謝順濤,巨天珍*,葛建團,馬維慧,張生財

基于衛(wèi)星遙感中國甲醛的時空分布及影響因子

謝順濤1,巨天珍1*,葛建團1,馬維慧2,張生財3

(1.西北師范大學地理與環(huán)境科學學院,甘肅 蘭州 730070；2.蘭州市環(huán)境監(jiān)測站,甘肅 蘭州 730000；3.蘭州市氣象局,甘肅 蘭州 730000)

基于OMIHCHO數(shù)據(jù)日產(chǎn)品,對2016年全國甲醛柱濃度數(shù)據(jù)進行了提取分析,并結合全國各省市溫度、降雨量、植被覆蓋度、人類活動等數(shù)據(jù),在空間上與甲醛柱濃度做了相關性分析.結果表明:我國甲醛柱濃度空間分布極不平衡,呈現(xiàn)出東部及東南部地區(qū)甲醛柱濃度值普遍較高,而我國的西部及西北部地區(qū)表現(xiàn)出較低值;甲醛柱濃度月均值最低為8.31×1015molec/cm2,出現(xiàn)在10月份,最高為11.87× 1015molec/cm2,出現(xiàn)在6月份,如果按照季節(jié)劃分甲醛柱濃度均值,夏季>春季>冬季>秋季;從氣象因子與甲醛柱濃度相關性分析結果來看,溫度與甲醛柱濃度之間的相關性更為密切,但表現(xiàn)出空間上的差異性,此外,雨水對甲醛有一定的消除作用,但也在空間上有差異;由植被與甲醛柱濃度相關性結果來看,植被主要對東部及東南部地區(qū)甲醛柱濃度影響作用明顯.甲醛柱濃度與各省市的地區(qū)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值、機動車保有量的變化也存在著明顯的相關性,而各產(chǎn)業(yè)增加值中工業(yè)與其相關性最高,說明工業(yè)排放和汽車尾氣也是甲醛的主要來源.

中國；OMI；甲醛；時空分布；相關因子；相關性

甲醛是大氣中的一種痕量氣體,是大氣的重要組成部分,在大氣化學反應中有著重要作用,與大氣中臭氧、NO2等的生成與消亡有著密切聯(lián)系[1-3].大氣中甲醛的來源廣泛,其中一次來源主要包括機動車尾氣、化石燃料的燃燒、生物質燃燒等;二次來源主要為大氣中揮發(fā)性有機物的光化學氧化,如甲烷、植物排放的異戊二烯等,此外,大氣的環(huán)境條件,同樣會影響大氣中甲醛的生成,如大氣的溫度、降雨、濕度等.大氣中的甲醛在空氣中存在的時間只有幾小時,通過光解作用生成HO2、H等自由基.空氣中甲醛的超標會引起一系列的健康問題[7];2016年國際癌癥研究機構(IARC)將其確定為1類致癌物[8],中國將其確定為有毒化學品控制名單第二位.近年來,由于工業(yè)的發(fā)展,化石燃料燃燒量的增加、人類活動對自然改造的加劇等,使甲醛在空氣中的含量逐年增加,且甲醛在空間分布不平衡和不穩(wěn)定,使其潛在的危害性加劇,引起了人們對甲醛監(jiān)測和研究的重視.

現(xiàn)階段,甲醛未列入我國大氣污染物的常規(guī)監(jiān)測,國外在上世紀九十年代已經(jīng)運用衛(wèi)星監(jiān)測大氣中甲醛柱濃度,如搭載于ERS-2的GOME (1996年~2003年)傳感器,搭載于ENVISAT衛(wèi)星的SCIAMACHY(2002年~2012年)傳感器,和搭載于Aura衛(wèi)星的OMI傳感器[9].其中OMI空間分辨率最高,為13 × 24km2,可以每天覆蓋全球;甲醛的反演是基于327.5~356.5nmUV-2的空間窗口的非線性二乘法擬合,通過光譜擬合得到甲醛斜柱濃度,然后通過利用 HCHO 廓線的氣候值預先計算而得的對流層空氣質量因子 AMF 查找表將其轉換成垂直柱總量值[10],并考慮了云的影響(無散射、反射的云頂),該方法得到的數(shù)值不確定性為25%左右[11-12].

