楊光,麻金繼?,孫二昌,吳文涵,郭金雨,林錫文

(1 安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,安徽 蕪湖 241002;2 資源環(huán)境與地理信息工程安徽省工程技術(shù)研究中心,安徽 蕪湖 241002)

0 引言

隨著城市化與工業(yè)化的迅速發(fā)展,空氣質(zhì)量惡化以及由此引起的健康問題逐漸成為國家和社會關(guān)注的熱點[1,2]。2013 年,中國國務(wù)院印發(fā)《大氣污染防治行動計劃》,力圖改善空氣質(zhì)量,提高人民生活幸福感[3,4]。大氣氣溶膠是指懸浮于大氣中,空氣動力學(xué)直徑在0.001～100μm 之間的微小固體或液體顆粒組成的穩(wěn)定混合物,具有顯著的環(huán)境效應(yīng),其光學(xué)特性常被作為評價空氣污染程度的關(guān)鍵參數(shù)[5]。氣溶膠與人類的生命健康息息相關(guān),氣溶膠中粒徑小于10μm 的顆粒物可隨著空氣流進(jìn)入呼吸道中甚至沉積于肺部,而粒徑小于2.5μm 的顆粒物可沉積于呼吸系統(tǒng)的下呼吸道,如肺泡區(qū)[6]。由此可見,不同粒徑大小的氣溶膠對人類健康的影響程度不同。生物有機(jī)體和病原體等也可借助氣溶膠顆粒在空氣中進(jìn)行傳播,引起人類的心血管、呼吸道和傳染性疾病等[7,8]。因此,研究中國區(qū)域長時間序列的氣溶膠光學(xué)特性及其時空變化規(guī)律,對我國制定與實施大氣污染防治政策具有重要的參考意義。

氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol optical depth,AOD)和?ngstr¨om 波長指數(shù)(?ngstr¨om exponent,AE)是描述氣溶膠的兩個重要光學(xué)參數(shù),能夠表征氣溶膠的光學(xué)特性。AOD 被定義為特定波長下氣溶膠介質(zhì)的消光系數(shù)在垂直方向上的積分,通?？捎脕砗饬看怪贝髿庵臍馊苣z含量和評估大氣顆粒物的污染程度[9,10]。AE 是指氣溶膠顆粒物的消光能力與光波長之間的關(guān)系,與氣溶膠的平均半徑有關(guān),較大的AE 值反映小粒子為氣溶膠的主控粒子,相反,較小的AE 值反映氣溶膠中的大粒子較多[11,12]。結(jié)合AOD 和AE,可以綜合評價某個區(qū)域的大氣污染情況和氣溶膠類型[13]。目前,很多國內(nèi)外學(xué)者從地基監(jiān)測和衛(wèi)星觀測的角度對不同時空尺度的氣溶膠特性都進(jìn)行過研究。陳好等[14]利用全球氣溶膠觀測網(wǎng)(AERONET)2001–2012 年中國地區(qū)12個站點的地基氣溶膠光學(xué)特性產(chǎn)品,研究了中國地區(qū)的氣溶膠類型特性及其時空變化規(guī)律;Kim 等[15]通過分析MODIS 氣溶膠產(chǎn)品以及微脈沖激光雷達(dá)(MPL)和AERONET 站點的多年觀測數(shù)據(jù),分析了東亞的氣溶膠光學(xué)特性在季度與月度上的空間變化情況;Zhang 等[16]利用MODIS 和MISR 氣溶膠產(chǎn)品對2000–2009年全球海上氣溶膠光學(xué)厚度進(jìn)行了研究;郭婉臻等[17]利用MODIS 氣溶膠產(chǎn)品,使用一元線性回歸法分析了2008–2017 年中國陸地氣溶膠光學(xué)厚度時空變化特征,同時比較了“三區(qū)十群”區(qū)域內(nèi)外的AOD 變化差異;雷茜[18]利用MODIS 和OMI 氣溶膠產(chǎn)品,通過AOD、AE 和氣溶膠吸收指數(shù)(UVAI)對“一帶一路”區(qū)域的氣溶膠時空分布特征進(jìn)行了分析,研究表明“一帶一路”地區(qū)AE 值的區(qū)域差異很明顯。

