王厚俊，吳 瑩，易 睿，戴 源

（1.江蘇省揚(yáng)州環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，江蘇 揚(yáng)州 225000；2.江蘇省泰州環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，江蘇 泰州 225300）

0 引言

近年來(lái)，快速發(fā)展的衛(wèi)星遙感技術(shù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]，包括大氣環(huán)境、水環(huán)境和陸地生態(tài)環(huán)境方面。 通過(guò)生態(tài)環(huán)境遙感技術(shù)可以獲取多方面環(huán)境要素的專題信息，有助于進(jìn)一步對(duì)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及其變化特征進(jìn)行分析判斷，從而有效支撐環(huán)境管理和決策。在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)方面，隨著遙感監(jiān)測(cè)的時(shí)間分辨率、 空間分辨率和反演精度顯著提升[1-2]，廣大學(xué)者利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)大氣污染物[3]、秸稈焚燒[4]、沙塵[5]等污染事件開(kāi)展了監(jiān)測(cè)分析。陳輝等[6]基于MODIS 數(shù)據(jù)研究了京津冀大氣PM2.5時(shí)空變化特征。 周春艷等[7]基于TROPOMI 數(shù)據(jù)對(duì)全國(guó)近十年的NO2時(shí)空變化特征進(jìn)行了深入分析。 馬鵬飛等[8]基于MODIS 和TROPOMI 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，利用灰霾像元識(shí)別及統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)大氣中PM2.5，NO2和SO2等污染物濃度進(jìn)行反演。但是目前大部分研究都是基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)間段的大氣污染物時(shí)空變化趨勢(shì)分析[9-11]，而對(duì)于短時(shí)大氣污染過(guò)程分析的研究較少，一是由于衛(wèi)星重訪周期和過(guò)境時(shí)間的限制導(dǎo)致難以捕獲整個(gè)大氣污染過(guò)程，二是由于衛(wèi)星遙感針對(duì)短期大氣污染的反演精度仍然有待確認(rèn)。

本文以揚(yáng)州市作為研究區(qū)域，基于MODIS 氣溶膠深藍(lán)算法產(chǎn)品和TROPOMI 數(shù)據(jù)產(chǎn)品，結(jié)合地面監(jiān)測(cè)資料及HYSPLIT 模式，嘗試使用衛(wèi)星遙感技術(shù)分析2022年2月27日～3月5日揚(yáng)州市大氣污染過(guò)程，探討遙感監(jiān)測(cè)應(yīng)用于大氣污染過(guò)程分析的可行性，以期為提升遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)在大氣污染防治攻堅(jiān)領(lǐng)域的支撐作用提供參考。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理分析

1.1 MODIS 數(shù)據(jù)

中分辨率成像光譜儀 （moderate resolution imaging spectroradiometer，MODIS） 是美國(guó)宇航局（NASA）和美國(guó)地球觀測(cè)局（USGS）合作開(kāi)發(fā)的搭載在太陽(yáng)同步極地軌道衛(wèi)星Terra 和Aqua 上重要的傳感器，用于獲取地球表面的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)，每日過(guò)境時(shí)間為當(dāng)?shù)?0:30 和13:30，每1 ～2 d即可覆蓋全球。 MODIS 可以觀測(cè)到包括陸地、海洋和大氣在內(nèi)的全球范圍內(nèi)的地表特征和環(huán)境變化，并廣泛應(yīng)用于氣象、 環(huán)境、 農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用。 MODIS 具有36 個(gè)光譜通道，具有多光譜、多分辨率和高靈敏度等特點(diǎn)，獲取的輻射信息可用于地、氣等系統(tǒng)各種參數(shù)的反演，可以在不同時(shí)間和季節(jié)內(nèi)進(jìn)行觀測(cè)和監(jiān)測(cè)，空間分辨率為1 km。 基于MODIS 和GFS 氣象數(shù)據(jù)，結(jié)合地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，建立地理加權(quán)回歸模型估算揚(yáng)州市近地面PM2.5濃度。首先利用暗像元與深藍(lán)算法相結(jié)合反演氣溶膠光學(xué)厚度（AOD），結(jié)合地面站點(diǎn)PM2.5濃度、GFS 數(shù)據(jù)中的大氣邊界層高度（ABLH）和近地面相對(duì)濕度（RH），根據(jù)PM2.5地面站點(diǎn)信息，對(duì)PM2.5，AOD，ABLH 以及RH 進(jìn)行時(shí)空匹配，建立地理加權(quán)回歸模型，以此估算PM2.5濃度。

