嚴(yán)瑩婷,陸小曼,王嘉佳,陳命男,周立國,3*,馬蔚純

基于GF-4衛(wèi)星的長三角城市群PM2.5遙感反演

嚴(yán)瑩婷1,陸小曼1,王嘉佳1,陳命男2,周立國1,3*,馬蔚純1

(1.復(fù)旦大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程系,上海 200433；2.上?？睖y設(shè)計(jì)研究院有限公司,上海 200335；3.崇明生態(tài)研究院,上海 200062)

基于靜止衛(wèi)星高分四號(GF-4)遙感數(shù)據(jù),利用6SV輻射傳輸模型與暗目標(biāo)算法進(jìn)行高空間分辨率氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)遙感反演;在此基礎(chǔ)上,結(jié)合地面監(jiān)測站大氣細(xì)顆粒物(PM2.5)濃度、氣象資料等數(shù)據(jù),采用物理訂正方法及線性混合效應(yīng)模型,實(shí)現(xiàn)長三角城市群區(qū)域大尺度空間連續(xù)的PM2.5濃度遙感反演;最后利用十折交叉驗(yàn)證法對反演精度進(jìn)行驗(yàn)證.結(jié)果表明:GF-4反演的AOD結(jié)果分辨率較高,空間連續(xù)性好,與AERONET地基監(jiān)測相關(guān)性達(dá)到0.82;利用GF-4 AOD的PM2.5估算模型精度較高,模型估算PM2.5濃度與地面實(shí)測數(shù)據(jù)擬合度2為0.74;在分春夏秋冬4個季節(jié)建模情景下,交叉驗(yàn)證2依次為0.67,0.59,0.63和0.72,平均絕對誤差MAE為10.40,7.42,10.10,13.34 μg/m3,表明GF-4衛(wèi)星適用于區(qū)域PM2.5濃度監(jiān)測.

高分四號；大氣細(xì)顆粒物；氣溶膠光學(xué)厚度；遙感；長三角城市群

傳統(tǒng)的PM2.5監(jiān)測主要是通過國家空氣質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng)定點(diǎn)監(jiān)測,具有數(shù)據(jù)精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)的特點(diǎn).目前,我國PM2.5地面觀測網(wǎng)密度較低,且站點(diǎn)分布不均勻,僅通過地面站點(diǎn)監(jiān)測難以獲取區(qū)域PM2.5濃度空間分布特征.利用高分辨率衛(wèi)星遙感反演近地面PM2.5濃度能有效彌補(bǔ)地面站點(diǎn)在時間和空間上觀測的不足,同時也為PM2.5濃度的精細(xì)化監(jiān)測提供可能.

利用遙感技術(shù)監(jiān)測地面細(xì)顆粒物濃度主要是基于AOD與PM2.5之間存在的相關(guān)性[1-3].目前已有大量研究利用衛(wèi)星衍生AOD產(chǎn)品,如以MODIS、MISR等為典型代表的傳感器生成的氣溶膠產(chǎn)品[4-6],結(jié)合地面PM2.5濃度建立相關(guān)反演模型,并采取不同方式以提高模型精度.Hu等[7]、Wei等[8]、Ma等[9]引入氣象條件、土地利用類型以及人口密度等要素,通過時空隨機(jī)樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等高級統(tǒng)計(jì)方法優(yōu)化PM2.5估算模型.Zhang等[10]、李成才等[11]綜合考慮了大氣邊界層高度和濕度因子,進(jìn)行垂直和濕度訂正以減少AOD和PM2.5濃度間的不確定性.除一般地理因素之外,AOD與PM2.5關(guān)系受時間影響也非常大,具有明顯的時空特征,Ma等[12]、陳輝[13]等通過地理加權(quán)模型和線性混合效應(yīng)模型大大提高了模型精度.但多數(shù)AOD產(chǎn)品空間分辨率較低,直接影響模型精度,因此,一些學(xué)者利用原始遙感數(shù)據(jù)反演高分辨率AOD,再進(jìn)行PM2.5的估算.李同文等[14]利用MODIS L1B數(shù)據(jù)結(jié)合暗像元法和亮目標(biāo)法獲取1km分辨率AOD,發(fā)現(xiàn)反演的1km AOD與PM2.5相關(guān)性(=0.883)明顯高于MODIS氣溶膠產(chǎn)品(= 0.683).李志鵬等[15]、耿冰等[16]、Lu等[17]分別以靜止衛(wèi)星GOCI和Himawari-8 AOD為數(shù)據(jù)源,實(shí)現(xiàn)了省級區(qū)域PM2.5濃度逐小時空間變化監(jiān)測.Sun等[18]、Zhang等[19]利用高分一號WFV數(shù)據(jù)分別反演了北京、上海、武漢地區(qū)160m分辨率的氣溶膠光學(xué)厚度,并根據(jù)PM2.5-AOD關(guān)系隨時間變化的特點(diǎn)構(gòu)建了對應(yīng)的線性混合模型,模型預(yù)測精度2達(dá)到0.939.

