基于遙感影像的PM2.5濃度與大氣氣溶膠光學厚度間模型建立的探索
——以鄂南地區為例

潔瑩

(湖北科技學院資源環境科學與工程學院，湖北 咸寧 437100)

基于遙感影像的PM2.5濃度與大氣氣溶膠光學厚度間模型建立的探索
——以鄂南地區為例

劉彥文周霞王凱慧周潔瑩

(湖北科技學院資源環境科學與工程學院，湖北 咸寧 437100)

利用MODIS遙感影像反演方法來探索鄂南地區大氣氣溶膠光學厚度AOD與PM2.5濃度關系模型，首先對MODIS影像在ENVI中進行發射率、反射率幾何校正及合成，角度數據的處理、云檢測、氣溶膠反演等過程，并利用ArcGIS處理有關數據，可得到該地區的氣溶膠光學厚度。其次對鄂南地區國控點監測站的PM2.5濃度進行實時監測，定量分析鄂南地區PM2.5的濃度分布。最后在得到氣溶膠光學厚度及PM2.5濃度后，利用SPSS對其進行建模分析，并得到三次關系模型y=17.53+67.55x-14.25x2+0.82x3，經驗證模型在已有數據下具有較高的擬合度。本文的研究結果可以為改善鄂南地區環境承載壓力提供科學的有益參考。

MODIS；氣溶膠光學厚度；PM2.5；反演

目前對氣溶膠分布及輻射性質的研究也較多，大氣氣溶膠的地域性研究是前沿和熱點。鄂南地區是一個傳統的旅游地區。在工業不斷發展的近20年內，該地區環境也遭到破壞，PM2.5達到輕度污染或中度污染，本文運用3S技術及時進行研究，其所得結果該地區發展決策可以提供有益參考。

1 研究區概況

鄂南泛指現在的咸寧市(包括咸安區、赤壁市、嘉魚縣、通山縣、通城縣、崇陽縣)、黃石市(包括大冶市、陽新縣)、石首市、鄂州市、武漢江夏區等，因這些縣市區位于湖北省南部，故稱之為“鄂南”。本文為了空間上的連續性，以便使得反演效果更加準確，鄂南地區定義時增加了荊州市和岳陽市。鄂南地區是一個傳統的旅游地區，氣候溫和，降水充沛，日照充足，四季分明，無霜期長。在工業不斷發展的近20年內，該地區環境遭到破壞，PM2.5達到輕度污染甚至中度污染。圖1為2016年3月份鄂南地區PM2.5濃度平均值直方圖(數據來源：中國空氣質量在線監測分析平臺https：//www.aqistudy.cn/)。

根據PM2.5檢測網的空氣質量新標準，24小時平均值標準值分布：優0—35、良35-75、輕度污染75-115、中度污染115-150、重度污染150-250、嚴重污染350及以上(單位μg/m3)。由圖1可見，在2016年3月份當中，鄂南地區達到優秀的有1天，達到良好的有17天，輕度污染的有9天，中度污染的有4天。

2 研究方法

2.1 氣溶膠遙感監測方法

氣溶膠遙感監測方法主要有天空輻射計反演、MODIS遙感影像反演等[1，2]。本文所采用的是利用MODIS遙感影像反演AOD產品。MODIS中分辨率成像光譜儀有36個離散光譜波段，光譜范圍寬從可見光(0.4μm)到熱紅外(14.4μm)全光譜覆蓋。由于多波段數據可同時提供反映陸地表面狀況、氣溶膠、大氣中水汽、云邊界、云特征、生物地理、化學、地表溫度、云頂溫度、大氣溫度、臭氧、云頂高度等特征信息，可用于對陸地表面、生物圈、固態地球、大氣進行長期全球觀測[3]。MODIS反演氣溶膠厚度的反演算法是建立在地表平面是均勻朗伯表面、大氣是垂直均勻變化的條件之上的，已知下墊面反射率，并根據不同地區大氣氣溶膠特性確定了當地的氣溶膠模型，就可以得到氣溶膠光學厚度，反之，若已知氣溶膠光學厚度和其相應的大氣參數，同樣可以反演得到下墊面反射率。

