周嘉源， 施潤和,2,3

(1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，上海 200241； 2.華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點實驗室，上海 200241； 3.華東師范大學(xué)、中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所環(huán)境遙感與數(shù)據(jù)同化聯(lián)合實驗室，上海 200241)

基于GIOVANNI的我國主要城市與西部地區(qū)2000—2014年氣溶膠光學(xué)厚度的對比

周嘉源1， 施潤和1,2,3

(1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，上海 200241； 2.華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點實驗室，上海 200241； 3.華東師范大學(xué)、中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所環(huán)境遙感與數(shù)據(jù)同化聯(lián)合實驗室，上海 200241)

遙感方法反演的氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical depth, AOD)是開展區(qū)域空氣質(zhì)量研究的關(guān)鍵數(shù)據(jù)源。研究長時間序列AOD需要對AOD條帶產(chǎn)品進(jìn)行時空尺度拓展，涉及一系列復(fù)雜、專業(yè)的數(shù)據(jù)處理。為了便于非遙感專業(yè)科研工作者準(zhǔn)確使用該數(shù)據(jù)，美國宇航局(NASA)研發(fā)了新一代的遙感數(shù)據(jù)在線分析平臺GIOVANNI(GES-DISC interactive online visualization and analysis infrastructure)，但該平臺在國內(nèi)尚未得到廣泛應(yīng)用。本文以北京、上海、廣州與西部地區(qū)為研究區(qū)，基于多年時間序列變化特征對平臺缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了插補，進(jìn)而開展了“北上廣”超大城市地區(qū)與西部地區(qū)2000—2014年的AOD月數(shù)據(jù)的對比分析。研究表明，北京、上海、廣州與西部地區(qū)相比，AOD多年平均值顯著較高，其中上海最高，北京次之； 北京和上海的AOD值具有春夏高、秋冬低的季節(jié)差異性； 雖然“北上廣”近15 a來AOD年平均值的變化趨勢不顯著，但上海與廣州的AOD時間序列存在相似性。

GIOVANNI ； AOD； 大氣顆粒物； 遙感

0 引言

以可吸入顆粒物為代表的空氣污染是當(dāng)前我國面臨的重要環(huán)境問題，尤其在以北京、上海、廣州為核心的京津冀、長三角和珠三角地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口密集，對人體健康有嚴(yán)重威脅?？晌腩w粒物的監(jiān)測是開展空氣治理的前提保障，而傳統(tǒng)地面監(jiān)測方式存在站點數(shù)量少、分布不均、代表性差、歷史數(shù)據(jù)積累不足等問題，迫切需要發(fā)展新的監(jiān)測方式。

利用衛(wèi)星遙感技術(shù)開展空氣污染監(jiān)測具有空間覆蓋能力強(qiáng)、可周期性重復(fù)觀測、時間序列長等優(yōu)勢，能與地基站點監(jiān)測形成互補。一般來說，主要通過建立遙感反演的氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical depth, AOD)與PM2.5或PM10等顆粒物濃度之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，來實現(xiàn)對可吸入顆粒物的遙感監(jiān)測。AOD定義為介質(zhì)的消光系數(shù)在垂直方向上的積分，用作描述氣溶膠對光的衰減作用。Chu等[1]利用MODIS Level 2產(chǎn)品氣溶膠光學(xué)厚度的數(shù)據(jù)，研究了全球、區(qū)域和局地大氣污染狀況，證實了用氣溶膠光學(xué)厚度監(jiān)測大氣污染的可行性。Engel-Cox等[2]利用 MODIS 2002 年3—9月的AOD數(shù)據(jù)定量分析，發(fā)現(xiàn)衛(wèi)星遙感資料與地面污染物質(zhì)量濃度在美國東部和中西部地區(qū)具有較高的相關(guān)性，并且指出衛(wèi)星數(shù)據(jù)在區(qū)域尺度的空氣質(zhì)量監(jiān)測方面有重要的應(yīng)用潛力。李成才等[3-4]利用暗目標(biāo)法反演了北京和香港地區(qū)1 km氣溶膠光學(xué)厚度,證實高分辨率遙感產(chǎn)品在研究城市大氣污染,尤其是在監(jiān)測污染源的宏觀分布方面具有潛在的應(yīng)用價值。由于AOD瞬時遙感反演產(chǎn)品，即二級條帶產(chǎn)品，受天氣狀況、反演算法等多種因素影響，存在嚴(yán)重的時空不連續(xù)性，在實際使用時需要進(jìn)行復(fù)雜的專業(yè)處理，影響了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的應(yīng)用，尤其是在非遙感專業(yè)用戶群中的應(yīng)用。NASA研發(fā)的GIOVANNI[5-6](GES-DISC interactive online visualization and analysis infrastructure，GIOVANNI)平臺是一個基于Web服務(wù)和工作流的數(shù)據(jù)可視化與分析在線系統(tǒng)，可以在瀏覽器中通過簡便的操作完成復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理工作。Acker等[7]基于GIOVANNI平臺以天氣與流感的聯(lián)系為例開展了地域性空間公共衛(wèi)生領(lǐng)域的研究與應(yīng)用； Zubko等[8]開展了基于GIOVANNI平臺的MODIS Terra 和Aqua每日氣溶膠數(shù)據(jù)的融合和插補方法的研究； Prados等[9]介紹了由GIOVANNI平臺取得的遙感數(shù)據(jù)的入口、可視化和互操作性； 趙潔心等[10]基于GIOVANNI對江浙滬地區(qū)的AOD時空格局進(jìn)行了分析，并同時驗證了利用GIOVANNI數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析的可行性。總體來說，GIOVANNI平臺在國外空氣質(zhì)量等研究中得到了廣泛應(yīng)用，但在國內(nèi)尚未普及。