近年來,我國衛(wèi)星遙感技術(shù)發(fā)展迅速,高分四號衛(wèi)星作為世界首顆地球靜止軌道高分辨率光學(xué)成像遙感衛(wèi)星,具有空間分辨率高、監(jiān)測范圍大、重訪時間最快可達(dá)20s等特性,為AOD的持續(xù)、高精度、高頻次定量反演提供了有力保障.本文基于6SV輻射傳輸模型和暗像元算法,利用國產(chǎn)高分四號衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)反演50m分辨率的AOD,結(jié)合PM2.5地基監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)以及DEM高程數(shù)據(jù)等,采用物理訂正方法以及線性混合效應(yīng)模型,實(shí)現(xiàn)長三角城市群區(qū)域PM2.5濃度遙感反演并進(jìn)行驗(yàn)證分析.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

長江三角洲城市群區(qū)域,簡稱長三角城市群(115°46′E～123°25′E,28°01′N～34°28′N)位于我國東部地區(qū)(圖1).長三角城市群主要包括超一線城市(上海),一線城市(蘇州),新一線城市(杭州、南京、寧波、無錫、合肥、南通)等26個核心城市,區(qū)域面積21.17萬km2,區(qū)域整體地形呈現(xiàn)東北低西南高的分布狀態(tài).長三角城市群擁有2.25億人口,是中國經(jīng)濟(jì)活力最強(qiáng)、城鎮(zhèn)集聚程度最高的地區(qū),同時也是我國空氣污染最嚴(yán)重的地區(qū)之一[20-21].長三角城市群2016年共有141個PM2.5監(jiān)測站點(diǎn),2020年增加至191個,但監(jiān)測站點(diǎn)的分布不均勻,大多集中在城市區(qū)域,郊區(qū)和農(nóng)村地區(qū)的站點(diǎn)較少且分散.

圖1 研究區(qū)地理位置與地面PM2.5監(jiān)測站點(diǎn)分布

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

1.2.1 高分四號遙感數(shù)據(jù) 高分四號衛(wèi)星于2015年12月29日在西昌衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射,在高度36000km的地球同步軌道運(yùn)行,有效載荷包含50m可見光近紅外凝視相機(jī)和400m中波紅外凝視相機(jī),采用面陣凝視方式成像,能長期對某一地區(qū)進(jìn)行固定觀測,在大氣環(huán)境變化監(jiān)測方面擁有廣闊的應(yīng)用前景.本研究使用的GF-4全色多光譜(PMS)傳感器數(shù)據(jù)來源于中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心,PMS傳感器的主要參數(shù)如表1所示.中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供的GF-4數(shù)據(jù)從2016年5月開始,篩選長三角區(qū)域2016～2020年晴朗少云數(shù)據(jù)(共183景),并利用ENVI/IDL軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理.

