陳俊良，李文梅，楊 柳，練彤天

(南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院，江蘇南京 210023)

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2013年南京市PM2.5時(shí)空分布規(guī)律

陳俊良，李文梅*，楊 柳，練彤天

(南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院，江蘇南京 210023)

[目的] 探討利用站點(diǎn)實(shí)測(cè)PM2.5數(shù)據(jù)與NASA MODIS氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)研究南京PM2.5時(shí)空分布規(guī)律的可行性。[方法]將2013年南京市實(shí)測(cè)PM2.5數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，基于MODIS數(shù)據(jù)利用暗像元法反演得到的氣溶膠光學(xué)厚度與2013年南京市PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行相關(guān)性分析。光學(xué)厚度引入季節(jié)變化的氣溶膠標(biāo)高，并用濕度因子訂正。[結(jié)果]訂正后的二者相關(guān)系數(shù)均有明顯提高。站點(diǎn)實(shí)測(cè)PM2.5通過(guò)空間插值可以在一定程度上反映南京市PM2.5的空間分布規(guī)律，PM2.5主要集中于鼓樓、建鄴等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域，棲霞區(qū)域相對(duì)最低。PM2.5夏季較低，冬季較高。校正后的AOD與站點(diǎn)實(shí)測(cè)PM2.5的相關(guān)性達(dá)0.426，遠(yuǎn)高于未進(jìn)行校正的0.214。[結(jié)論]在中小尺度下反演的AOD能夠在一定程度上表征PM2.5的濃度變化，通過(guò)更為精確的AOD反演方法能夠在時(shí)空兩方面反映PM2.5的時(shí)空變化規(guī)律，使城市PM2.5污染治理更加科學(xué)合理。

氣溶膠光學(xué)厚度；PM2.5；空間插值；時(shí)空分布

PM2.5是指空氣中直徑小于等于2.5 μm的顆粒物。研究表明，PM2.5日平均濃度每增加10 μg/m3，呼吸系統(tǒng)疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn)增加0.97%，心血管疾病的死亡風(fēng)險(xiǎn)增加概率更高，為1.22%，心肺疾病和癌癥死亡率分別升高6%和8%。PM2.5濃度每增加10 μg/m3，會(huì)對(duì)發(fā)育期的兒童肺功能有明顯影響[1]。PM2.5顆粒物直接影響人類的健康，已成為我國(guó)大中型城市的首要污染物。大氣氣溶膠是指大氣中懸浮的半徑小于幾十微米的固態(tài)或液態(tài)微粒，對(duì)氣候系統(tǒng)存在直接和間接輻射強(qiáng)迫，也是直接影響城市空氣質(zhì)量的主要污染物[2]。近年來(lái)，PM2.5污染形勢(shì)越來(lái)越嚴(yán)峻，制約著社會(huì)經(jīng)濟(jì)文明的發(fā)展，預(yù)防和治理PM2.5污染迫在眉睫。目前，關(guān)于PM2.5的研究已成為國(guó)內(nèi)乃至國(guó)際上的研究熱點(diǎn)[3]。研究發(fā)現(xiàn)，在大尺度上空氣質(zhì)量與PM2.5具有明顯的相關(guān)性，而PM2.5可以在一定程度上反映空氣質(zhì)量的好壞。2013年全國(guó)增加了很多監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，但地面監(jiān)測(cè)站較少且分散。目前普遍采用的PM2.5濃度都是以監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)來(lái)公布的，但以點(diǎn)代面是否可行未知。李成才等[4]利用MODIS氣溶膠產(chǎn)品數(shù)據(jù)(10 km空間分辨率)反演出香港地區(qū)氣溶膠光學(xué)厚度，并與香港地區(qū)的地面污染物PM10質(zhì)量濃度的變化進(jìn)行比較，結(jié)果表明，利用MODIS 數(shù)據(jù)反演高分辨率的氣溶膠光學(xué)厚度研究城市空氣污染的時(shí)空動(dòng)態(tài)具有可行性。何秀等[5]利用MODIS 2年的氣溶膠光學(xué)厚度和地面PM2.5質(zhì)量濃度對(duì)比發(fā)現(xiàn)，通過(guò)對(duì)氣溶膠光學(xué)厚度垂直和濕度影響的訂正后，可用于對(duì)污染物PM10的監(jiān)測(cè)。李成才等[6]利用MODIS 1B資料反演高分辨率(1 km)的氣溶膠光學(xué)厚度與北京市空氣污染指數(shù)相比有很強(qiáng)的相關(guān)性。前人僅研究了氣溶膠光學(xué)厚度與PM10質(zhì)量濃度或空氣污染指數(shù)的相關(guān)性，但對(duì)于氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5質(zhì)量濃度的相關(guān)性，PM2.5的時(shí)間變化規(guī)律研究較少，尤其是月變化和年變化。筆者應(yīng)用2013年南京市9個(gè)站點(diǎn)全年P(guān)M2.5監(jiān)測(cè)濃度數(shù)據(jù)研究2013年南京市PM2.5時(shí)空變化規(guī)律；氣溶膠光學(xué)厚度經(jīng)過(guò)濕度和季節(jié)垂直分布的訂正后，再與實(shí)測(cè)PM2.5質(zhì)量濃度做相關(guān)性分析來(lái)研究氣溶膠光學(xué)厚度能否表征PM2.5的時(shí)空分布規(guī)律。