由此可見,前人對于不同時空尺度的氣溶膠光學(xué)特征都進(jìn)行過大量的研究。然而,對于同時使用AOD和AE 綜合分析整個中國區(qū)域長時間序列的氣溶膠光學(xué)特性以及氣溶膠類型方面,前人的研究較少。本文以中國陸地區(qū)域為研究區(qū),利用MODIS 長期觀測的氣溶膠日產(chǎn)品MOD04_L2,分析中國區(qū)域2004–2018 年AOD 與AE 的時空變化特征以及氣溶膠類型的變化特征,并運(yùn)用地理學(xué)理論解釋其發(fā)生變化的原因。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù) 據(jù)

使用的550 nm AOD 數(shù)據(jù)和AE 數(shù)據(jù)均提取于MODIS/Terra C6 MOD04_L2 氣溶膠日產(chǎn)品,空間分辨率為10 km×10 km。MODIS 作為全球首個提供中高分辨率氣溶膠產(chǎn)品的衛(wèi)星傳感器,其產(chǎn)品在海洋、氣象與環(huán)境等領(lǐng)域的研究中發(fā)揮著重要作用[19,20]。MODIS 氣溶膠產(chǎn)品在問世后,經(jīng)歷了多次算法優(yōu)化與版本更新[21?23]。使用的MOD04_L2 數(shù)據(jù)融合了深藍(lán)算法(Deep blue) 算法和暗目標(biāo)算法(Dark target),數(shù)據(jù)精度相較于前一代的C5 產(chǎn)品更優(yōu)。圖1 為MOD04_L2 日產(chǎn)品處理流程圖,從LAADS Web 網(wǎng)站(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)獲取到MOD04_L2 日產(chǎn)品后,利用IDL 軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,最終得到研究區(qū)域AOD 和AE 的均值數(shù)據(jù),再利用ArcGIS 與Python 等工具對均值數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計與分析。

圖1 MOD04L2 日產(chǎn)品處理流程圖Fig.1 Processing flow chart of MOD04_L2 daily product

1.2 線性傾向估計法

以年份為X(2004 年為1,2018 年為15),某像元的AOD 或AE 值為Y,建立一元線性回歸方程,計算得到Y(jié)=KX+B,其中K為一元線性回歸系數(shù)(斜率)。K的計算公式為

式中:n代表年數(shù)15,i代表第i年(2004 年i=1,2018 年i=15),Xi代表第i年的AOD 或AE 的年均值。利用上述方法,計算得出中國區(qū)域每個像元在2004–2018 年之間的K值,從而基于像元尺度對中國區(qū)域的AOD 和AE 進(jìn)行年度變化趨勢分析。

1.3 AOD-AE 氣溶膠類型劃法

參考前人提出的AOD-AE 氣溶膠類型劃分方法,將大氣氣溶膠分為五類,分別為清潔海洋型(AOD<0.2,AE<0.9)、清潔大陸型(AOD<0.2,AE>1.0)、城市工業(yè)型(AOD>0.3,AE>1.0)、沙漠粉塵型(AOD>0.5,AE<0.7)和不屬于這些類型的混合型[11,24]。根據(jù)中國區(qū)域每個像元的AOD 和AE 值,確定其所屬的大氣氣溶膠類型,得到中國區(qū)域不同時間尺度下氣溶膠類型的變化特征。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國AOD 與AE 的時空變化特征

2.1.1 年際時空變化特征

圖2 是2004–2018 年中國AOD 年際空間分布圖,AOD 與大氣能見度呈負(fù)相關(guān),大氣能見度小時,AOD值高[25]。由圖可見,中國區(qū)域“胡煥庸線”以東地區(qū)的AOD 值明顯高于“胡煥庸線”以西地區(qū),總體表現(xiàn)為:京津冀城市群、中原城市群、長三角城市群、長江中游城市群、珠三角城市群和成渝城市群為中國AOD 相對高值區(qū)(0.6