對于痕量氣體的遙感探測,國內(nèi)外學者在進行了大量的研究,主要研究方向集中在對數(shù)據(jù)的驗證、區(qū)域痕量氣體的監(jiān)測及排放源的分析研究等.數(shù)據(jù)的驗證方面,石鵬等[13]通過多軸差分吸收光譜技術與GOME-2衛(wèi)星和SCIAMACHY衛(wèi)星甲醛柱濃度結果的對比,結果顯示有較好的相關性.區(qū)域痕量氣體的監(jiān)測及排放源的分析研究方面,謝順濤等[14]通過對蘭州甲醛柱濃度的研究發(fā)現(xiàn),近十一年甲醛柱濃度值是一個逐年增加的趨勢,且與當?shù)鼗剂系娜紵⑷祟惢顒?、氣溫變化有著密切關系.Boeke等[15]通過機載監(jiān)測對美國、墨西哥等國家甲醛進行監(jiān)測,并與OMI衛(wèi)星的甲醛柱濃度數(shù)據(jù)進行相關研究,發(fā)現(xiàn)在自然條件好的地區(qū),植被對甲醛的貢獻占較多份額,在大城市,人類活動對甲醛的貢獻較大.Kim等[16]通過統(tǒng)計學方法對衛(wèi)星甲醛柱濃度的監(jiān)測進行了評估,結果表明,在熱帶雨林和南美洲生物質的燃燒是甲醛的重要來源,人類活動對甲醛貢獻較少.Sabolis等[17]通過對地中海地區(qū)空氣中甲醛柱濃度的研究發(fā)現(xiàn),海水中浮游生物產(chǎn)生的異戊二烯等揮發(fā)性有機物是甲醛柱濃度的主要貢獻者,同時還與有機氣溶膠、海洋表面化學反應以及大氣運輸有著密切關系.

目前,相關學者已經(jīng)對我國大氣的主要污染物來源、分布和主要相關因素都有了研究[18],如王少麗等[19]采用2,4-二硝基苯肼(DNPH)高效液相色譜法測定了北京市大氣中的φ(甲醛),結果表明甲醛濃度夏季高于其他季節(jié),夏季φ(甲醛)主要受光化學氧化過程的控制和影響;降水對大氣甲醛有明顯的清除作用.

綜合上述研究,我國大尺度大氣中甲醛的相關研究較少,且缺乏大尺度區(qū)域對甲醛柱濃度值的時空分布變化及排放源相關性的統(tǒng)一研究.本文利用OMI監(jiān)測數(shù)據(jù),分析了我國2016年甲醛柱濃度的時空分布情況,同時結合與甲醛排放及生成有關的植被覆蓋情況、大氣溫度、降雨量等因素進行相關分析.

1 數(shù)據(jù)來源與處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

甲醛柱濃度數(shù)據(jù)為2016年1~12月的OMHCHO數(shù)據(jù)產(chǎn)品,此數(shù)據(jù)產(chǎn)品由比利時太空高層大氣研究所(BIRA-IASB)反演,并在NASA官網(wǎng)上的GES DISC發(fā)布,數(shù)據(jù)格式為HDF5,單位為molec/cm2.該數(shù)據(jù)的反演主要是基于差分吸收光譜(DOAS)算法,該算法利用327.5~ 356.5nm的通道窗口[20-21],通過去除地表輻射、氣溶膠、大氣等引起的Ring效應的填補作用及窗口通道內(nèi)其他氣體的吸收影響,獲得甲醛的斜柱濃度,然后結合輻射傳輸模型得到的大氣質量因子和IMAGES全球化學傳輸模型計算得到甲醛的垂直柱濃度[22-23].為了便于研究,將甲醛柱濃度單位轉化為1015molec/cm2.

歸一化差值植被指數(shù)(NDVI) 來源于 NASA MODIS陸地產(chǎn)品組根據(jù)統(tǒng)一算法開發(fā)的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集,本文所用的是MOD13A1,為Terra衛(wèi)星全球月尺度的3級產(chǎn)品,空間分辨率為500m,獲取自NASA的戈達德太空飛行中心,由于其經(jīng)過了氣溶膠、云、水等處理,提高了數(shù)據(jù)的質量,加之較高的空間分辨率,所以被廣泛應用于植被覆蓋度的變化;數(shù)據(jù)時間跨度為2016年1~12月.