表1 GF-4 PMS傳感器的主要參數(shù)

1.2.2 大氣細(xì)顆粒物地面觀測數(shù)據(jù) 地面PM2.5濃度數(shù)據(jù)來源于中國環(huán)境監(jiān)測總站的全國城市空氣質(zhì)量實(shí)時發(fā)布平臺,數(shù)據(jù)涵蓋2016～2020年長三角城市群區(qū)域各監(jiān)測站點(diǎn)的空氣質(zhì)量指數(shù)、空氣質(zhì)量類別、首要污染物以及各污染物的濃度等數(shù)據(jù).依據(jù)高分四號遙感圖像的成像時間,篩選對應(yīng)的PM2.5濃度數(shù)據(jù).由于PM2.5濃度數(shù)據(jù)獲取時間均在整點(diǎn)時刻,而衛(wèi)星數(shù)據(jù)成像時間并不固定,因此假設(shè)PM2.5濃度在2個相鄰整點(diǎn)時間內(nèi)均勻變化,結(jié)合每景GF-4數(shù)據(jù)的成像時間,對PM2.5濃度進(jìn)行插值得到對應(yīng)時刻的濃度數(shù)值,以減少在PM2.5估算過程中由于時間不完全對應(yīng)而產(chǎn)生的誤差.

1.2.3 氣象與地形資料 氣象資料包括相對濕度(RH,%)、溫度(TEM,°C)、大氣邊界層高度(BLH,m)和風(fēng)速(WS,m/s)等,數(shù)據(jù)來源于歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF).獲取覆蓋長江三角洲區(qū)域的氣象數(shù)據(jù),空間分辨率為0.25°×0.25°,時間分辨率為1h.按照時間臨近原則選取GF-4衛(wèi)星過境時間前后0.5h內(nèi)的氣象數(shù)據(jù),重采樣為0.005°×0.005°,提取與空氣質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)對應(yīng)的RH與BLH,分別用于AOD的濕度訂正與垂直修正,其余氣象參數(shù)用于PM2.5濃度估算模型的建立.NDVI數(shù)據(jù)來源于LAADS DAAC官方網(wǎng)站,數(shù)據(jù)空間分辨率為500m.DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺,空間分辨率為30m,同樣提取每個監(jiān)測站點(diǎn)對應(yīng)的NDVI與海拔信息,作為PM2.5濃度估算模型的輔助參數(shù).

1.2.4 其他地面數(shù)據(jù) AERONET站點(diǎn)數(shù)據(jù)來源于AERONET全球地基氣溶膠觀測網(wǎng)絡(luò).AERONET采用的CE-318型太陽光度計(jì)可提供全球觀測數(shù)據(jù),如AOD,反演產(chǎn)物以及水汽量等.由于AERONET在長三角區(qū)域僅有Taihu和Xuzhou_CUMT 2個站點(diǎn),數(shù)據(jù)時間為2016年5月～2018年12月,因此本研究下載了該時間段的AERONET地面監(jiān)測數(shù)據(jù)來驗(yàn)證GF-4 AOD的反演精度.研究獲取了AERONET 1.5級AOD產(chǎn)品,利用?ngstr?m轉(zhuǎn)換公式[22]對440、870nm 2個波段的氣溶膠光學(xué)厚度進(jìn)行插值得到550nm波段處的AOD數(shù)值,如式(1)所示.

式中:為渾濁度系數(shù);為波長(nm);為波長處的氣溶膠光學(xué)厚度;為?ngstr?m指數(shù).

1.3 AOD反演原理與算法

由于高分四號PMS傳感器缺少短波紅外波段,無法直接使用傳統(tǒng)暗像元法進(jìn)行AOD反演,因此本文利用的是暗像元紅、藍(lán)波段地表反射率之間的固定線性關(guān)系.首先,利用6SV2.1輻射傳輸模型分別構(gòu)建夏半年和冬半年紅、藍(lán)波段查找表;然后根據(jù)衛(wèi)星觀測幾何信息,內(nèi)插得到每個像元對應(yīng)的0、、值,分別計(jì)算紅、藍(lán)波段地表反射率;最后計(jì)算紅藍(lán)波段地表反射率比值,查找對應(yīng)的AOD結(jié)果.

依據(jù)高分四號衛(wèi)星PMS傳感器波段特征,基于暗像元法,利用濃密植被在紅、藍(lán)波段地表反射率低的特性,構(gòu)建暗像元在紅、藍(lán)兩個波段的線性關(guān)系,從而去除地表反射率影響.本研究的GF-4氣溶膠光學(xué)厚度反演實(shí)驗(yàn)流程如圖2 所示:(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理;(2)云識別及去除與暗像元選取;(3)查找表建立; (4) AOD反演.