1.2 TROPOMI 數(shù)據(jù)

Sentinel-5P 是歐空局于2017年10月13日發(fā)射的一顆全球大氣污染監(jiān)測(cè)衛(wèi)星，對(duì)流層觀測(cè)儀（tropospheric monitoring instrument，TROPOMI） 是搭載在Sentinel-5P 上的傳感器，可以有效觀測(cè)全球各地大氣中痕量氣體組分，主要包括NO2，CO，SO2，HCHO，CH4，O3等多個(gè)與人類活動(dòng)密切相關(guān)的指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)全球逐日覆蓋監(jiān)測(cè)，成像幅寬達(dá)2 600 km，空間分辨率分別為7 km×3.5 km。 利用TROPOMI 傳感器L2 級(jí)產(chǎn)品獲取揚(yáng)州市對(duì)流層NO2和CO 柱濃度數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析揚(yáng)州市對(duì)流層NO2和CO 柱濃度時(shí)空分布特征。文中涉及的大氣PM2.5遙感反演濃度、 對(duì)流層NO2和CO 柱濃度遙感監(jiān)測(cè)圖由生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心制作。

1.3 氣象數(shù)據(jù)

全球預(yù)測(cè)系統(tǒng)（GFS）是美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)測(cè)中心（NCEP）發(fā)布的天氣預(yù)報(bào)模型。GFS 數(shù)據(jù)集的時(shí)間分辨率為6 h，提供00:00，06:00，12:00 及18:00 的空氣溫度、相對(duì)濕度、可降水量、位勢(shì)高度、垂直和水平方向風(fēng)速、邊界層高度等氣象條件資料，空間分辨率為0.5o×0.5o。 為了保證PM2.5反演結(jié)果的準(zhǔn)確性，結(jié)合MODIS 衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間，本文中采用反演當(dāng)日06:00的氣象數(shù)據(jù)，提取RH 和ABLH 2 個(gè)參數(shù)來(lái)進(jìn)行濕度和高度訂正以獲得近地面PM2.5濃度。后向軌跡計(jì)算采用HYSPLIT-4.8 軌跡模式，用于軌跡計(jì)算的氣象場(chǎng)資料來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）同化系統(tǒng)（GDAS）資料。

1.4 地面數(shù)據(jù)

地面站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)自全國(guó)大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)，選用揚(yáng)州市5 個(gè)國(guó)控國(guó)控空氣站點(diǎn)2022年2月27日～3月5日期間大氣主要污染物PM2.5，NO2和CO數(shù)據(jù)，用于評(píng)估大氣衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演結(jié)果。

根據(jù)反演獲取揚(yáng)州市大氣PM2.5濃度、 對(duì)流層NO2和CO 柱濃度日數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析污染過(guò)程中揚(yáng)州市大氣污染物的時(shí)空分布特征，結(jié)合HYSPLIT 后向軌跡模式探討污染來(lái)源，以期為大氣環(huán)境管理部門提供決策信息支持； 同時(shí)開(kāi)展大氣遙感和地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比分析，進(jìn)一步驗(yàn)證大氣遙感監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，探討遙感監(jiān)測(cè)在大氣污染評(píng)價(jià)分析方面的可行性。

2 結(jié)果與討論

2.1 污染過(guò)程分析

根據(jù)大氣遙感監(jiān)測(cè)反演結(jié)果，2022年2月27日～ 3月5日揚(yáng)州市經(jīng)歷了較為典型的大氣PM2.5污染過(guò)程，顆粒物日濃度整體呈先升后降的變化趨勢(shì)，變化幅度較大，主要污染時(shí)段為2月28日～3月3日。 2月27日揚(yáng)州市大氣PM2.5濃度呈現(xiàn)較低的水平，質(zhì)量濃度為40 μg/m3，2月28日開(kāi)始其質(zhì)量濃度逐漸抬升，3月1日達(dá)到峰值 （86 μg/m3），與此同時(shí)，周邊城市PM2.5質(zhì)量濃度也同步出現(xiàn)高值，呈現(xiàn)顯著的區(qū)域污染特征，3月2日污染程度有所緩解。 3月3日揚(yáng)州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度再次抬升至64 μg/m3，與3月1日污染過(guò)程有所區(qū)別的是，3日北部地區(qū)濃度較低，南部地區(qū)濃度較高，污染高值區(qū)集中在南部邗江區(qū)、 廣陵區(qū)，呈現(xiàn)為局地污染特征。 3月4日～5日大氣PM2.5污染形勢(shì)全面好轉(zhuǎn)，5日揚(yáng)州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度降至19 μg/m3，污染過(guò)程終止，遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖1。