本文利用GIOVANNI平臺，開展了2000—2014年15 a間，北京、上海、廣州3個典型特大城市地區(qū)與西部非城市地區(qū)的AOD對比分析，探索該平臺長時間序列數(shù)據(jù)在我國不同地區(qū)的應(yīng)用。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

京津冀、長三角和珠三角地區(qū)是我國3個重要的城市群，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，人口集中，近年來深受霧霾等大氣顆粒物污染的影響。本研究在這3個城市群中選取代表性城市，即北京、上海和廣州作為研究區(qū)，結(jié)合所采用的遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品空間分辨率，其經(jīng)緯度范圍分別設(shè)置為： 北京E115°～118°，N39°～42°； 上海E120°～123°，N30°～32°； 廣州E112°～115°，N22°～24°。選取青海省西北部5°×5°的較大范圍(E90°～95°，N35°～40°)為研究區(qū)，該區(qū)深處西部中心腹地，受城市影響較小。

1.2 數(shù)據(jù)源

GIOVANNI交互式在線可視化和分析基礎(chǔ)平臺由美國宇航局(NASA)Goddard地球科學(xué)數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心設(shè)計和開發(fā)，為氣象、水文、生態(tài)及地質(zhì)等諸多領(lǐng)域用戶提供了基于網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取、處理、分析與可視化工具，以其簡單、快速和良好的人機(jī)交互功能吸引了大量用戶。該平臺一方面可以為用戶省去數(shù)據(jù)傳輸和在本地計算機(jī)上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的時間，另一方面可以避免不恰當(dāng)?shù)奶幚矸椒ǘ氲恼`差。GIOVANNI平臺網(wǎng)址為giovanni.sci.gsfc.nasa.gov/giovanni。

對于AOD數(shù)據(jù)，GIOVANNI平臺可以提供多種衛(wèi)星遙感傳感器的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品(表1)。本研究采用時間序列最長的Terra/MODIS AOD月產(chǎn)品，其空間分辨率為1°×1°，采用的反演算法為深藍(lán)算法，其科學(xué)數(shù)據(jù)集名稱為deep blue aerosol optical depth at 0.55 microns for land (corrected): mean monthly。

表1 GIOVANNI平臺提供的AOD數(shù)據(jù)產(chǎn)品列表

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)完整性分析

對基于GIOVANNI平臺取得的源數(shù)據(jù)(圖1)進(jìn)行完整性分析，發(fā)現(xiàn)北京、上海和廣州3地AOD數(shù)據(jù)都較完整，僅廣州地區(qū)的數(shù)值存在3個月份的缺失。而西部地區(qū)數(shù)據(jù)缺失情況較為嚴(yán)重，尤其在2004—2007年期間，每年缺失5～7個AOD月值，需要進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟逖a。