圖2 GF-4氣溶膠光學(xué)厚度反演流程

1.4 PM2.5估算模型構(gòu)建與驗(yàn)證

地面監(jiān)測點(diǎn)顆粒物濃度是在標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)(溫度為0°C,氣壓為101.3kPa)下測量的,而AOD是在當(dāng)時真實(shí)的環(huán)境下反演計(jì)算出的,二者之間受到氣象因素的影響,其中相對濕度影響比較明顯,它能增長粒子的吸濕性,進(jìn)而影響其散射特性,改變粒子的消光特性.通過公式(4)～(5), 對AODH進(jìn)行濕度訂正,即求出受濕度影響下近地面干消光系數(shù)AODR.

式中:RH為相對濕度;(RH)為濕度影響因子.

1.4.2 模型建立與驗(yàn)證 線性混合效應(yīng)(LME)模型是一種既包含固定效應(yīng)又包含隨機(jī)效應(yīng)的統(tǒng)計(jì)模型,其中,固定效應(yīng)代表AOD以及其他要素等對PM2.5的因子影響;而隨機(jī)效應(yīng)主要為PM2.5與各要素間的時空變化關(guān)系,并通過隨機(jī)截距和隨機(jī)斜率的形式表征.

AOD與PM2.5濃度具有很高的時空相關(guān)性,同時還受到氣象因素和地理因素等諸多因素的影響.因此,本文以GF-4 AOD、PM2.5濃度和氣象資料等數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),創(chuàng)建長三角城市群區(qū)域0.005°×0.005°網(wǎng)格,構(gòu)建考慮時間及站點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)的線性混合效應(yīng)模型進(jìn)行PM2.5的遙感反演.模型表示如下:

式中:為PM2.5監(jiān)測站點(diǎn)所在網(wǎng)格;為天數(shù);PM2.5與AODR分別為地面監(jiān)測站點(diǎn)PM2.5濃度(μg/m3)和垂直與濕度訂正的AOD;WS、TEM、NDVI、DEM分別表示風(fēng)速(m/s)、氣溫(°C)、歸一化植被指數(shù)和高程(m);0代表固定效應(yīng)截距;1,t為日變化的隨機(jī)效應(yīng)截距;0～3分別為AODR、TEM、NDVI、DEM的固定效應(yīng)斜率因子;1,t與2,t分別為AODR與WS的隨機(jī)效應(yīng)斜率;s,s為監(jiān)測站點(diǎn)的隨機(jī)效應(yīng)截距;為隨機(jī)誤差項(xiàng);為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量;為隨機(jī)效應(yīng)的方差-協(xié)方差矩陣.

采用十折交叉驗(yàn)證法[19]對模型進(jìn)行過擬合程度檢測,建模和預(yù)測驗(yàn)證過程重復(fù)10次,確保每一份數(shù)據(jù)都參與模型驗(yàn)證,最終獲得所有數(shù)據(jù)的PM2.5預(yù)測值.模型預(yù)測值和實(shí)測值之間的擬合精度由決定系數(shù)(2)、平均絕對誤差(MAE)和均方根誤差(RMSE)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來表示.

2 結(jié)果討論

2.1 AOD反演結(jié)果

為驗(yàn)證GF-4 AOD反演算法的準(zhǔn)確性,從AERONET全球地基氣溶膠觀測網(wǎng)獲取了2016～ 2018年太湖(Taihu)和徐州(XuZhou-CUMT)2個站點(diǎn)的AOD觀測數(shù)據(jù),與本文反演的GF-4氣溶膠產(chǎn)品進(jìn)行對比驗(yàn)證.從圖3可以看出,GF-4遙感反演的AOD產(chǎn)品與AERONET地基觀測結(jié)果具有較高的相關(guān)性,達(dá)到0.82,MAE為0.14,RMSE為0.19,整體偏差較小.特別是Taihu站點(diǎn)長時間序列(非連續(xù)時間序列)的數(shù)據(jù)對比(圖4),可以看出,GF-4反演結(jié)果在數(shù)值上略高于AERONET數(shù)據(jù),但二者整體變化大致相同,總體滿足區(qū)域PM2.5遙感監(jiān)測的需要.

