS[J].Remote Sensing of Environment，2003，87：273-282.

[6]胡 梅，齊述華，舒曉波，等.華北平原秸稈焚燒火點的MODIS影像識別監(jiān)測[J].地球信息科學，2008（6）：6802-6807.

[7]王 釗.新一代極軌氣象衛(wèi)星FY3A-VIRR數(shù)據(jù)的地表火監(jiān)測算法研究與評價[J].火災科學，2011（3）：140-145.

[8]FLASSE S P，CECCATO P. A Contextual Algorithm for AVHRR Fire Detection[J]. International Journal of Remote Sensing，1996，17(2)：419-424

[9]馮登超，秦煥禹，楊曉冬，等.基于資源三號衛(wèi)星影像的秸稈焚燒火點監(jiān)測研究[J].電子測量與儀器學報，2015（4）：616-621.

[10]張為兵.基于環(huán)境一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的小麥秸稈焚燒點提取方法研究[D].南京：南京師范大學，2013.

[11]王 玲，田慶久，包 穎.基于HJ衛(wèi)星IRS遙感數(shù)據(jù)的農(nóng)作物秸稈火點提取模式研究[J].地理科學，2011（6）：661-667.

[12]田慶久，王 玲， 包 穎，等.基于HJ-1B衛(wèi)星的作物秸稈提取及其焚燒火點判定模式[J].中國科學∶信息科學，2011（Z1）：117-127.

[13]楊珊榮，李 虎，余 濤，等.基于MODIS的秸稈焚燒火點識別原理及算法IDL實現(xiàn)[J].遙感信息，2009（2）：91-97.

[14]卿清濤，謝向明，張順謙，等.EOS/MODIS衛(wèi)星遙感監(jiān)測四川省森林火災的閾值設(shè)置研究[J].四川氣象，2007（2）：24-25.

[15]JUSTICE C，GIGLIO L，BOSCHETTI L，et al. Algorithm technical background document MODIS fire products[J]. MODIS ATBD. Version，1998（10）：1-77.

[16]冉有華，李 新，盧 玲.四種常用的全球1 km土地覆蓋數(shù)據(jù)中國區(qū)域的精度評價[J].冰川凍土，2009（3）：490-500.

[17]吳文斌，楊 鵬，張 莉，等.四類全球土地覆蓋數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的精度評價[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2009（12）：167-173.

[18]劉向培，王漢杰，何明元，等.三種土地覆蓋遙感數(shù)據(jù)在中國區(qū)域的精度分析[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2012（24）：252-259.

（責任編輯 王利君）

Spatiotemporal variation analysis of wheat straw burning during 2005—2015 in Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region

LIU Haixin1，CUI Mingyue1,2，ZHAO Anzhou1，BAI Zhihui3，WANG Dongli1
(1.School of Mining and Geomatics, Hebei University of Engineering, Hebei Handan, 056038, China;2.School of the Earth Sciences and Resources, China University of Geosciences, Beijing, 100083,China;3.Fengfeng Group, Jizhong Energy corporation, Hebei Handan, 056107, China)

In order to monitor and analyze wheat straw burning of Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region during or after the wheat harvest, and provide the government abundant decision-making assistant information to forbid wheat straw burning, based on the fire products (MOD14/MYD14) and land cover products (MCD12Q1) of MODIS, the wheat straw burning points were extracted during the June of 2005-2015, and the patterns of spatiotemporal variation of wheat straw burning points were also investigated. The results showed that the wheat straw burning of the study area in June mainly concentrated in Handan, Xingtai and Hengshui were the most serious. The number of wheat straw burning points first decreased and then increased, and the wheat straw burning points showed a change trend from southeast to the northwest over time. Time series analysis indicated that number of wheat straw burning points had a general increase trend except hosted the Olympic Games (2008) during 2005-2015; the time of occurrence concentrated in mid-June, and the statistical figure of the whole June was similar to the normal distribution.

MODIS products; wheat straw burning point; temporal and spatial variation; Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan region

X87

A

1673-9469（2017）02-0100-05

10.3969/j.issn.1673-9469.2017.02.020

2017-03-07 特約專稿

河北省自然科學基金(D2015402134)；河北省教育廳計劃項目(QN2015105，QN2016234)

劉海新(1980-)，男，山東棲霞人，碩士，講師，主要從事3S技術(shù)在農(nóng)業(yè)、環(huán)境方面的應用研究。