圖2 2004–2018 年中國AOD 年際空間分布圖。(a)2004–2008 年;(b)2009–2013 年;(c)2014–2018 年;(d)2004–2018 年Fig.2 Annual spatial distribution of AOD in China from 2004 to 2018.(a)2004–2008,(b)2009–2013,(c)2014–2018,(d)2004–2018

圖3 為2004–2018 年中國AE 年際空間分布圖,某地區(qū)AE 值越高,反映該地區(qū)小粒徑氣溶膠占比越大,反之大粒徑氣溶膠占比越大。由圖可以看出,中國區(qū)域AE 的空間分布特征總體表現(xiàn)為:四川盆地邊緣地區(qū)、貴州地區(qū)、珠三角地區(qū)、云南南部、廣西東南部、福建中部、海南北部、臺灣西部地區(qū)為中國AE 相對高值區(qū)(1.6

圖3 2004–2018 年中國AE 年際空間分布圖。(a)2004–2008 年;(b)2009–2013 年;(c)2014–2018 年;(d)2004–2018 年Fig.3 Annual spatial distribution of AE in China from 2004 to 2018.(a)2004–2008,(b)2009–2013,(c)2014–2018,(d)2004–2018

圖4 為2004–2018 年中國AOD 和AE 年度均值變化圖,由圖可知,中國區(qū)域AOD 與AE 值在15 年間均經(jīng)歷了多次波峰與波谷,且均呈現(xiàn)整體下降的趨勢。其中,2006 年AOD 值最高(0.316),2017 年AOD 值最低(0.213)。從2006–2009 年AOD 值逐年下降,可能與中國政府秉承“綠色奧運(yùn)”的理念在承辦北京奧運(yùn)會前后出臺的一系列空氣污染治理政策有關(guān),促使AOD 出現(xiàn)時段性降低[26,27]。2014–2018 年,中國政府加大綜合治理力度,調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),《大氣污染防治行動計劃》取得良好成效,中國區(qū)域AOD 值下降明顯[28]。中國區(qū)域AE 值在2011 年最高(1.457),2016 年最低(1.419),說明2011 年中國區(qū)域小粒子氣溶膠占比最多,2016 年小粒子氣溶膠占比最少,且AE 值在2011–2016 年間逐年降低。2016 年之后AE 值又逐漸升高,說明2016 年之后中國區(qū)域氣溶膠粒徑有減小的趨勢。

圖4 2004–2018 年中國年度均值A(chǔ)OD 與AE 變化圖Fig.4 Variation chart of the annual mean AOD and AE in China from 2004 to 2018

圖5(a)為2004–2018 年中國AOD 空間變化趨勢圖(K值圖),圖中每個像元的值代表該像元在2004–2018 年共15 年間的一元線性回歸系數(shù)K。當(dāng)K>0 時,該地區(qū)AOD 值呈增大趨勢;當(dāng)K<0,該地區(qū)AOD值呈減小趨勢。2004–2018 年,中國73%的地區(qū)K<0,AOD 呈減小趨勢,主要表現(xiàn)在華北地區(qū)、華東地區(qū)、華中地區(qū)、華南地區(qū)、西南地區(qū)、陜甘寧中東部、內(nèi)蒙古中部、新疆塔里木盆地中部地區(qū)。其中四川盆地AOD 的減少最為明顯與集中,與前人的研究成果一致[17,29]。四川盆地人口眾多,地形獨特,城市化與工業(yè)化迅速,在國家重視大氣污染防治、實施減排政策后,碳排放強(qiáng)度整體下降,AOD 值隨之減小[30]。中國東北地區(qū)和新疆、西藏、青海、甘肅、內(nèi)蒙古、云南的部分地區(qū)AOD 值在2004–2018 年間呈增大趨勢,其中長春-哈爾濱地區(qū)增大最為顯著。