1　研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1研究區(qū)概況南京位于長(zhǎng)江下游中部地區(qū)，118°22′～119°14′ E，31°14′～32°37′ N，屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，雨量充沛，四季分明。全市下轄11個(gè)區(qū)，總面積6 597 km2，2013年建成區(qū)面積752.83 km2，常住人口818.78萬(wàn)，其中，城鎮(zhèn)人口659.1萬(wàn)人。PM2.5是影響南京城市空氣質(zhì)量的首要污染物。2014年4月29日，南京市環(huán)保局公布的2103年南京PM2.5源解析數(shù)據(jù)，以2013年南京市空氣質(zhì)量的相關(guān)數(shù)值為基準(zhǔn)：南京市空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良202 d，優(yōu)良率為55.3%?？諝馕廴?63 d，其中，首要污染物為PM2.5的天數(shù)累計(jì)達(dá)133 d，占污染總天數(shù)的81.2%。PM2.5年均質(zhì)量濃度為77 μg/m3，超出國(guó)家空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)1.20倍。

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。PM2.5作為2013年南京主要的污染物，能夠簡(jiǎn)單直觀地反映南京的空氣質(zhì)量狀況。該研究2013年P(guān)M2.5數(shù)據(jù)來(lái)自南京市環(huán)保局，除去空氣污染指數(shù)等級(jí)為優(yōu)和首要污染物不是PM2.5的天數(shù)。日平均濕度數(shù)據(jù)來(lái)自于南京氣象局提供的資料。

1.2.2MODIS數(shù)據(jù)。從NASA官網(wǎng)中免費(fèi)下載氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品數(shù)據(jù)。選取2013年一整年作為研究的時(shí)間尺度，研究區(qū)范圍為118°～120° E，31°～33°N。因?yàn)橄螺d的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品是分辨率為10 km的像元表面的空間統(tǒng)計(jì)平均值，但研究區(qū)南京面積僅占極少數(shù)像元，空間分辨率較低，無(wú)法滿足中小尺度應(yīng)用需求。故下載了MODIS L1B級(jí)數(shù)據(jù)，采用暗像元方法估測(cè)氣溶膠光學(xué)厚度，并將其用于與實(shí)測(cè)PM2.5的相關(guān)性分析。

