牛志春，姜晟，李旭文，姚凌

(1.江蘇省環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，江蘇 南京 210036;2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101)

霾是大量極細(xì)微的干塵粒等均勻地浮游在空中，使水平能見(jiàn)度小于10 km的空氣混濁現(xiàn)象，其來(lái)源有風(fēng)沙塵土、火山爆發(fā)、森林火災(zāi)等自然原因，也有工業(yè)排放、建筑揚(yáng)塵、汽車(chē)尾氣、垃圾焚燒以及生活廢氣等人為原因［1－2］。江蘇省隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，機(jī)動(dòng)車(chē)保有量與在建項(xiàng)目不斷增多，霾污染問(wèn)題日益突出，包括江蘇省在內(nèi)的長(zhǎng)三角地區(qū)已成為全國(guó)霾污染最為嚴(yán)重的地區(qū)之一。

大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)能力建設(shè)為霾污染研究提供了較好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但現(xiàn)階段受制于監(jiān)測(cè)經(jīng)費(fèi)和場(chǎng)地條件制約，針對(duì)霾污染開(kāi)展多項(xiàng)目自動(dòng)監(jiān)測(cè)的超級(jí)站數(shù)量相對(duì)有限，難以反映區(qū)域范圍內(nèi)大氣環(huán)境質(zhì)量狀況。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、快速實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)高效等優(yōu)勢(shì)，并且可以獲得區(qū)域二維空間數(shù)據(jù)，對(duì)地面監(jiān)測(cè)結(jié)果形成有效補(bǔ)充。從環(huán)境管理需求來(lái)看，霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化應(yīng)滿足數(shù)據(jù)快速獲取，反演模型算法盡可能高效，不能依賴太多的參數(shù)和支撐數(shù)據(jù)，計(jì)算時(shí)間不能過(guò)于漫長(zhǎng)，監(jiān)測(cè)結(jié)果能宏觀準(zhǔn)確地反映區(qū)域霾污染顆粒物分布情況等條件。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)霾污染遙感監(jiān)測(cè)原理及反演算法進(jìn)行了大量研究，基本上都是基于限定地區(qū)、限定數(shù)據(jù)的定量方法研究，要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化應(yīng)用還存在不足。因此有必要從霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)流程出發(fā)，構(gòu)建一套合理、可行、適用的環(huán)境監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化運(yùn)行體系，滿足大氣污染防治環(huán)境管理需求。

1 霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化運(yùn)行研究

從霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化運(yùn)行流程來(lái)看，包括4個(gè)方面，即數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建、遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理、大氣顆粒物濃度遙感定量估算、霾污染遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)。霾污染遙感監(jiān)測(cè)實(shí)際業(yè)務(wù)化運(yùn)行應(yīng)盡可能快速獲取數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，反演污染物程度，及時(shí)發(fā)布監(jiān)測(cè)日?qǐng)?bào)。要實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化，需優(yōu)選數(shù)據(jù)源及大氣顆粒物濃度遙感反演方法。

在霾污染遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)選擇上，主要從數(shù)據(jù)的可獲取性、連續(xù)性及完整性出發(fā)，篩選出可業(yè)務(wù)化運(yùn)行的數(shù)據(jù)資料，遙感數(shù)據(jù)主要選擇MODIS實(shí)時(shí)過(guò)境數(shù)據(jù)及氣溶膠產(chǎn)品數(shù)據(jù)，地面數(shù)據(jù)主要以大氣自動(dòng)站實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為主。

在大氣顆粒物濃度遙感反演算法選擇上，應(yīng)滿足遙感影像運(yùn)算效率高、速度快，能最大程度定量反演大氣顆粒物濃度的業(yè)務(wù)化運(yùn)行需求。目前，國(guó)內(nèi)外衛(wèi)星遙感反演大氣顆粒物濃度的算法基本上都是基于物理方法和統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建模型，實(shí)際上衛(wèi)星遙感觀測(cè)到的信息是“氣溶膠－大氣參量－地表覆被”間輻射傳輸相互作用的結(jié)果［3］，各種簡(jiǎn)單化的參數(shù)方案會(huì)增加輻射傳輸模型反演過(guò)程中的不確定性［4－5］。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感估算模型則能夠快速、準(zhǔn)確地建立衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與大氣顆粒物濃度之間的非線性關(guān)系，能夠極大地提高大氣顆粒物濃度反演精度。霾污染遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)化運(yùn)行技術(shù)路線見(jiàn)圖1。