圖5 2004–2018 年中國AOD(a)與AE(b)空間變化趨勢圖Fig.5 Spatial variation trends of AOD(a)and AE(b)in China from 2004 to 2018

圖5(b)為2004–2018 年中國AE 空間變化趨勢圖(K值圖)。當(dāng)K>0時,該地區(qū)AE 值呈增大趨勢,氣溶膠粒徑在15 年間呈減小趨勢;當(dāng)K<0時,該地區(qū)AE 值呈減小趨勢,氣溶膠粒徑在15 年間呈增大趨勢。2004–2018 年,中國區(qū)域K>0 與K<0 的面積均占50%,并且“胡煥庸線”東西兩部分變化趨勢基本相反。其中,“胡煥庸線”以東大部分地區(qū)在2004–2018 年AE 值呈減小趨勢,四川盆地、華中地區(qū)、長三角地區(qū)和山東半島地區(qū)減小地更為明顯。分析其原因是由于國家踐行綠色發(fā)展理念,倡導(dǎo)節(jié)能減排與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型,這些人口密集地區(qū)人為排放的小粒徑氣溶膠減少,所以大氣中大粒徑氣溶膠占比增多?！昂鸁ㄓ咕€”以西大部分地區(qū)在2004–2018 年AE 值呈增大趨勢,分析其原因,近20 多年來,中央與西部地方政府在西部地區(qū)開啟了多項重大生態(tài)保護(hù)工程,如退耕還林工程、風(fēng)沙源治理工程等,取得了良好的生態(tài)效益,減少了沙塵天氣的發(fā)生,大氣中大粒徑的氣溶膠占比減少[31]。

2.1.2 季度時空變化特征

圖6、圖7 分別為2004–2018 年中國季均值A(chǔ)OD、AE 空間分布圖。由圖6 可知,四季中AOD 高值均分布在海拔較低、人口密集,工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市群及其周圍地區(qū)。春季新疆塔里木盆地AOD 值明顯高于其余三季;夏季AOD 高值較春季有向長三角及華北平原地區(qū)集聚的趨勢;秋季高值區(qū)的AOD 值有所減小;冬季又輕微增大。由圖7 可知,四川盆地周圍、云南南部、臺灣東部、海南北部、珠三角以及福建等地區(qū)的AE 值在春季表現(xiàn)為高值,并于夏季輕微減小;華東、華北、東北以及黃土高原地區(qū)AE 值夏季較春季有所增大并于秋、冬季逐漸減小;冬季AE 高值主要聚集在貴州、廣西、廣東、福建、臺灣東部、海南北部以及四川盆地周圍地區(qū)。

圖6 2004–2018 年中國季均值A(chǔ)OD 空間分布圖。(a)春季;(b)夏季;(c)秋季;(d)冬季Fig.6 Spatial distribution of the seasonal mean AOD in China from 2004 to 2018.(a)Spring,(b)summer,(c)autumn,(d)winter

圖7 2004–2018 年中國AE 季均值空間分布圖。(a)春季;(b)夏季;(c)秋季;(d)冬季Fig.7 Spatial distribution of the seasonal mean AOD in China from 2004 to 2018.(a)Spring,(b)summer,(c)autumn,(d)winter

圖8 為2004–2018 年中國季均值A(chǔ)OD 與AE 變化圖。由圖可知,2004–2018 年中國區(qū)域AOD 值春季最高,秋季最低,具體表現(xiàn)為春季(0.384)>夏季(0.295)>冬季(0.250)>秋季(0.212)。AE 值春季最小,秋季與夏季最大,具體變現(xiàn)為夏季(1.460)=秋季(1.460)>冬季(1.443)>春季(1.405)。由此可見,2004–2018 年中國區(qū)域AOD 與AE 的季節(jié)變化整體呈現(xiàn)相反的趨勢。

圖8 2004–2018 年中國季均值A(chǔ)OD 與AE 變化圖Fig.8 Variation chart of the seasonal mean AOD and AE in China from 2004 to 2018