2　結(jié)果與分析

2.1時(shí)空變化規(guī)律

2.1.1時(shí)間變化規(guī)律。2013年9個(gè)檢測(cè)站點(diǎn)的PM2.5濃度具有相同的變化趨勢(shì)，質(zhì)量濃度最高值在12月，高值集中在1、2、11、12月，且期間濃度變化較大。每個(gè)站點(diǎn)變化趨勢(shì)均相同，如圖1鼓樓、圖2仙林檢測(cè)站點(diǎn)的變化趨勢(shì)。3～10月PM2.5濃度變化幅度較小，且無(wú)高濃度值出現(xiàn)，但在7月明顯降低，達(dá)到谷底。PM2.5濃度存在明顯的季節(jié)性變化，冬季達(dá)到最大值，春季開始出現(xiàn)下降趨勢(shì)，夏季末出現(xiàn)最低值。

2.1.2PM2.5空間變化規(guī)律。通過(guò)空間插值得到的南京PM2.5區(qū)域分布見圖3，與其實(shí)測(cè)PM2.5的時(shí)間變化規(guī)律類似，在空間上南京各區(qū)域PM2.5濃度也具有明顯的季節(jié)性變化。3～8月各區(qū)域的PM2.5濃度相差較小，最低值出現(xiàn)在仙林大學(xué)城附近，8月全南京的濃度基本相等。從9月開始，各區(qū)域濃度變化較大，且最高值與最低值在區(qū)域間出現(xiàn)了轉(zhuǎn)移。在9和10月，鼓樓區(qū)和秦淮區(qū)以西出現(xiàn)高值，濃度明顯高于東玄武區(qū)、棲霞區(qū)等區(qū)域。11月，濃度最高值開始從西向東轉(zhuǎn)移，最高值出現(xiàn)在建鄴區(qū)和雨花臺(tái)區(qū)，最低值出現(xiàn)在浦口區(qū)、下關(guān)區(qū)和秦淮區(qū)等。而12、1月，建鄴區(qū)至玄武區(qū)和棲霞區(qū)濃度一直處于高值。

圖1　2013年南京市草場(chǎng)門站點(diǎn)日均PM2.5濃度變化Fig.1　The daily variation of PM2.5 concentration of Caochangmen in Nanjing in 2013

圖2　2013年南京市仙林大學(xué)城日均PM2.5濃度變化Fig.2　The daily variation of PM2.5 concentration of Xianlin Campus in Nanjing in 2013

2.1.3PM2.5時(shí)空變化規(guī)律。2013年南京PM2.5平均濃度77 μg/m3，全年濃度冬春高、夏秋低，呈顯著的“U”型逐月變化規(guī)律；南京PM2.5濃度呈明顯的空間集散和轉(zhuǎn)移規(guī)律，夏秋季整體濃度變化不大，處于低值，冬春季濃度逐漸升高且最高值開始轉(zhuǎn)移至建鄴區(qū)附近。

直接用站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值得出的分布規(guī)律存在較大誤差，實(shí)測(cè)站點(diǎn)少且僅覆蓋至城區(qū)。氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5如果具有相關(guān)性，則可以通過(guò)氣溶膠光學(xué)厚度的時(shí)空分布規(guī)律來(lái)反映PM2.5的分布規(guī)律。

圖3　2013年南京地區(qū)1～12月PM2.5分布Fig.3　PM2.5 distribution of Nanjing from January to December in 2013

2.2實(shí)測(cè)PM2.5與反演的氣溶膠相關(guān)性分析

2.2.1氣溶膠反演。NASA的10 km 星下點(diǎn)分辨率的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品為氣候研究和區(qū)域尺度的大氣污染研究提供了豐富的信息，然而對(duì)于城市尺度的顆粒物污染研究而言，分辨率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。按照暗像元算法，得到南京地區(qū)1 km 分辨率的氣溶膠光學(xué)厚度分布。該算法在冬季反演效果較差，需剔除掉陰雨、有云等影響南京市氣溶膠光學(xué)厚度的圖像。