1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建

遙感數(shù)據(jù)主要選取2011—2013年MODIS原始觀測(cè)數(shù)據(jù)及MOD04_L2氣溶膠產(chǎn)品數(shù)據(jù)，地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)主要選取2013年全省大氣自動(dòng)站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，包括可吸入顆粒物、細(xì)顆粒物及能見(jiàn)度等。ECMWF氣象再分析資料包括溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等參數(shù)，研究數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

1.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

EOS/MODIS遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括幾何糾正、投影轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)同化等，利用MODIS數(shù)據(jù)自帶的經(jīng)緯度波段信息對(duì)影像進(jìn)行幾何精糾正，建立查找表，選擇經(jīng)度波段和緯度波段，設(shè)置參數(shù)，確認(rèn)地圖投影轉(zhuǎn)換，選擇 WGS 84經(jīng)緯度坐標(biāo)系統(tǒng)［6－7］，通過(guò)雙線性插值法逐點(diǎn)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)MODIS影像數(shù)據(jù)預(yù)處理。

圖1 霾污染遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)化運(yùn)行技術(shù)路線

表1 研究數(shù)據(jù)列表

1.3 大氣顆粒物濃度遙感定量估算

該研究主要基于MODIS 1B數(shù)據(jù)利用LM－BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立大氣顆粒物PM10和PM2.5遙感估算模型?；贚M－BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層，每層都包含多個(gè)節(jié)點(diǎn)或神經(jīng)元。輸入層包括經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的MODIS觀測(cè)信號(hào)、氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品、衛(wèi)星－太陽(yáng)幾何角等，輸出層為地面實(shí)測(cè)的 PM10和 PM2.5濃度數(shù)據(jù)，輸入層與輸出層之間為隱藏層，通過(guò)調(diào)整訓(xùn)練過(guò)程中的權(quán)重減小誤差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)元)之間通過(guò)輸出信號(hào)和權(quán)重相聯(lián)系，輸出信號(hào)和權(quán)重通過(guò)線性激活函數(shù)來(lái)調(diào)整。模型的訓(xùn)練是一個(gè)迭代的過(guò)程，權(quán)重系數(shù)與各個(gè)節(jié)點(diǎn)有關(guān)，每次訓(xùn)練后，使用測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果，根據(jù)方差函數(shù)之和(理論誤差和實(shí)際誤差的差的平方和)優(yōu)化輸入向量相應(yīng)的權(quán)重。其計(jì)算公式為:

式中:N——訓(xùn)練樣本的數(shù)目;Ytari——目標(biāo)值;Youti——第i個(gè)樣本的實(shí)際輸出值。

訓(xùn)練過(guò)程是將輸入數(shù)據(jù)反復(fù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在數(shù)據(jù)每次通過(guò)時(shí)計(jì)算輸出數(shù)據(jù)，并與目標(biāo)數(shù)據(jù)相比得到一個(gè)誤差，再將這個(gè)誤差反饋給網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的迭代訓(xùn)練調(diào)整權(quán)重值，直至得到最小方差的最優(yōu)權(quán)重，此時(shí)訓(xùn)練完成，所得網(wǎng)絡(luò)即可根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。

1.4 霾污染遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)

在霾污染遙感監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)指標(biāo)選擇方面，兼顧了霾污染遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)空間定量估算可達(dá)性及現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)，采用層次分析法，選取 PM2.5、PM10、氣溶膠光學(xué)厚度、能見(jiàn)度、氣溶膠吸收系數(shù)+散射系數(shù)、溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、風(fēng)向等參數(shù)作為候選指標(biāo)，進(jìn)行貢獻(xiàn)率分析，結(jié)果如表2所示。因此，在構(gòu)建業(yè)務(wù)化霾污染綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，最終選用PM2.5、PM10以及氣溶膠消光系數(shù)(氣溶膠吸收系數(shù)+散射系數(shù))3個(gè)因子為主要參數(shù)，對(duì)霾污染程度進(jìn)行監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)。

表2 霾污染遙感監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)因子貢獻(xiàn)率統(tǒng)計(jì)