2.1.3 月度時空變化特征

圖9、圖10 分別為2004–2018 年中國月均值A(chǔ)OD、AE 空間分布圖,圖11 為2004–2018 年中國月均值A(chǔ)OD 與AE 變化圖。由圖9、圖11 可知,中國區(qū)域AOD 值從1 月逐月增大,至4 月達(dá)到最大值(0.395),隨后逐月減小,至12 月達(dá)到最小值(0.192)(除6 月相較于5 月輕微增大)。這是由于中國區(qū)域從12 月份進(jìn)入冬季,北方地區(qū)開始大面積供暖,煤炭等燃料大量燃燒并排放至大氣中,導(dǎo)致空氣污染加重;加上中國區(qū)域冬季干燥少雨,植被稀疏,地表沙塵揚(yáng)起進(jìn)入大氣,沙塵、霧霾天氣增多,致使AOD 從12 月至次年4 月逐漸增大。5 月份,中國區(qū)域氣溫逐漸回升,雨水增多,植被開始生長,空氣得到凈化,AOD 逐漸減小。

圖9 2004–2018 年中國月均值A(chǔ)OD 空間分布圖Fig.9 Spatial distribution of monthly mean AOD in China from 2004 to 2018

由圖10、圖11 可知,中國區(qū)域AE 最小值出現(xiàn)在3 月(1.379),最大值出現(xiàn)在9 月(1.475),反映出3 月份中國區(qū)域大粒徑氣溶膠占比最大,9 月份小粒徑氣溶膠占比最大,且AE 值從3 月至9 月表現(xiàn)為逐月增大,說明從3 月至9 月中國區(qū)域小粒徑氣溶膠在逐月增多。分析其原因,從3 月至9 月,中國處于春、夏兩季,雨水逐漸增多,植被愈發(fā)茂密,霧霾、沙塵天氣有所減少,所以氣溶膠粒徑逐漸減小。

圖10 2004–2018 年中國月均值A(chǔ)E 空間分布圖Fig.10 Spatial distribution of monthly mean AE in China from 2004 to 2018

圖11 2004–2018 年中國月均值A(chǔ)OD 與AE 變化圖Fig.11 Variation chart of the monthly mean AOD and AE in China from 2004 to 2018

2.2 中國氣溶膠類型變化特征

2.2.1 氣溶膠類型年度變化特征

圖12 為2004–2018 年中國氣溶膠類型占比年度變化圖。由圖可知,清潔大陸型氣溶膠在15 年中均占比最大,大于40%;城市工業(yè)型氣溶膠次之,占比20%～40%;混合型氣溶膠再次之,占比20%左右;清潔海洋型和沙漠粉塵型氣溶膠在各個年份均占比極少。2014 年之后,清潔大陸型氣溶膠占比逐年上升,從2014 年占比43%上升至2018 年占比57%,說明2014 年之后中國區(qū)域的大氣環(huán)境在不斷改善,這與AOD 在2014年之后的變化趨勢基本一致,均反映出我國在實施《大氣污染防治行動計劃》后,空氣質(zhì)量在逐漸改善。

圖12 2004–2018 年中國氣溶膠類型占比年度變化圖。(a)堆疊柱狀圖;(b)折線圖Fig.12 Annual changes of aerosol types in China from 2004 to 2018.(a)Stacking bar chart,(b)line chart