氣象數(shù)據(jù),來自于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data.cma.cn/site/index.html),包括大氣溫度、降雨量等數(shù)據(jù),其中溫度數(shù)據(jù)是基于國家氣象信息中心基礎資料專項最新整編的中國地面高密度臺站(約2400個國家級氣象觀測站)的氣溫資料,利用ANUSPLIN軟件的薄盤樣條法 (TPS)進行空間插值,生成1961年至最新的中國地面月值氣溫格點數(shù)據(jù),本文數(shù)據(jù)為2016年1月~2016年12月的月均溫度;降雨量數(shù)據(jù)是通過實時從綜合庫提取全國2419個站(包括國家氣候觀象臺,國家氣象觀測一級站、二級站)逐日降水量(08:00~08:00),采用基于“氣候背景場”的最優(yōu)插值方法,實時生成中國區(qū)域逐日降水量的網(wǎng)格產(chǎn)品,本文數(shù)據(jù)為2016年1~12月計算得到的月均降雨量.

1.2 數(shù)據(jù)處理

通過獲取2016年每天的OMHCHO數(shù)據(jù),運用HDF-view軟件對數(shù)據(jù)進行讀取,再以經(jīng)緯度、云量、時間為提取條件,運用VB程序,剔除數(shù)據(jù)異常值、云量大于0.2的值等,然后在arcgis中進行插值及后續(xù)的篩選、重采樣、拼接、裁剪等處理.

對于得到的MOD13A1數(shù)據(jù),使用MODIS Reprojection Tools(MRT)軟件將獲取的MODIS13A1數(shù)據(jù)進行格式的轉換與重投影,即將原本的HDF格式轉換為Tiff格式,然后將SIN地圖投影轉換為WGS84/UTM投影,并進行圖像的空間拼接和重采樣,然后通過質量檢驗、數(shù)據(jù)裁剪等預處理過程,得到歸一化差值植被指數(shù)值[24-25].

氣象數(shù)據(jù)經(jīng)均值處理,根據(jù)計算模型,與甲醛柱濃度數(shù)據(jù)進行空間相關性分析研究[23-24].

1.3 空間相關性計算方法

本研究采用基于像元的空間分析法,分析了甲醛柱濃度與氣象因子、植被覆蓋度的相關性.甲醛柱濃度與溫度、降雨量及植被覆蓋度的相關系數(shù)計算公式如下:

2 結果與分析

2.1 2016年甲醛柱濃度空間分布

圖1 2016年中國甲醛柱濃度空間分布(1015molec/cm2)

圖1為2016年甲醛柱濃度空間分布情況,由圖中可以看出,2016年我國甲醛柱濃度空間分布極不平衡,在中國東部及東南部地區(qū)甲醛柱濃度值普遍較高,如京津冀大部、河南、安徽、云南等地區(qū),此外,在新疆、西藏等地區(qū)有小部分高值區(qū)域;而中國的西部及西北部地區(qū)表現(xiàn)出較低值,如新疆、青海、西藏等地區(qū).

表1為2016年各省平均甲醛柱濃度值,由表中可以看出,2016年甲醛柱濃度值排在前10位的為云南、廣西、河南、安徽、四川、貴州、湖北、山東、天津、河北等人口密度大、氣象條件適宜的省市,甲醛柱濃度值在12.36×1015molec/cm2以上.而偏遠地區(qū)的西北部,如西藏、內(nèi)蒙古、青海、新疆等省份,年均甲醛柱濃度都在9.10×1015molec/cm2以下.分析其原因,主要是因為在云南、廣西等地氣候條件優(yōu)越,四季植被覆蓋度高,同時工業(yè)水平高等原因.