(a) 北京 (b) 上海

圖1-14個研究區(qū)AOD月值數(shù)據(jù)的時間序列

Fig.1-1TimeseriesofmonthlyaveragedAODinthe4researchareas

(c) 廣州(d) 西部地區(qū)

圖1-24個研究區(qū)AOD月值數(shù)據(jù)的時間序列

Fig.1-2TimeseriesofmonthlyaveragedAODinthe4researchareas

2.2 統(tǒng)計、線性擬合與相關(guān)分析

對GIOVANNI平臺提供的研究區(qū)2000年3月—2015年2月的AOD月值進(jìn)行多年平均值、多年最大值、多年最小值及分季節(jié)統(tǒng)計分析； 對AOD的年平均值線性擬合,并進(jìn)行分析； 對北京、上海、廣州和西北地區(qū)AOD的月值序列進(jìn)行相關(guān)分析，觀察城市與非城市地區(qū)在AOD上體現(xiàn)出的差異性。

3 結(jié)果與分析

3.1 缺失值的插補方法

由于利用遙感方法目前只能反演晴空條件下的AOD數(shù)據(jù)，且反演算法成功與否還受到下墊面因素的影響，導(dǎo)致西部地區(qū)因存在連續(xù)若干個月的數(shù)據(jù)缺失情況，無法用相鄰月份插值方法進(jìn)行直接插補。本文以西部地區(qū)為例，根據(jù)數(shù)據(jù)完整年份的時間序列數(shù)據(jù)，計算得出AOD各個月份間的多年平均變化率(表2)，再根據(jù)缺失年份內(nèi)的已有數(shù)據(jù)，推算出缺失月份的AOD值。

表2 西部地區(qū)AOD平均月變化率

3.2 統(tǒng)計結(jié)果與分析

對2000—2014年4個研究區(qū)AOD時間序列數(shù)據(jù)，在年、季、月3個時間周期中進(jìn)行統(tǒng)計分析(圖2)。

(a) 時間序列(b) 多年季節(jié)平均值(c) 月平均值

圖24個研究區(qū)AOD年平均值數(shù)據(jù)

Fig.2TimeseriesofyearlyaveragedAODinthe4researchareas

北京： 多年平均值為0.56，最大年均值差為0.18。多年最大月值為1.379，出現(xiàn)時間在2008年6月。多年最小月值為0.131，出現(xiàn)時間在2014年12月。全年AOD最大值多出現(xiàn)于夏季，夏季平均值在0.82附近，春、冬季次之，秋季最小，秋季平均值在0.43附近，有明顯的季節(jié)差異性存在。多年年內(nèi)最大月值差為1.12。

上海： 多年平均值為0.70，最大年均值差為0.57。多年最大月值為2.155，出現(xiàn)時間在2012年6月。多年最小月值為0.100，出現(xiàn)時間在2000年7月。全年AOD最大值多出現(xiàn)于夏季，夏季平均值在0.81附近，春、冬季次之，秋季最小，秋季平均值在0.56附近，有明顯的季節(jié)差異性存在。多年年內(nèi)最大月值差為1.89。

廣州： 多年平均值為0.55，最大年均值差為0.52。多年最大月值為1.235，出現(xiàn)時間在2014年4月。多年最小月值為0.067，出現(xiàn)時間在2003年7月。全年AOD最大值多出現(xiàn)于春季，春季平均值在0.56附近，夏、冬季次之，秋季最小，秋季平均值在0.54附近。不同于北京和上海，全年AOD值的季節(jié)變化較小，四季的值都較接近。多年年內(nèi)最大月值差為0.99。

西部地區(qū)： 多年平均值為0.31，最大年均值差為0.32。多年最大月值為1.172，出現(xiàn)時間在2001年4月。多年最小月值為0.051，出現(xiàn)時間在2005年11月。全年AOD最大值多出現(xiàn)于春季，春季平均值在0.54附近，夏、冬季次之，秋季最小，秋季平均值在0.21附近，有明顯的季節(jié)差異性存在。多年年內(nèi)最大月值差為0.95。