圖1 揚(yáng)州市及周邊地區(qū)大氣PM2.5 遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果

為評(píng)估大氣遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的一致性，2022年2月27日～3月5日期間2 種方法監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的情況見(jiàn)圖2。

圖2 揚(yáng)州市大氣中PM2.5 遙感監(jiān)測(cè)、地面監(jiān)測(cè)濃度比對(duì)

由圖2 可以看出，2 種大氣遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測(cè)結(jié)果整體吻合情況較好，從污染物濃度變化趨勢(shì)來(lái)看，2 種監(jiān)測(cè)結(jié)果均能夠清晰的展現(xiàn)此次污染過(guò)程，并且均能夠體現(xiàn)監(jiān)測(cè)期間顆粒物濃度2 次明顯抬升過(guò)程；從污染物濃度高值出現(xiàn)的時(shí)段來(lái)看，地面監(jiān)測(cè)顯示2月28日、3月1日和3月3日揚(yáng)州市大氣PM2.5日均濃度較高，與遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果一致；從污染物濃度數(shù)值來(lái)看，對(duì)于高值濃度，遙感監(jiān)測(cè)在3月1日達(dá)到此次污染過(guò)程的峰值（86 μg/m3），當(dāng)日地面監(jiān)測(cè)結(jié)果為79 μg/m3，地面監(jiān)測(cè)的峰值出現(xiàn)在3月3日（100 μg/m3），當(dāng)日遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果為64 μg/m3，說(shuō)明2 種監(jiān)測(cè)方式存在一定的差異，對(duì)于低值濃度，2 種監(jiān)測(cè)方式均顯示3月5日濃度最低。 整體來(lái)看，基于MODIS 傳感器利用暗像元與深藍(lán)算法相結(jié)合的大氣PM2.5反演方法能夠較好的反映此次污染過(guò)程，特別是基于衛(wèi)星的反演較好的區(qū)分了3月1日區(qū)域污染與3月3日揚(yáng)州局地污染的2 種污染過(guò)程，但受遙感影像、氣象因素影響，對(duì)于污染物濃度反演的精準(zhǔn)度仍有待提升。

2.2 氣態(tài)污染物濃度變化趨勢(shì)

NO2是大氣PM2.5中主要成分硝酸鹽的主要?dú)鈶B(tài)前體物[12]，在生成PM2.5的大氣化學(xué)形成機(jī)制中起著非常重要的作用。 揚(yáng)州市對(duì)流層NO2柱濃度空間分布變化見(jiàn)圖3。 由圖3 可以看出，與大氣PM2.5變化趨勢(shì)一致，研究期間揚(yáng)州市對(duì)流層NO2柱濃度也經(jīng)歷了一次先升高后降低的變化特征，2月27日、3月1日～3日NO2柱濃度相對(duì)較高，其中2月27日柱濃度最高，達(dá)1.36×1016mole/cm2，3月5日柱濃度降至4.05×1015mole/cm2，污染過(guò)程結(jié)束。 與PM2.5濃度變化趨勢(shì)有所區(qū)別的是，2月27日揚(yáng)州市對(duì)流層NO2柱濃度出現(xiàn)高值。 整體來(lái)看，研究期間揚(yáng)州市對(duì)流層NO2柱濃度呈現(xiàn)南部高北部低的空間分布特征，寶應(yīng)縣區(qū)域濃度相對(duì)較低，污染高值區(qū)集中在南部廣陵區(qū)（1.29×1015mole/cm2）、邗江區(qū)（1.13×1015mole/cm2），分別達(dá)揚(yáng)州市柱濃度1.4，1.3 倍，污染峰值期 （2月27日） 分別為揚(yáng)州市柱濃度的1.4，1.9 倍。 與此同時(shí)，揚(yáng)州市南部的城市（如南京市、鎮(zhèn)江市）也出現(xiàn)污染，形成了區(qū)域污染帶。對(duì)比揚(yáng)州市大氣污染物濃度遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，PM2.5遙感監(jiān)測(cè)與對(duì)流層NO2整體變化趨勢(shì)一致，但是濃度高值出現(xiàn)日期有所區(qū)別，在2月27日～3月1日第一次污染過(guò)程中，NO2作為顆粒物組分的主要?dú)鈶B(tài)前體物，濃度高值較PM2.5濃度早2日出現(xiàn)，這可能與大氣化學(xué)反應(yīng)機(jī)制有關(guān)； 在3月2日～3月5日第二次污染過(guò)程中，NO2和PM2.5濃度均在3月3日出現(xiàn)峰值，時(shí)間一致；2 次污染過(guò)程中，PM2.5濃度與前體物濃度峰值時(shí)間不完全一致，需要進(jìn)一步結(jié)合氣流軌跡分析導(dǎo)致污染峰值時(shí)間差異的原因。