2.2 6S模型與暗像元法

6S模式是在假設無云大氣的情況下，考慮分子、氣溶膠的散射，水汽、二氧化碳、臭氧和氧氣的吸收以及非均一地面和雙向反射率的問題[4]。在太陽輻射進行時，由于受大氣的影響，一些反射率較小暗像元的亮度值會相對增加，這是由于部分太陽輻射在到達地物之前就已經被大氣散射到太空中，并且傳感器已經將其接受。但是這一部分的太陽輻射并不攜帶任何有關于目標物的信息，所以應該將這部分太陽輻射除去。利用黑暗像元計算出程輻射，并代入適當的大氣糾正模型，獲得相應的參數后，通過計算就得到了地物真實的發射率。

圖1 2016年3月份鄂南地區PM2.5濃度均值直方圖

2.3 研究路線

記錄所選地區時間樣本的平均氣溫、濕度、PM2.5的濃度等空氣監測數據，對其進行對比分析，找出主導因子。同時下載中等分辨率成像光譜儀遙感影像，通過光線消減作用不同辨別鄂南地區PM2.5覆蓋情況，得出氣溶膠光學厚度、傳播路徑及分布情況，之后對二者進行相關性分析，生成所選時間日期的AOD與PM2.5關系，探索建立基于遙感影像的PM2.5濃度與大氣氣溶膠光學厚度間的模型。

3 AOD與PM2.5關系模型

3.1 MODIS數據反演AOD

首先是MODIS數據發射率、反射率幾何校正，以及發射率與反射率合成及裁剪。將下載的HDF數據投影處理為UTM格式，輸出發射率影像控制點文件并對其做去除雙眼皮處理即可得到發射率幾何校正結果，輸出的控制點文件將用于之后的角度數據幾何校正，同樣對反射率影像進行幾何校正。利用校正好的發射率影像和反射率影像，選擇鄂南地區矢量文件對其進行裁剪，期間需要注意文件順序，反射率在上，發射率在下，之后進行合成，得到合成裁剪結果。其次是角度數據處理，在這一過程中，需要完成角度數據的合成、重采樣、幾何校正及裁剪。將四個角度數據：衛星天頂角、衛星方位角、太陽天頂角、太陽方位角合成一個文件，由于本文采用的是MODIS L1B 1KM的數據，其中包括了角度信息，但是角度數據集的行列號與科學數據集的行列號不同，則要用校正發射率的GCP控制點文件來校正角度數據集。由于HDF中的角度數據是擴大了100倍的，所以要利用Band Math工具對其進行計算，同時將鄂南地區裁剪出來。第三步是云的檢測及處理，云的存在降低了數據的質量，對地表狀況的監測造成影響，檢測云并去除云，以及去除奇異像元是非常有必要的[5]，對提高數據的質量有著積極的意義。云檢測工具是用IDL編寫的擴展工具modis_cloud，該工具實現對反射率和發射率合成文件進行去云處理。最后，氣溶膠反演是用IDL編寫的工具modis_aerosol_inversion完成，該步驟的關鍵是用暗像元法反演地表的真實反射率，以及用查找表進行氣溶膠濃度的查找。用鄂南區域矢量范圍裁剪后得到鄂南地區氣溶膠反演效果如圖2所示。

圖2 鄂南地區氣溶膠反演結果

3.2 PM2.5和AOD數據處理

由于查找表LUT對于3月到9月的數據進行氣溶膠反演效果較好，所以為達到更好地效果，本文選取時間為2016年3月3日、3月5日、3月15日三天上午11時的PM2.5數據以及MODIS影像做氣溶膠反演。在ENVI中反演得到氣溶膠光學厚度值，為了得到每個監測點的具體氣溶膠光學厚度，可在ArcMap中建立泰森多邊形，該過程需要利用到ArcMap中的分析工具得到區域泰森多邊形后，再將鄂南地區裁剪出來。根據ENVI氣溶膠反演得到的光學厚度，以及鄂南地區空氣質量監測點的位置，可求得每個多邊形的范圍值，從而求平均值得到每個監測點的氣溶膠光學厚度值。表1是該地區三個時段空氣質量檢測站點監測PM2.5(單位μg/m3)和反演AOD處理結果。

表1 鄂南地區監測PM2.5和反演AOD數據

3.3 AOD與PM2.5關系模型建立

利用ENVI處理MODIS影像得到氣溶膠光學厚度AOD數據，結合實時監測及天氣網站資料補充得到PM2.5濃度，將二者數據展繪為關系散點圖，從圖可以看出PM2.5與AOD是有一定關系的。為了得到適合的模型，可以在SPSS中進行多個模型分析后來選取最合適的模型。本文運用線性模型、二次關系模型、三次關系模型、指數關系模型、對數關系模型、冪函數關系模型進行分析，結果如表2所示。

