衛星遙感氣溶膠光學厚度的相關研究綜述

顧俊杰　戴一楓　金林林

摘 要：我國利用衛星遙感技術反演氣溶膠光學厚度的研究，至今已有近20年的歷史，期間積累了大量的研究成果，尤其是近幾年因大氣污染問題日益突出，受到人們廣泛關注，該方面研究文獻大量增加。其中包含了不同地區衛星遙感氣溶膠光學厚度的反演驗證、氣溶膠光學厚度時空特征分析；衛星遙感氣溶膠光學厚度與大氣污染相關性以及氣溶膠光學厚度在大氣污染檢測中的作用；衛星遙感氣溶膠光學厚度與人體健康相關性研究等等。該文綜述摘錄了2005年至2016年的部分文獻資料，并主要列舉氣溶膠反演在污染以及人體健康方面的研究，并對今后的研究方向做了展望。

關鍵詞：氣溶膠光學厚度 衛星遙感 綜述

中圖分類號：X51 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）07（a）-0219-03

近年來， 環境污染問題日益凸顯，大氣氣溶膠污染逐漸成為人們關注的焦點。

氣溶膠污染物不僅在大氣中停留時間久，可吸附大量有毒害物質，且輸送距離長。其中細顆粒物不僅造成霧霾、灰霾天氣，且由于粒徑極細，可深入到細支氣管和肺泡，引起肺部疾病，心腦血管疾病等。我國的《環境空氣質量標準》（GB3095-2012）中就包含了兩項顆粒物指標的檢測，分別是細顆粒物（PM2.5）、可吸入顆粒物（PM10）。

通過對中國環境保護部近幾年的數據分析[1]進行橫向對比，不難發現機動車消耗燃油排放的氮氧化物占據了排放總量中相當一部分比例，再進行縱向對比，可以看出我國大氣污染雖然呈現逐年下降的趨勢，但是污染類型由煤煙型逐漸向煤煙、機動車尾氣兩者的混合類型發展。

因此，如何有效的監測大氣氣溶膠污染，是目前以及未來的科研重點。

1 衛星遙感氣溶膠光學厚度的相關研究

2005年，李成才等[2]利用MODIS反演的氣溶膠光學厚度與北京市空氣污染指數相結合，分析了兩者的相關性，經過垂直標高訂正以及大氣濕度訂正后，其相關性較高，可作為對地面顆粒污染檢測的一種方法，為衛星氣溶膠產品應用于大氣污染研究提供了示范。何秀[3]等在2010年對香港元朗站、北京大學站的地基PM10的實測數據與MODIS氣溶膠光學厚度轉化的PM10濃度進行相關性研究，在經過垂直高度訂正及濕度訂正后相關性有所上升，這與李成才等早年的研究結果一致。

至今，北京[4-5]、重慶[6]、武漢[7]、南京[8]、濟南[9]、蘭州[10]、香港[11]、長江三角洲[12]等省市都積累了一定的研究成果。目前該方面的研究方法主要是建立氣溶膠光學厚度與空氣污染指標的估算模型，估算模型的種類有很多，針對某一特定的區域不同的估算模型得到的估算精度也不盡相同。劉歡[6]在對重慶市冬季大氣顆粒污染物的研究中就使用了線性函數模型、對數函數模型、一元二次及一元三次模型、冪函數模型以及指數函數模型7種，在進行嚴謹的計算分析后得出一元三次模型更適合估算重慶冬季的大氣污染物。

而在文獻[2-12]中不難發現，研究學者們幾乎都利用了垂直訂正和濕度訂正對研究數據進行了精度修正，事實上MODIS衛星遙感反演得到的氣溶膠光學厚度代表的是大氣層整層的氣溶膠光學厚度，而空氣污染指標基本需要近地面的數據支持，因此對衛星反演結果進行垂直尺度以及大氣濕度的訂正，是提高兩者相關性的重要手段。

總體而言，將衛星遙感的氣溶膠光學厚度應用于大氣污染檢測是我國近年來較為熱門的研究方向。

除此之外，因大氣污染對人體健康，尤其是心腦血管以及肺部疾病的影響，有學者拓展了研究范圍，即將衛星遙感的氣溶膠光學厚度與大氣污染進行相關聯的同時對一些由大氣污染引起的疾病進行關聯性研究。

2013年汪曦[13]利用衛星遙感數據對PM2.5濃度與居民日死亡率的關聯性研究，首先建立PM2.5與氣溶膠光學厚度的估算模型，其中冪函數作為上海市PM2.5的估算模型較為準確，其次用時間序列法將PM2.5濃度與對應疾病引起的死亡率進行擬合，其包括了心血管疾病、中風、冠心病、呼吸系統疾病等，對比分析了男性與女性、低教育水平與高教育水平以及高齡與低齡對PM2.5急性效應的不同表現，并且分析了滯后效應對研究的影響，其結果具有較高的置信度。同年楊維[14]利用LANDSAT-5及HJ-1A衛星資料，結合GIS技術及灰色關聯法，研究了呼吸道疾病與可吸入顆粒物濃度之間存在關聯，且粒徑的大小與發病人數的關聯度呈負相關。武文娟[15]在2016年利用MODIS數據及地理加權回歸模型（GWR）對華東地區心腦血管疾病與氣溶膠濃度的關聯性進行了研究，并且構建了相應的數據庫以及對心腦血管疾病的預防提出了建議。