2.2.2 氣溶膠類型季度變化特征

圖13 為2004–2018 年中國氣溶膠類型占比季度變化圖。由圖可知,春季城市工業(yè)型氣溶膠占比最大,為51%;夏季、秋季和冬季均是清潔大陸型氣溶膠占比最大,分別為夏季47%,秋季64%,冬季56%。四季中,混合型氣溶膠占比均小于城市工業(yè)型與清潔大陸型氣溶膠,沙漠粉塵型氣溶膠與清潔海洋性氣溶膠在各個季節(jié)均占比極少。清潔大陸型氣溶膠占比在春季到秋季連續(xù)增大,并于冬季減小;城市工業(yè)型和混合型氣溶膠反之。分析其原因是春季開始中國大部分區(qū)域降水量增大,對渾濁大氣有著沖刷凈化的作用;植被也從春季開始生長,涵養(yǎng)水土阻擋風(fēng)沙,因此清潔大陸型氣溶膠不斷增多。當(dāng)進(jìn)入冬季,雨水減少,植被凋零,中國北方開始供暖,清潔大陸型氣溶膠因此減少。由圖8 與圖13(b)對比可見,城市工業(yè)型氣溶膠的季度變化趨勢與AOD 相同,清潔大陸型氣溶膠的季度變化趨勢與AOD 相反。

圖13 2004–2018 年中國氣溶膠類型占比季度變化圖。(a)堆疊柱狀圖;(b)折線圖Fig.13 Seasonal changes of aerosol types in China from 2004 to 2018.(a)Stacking bar chart,(b)line chart

2.2.3 氣溶膠類型月度變化特征

圖14 為2004–2018 年中國氣溶膠類型占比月度變化圖。由圖14 可知,中國區(qū)域1–2 月、6–12 月清潔大陸型氣溶膠占比最大,3–4 月城市工業(yè)型氣溶膠占比最大,5 月清潔大陸型與城市工業(yè)型氣溶膠占比相同(38%)。1–12 月,混合型氣溶膠占比均小于清潔大陸型與城市工業(yè)型氣溶膠,且變化相對穩(wěn)定(10%～25%);沙漠粉塵型與清潔海洋型氣溶膠在各個月份均占比極少。清潔大陸型氣溶膠占比在1–3 月間逐月下降,4–12 月逐月上升,城市工業(yè)型氣溶膠反之。由圖11 與圖14(b)對比可見,城市工業(yè)型氣溶膠的月度變化趨勢與AOD 相同,清潔大陸型氣溶膠的月度變化趨勢與AOD 相反。

圖14 2004–2018 年中國氣溶膠類型占比月度變化圖。(a)堆疊柱狀圖;(b)折線圖Fig.14 Monthly changes of aerosol types in China from 2004 to 2018.(a)Stacking bar chart,(b)line chart

3 結(jié)論

基于MODIS 長期觀測的氣溶膠日產(chǎn)品MOD04_L2,利用線性傾向估計法和AOD-AE 氣溶膠類型劃分法,得到2004–2018 年中國區(qū)域長時間序列的氣溶膠光學(xué)特性及其時空變化規(guī)律,并運(yùn)用地理學(xué)原理與方法解釋其發(fā)生變化的原因。研究表明,在2004–2018 年間:

1)AOD 高值分布在海拔較低、人口密集、工業(yè)發(fā)達(dá)的大城市群區(qū)域,低值分布在青藏高原、內(nèi)蒙古等人煙稀少、植被覆蓋度高的山區(qū)和草原。AE 高值分布在四川盆地邊緣、貴州等地區(qū),低值分布在大粒徑氣溶膠控制的西北沙漠地區(qū)。

2)中國區(qū)域AOD 與AE 值在2014–2018 年均明顯減小。其中中國73%的地區(qū)AOD 呈減小趨勢,四川盆地減小的趨勢更為明顯與集中;東北地區(qū)的AOD 在15 年間呈增大趨勢。“胡煥庸線”東部AE 整體呈減小趨勢,其中四川盆地、華中地區(qū)、長三角地區(qū)和山東半島地區(qū)減小趨勢更為明顯。

3)中國區(qū)域AE 與AOD 的季度、月度變化趨勢基本相反;城市工業(yè)型氣溶膠占比的季度、月度變化趨勢與AOD 相同,清潔大陸型氣溶膠占比的季度、月度變化趨勢與AOD 相反。

4)清潔大陸型氣溶膠占比在2014 年之后逐年遞增,反映出中國空氣質(zhì)量在逐漸改善,說明中國政府在2013 年印發(fā)并實施的《大氣污染防治行動計劃》取得了良好成效。