模型的擬合度是用R和R2來表示的，自變量的顯著性是根據各個自變量系數后面的Sig值判斷，如果小于0.05可以說在95%的顯著性水平下顯著，小于0.01就可以說在99%的顯著性水平下顯著。所以根據以上模型可知，本次AOD與PM2.5關系模型擬合度最高的是三次關系模型，其R2=0.029，Sig=0.000，所以是在99%的顯著性水平下顯著。可以得出三次關系模型AOD與PM2.5濃度的關系式為：Y=17.53+67.55x-14.25x2+0.82x3。其中，自變量x為AOD，因變量Y為PM2.5值。

表2 AOD與PM2.5模型分析結果

3.4 模型驗證

在2016年3月份中選取2天時間的影像數據進行驗證，本文選3月11日和3月19日兩天。通過氣溶膠反演得到其AOD值，根據三次關系模型，得知其PM2.5值，并與實際PM2.5值進行比較，驗證模型是否有效，驗證結果如表3所示。

4 結 論

針對2016年3月3日、3月5日和3月15日的MODIS影像所做氣溶膠反演AOD產品，以及實時監測PM2.5濃度數據建立三次關系模型，其模型擬合度相對較高，在99%的顯著性水平下顯著。在對3月11日及3月19日MODIS影像進行反演后得到的AOD產品做PM2.5濃度值的預測，其預測值與實際值相對誤差不大，可見該三次關系模型相對成立。三次關系模型顯示AOD與PM2.5濃度之間有對應相關關系，監測過程中在實時得到PM2.5濃度值之后，可以根據關系式得到氣溶膠光學厚度，從而對該地區的環境監測做出一定貢獻，并對環境治理提供數據支持。本文國控點監測站位置相對比較集中，除了在有關天氣網站上得到已知國控點的PM2.5值外，沒有再多采集一些實時數據，后續將收集更多監測數據，使空間上能覆蓋到整個鄂南地區，以便構建更加精細的泰森多邊形，繼續提升結果可靠度。

表3 AOD與PM2.5模型檢測結果

[1]Holben B N，Eck T F，Slutsker I，et al.AERONET-A federatedinstrument network and data archives for aerosol characterization[J].Remote Sensing of Environment，1998，66(1)：1-16.

[2]張小強.基于MODIS數據的城市地區氣溶膠光學厚度遙感反演研究[D].蘭州大學，2009.

[3]衣立.基于MODIS衛星資料海霧反演及適用性分析[D].中國海洋大學，2011.

[4]王巖，范文義，楊愛玲.6S輻射傳輸模型在校正哈爾濱市遙感圖像中的應用[J].測繪與空間地理信息，2008，(02)：16-19.

[5]卓義，于鳳鳴，劉桂香，崔慶東.基于IDL語言的MODIS數據反演模塊的實現[J].測繪科學，2009，34(S1)：212-214.

ExplorationofPM2.5andAerosolOpticalDepthBasedonRemoteSensingImageTakenSouthHubeasanExample

LIU Yanwen ZHOU Xia WANG Kaihui ZHOU Jieying

(School of Resources and Environment Science and Engineering，Hubei University of Science and Technology，Xianning，Hubei 437100)

The use of MODIS imagery inversion method to explore E'nan atmospheric aerosol optical depth and PM2.5concentration relational model.Firstly，the MODIS image is processed in ENVI，including the reflectivity geometric correction and synthesis，processing angle data，cloud detection and aerosol inversion process，obtaining aerosol optical thickness in ArcGIS. Secondly，the PM2.5concentration in the monitoring stations of the state control point of E'nan is monitored in real time and quantitative analysis is processed to get the concentration distribution of PM2.5here. Finally，after obtaining the optical thickness of aerosol and the concentration of PM2.5，SPSS was used to model and analyze it，and Cubic regression model isy=17.53+67.55x-14.25x2+0.82x3.This model has been confirmed by available data，and the goodness of fit index is fairly good. The results of this paper can provide some scientific reference for improving the environmental carrying capacity E'nan area.

MODIS；Aerosol Optical Depths；PM2.5；Inversion

劉彥文，講師，主要從事測繪與制圖、地理信息系統與遙感方面的教學與科研工作

周霞，講師，主要從事地理信息科學方面的科研與教學工作

文獻格式：劉彥文 等.基于遙感影像的PM2.5濃度與大氣氣溶膠光學厚度間模型建立的探索[J].環境與可持續發展，2017，42(6)：153-156.

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1673-288X(2017)06-0153-04