圖3 揚(yáng)州市對(duì)流層NO2 柱濃度遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果

CO 與PM2.5具有一定的同源性，研究顯示[13]，CO濃度的增加對(duì)PM2.5濃度增加具有較長(zhǎng)時(shí)間的影響，且影響程度遠(yuǎn)大于其他氣態(tài)污染物，揚(yáng)州市對(duì)流層CO 柱濃度變化見(jiàn)圖4。

圖4 揚(yáng)州市對(duì)流層CO 柱濃度遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果

由圖4 可以看出，CO 柱濃度變化趨勢(shì)相對(duì)平穩(wěn)，平均柱濃度3.02×1018mole/cm2，僅在2月28日、3月1日出現(xiàn)高值，這兩天呈現(xiàn)區(qū)域污染特征，可能與不利的氣象條件有關(guān)。從空間分布來(lái)看，揚(yáng)州市對(duì)流層CO 柱濃度總體上呈現(xiàn)北部高南部相對(duì)低的分布特征，研究期間廣陵區(qū)、江都區(qū)濃度較高(3.07 ×1018mole/cm2)，寶應(yīng)區(qū)濃度較低 (2.92 × 1018mole/cm2)，與NO2和PM2.5區(qū)域分布情況較為一致。 揚(yáng)州市大氣PM2.5遙感監(jiān)測(cè)與對(duì)流層CO 整體變化趨勢(shì)一致，濃度高值出現(xiàn)日期也一致，這主要與二者污染同源性有關(guān)。

結(jié)合研究期間揚(yáng)州市對(duì)流層NO2和CO 柱濃度與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，TROPOMI 數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)相同的趨勢(shì)。 2月27日～3月5日揚(yáng)州市對(duì)流層NO2和CO 柱濃度與地面監(jiān)測(cè)濃度值變化見(jiàn)表1。 由表1 可以看出，對(duì)于NO2監(jiān)測(cè)，遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)最高值出現(xiàn)在2月27日、3月3日，地面監(jiān)測(cè)濃度最高值出現(xiàn)在3月2日、3月3日，存在一定偏差；對(duì)于CO 監(jiān)測(cè)，3月1日、3月4日遙感監(jiān)測(cè)因區(qū)域值覆蓋少于一半視為無(wú)效覆蓋，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)缺失，在現(xiàn)有的遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，2月28日濃度最高，地面監(jiān)測(cè)也顯示2月28日濃度較高，整體吻合情況較好，可見(jiàn)對(duì)流層NO2和CO 柱濃度與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)存在一定的相關(guān)性。

表1 揚(yáng)州市對(duì)流層NO2 和CO 柱濃度遙感監(jiān)測(cè)與地面監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比

但相較于PM2.5的衛(wèi)星遙感與反演，NO2和CO的短時(shí)過(guò)程反演數(shù)據(jù)更易受到地面氣象條件及顆粒物的影響，數(shù)據(jù)分辨率及數(shù)據(jù)覆蓋率都差于PM2.5的反演數(shù)據(jù)，對(duì)于反應(yīng)短時(shí)間內(nèi)污染物的變化還需要進(jìn)一步加強(qiáng)研究。