2 典型霾污染天氣遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化應(yīng)用

按以上遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化運(yùn)行流程及方法，分析評(píng)價(jià)了2013年1月江蘇省2次持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)、涉及范圍較大的典型霾污染。第一次時(shí)間為1月7—16日，地面監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，全省空氣質(zhì)量普遍處于重度污染狀態(tài)，大氣首要污染物項(xiàng)目為PM2.5，13個(gè)省轄市中衛(wèi)星過(guò)境期間PM2.5質(zhì)量濃度值最高達(dá)278 μg/m3(1月12日，無(wú)錫市)，PM10質(zhì)量濃度值最高達(dá)343 μg/m3(1月12日，淮安市)。根據(jù)遙感影像分析，此次霾最早集中出現(xiàn)在江蘇省中西部的南京、淮安一線，之后隨大氣作用影響蘇南及周邊地區(qū)并進(jìn)一步擴(kuò)散至全省范圍，太湖周邊及蘇北地區(qū)成為此次受污染程度較重的區(qū)域，大氣主要污染物PM2.5和PM10濃度超過(guò)全省平均水平，為省內(nèi)主要高值分布區(qū)。

2013年1月，第二次大范圍霾污染發(fā)生時(shí)間為1月24—30日，地面監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示，全省空氣質(zhì)量多數(shù)處于重度污染狀態(tài)，大氣首要污染物項(xiàng)目為PM2.5，13 個(gè)省轄市中衛(wèi)星過(guò)境期間 PM2.5濃度值最高達(dá)413 μg/m3(1 月30 日，揚(yáng)州市)，PM10濃度值最高達(dá)452 μg/m3(1月30日，揚(yáng)州市)。根據(jù)遙感影像分析，此次霾前期主要集中出現(xiàn)在江蘇省蘇中、蘇南地區(qū)，后期隨大氣作用影響進(jìn)一步擴(kuò)散至全省范圍，13個(gè)省轄市中揚(yáng)州、泰州以及南京成為此次受污染程度最重的地區(qū)，大氣主要污染物PM2.5和PM10濃度超過(guò)全省平均水平，為省內(nèi)主要高值分布區(qū)。從污染最嚴(yán)重的2天遙感監(jiān)測(cè)與地面實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析來(lái)看，遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與地面實(shí)測(cè)結(jié)果基本一致，同時(shí)，遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果能較直觀地反映霾污染的區(qū)域分布差異。江蘇省霾污染遙感監(jiān)測(cè)與地面監(jiān)測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖2(a)(b)。

3 結(jié)論

遙感技術(shù)對(duì)于大范圍、宏觀監(jiān)測(cè)霾污染狀況具有較大優(yōu)勢(shì)，如何實(shí)現(xiàn)霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化，有效補(bǔ)充地面監(jiān)測(cè)結(jié)果是大氣污染防治較為關(guān)注的問(wèn)題之一。從霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化流程出發(fā)，詳細(xì)梳理了遙感數(shù)據(jù)獲取、資料收集及霾污染狀況遙感評(píng)價(jià)需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。結(jié)果表明，要快速實(shí)現(xiàn)霾污染遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)化，在遙感數(shù)據(jù)的選取上，應(yīng)以MODIS數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)過(guò)境接收數(shù)據(jù)為主，以氣溶膠產(chǎn)品、氣象數(shù)據(jù)為輔;數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括幾何精糾正及投影轉(zhuǎn)換;大氣顆粒物遙感反演選擇LMBP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法，高效、快速、準(zhǔn)確反演區(qū)域顆粒物濃度，在霾污染遙感監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)因子選取上，利用層次分析法進(jìn)行篩選，選取 PM2.5、PM10以及氣溶膠消光系數(shù)作為遙感評(píng)價(jià)指標(biāo)。基于以上流程，對(duì)2013年1月2次典型的霾污染狀況進(jìn)行了星地同步對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)霾污染遙感監(jiān)測(cè)結(jié)果與地面實(shí)測(cè)結(jié)果基本一致，而且可以較好地反映霾污染狀況的空間分布及地域差異，為霾污染區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控提供參考。

圖2 江蘇省霾污染遙感監(jiān)測(cè)與地面監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

［1］中國(guó)氣象局.地面氣象觀測(cè)規(guī)范［M］.北京:氣象出版社，2003.

［2］中國(guó)氣象局.QX/T113－2010 霾的觀測(cè)和預(yù)報(bào)等級(jí)［S］.北京:氣象出版社，2010.

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