2 結語

通過對文獻的查閱，以及整理分析，我們認為將來的研究將主要集中在以下幾個方面。

2.1 反演算法的改進及創新

雖然目前的研究中已經成熟的運用了多種氣溶膠反演算法，但是結合我國地形復雜多變，地表反射率參差不齊的情況，不同區域適用于不同的算法，且同一種算法仍然可以進行擴展改進（例如Kaufman的擴展暗像元法），因此如何針對某一區域進行算法改進，甚至進行算法創新是十分必要的。這可簡化相應地區氣溶膠光學厚度反演的流程，提高其反演數據的精度。

2.2 模型的建立與優化

氣溶膠光學厚度相關性研究中，對于氣溶膠反演時使用的相關模型，如氣溶膠模型、大氣模型等，盡管官方給出了一些適用的模型提供使用，但是仍舊需要制定最適合模型來擬合研究地區的實際情況，同樣污染物與氣溶膠光學厚度的估算模型也需要優化。

而目前關于人體健康相關性的研究當中，由于該方面研究處于創新發展階段，疾病發病率、人口死亡率等估算模型仍然需要大量的研究和制定。

2.3 數據訂正

如污染物相關研究中對氣溶膠光學厚度進行垂直訂正和濕度訂正，人體健康相關研究中的滯后效應修正，大氣溫度、濕度、高度以及各種光學散射（如瑞利散射、米氏散射）等，這些變量都將對數據的精度產生不同的影響。而大氣污染于人體健康對于暴露時間、免疫強弱、生活習慣以及年齡等也有一定程度的關系。所以，研究相關數據的訂正方法是十分必要的。

2.4 進一步發展對人體健康相關性的研究

上述提到，衛星遙感應用于人體健康的研究目前還處于一個創新起步的階段，需要進行大量研究來充實該方面的文獻儲備，例如《衛星遙感氣溶膠光學厚度與我國夏季流行性感冒的發病率相關性研究》便是一個很好的課題。我們將犧牲環境、影響自身健康為代價發展了各種科學技術，其中就包括了衛星遙感技術，而當前衛星遙感應用于人體健康的研究則是將科技成果回用到對自身健康的保護，這對今后加強人們環境保護的意識具有重要作用。

2.5 硬件的升級及數據庫建立

我國自主研發的環境系列衛星、風云系列衛星在該方面研究雖然也累計相當一部分成果但與MODIS衛星相比在近幾年的研究中，我國的數據來源多數還是MODIS衛星所提供的，因此，我們不能只依賴于MODIS衛星帶給我們的便利，提高自身的衛星技術對我國該方面的研究會有很大幫助。

參考文獻

[1] 中國環境保護局.中國環境狀況公報——總排放量[R].2000-2014.

[2] 李成才，毛節泰，等.MODIS衛星遙感氣溶膠產品在北京市大氣污染研究中的應用[J].地球科學，2005，35（增刊1）：177-186.

[3] 何秀，鄧兆澤，李成才，等.MODIS氣溶膠光學厚度產品在地面 PM10監測方面的應用研究[J].北京大學學報，2010，46（3）：178-184.

[4] 楊文雪，張晶，秦宇，等.北京市MODIS氣溶膠光學厚度和PM2.5濃度的時空差異及其相關性研究[J].科學技術與工程，2014，14（31）：158-164.

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[6] 劉歡.重慶市主城區冬季大氣細顆粒物質量濃度的遙感估算模型研究[D].重慶：重慶師范大學，2016.

[7] 石勇.武漢市MODIS氣溶膠光學厚度與空氣PM10濃度關系研究[D].武漢：華中農業大學，2012.

[8] 謝意.大氣顆粒物（PM2.5）質量濃度的遙感估算模型研究-以南京仙林為例[D].南京：南京師范大學，2013.

[9] 范辰乾.基于MODIS數據的氣溶膠光學厚度與PM2.5濃度關系研究——以濟南市為例[D].山東：山東師范大學，2014.

[10] 李亞娟.基于MODIS的蘭州市區冬季PM2.5濃度定量估算分析[D].西北師范大學，2013.

[11] 賀婧婧.香港氣溶膠光學厚度與PM10質量濃度的季節變異及相關性[J].中國科學，2015，45（4）444-454.

[12] 徐建輝，江洪.長江三角洲PM2.5質量濃度遙感估算與時空分布特征[J].環境科學，2015，36（9）：3120-3126.

[13] 汪曦.衛星遙感氣溶膠光學厚度與地面細顆粒物濃度和居民日死亡率的關聯性研究[D].上海：復旦大學，2013.

[14] 楊維.北京城區PM2.5濃度變化及對呼吸健康影響[D].北京：首都師范大學，2013.

[15] 武文娟.基于MODIS數據的氣溶膠反演及其與心腦血管死亡率的關系研究[D].成都：西南交通大學，2016.