表1 2016年各省甲醛柱濃度年均值(′1015molec/cm2)

2.2 2016年甲醛柱濃度月變化

圖2為2016年全國甲醛柱濃度月均分布,為了便于分析研究,對甲醛柱濃度做以下分級:一級(0~5)、二級(5~10)、三級(10~15)、四級(15~20)、五級(20~25)、六級(>25),單位為1015molec/cm2.由圖中可以看出,1月份,甲醛柱濃度二、三級占據(jù)了全國大部分地區(qū),四級也覆蓋了部分地區(qū),其他一、五、六級只零星分布少部分地區(qū);2月份則表現(xiàn)出三、四、五級覆蓋區(qū)域縮小,六級甲醛柱濃度消失,而一、二級低值區(qū)擴大;3、4、5、6月份,西北大部分地區(qū)為二級甲醛柱濃度覆蓋,全國其他地方則主要為三、四級,一、五、六級有零星分布,且由3~5月份四級濃度水平覆蓋范圍擴大,至6月份向東北轉移;7月份之后,四級覆蓋范圍基本呈現(xiàn)縮小趨勢,而二級甲醛柱濃度覆蓋范圍則呈現(xiàn)出不斷擴張趨勢,五、六級甲醛柱濃度值很少出現(xiàn).

分析其原因,在新疆西北部區(qū)域及其西南區(qū)域甲醛柱濃度值明顯高于其他周邊區(qū)域,主要是由于在高值區(qū)分布有油田,加上昌吉市、烏魯木齊等地區(qū)經(jīng)濟明顯高于其他地區(qū),所以表現(xiàn)出新疆地區(qū)有部分高值區(qū)分布;四川地區(qū)12、1、2月表現(xiàn)出明顯的高值分布點,主要是由于冬季冷空氣下沉、降水不足,大氣混合層下降等諸多氣象原因不利于空氣對流,加之盆地及周圍山地影響,因此四川部分地區(qū)表現(xiàn)為部分高值分布;在中國的東南部及中部地區(qū),甲醛柱濃度值明顯高于西部地區(qū),這主要是因為中東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速,受人為排放影響較大,加之氣候條件適宜,有利于揮發(fā)性有機物在大氣中發(fā)生光化學反應,所以表現(xiàn)出較高值,同時這也與單源源等[27]研究的中國的中東部甲醛柱濃度的甲醛分布較為相似.

表2為2016年全國甲醛柱濃度月均值,12個月中全國甲醛柱濃度月均值最低為8.31 × 1015molec/cm2,出現(xiàn)在10月份,最高為11.87×1015molec/cm2,出現(xiàn)在6月份,最高與最低月均值相差3.56×1015molec/cm2.如果按照季節(jié)劃分甲醛柱濃度均值(3、4、5月為春季,6、7、8月為夏季,9、10、11月為秋季,12、1、2月為冬季),則為夏季>春季>冬季>秋季,夏季甲醛柱濃度最高.

出現(xiàn)這種分布的主要原因是,夏季大氣光化學反應劇烈,有利于甲醛的生成產(chǎn)生,所以甲醛柱濃度值在夏季表現(xiàn)出最高值;春季在中國南部省份,植被排放增加,加之溫度回升,使得甲醛柱濃度表現(xiàn)出較高值;秋冬季節(jié)相比較,冬季由于受到供暖影響,化石燃料燃燒增加,致使冬季甲醛柱濃度值高于秋季.

圖2 2016全國甲醛柱濃度月均值分布(1015molec/cm2)

表2 2016年全國甲醛柱濃度月均值(1015mole/cm2)