2.3 后向軌跡分析

利用美國(guó)海洋與大氣管理局（NOAA）提供的拉格朗日綜合軌跡HYSPLIT 模式，以揚(yáng)州市（32.29oN，119.41oE）為參考點(diǎn)，選取500，1 000 和1 500 m 共3個(gè)高度層，分別計(jì)算2022年2月27日～2022年3月5日的后向軌跡，以追蹤抵達(dá)揚(yáng)州市的氣團(tuán)過(guò)去72 h 所經(jīng)過(guò)的路線，其路線變化軌跡見(jiàn)圖5。 由圖5可以看出，2022年2月27日～3月4日，影響揚(yáng)州市的高空氣團(tuán)主要來(lái)自西北、偏西方向，低空氣團(tuán)以西南、偏北方向?yàn)橹鳌?2月27日揚(yáng)州市高空主要受來(lái)自西南方向氣團(tuán)影響，近地面為周邊區(qū)域傳輸，且近地面氣團(tuán)相對(duì)比較穩(wěn)定，對(duì)流活動(dòng)不強(qiáng)，整體擴(kuò)散情況一般，當(dāng)日前體物濃度開(kāi)始積累，因此NO2對(duì)流層濃度較高；28日開(kāi)始高空轉(zhuǎn)為西北氣流影響，近地面偏西氣流影響；3月1日500 ，1 000 m 高度的氣團(tuán)來(lái)自于偏北方向污染較重的河北、山東等地，且氣流傳輸速度較慢，造成3月1日揚(yáng)州市及周邊城市出現(xiàn)區(qū)域污染，此次污染過(guò)程主要還是由不利氣象條件下區(qū)域污染與外來(lái)輸送疊加導(dǎo)致；3月2日高低空氣團(tuán)均轉(zhuǎn)為西北氣流控制，氣團(tuán)移速快，風(fēng)速大，污染程度得到一定的緩解；3月3日500，1 000 m，高度的氣團(tuán)再次轉(zhuǎn)為偏西、偏南氣流控制，氣團(tuán)移速緩慢，風(fēng)速小，大氣層穩(wěn)定，不利氣象條件導(dǎo)致?lián)P州市大氣污染物再次積累并達(dá)到峰值；3月4日500 m 高度氣團(tuán)轉(zhuǎn)為西北氣流，移速較快，風(fēng)速大，污染物得到清除，污染過(guò)程結(jié)束，至3月5日降到低值。

圖5 2022年2月27日～3月4日揚(yáng)州市氣團(tuán)后向軌跡分析

3 結(jié)論

（1）2022年2月27日～3月5日，揚(yáng)州市經(jīng)歷了典型的大氣PM2.5污染過(guò)程，基于MODIS 傳感器利用暗像元與深藍(lán)算法相結(jié)合的大氣PM2.5反演結(jié)果顯示，3月1日、3月5日揚(yáng)州市大氣PM2.5濃度較高，污染高值區(qū)集中在南部邗江區(qū)、廣陵區(qū)；遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測(cè)結(jié)果整體擬合情況較好，能夠清晰的展示此次污染過(guò)程，但對(duì)于污染物濃度的精準(zhǔn)反演仍有待提升。

（2）研究期間，基于TROPOMI 傳感器反演的對(duì)流層NO2柱濃度變化趨勢(shì)與大氣PM2.5濃度變化趨勢(shì)相近，但其峰值出現(xiàn)時(shí)間早于PM2.5；CO 與PM2.5具有一定程度的同源性，研究期間，揚(yáng)州市對(duì)流層CO 柱濃度與大氣PM2.5濃度變化趨勢(shì)、 濃度高值出現(xiàn)時(shí)間一致，但其用于反應(yīng)短時(shí)間內(nèi)污染物的變化還需進(jìn)一步研究。

（3）利用HYSPLIT 模式對(duì)揚(yáng)州市后向軌跡模擬結(jié)果顯示，研究期間影響揚(yáng)州市高空氣團(tuán)主要來(lái)自西北、偏西方向，低空氣團(tuán)以西南、偏北方向?yàn)橹鳎瑲鈭F(tuán)移速緩慢、 大氣靜穩(wěn)等不利氣象條件疊加區(qū)域傳輸是造成3月1日、3月3日揚(yáng)州市污染物積累并達(dá)到峰值的主要污染成因。