圖3 GF-4遙感反演AOD與AERONET觀測結(jié)果對比

圖4 GF-4 AOD與AERONET Taihu站點(diǎn)AOD時序?qū)Ρ?/p>

圖5 GF-4部分日期AOD反演結(jié)果以及MOD04氣溶膠產(chǎn)品對比

(a)～(d)為GF4-AOD(550nm)反演結(jié)果; (e)～(h)為 MOD04DT氣溶膠產(chǎn)品

為進(jìn)一步識別分析本算法在高分四號氣溶膠反演過程中的有效性,篩選了研究區(qū)覆蓋范圍80%以上的圖像,并從春夏秋冬4個季節(jié)中各隨機(jī)選取一景與MOD04氣溶膠產(chǎn)品進(jìn)行對比,結(jié)果如圖5所示.GF-4反演的AOD在空間上具有較好的連續(xù)性,同時算法能有效識別條帶狀片云和零星的碎云.與MOD04暗像元算法產(chǎn)品相對比,二者在氣溶膠的空間分布趨勢上較為一致,均呈現(xiàn)南低北高分布,但GF-4 AOD分辨率遠(yuǎn)高于MOD04產(chǎn)品,因此能觀察到能多的污染細(xì)節(jié).在2018年10月30日反演結(jié)果中,長三角城市群區(qū)域出現(xiàn)了較厚的氣溶膠,其中高值主要出現(xiàn)在上海、杭州、南京等工業(yè)化聚集的城市區(qū)域,而低值出現(xiàn)在浙江南部森林密集區(qū)域;同時該日出現(xiàn)較多條帶狀云,引起條帶周圍反演結(jié)果出現(xiàn)了較高值的像元.2019年8月16日影像中出現(xiàn)了大量點(diǎn)狀碎云,氣溶膠結(jié)果與MOD04產(chǎn)品相比略微偏高,但該日圖像覆蓋率遠(yuǎn)高于MOD04結(jié)果.而2017年12月10日與2020年3月18日的GF-4圖像較為清晰,能見度高,二者的AOD數(shù)值總體較低.但2017年12月10日GF-4反演AOD值明顯低于MOD04產(chǎn)品,可能是因?yàn)樵撊仗幱诙?長三角城市群區(qū)域植被大量減少,導(dǎo)致暗像元識別過程出現(xiàn)偏差,從而影響了AOD的反演.

2.2 PM2.5估算結(jié)果

2.2.1 建模精度分析 基于高分四號AOD反演結(jié)果,篩選對應(yīng)時間、網(wǎng)格的PM2.5地面觀測數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)以及高程數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,對匹配后的22594組數(shù)據(jù)進(jìn)行簡要統(tǒng)計(jì)和分析,結(jié)果如表2所示.可以看出,PM2.5的最大值為212μg/m3,表明本區(qū)域PM2.5的背景值較高.另垂直與濕度訂正后的AOD數(shù)值范圍變大,擴(kuò)增了空氣質(zhì)量的優(yōu)劣程度與污染程度差異.

表2 建模參數(shù)統(tǒng)計(jì)特征描述

注:樣本量=22594,總天數(shù)=143d.