2.3 氣象因素分析

圖3 2016年全國甲醛柱濃度月均值與溫度的相關性

圖3為2016年1~12月全國甲醛柱濃度與溫度的相關性,甲醛柱濃度與月均溫度的平均相關系數(shù)為0.38,其中有67.0%的格點數(shù)據(jù)通過了0.05的置信度檢驗,與甲醛柱濃度呈正相關的區(qū)域面積占總面積的81.24%;從空間上看,東南地區(qū)的安徽、浙江、江西、福建等地的甲醛柱濃度與溫度相關性較高,相關系數(shù)多在0.5以上,在東北地區(qū)的黑龍江、吉林、遼寧及部分內(nèi)蒙古地區(qū),甲醛柱濃度與溫度的相關性多數(shù)在-0.5以下,這可能與冬季溫度低,化石燃料燃燒量增加有關.圖4為2016年1~12月全國甲醛柱濃度與降雨量的相關性,其中有53.4%的格點數(shù)據(jù)通過了0.05的置信度檢驗,甲醛柱濃度月均降雨量的平均相關系數(shù)為0.18,與甲醛柱濃度呈負相關的區(qū)域面積占總面積的40.1%;從空間上看,東北部地區(qū)甲醛柱濃度與降雨量相關性多數(shù)在-0.3以下,說明降雨對其有消減作用,而中東部地區(qū)甲醛柱濃度與降雨相關性多為正相關,這可能是由于降雨量增加,促進植被的有機物排放.結合溫度、降水量與甲醛柱濃度的相關性可以看出,溫度是影響甲醛柱濃度值高低的主要氣象因子,降雨量只是在部分地區(qū)對甲醛柱濃度有一定消減作用.

圖4 2016年全國甲醛柱濃度月均值與降水的相關性

2.4 植被因素分析

圖5 2016年全國甲醛柱濃度月均值與植被覆蓋度的相關性

圖5為2016年全國甲醛柱濃度月均值與植被覆蓋度的相關性(由于數(shù)據(jù)的缺失,部分區(qū)域缺少相關系數(shù)),其中有61.2%的格點數(shù)據(jù)通過了0.05的置信度檢驗,與甲醛柱濃度呈正相關的區(qū)域面積占總面積的52.89%,從空間上看,與甲醛柱濃度呈正相關的區(qū)域主要集中在中東部及青藏高原部分地區(qū),相關性多在0~0.5之間變動.對于呈現(xiàn)負相關的區(qū)域,如云南地區(qū),可能是由于植被覆蓋度較低,受當?shù)貦C動車、工業(yè)排放排放較多.

2.5 人類活動分析

表3為2016年甲醛柱濃度與各省市生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及機動車保有量的相關性,其中港澳地區(qū)及臺灣省缺少數(shù)據(jù),未做相關性分析.

作為導致甲醛增加的重要因素,地區(qū)生產(chǎn)總值及各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,在一定程度上可以反映當?shù)厣a(chǎn)活動對甲醛的貢獻程度,本文通過查閱統(tǒng)計年鑒,得到各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值,表3結果表明,地區(qū)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與甲醛柱濃度有著明顯相關性,尤其以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與甲醛柱濃度最高,這也在一定程度上說明了工業(yè)活動與空氣中甲醛的增加更為密切.

機動車保有量可以反應尾氣的排放量,本文根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)統(tǒng)計了2016年各省市的機動車保有量,其與甲醛柱濃度的相關性為54.7%,呈現(xiàn)明顯的正相關,這也反映了甲醛柱濃度的增加與汽車保有量有著密切關聯(lián),進一步說明了汽車尾氣也是空氣中甲醛的重要來源.

表3 2016年甲醛柱濃度與人類活動因子的相關性矩陣

3 結論

3.1 從整體上看,我國甲醛柱濃度空間分布極不平衡,東部及東南部地區(qū)甲醛柱濃度值普遍較高,而中國的西部及西北部地區(qū)表現(xiàn)出較低值,呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的趨勢,2016年年均甲醛柱濃度值在 4.33×1015~21.23×1015molec/ cm2,全國年平均值為10.06×1015molec/cm2.

3.2 2016年全國甲醛柱濃度月均值在(8.31~ 11.87)×1015molec/cm2.按照季節(jié)劃分甲醛柱濃度均值,為夏季>春季>冬季>秋季,夏季甲醛柱濃度最高.

3.3 從自然因子與甲醛柱濃度相關性結果來看,溫度與甲醛柱濃度之間的相關性更為密切,降雨量次之;由植被與甲醛柱濃度相關性結果來看,植被量豐富的地區(qū),與甲醛濃度高的東部東南部關系更為密切.

3.4 甲醛柱濃度與各省市的地區(qū)生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)增加值、機動車保有量的變化也存在著明顯的相關性,其中工業(yè)和機動車保有量的相關性最高,說明工業(yè)排放和汽車尾氣也是甲醛的主要來源.