總體來看，相比較于“北上廣”3地，西部地區(qū)的AOD多年平均值0.31明顯較低，相差在0.24～0.39之間，體現(xiàn)出城市地區(qū)與非城市地區(qū)的顯著差異。對比“北上廣”3地，上海的多年平均值最高，北京其次，廣州最低。在此需要指出，雖然AOD在數(shù)值上呈現(xiàn)上述特點，但遙感反演的AOD并不能準(zhǔn)確反映一個地區(qū)的空氣污染程度，還需要進(jìn)行標(biāo)高、濕度訂正等修正，才能與近地層可吸入顆粒物建立較為穩(wěn)定的關(guān)系； 同時，“北上廣”的大氣顆粒物來源復(fù)雜，使得AOD與大氣顆粒物之間的相關(guān)性是不穩(wěn)定的。在季節(jié)尺度上，北京和上海的AOD值都具有明顯的季節(jié)差異性且季節(jié)差異相似，都是春夏較大，秋冬較??； 而廣州的AOD值的季節(jié)分布較平穩(wěn)。上述特點與關(guān)佳欣等[11]對AOD在我國中、東部主要地區(qū)的分布和變化研究結(jié)論一致。

3.3 城市地區(qū)AOD年均值的線性擬合

圖3虛線為“北上廣”3地以2000—2014年為一個周期的AOD年平均值的線性擬合。可以看到，3地擬合線總體呈現(xiàn)上升，其中北京的變化程度最小，擬合線斜率為0.005 57； 廣州次之，擬合線斜率為0.011 28； 上海最大，擬合線斜率為0.016 2。上海和廣州在2004—2007年都出現(xiàn)了較高值。

(a) 北京 (b) 上海 (c) 廣州

圖3北京、上海、廣州AOD年平均值的線性擬合

Fig.3LinearfitofyearlyaveragedAODinBeijing,ShanghaiandGuangzhou

分別以2000—2004年、2005—2009年和2010—2014年35 a對三地AOD進(jìn)行線性擬合，擬合線如圖3實線所示，擬合線變化率見表3。

表3 北京、上海和廣州3地AOD的5 a線性擬合變化率

北京： 2000—2004年，AOD年平均值擬合線呈緩慢上升； 2005—2009年，呈緩慢下降； 2010—2014年，呈現(xiàn)下降。

上海： 3地中擬合線的變化幅度最為明顯。2000—2004年，AOD年平均值呈明顯上升； 2005—2009年，呈明顯下降； 2010—2014年，呈現(xiàn)上升。

廣州： 2000—2004年，AOD年平均值擬合線呈明顯上升； 2005—2009年，呈明顯下降； 2010—2014年，呈現(xiàn)上升。

綜合3地，可以看出2000—2004年是AOD年平均值擬合線的共同上升段； 2005—2009年是共同的下降段； 2010—2014年，雖然上海和廣州AOD平均值呈現(xiàn)上升，但上升程度明顯低于2000—2004年。

綜上所述，線性擬合的結(jié)果一定程度上反映了近15 a來北京、上海和廣州3地AOD年平均值的變化情況，但作為趨勢分析，結(jié)果并不顯著。

3.4 AOD時間序列的相關(guān)分析

對AOD時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果如表4所示，上海與廣州的AOD序列的相關(guān)系數(shù)最高，通過α=0.10的顯著性檢驗，而與北京并不相似，這主要因為與北京相比，處于長三角的上海與珠三角的廣州具有相似的海陸位置，受海陸風(fēng)影響，兩地顆粒物擴(kuò)散條件具有一定的相似性。但由于影響AOD的因素眾多，4個研究區(qū)的時間序列并未出現(xiàn)顯著的高相關(guān)，反映出各地AOD的變化呈現(xiàn)較鮮明的本地特征。

表4 4個研究區(qū)AOD時間序列的相關(guān)系數(shù)

4 結(jié)論

1)GIOVANNI平臺不僅具有傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)共享功能，其特有的在線數(shù)據(jù)處理與分析功能可以顯著減小科研人員花費大量時間和精力開展繁雜的數(shù)據(jù)下載與處理工作，并能確保數(shù)據(jù)處理的規(guī)范性，提高了科學(xué)研究的工作效率，使非遙感專業(yè)人士也能較為輕松地使用遙感數(shù)據(jù)與產(chǎn)品。但由于光學(xué)遙感受大氣環(huán)境的影響，以及遙感反演算法本身的不足，使得該平臺提供的數(shù)據(jù)在開展研究前仍可能需要進(jìn)一步的處理。數(shù)據(jù)完整性分析及缺失值插補是應(yīng)用GIOVANNI平臺數(shù)據(jù)源開展時間序列研究與應(yīng)用的必要預(yù)處理之一。