利用匹配后的22594組變量進(jìn)行模型擬合,從圖6可以看出,模型擬合精度較高,模型估算PM2.5濃度與地面實(shí)測結(jié)果擬合度2達(dá)到0.74,優(yōu)于靜止衛(wèi)星GOGI在江蘇省的PM2.5估算結(jié)果(2=0.70)[15],也優(yōu)于同模型在珠江三角洲區(qū)域的PM2.5擬合結(jié)果(2=0.71)[24].同時交叉驗(yàn)證2為0.72,略低于擬合結(jié)果,表明該模型并未顯著過度擬合.從模型擬合趨勢線與1:1對比線來看,模型存在低值高估和高值低估的現(xiàn)象,可能與冬季AOD高值期的數(shù)值缺失有關(guān).因此,分別構(gòu)建春、夏、秋、冬4個季節(jié)模型,交叉驗(yàn)證結(jié)果如表3所示,4個季節(jié)的交叉驗(yàn)證2分別為0.65,0.59,0.63,0.72;RMSE分別為14.37,10.09,14.42, 18.59μg/m3,遠(yuǎn)小于地面站點(diǎn)監(jiān)測的PM2.5濃度均值(38.04 μg/m3).本研究中的擬合結(jié)果可以解釋相應(yīng)PM2.5濃度59%以上的變異,較MODIS AOD產(chǎn)品在長三角區(qū)域的PM2.5濃度估算精度提升了10%～ 45%[25].一般來說,夏季PM2.5質(zhì)量濃度最低,秋季次之,在春季和冬季均較高[27].在本研究中,冬季擬合結(jié)果較優(yōu),交叉驗(yàn)證結(jié)果的MAE值在夏季達(dá)到最低(7.42μg/m3),最大值出現(xiàn)在冬季(13.34μg/m3),與上述分析一致.

2.2.2 PM2.5濃度空間分布 選取研究區(qū)2016年7月20日～7月31日連續(xù)12d的GF-4數(shù)據(jù)(含污染日和非污染日,且少云),利用線性混合模型進(jìn)行PM2.5濃度遙感反演,獲得一定時間段長三角城市群區(qū)域逐日的PM2.5濃度空間分布,并與地面監(jiān)測站點(diǎn)PM2.5數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,結(jié)果如圖7所示.遙感反演的PM2.5濃度呈現(xiàn)出顯著的空間連續(xù)性,可以獲取到更多地面監(jiān)測站點(diǎn)無法監(jiān)控的細(xì)節(jié)信息.GF-4遙感觀測與地面監(jiān)測的PM2.5濃度在整體空間分布上呈現(xiàn)高度一致性:南低北高,與氣溶膠的分布較為一致,南部浙江森林密集區(qū)域PM2.5濃度較低,中部(上海、浙江杭州)與北部(江蘇)城市工業(yè)化密集地區(qū)PM2.5濃度較高;但同時GF-4觀測結(jié)果對于局部的PM2.5高值存在低估現(xiàn)象,尤其是對于非污染日,地面監(jiān)測PM2.5濃度均出現(xiàn)大于80μg/m3的局部高值,而GF-4反演結(jié)果則在50μg/m3以下.

表3 不同季節(jié)的PM2.5估算模型交叉驗(yàn)證結(jié)果

圖7 長三角城市群2016年7月20日～7月31日逐日PM2.5濃度空間分布

7月20日～7月31日,遙感反演結(jié)果中有5d的PM2.5濃度最高值超過75μg/m3,第1～11d的PM2.5污染情況呈現(xiàn)逐日遞增形勢.前3d空氣質(zhì)量較優(yōu), PM2.5濃度基本處于40μg/m3以下.第4～7d PM2.5濃度整體有所上升,第4d在蘇州、寧波等地出現(xiàn)局部高值,但空氣質(zhì)量仍處于良好水平.第5～11d, PM2.5濃度出現(xiàn)大范圍的增長,超過80μg/m3,并且污染具有從聚集在浙江和安徽交界處向上海、南京以及合肥轉(zhuǎn)移的趨勢.第12d,空氣質(zhì)量又恢復(fù)優(yōu)良水平,但合肥方向PM2.5濃度略高于其余地區(qū).連續(xù)12日PM2.5濃度的逐日觀測發(fā)現(xiàn),在此次污染事件中,長三角城市群區(qū)域的PM2.5濃度污染具有從中部聚集并分別向東和向西北方向轉(zhuǎn)移的趨勢.由于GF-4數(shù)據(jù)量有限,難以實(shí)現(xiàn)逐小時的PM2.5估算,但GF-4凝視時間間隔最高可達(dá)20s,后續(xù)可加入風(fēng)速風(fēng)向等因子,對PM2.5污染事件進(jìn)一步探究更精細(xì)的擴(kuò)散規(guī)律.