[1] Palmer P I, Barkley M P, Kurosu T P, et al. Interpreting satellite column observations of formaldehyde over tropical South America [J]. Philosophical Transactions, 2007,365(1856):1741- 1751..

[2] Duncan B N, Yoshida Y, Olson J R, et al. Application of OMI observations to a space-based indicator of NO, and VOC controls on surface ozone formation [J]. Atmospheric Environment, 2010,44(18):2213-2223.

[3] Liu C, Liu X, Kowalewski M G, et al. Improvement and validation of trace gas retrieval from ACAM aircraft observation [C]//AGU Fall Meeting. AGU Fall Meeting Abstracts, 2014.

[4] Zhu L, Jacob D J, Mickley L J, et al. Anthropogenic emissions of highly reactive volatile organic compounds in eastern Texas inferred from oversampling of satellite (OMI) measurements of HCHO columns [J]. Environmental Research Letters, 2014,9(11): 114004-114011.

[5] Lee H, Ryu J, Irie H, et al. Investigations of the diurnal variation of vertical HCHO profiles based on MAX-DOAS measurements in Beijing: Comparisons with OMI vertical column data [J]. Atmosphere, 2015,6(11):1816-1832.

[6] Marais E A, Jacob D J, Kurosu T P, et al. Isoprene emissions in Africa inferred from OMI observations of formaldehyde columns [J]. Atmospheric Chemistry & Physics Discussions, 2012,12(3): 7475-7520.

[7] Nilsson J A, Zheng X, Sundqvist K, et al. Toxicity of Formaldehyde to Human Oral Fibroblasts and Epithelial Cells: Influences of Culture Conditions and Role of Thiol Status [J]. Journal of Dental Research, 1998,77(11):1896-1903.

[8] 曾祥素.甲醛被列為一類致癌物質[N]. 中國質量報, 2005/ 03/17.

[9] 張興贏,張 鵬,方宗義,等.應用衛(wèi)星遙感技術監(jiān)測大氣痕量氣體的研究進展[J]. 氣象, 2007,33(7):3-14.

[10] 陳良富,顧堅斌,王甜甜,等.近地面NO2濃度衛(wèi)星遙感估算問題[J]. 環(huán)境監(jiān)控與預警, 2016,8(3):1-5.

[11] Millet D B, Jacob D J, Boersma K F, et al. Spatial distribution of isoprene emissions from North America derived from formaldehyde column measurements by the OMI satellite sensor [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2008,113(D2): 194-204.

[12] Baek K H, Kim J H, Park R J. Validation of OMI HCHO data and its analysis over Asia [J]. Science of the Total Environment, 2014,490:93-105.

[13] 石 鵬,謝品華,李 昂,等.基于多軸差分吸收光譜技術的對流層HCHO柱濃度測量研究[J]. 大氣與環(huán)境光學學報, 2010, 5(5):350-357.

[14] 謝順濤,巨天珍,張惠娥.基于OMI數(shù)據(jù)的蘭州地區(qū)對流層甲醛時空變化研究[J]. 環(huán)境科學學報, 2017,37(11):4253-4261.

[15] Boeke N L, Marshall J D, Alvarez S, et al. Formaldehyde columns from the ozone monitoring instrument: Urban versus background levels and evaluation using aircraft data and a global model [J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2011, 116(D5):D05303-D05313.

[16] Kim J H, Kim S M, Baek K H, et al. Evaluation of satellite- derived HCHO using statistical methods [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011,11(3):8003-8025.

[17] Sabolis A, Meskhidze N, Curci G, et al. Interpreting elevated space-borne HCHO columns over the Mediterranean Sea using the OMI sensor [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2011, 11(6):12787-12798.

[18] 杜君平,朱玉霞,劉 銳,等.基于OMI數(shù)據(jù)的中國臭氧總量時空分布特征[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2014,30(2):191-196.

[19] 王少麗,王會祥,劉 斌.北京市大氣甲醛濃度研究[J]. 環(huán)境科學研究, 2008,21(3):27-30.

[20] Curci G, Palmer P I, Kurosu T P, et al. Estimating European volatile organic compound emissions using satellite observations of formaldehyde from the Ozone Monitoring Instrument [J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2010,10(23):11501-11517.