2)本文利用GIOVANNI平臺提供的2000—2014年Terra/MODIS反演的時間序列AOD月值數(shù)據(jù)開展了北上廣城市地區(qū)與西部非城市地區(qū)AOD對比分析，一方面證實了該平臺AOD數(shù)據(jù)在我國遙感空氣質(zhì)量研究與應(yīng)用領(lǐng)域的可用性，另一方面也反映出東部主要城市地區(qū)與西部非城市地區(qū)長時間序列AOD之間的差異。AOD作為大氣光學(xué)參數(shù)并不能直接反映空氣質(zhì)量狀況，還需進(jìn)行標(biāo)高、濕度等訂正處理和建立與可吸入顆粒物之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

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(責(zé)任編輯：邢宇)

AcomparativeanalysisofAODinmaincitiesandthewesternregionofChinafrom2000to2014basedonGIOVANNI

ZHOU Jiayuan1， SHI Runhe1,2,3

(1.SchoolOfGeographicSciences,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200241,China； 2.KeyLaboratoryofGeographicInformationScience,MinistryofEducation,EastChinaNormalUniversity,Shanghai200241,China； 3.JointLaboratoryforEnvironmentalRemoteSensingandDataAssimilation,ECNUandCEODE,Shanghai200241,China)

Retrievals of aerosol optical depth (AOD) is the key data sources to carry out the study of regional air quality. The study of a long-time series of AOD needs the temporal spread and spatial expansion of AOD stripe products, involving a series of complex and professional data processing. In order to help the non-remote sensing professional researchers to correctly use the data, NASA has developed a web service workflow-based data visualization and analysis system- GIOVANNI, but this system has not yet been widely used in China. In this paper, choosing Beijing, Shanghai, Guangzhou and the western region of China as the study areas, the authors interpolated the missing data based on the variation characteristics of multi-year time series. On such a basis, the authors carried out a comparative analysis of the monthly values of AOD in main cities and the western region of China from 2000 to 2014 based on GIOVANNI. The results show that, compared with things in the western region, the averages of multi-year values of AOD in Beijing, Shanghai and Guangzhou were significantly higher, of which Shanghai was the highest, followed by Beijing. AOD in Beijing and Shanghai had significant seasonal differences, and exhibited the high levels in spring and summer and the low levels in autumn and winter. Although the averages of annual values of AOD in Beijing, Shanghai and Guangzhou showed anon significant trend from 2000 to 2014, the time series of AOD in Shanghai and Guangzhou had similarity.

GIOVANNI； AOD； atmospheric particles; remote sensing

10.6046/gtzyyg.2017.03.21

周嘉源,施潤和.基于GIOVANNI的我國主要城市與西部地區(qū)2000—2014年氣溶膠光學(xué)厚度的對比[J].國土資源遙感,2017,29(3):143-148.(Zhou J Y,Shi R H.A comparative analysis of AOD in main cities and the western region of China from 2000 to 2014 based on GIOVANNI[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(3):143-148.)

2015-07-24；

2015-11-20

國家重點研發(fā)計劃項目“主要惡性腫瘤發(fā)病相關(guān)的大數(shù)據(jù)獲取、挖掘及利用研究”(編號： 2016YFC1302602)、上海市衛(wèi)計委重點學(xué)科建設(shè)項目“環(huán)境衛(wèi)生與勞動衛(wèi)生學(xué)”(編號： 15GWZK0201)和上海市科委項目“暴雨災(zāi)害時空多源數(shù)據(jù)集成與分析研究”(編號： 15dz1207805)共同資助。

周嘉源(1994-)，女，本科生，主要從事遙感應(yīng)用研究。Email: znana_99@163.com。

施潤和(1979-)，男，博士，副教授，主要從事定量遙感研究。Email: rhshi@geo.ecnu.edu.cn。

TP 751.1

： A

： 1001-070X(2017)03-0143-06