3 結(jié)論

3.1 GF-4 AOD反演結(jié)果分辨率較MODIS氣溶膠產(chǎn)品有很大提高,空間覆蓋較大且連續(xù)性好;算法反演結(jié)果精度較高,與AERONET AOD的為0.82, MAE與RMSE分別為0.14和0.19 (AOD均值為0.5296).反演過程中,片云和碎云均能得到較好的識別,但嚴(yán)重霧霾也可能被誤識別為云層,致使云層邊界處反演結(jié)果出現(xiàn)非正常高值.此外,由于算法本身限制,長三角城市群區(qū)域冬季濃密植被覆蓋率變低,導(dǎo)致冬季AOD高值區(qū)數(shù)值缺失.

3.2 基于GF-4 AOD和LME模型估算的PM2.5濃度精度較高,模型估算PM2.5濃度與地面實(shí)測結(jié)果擬合度2達(dá)到0.74,但存在低值高估和高值低估的現(xiàn)象.分春、夏、秋、冬四個季節(jié)進(jìn)行建模,交叉驗(yàn)證2依次為0.67,0.59,0.63和0.72,表明模型可以解釋相應(yīng)PM2.5濃度59%以上的變異.MAE夏季達(dá)到最低(7.42μg/m3),春季最大(13.34μg/m3),與實(shí)際情況相符,表明可以利用GF-4遙感監(jiān)測區(qū)域PM2.5.

3.3 高分四號遙感觀測與地面監(jiān)測的PM2.5濃度在整體分布趨勢上表現(xiàn)出高度一致性:整體呈現(xiàn)南低北高,與反演的氣溶膠結(jié)果分布一致,南部浙江森林密集區(qū)域PM2.5濃度較低,而中部(上海、浙江杭州)與北部(江蘇)城市工業(yè)化密集地區(qū)PM2.5濃度較高.

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Remote estimation of PM2.5based on GaoFen-4 satellite data in the Yangtze River Delta urban agglomeration.

YAN Ying-ting1, LU Xiao-man1, WANG Jia-jia1, CHEN Ming-nan2, ZHOU Li-guo1,3*, MA Wei-chun1

(1.Department of Environmental Science and Engineering, Fudan University, Shanghai 200433, China；2.Shanghai Investigation, Design & Research Institute Co., Ltd., Shanghai 200335, China；3.Institute of Eco-Chongming, Shanghai 200062, China)., 2022,42(3)：1005～1012

This paper used 6SV model and dark target algorithm to retrieve AOD with a high spatial resolution based on GaoFen-4 (GF-4) geostationary satellite data. Afterwards, combined with the PM2.5concentration data of the ground air quality observation sites, meteorological factors and other data, physical correction methods and linear mixed effects (LME) model were used to monitor the large-scale and spatial continuous PM2.5concentration in the Yangtze River Delta urban agglomeration (YRDUA). The results showed that the retrieved GF-4 AOD has good spatial resolution and spatial continuity, and the correlation coefficient (R) with AERONET ground-based monitoring data reached 0.82. The LME model based on GF-4 AOD showed a good agreement between the estimated PM2.5concentration and the in situ observed values (2=0.74). The 10-fold cross-validation2of spring, summer, autumn and winter were 0.67, 0.59, 0.64 and 0.72, respectively; and the mean absolute error (MAE) were 10.40, 7.42, 10.10 and 13.34μg/m3, respectively, which indicates that GF-4 can be used for regional PM2.5concentration monitoring.

GF-4 satellite；PM2.5；AOD；remote sensing；Yangtze River Delta urban agglomeration (YRDUA)

X513

A

10000-6923(2022)03-1005-08

嚴(yán)瑩婷(1995-),女,浙江海寧人,復(fù)旦大學(xué)碩士研究生,主要研究方向?yàn)榇髿猸h(huán)境遙感.發(fā)表論文2篇.

2021-08-10

*責(zé)任作者, 副教授, Lgzhou@fudan.edu.cn

基金支持：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2016YFC0502706);國家自然科學(xué)基金(41001234)