2.2.2相關(guān)性分析。在2013年一整年時(shí)間內(nèi)，剔除空氣指數(shù)小于50的優(yōu)良天數(shù)，共獲得178組關(guān)于南京市氣溶膠光學(xué)厚度和PM2.5的對(duì)比數(shù)據(jù)。兩者的直接對(duì)比結(jié)果見圖4。由圖4可知，相關(guān)系數(shù)為0.214，大于統(tǒng)計(jì)學(xué)上99%置信度的要求，卻遠(yuǎn)低于期望值。為了分析二者相關(guān)性及氣溶膠光學(xué)厚度反演過(guò)程中的“過(guò)計(jì)算”(把不符合氣溶膠光學(xué)厚度計(jì)算要求的影像進(jìn)行了計(jì)算，如陰雨)，主要考慮地面消光系數(shù)(SEC)和濕度因子兩個(gè)方面。

在一般情況下，氣溶膠的消光系數(shù)在垂直方向上按指數(shù)分布[2]：

(1)

氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)表示垂直方向上消光系數(shù)的總積分：

(2)

式中,(1)和(2)的H為氣溶膠標(biāo)高，李成才等[7]的研究中，將AOD數(shù)據(jù)除以當(dāng)?shù)貧馊苣z季節(jié)變化的標(biāo)高得到地面消光系數(shù)(SEC)。由于缺少南京的相關(guān)數(shù)據(jù)，參照蔣民等[2]的方法，考慮地區(qū)的相似性，采用孫娟[8]關(guān)于上海地區(qū)氣溶膠季節(jié)變化標(biāo)高：春季1 251m、夏季1 957m、秋季791.7m、冬季776.4m，得到的消光系數(shù)與PM2.5質(zhì)量濃度相關(guān)系數(shù)提高到0.426，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無(wú)法達(dá)到要求(圖5)。

圖4　AOD與PM2.5相關(guān)關(guān)系Fig.4　The correlation between AOD and PM2.5

圖5　SEC與PM2.5相關(guān)關(guān)系Fig.5　The correlation between SEC and PM2.5

PM2.5質(zhì)量濃度的測(cè)定一般先通過(guò)一個(gè)干燥的過(guò)程，其結(jié)果代表較低相對(duì)濕度、比較固定的質(zhì)量濃度情況，而AOD是在相對(duì)濕度環(huán)境下進(jìn)行的。相對(duì)濕度會(huì)對(duì)氣溶膠粒子產(chǎn)生很大影響，從而影響其SEC。李成才等[6]利用濕度因子ψ(RH)校正，乘以PM2.5質(zhì)量濃度再與SEC進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)可以提升其相關(guān)系數(shù)。

圖6和圖7分別為利用濕度因子校正后的PM2.5質(zhì)量濃度與AOD、SEC的相關(guān)性分析，其相關(guān)性與原來(lái)相比均下降，分別是0.211、0.423(表1)。

圖6　經(jīng)過(guò)濕度因子校正后的PM2.5與AOD相關(guān)關(guān)系Fig.6　The correlation between AOD and humidity factor revised PM2.5

圖7　經(jīng)過(guò)濕度因子校正的PM2.5與SEC的相關(guān)關(guān)系Fig.7　The correlation between SEC and humidity factor revised PM2.5

表1AOD與PM2.5及經(jīng)過(guò)校正后的AOD與PM2.5的相關(guān)系數(shù)、R2及回歸模型

Table 1The coefficient，R2and regression model for correlation between AOD and PM2.5and between PM2.5and revised AOD

指標(biāo)IndicatorRR2回歸模型RegressionmodelAOD-PM2.50.2140.0457y=2.2553x+0.5177AOD-PM2.5ψ(RH)0.2110.0446y=2.2142x+0.5212SEC-PM2.50.4260.1811y=4.4906x+0.2964SEC-PM2.5ψ(RH)0.4230.1789y=4.4318x+0.3004

注：在AOD- PM2.5中，y為PM2.5，x為AOD

Note：In AOD-PM2.5，yis PM2.5，andxis AOD.