[21] Levelt P, Veefkind P, Bhartia P, et al. Ten years of OMI observations: scientific highlights and impacts on the new generation of UV/VIS satellite instrumentation [C]// EGU General Assembly Conference. EGU General Assembly Conference Abstracts, 2014.

[22] Smedt I D, Stavrakou T, Müller J F, et al. H2CO columns retrieved from GOME-2: first scientific results and progress towards the development of an operational product [C]// Eumetsat Meteorological Satellite Conference. 2009.

[23] 肖鐘湧,江 洪.亞洲地區(qū)OMI和SCIAMACHY臭氧柱總量觀測結果比較[J]. 中國環(huán)境科學, 2011,31(4):529-539.

[24] 葉勤玉,高陽華,楊世琦,等.基于MODIS數(shù)據(jù)的重慶市植被覆蓋度時空變化分析[J]. 高原山地氣象研究, 2016,36(2):53-58.

[25] 王宇航,趙鳴飛,康慕誼,等.黃土高原地區(qū)NDVI與氣候因子空間尺度依存性及非平穩(wěn)性研究[J]. 地理研究, 2016,35(3):493- 503.

[26] 穆少杰,李建龍,陳奕兆,等.2001~2010年內(nèi)蒙古植被覆蓋度時空變化特征[J]. 地理學報, 2012,67(9):1255-1268.

[27] 單源源,李 莉,劉 瓊,等.基于OMI數(shù)據(jù)的中國中東部臭氧及前體物的時空分布 [J]. 環(huán)境科學研究, 2016,29(8):1128-1136.

Spatial and temporal distribution and related factors analysis of formaldehyde in China, based on satellite remote sensing.

XIE Shun-tao1, JU Tian-zhen1*, GE Jian-tuan1, MA Wei-hui2, ZHANG Sheng-cai3

(1.Geographical and Environmental Department, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China；2.The Environmental Monitoring Station of Lanzhou City, Lanzhou 730000, China；3.The Meteorological Bureau of Lanzhou City, Lanzhou 730000, China)., 2018,38(5)：1677~1684

The data of this research (national formaldehyde column concentration in 2016) was extracted from OMIHCHO (OMI/Aura Formaldehyde [HCHO] Total Column Daily L2Global Gridded 0.25degree × 0.25degree V3). The characteristics of the spatial and temporal distribution of formaldehyde column concentration was analyzed, and then several correlated factors such as temperature, rainfall, vegetation coverage and human activities in various provinces and cities in China were discussed. Results were listed as following: the spatial distribution of formaldehyde column concentration is very unbalance was China. The formaldehyde column concentration was high in the eastern and southeast areas, while the western and northwestern parts of China show relatively low values. The lowest monthly average formaldehyde concentration was 8.31 × 1015molec/cm2in October and the highest was 11.87 × 1015molec/cm2in June. If the mean of formaldehyde concentration was arranged by the seasons from high to low, it would be summer, spring, winter and autumn. Concerning of correlation between meteorological factors (temperature, rainfall and vegetation) and formaldehyde column concentration, all results showed the spatial difference, but the formaldehyde column concentration was most influenced by the temperature; the rainfall caused a certain degree of formaldehyde elimination; and the vegetation significantly increases the concentration of formaldehyde column in the eastern and southeastern regions. There was also a significant correlation among the concentration of formaldehyde and the regional GDP, industrial value and the increase of motor vehicle ownership of various regions. The industrial added value had the highest correlation with formaldehyde, this conclusion confirms that industrial and automobile emissions was the main sources of formaldehyde.

China；OMI；formaldehyde；spatial and temporal distribution；correlation factors；relativity

X511

A

1000-6923(2018)05-1677-08

2017-09-29

國家重點研發(fā)計劃"基于區(qū)域資源承載閾值的防沙治沙植被建設模式"(2016YFC0500907)

* 責任作者, 教授, 2995616335@qq.com

謝順濤(1992-),男,河南蘭考人,西北師范大學碩士研究生,主要從事大氣污染物遙感方面研究.發(fā)表論文2篇.