3　結(jié)論與討論

該研究根據(jù)實(shí)測(cè)的PM2.5數(shù)據(jù)通過(guò)空間插值比較，得出南京PM2.5的時(shí)空變化規(guī)律，2013年南京PM2.5平均濃度77 μg/m3，全年濃度冬春高、夏秋低，呈顯著“U”型逐月變化規(guī)律；南京PM2.5濃度呈明顯的空間集散和轉(zhuǎn)移規(guī)律，夏秋季整體PM2.5濃度變化較小，處于低值，冬春季濃度逐漸升高且最高值開始轉(zhuǎn)移至建鄴區(qū)附近。

在基于氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)與PM2.5質(zhì)量濃度的直接比較發(fā)現(xiàn)，二者的直接相關(guān)性很差。在考慮季節(jié)性的垂直分

布影響后，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.426(178組數(shù)據(jù))。用相對(duì)濕度校正后，相關(guān)系數(shù)不升反降，未得到預(yù)期的結(jié)果。但考慮到如果采用南京地區(qū)每日的垂直分布數(shù)據(jù)進(jìn)一步訂正，其相關(guān)系數(shù)應(yīng)能進(jìn)一步上升。該研究結(jié)果表明，在中小尺度下反演的AOD能夠在一定程度上表征PM2.5的濃度，彌補(bǔ)地面PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)密度不足的缺點(diǎn)，作為監(jiān)測(cè)城市PM2.5污染有效的補(bǔ)充手段。在充分考慮各種因素后，MODISAOD作為監(jiān)測(cè)PM2.5分布的手段具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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Spatio-temporal Distribution of PM2.5in Nanjing in 2013

CHEN Jun-liang, LI Wen-mei*, YANG Liu et al

(School of Geography and Biological Information, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu 210023)

[Objective] To explore the feasibility of study on the spatio-temporal distribution of PM2.5in Nanjing by PM2.5data collected in station and NASA MODIS aerosol optical depth (AOD). [Methods] Thein-sitePM2.5data of Nanjing in 2013 was interpolated into spatial interpolation. AOD was extracted by the dark like element method (DDV) algorithm based on MODIS data. Finally the correlation of PM2.5mass concentration was analyzed and AOD seasonal variation of aerosol elevation was introduced into AOD. Besides, the humidity factor was applied to correct the AOD, and the correlation coefficient of two revised values has been improved obviously. [Results] The results indicated that the spatial interpolation PM2.5can reflect the spatial distribution of PM2.5in Nanjing. PM2.5is mainly concentrated in Gulou and Jianye districts, and the concentration of PM2.5is lowest in Qixia District. The temporal distribution of PM2.5is higher in winter and lower in summer. The correlation between revised AOD and in-situ PM2.5is up to 0.426, higher than that without correction. [Conclusions] AOD can characterize the concentration change in PM2.5to a certain extent in the small and middle scale. The more accurate urban PM2.5pollution distribution monitoring system based on AOD will make the spatio-temporal distribution of PM2.5more accurate, so as to make the PM2.5pollution control more scientific and reasonable.

Aerosol optical depth (AOD); PM2.5; Spatial interpolation; Spatio-temporal distribution

2015年度南京郵電大學(xué)創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(XYB2015315)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41401480)；南京郵電大學(xué)引進(jìn)人才項(xiàng)目(NY213105)。

陳俊良(1993- )，男，廣西玉林人，本科生，專業(yè)：地理信息科學(xué)。*通訊作者，講師，碩士生導(dǎo)師，從事遙感技術(shù)與應(yīng)用研究。

2016-05-27

S 181.3

A

0517-6611(2016)21-053-04