基于OMI數據汾渭平原大氣SO2時空分布特征分析

衛瑋 ，王黎娟，靳澤輝，陳鑫，張岳軍

1. 南京信息工程大學大氣科學學院，江蘇 南京 210044；2. 山西省五臺山氣象站，山西 忻州 035515；3. 陜西省銅川市宜君縣氣象局，陜西 銅川 727299；4. 山西省氣象科學研究所，山西 太原 030002

大氣中二氧化硫（Sulfur dioxide，SO2）及其氣粒轉化過程對人體健康、生態系統平衡、人文景觀等具有極大地危害（Myhre et al.，2004；Haines et al.，2009；Wang et al.，2017）。作為城市空氣質量監測的重要指標，利用衛星遙感技術實現高精度的SO2含量時空分布監測分析，可以有效彌補傳統地面站點監測在空間尺度上的不足，對城市群與區域大氣污染進行 SO2動態監測具有非常重要的科學研究意義和應用價值（Carn et al.，2007；Foy et al.，2009；Krotkov et al.，2015）。衛星遙感監測反演算法一直是大氣污染監測的重點和熱點研究內容，其精度直接決定了衛星反演產品的應用研究范圍，對此國內外學者進行了大量的研究。其中，BRD（band residual difference）算法是應用比較廣泛的一種反演算法（Krotkov et al.，2006；Yan et al.，2012），在城市區域SO2排放監測、區域輸送特征、復合污染事件及工業煤電廠點源排放等方面均有所應用（Li et al.，2010；Mclinden et al.，2012；Fioletov et al.，2013）。然而，BRD反演SO2產品噪聲較高，實時監測精度不足，需要使用周平均或月平均以獲取低噪聲數據。PCA（principal component analysis）算法有效降低了噪聲影響，可以彌補BRD算法的不足（Li et al.，2013；閆歡歡等；2016），從而能更加精確地反映工廠生產活動、城市污染、火山噴發等重要目標的SO2排放情況。在SO2區域監測方面，中國許多學者利用臭氧衛星傳感器（Ozone Monitoring Instrument，OMI）監測數據對SO2的時空分布、變化趨勢、影響因素和來源解析等方面進行了研究（張興贏等，2007；高一博等，2016；Wu et al.，2018），其中京津冀、長江三角洲、四川盆地等地是受關注比較多的區域。也有學者利用 OMI數據對重工業生產基地、河谷城市，以及重要的文體賽事等目標地的SO2數據進行了分析。趙軍等（2011）利用 OMI數據研究發現黃河上游河谷城市蘭州，資源型城市白銀和金昌SO2柱濃度明顯高于周邊其他城市；Ling et al.（2017）利用OMI衛星數據研究發現在寧夏銀川到石嘴山市一帶SO2濃度有顯著的上升趨勢。張晗等（2017）利用OMI數據評價了2015年閱兵期間華北地區SO2的減排效果，發現跨區域的協同治理能夠有效降低SO2濃度。

汾渭平原作為中國第四大平原，是全國空氣污染最嚴重區域之一，2018年被生態環境保部納入了“藍天保衛戰”治理重點區域。目前有關將汾渭平原大氣污染作為一個整體進行衛星監測的研究報道較少。本研究將利用 OMI數據，綜合運用空間插值、相關分析等方法對汾渭平原SO2季節性空間分布特征、逐月變化，以及不同時期平均年總量變化情況進行探討，旨在全面認識汾渭平原大氣污染現狀，為本區域聯防聯控提供科學依據。

1 研究范圍、數據與方法

1.1 研究范圍

汾渭平原是黃河流域汾河谷地和渭河平原及其臺塬階地的總稱，北起山西省代縣，南抵陜西省秦嶺山脈，西至陜西省寶雞市，呈東北-西南方向分布，包括山西省和陜西省的西安、咸陽、渭南、運城、臨汾、太原等11個地市，總面積近7萬平方千米，位列中國第四大平原，也是黃河中游地區最大的沖積平原。本研究區域包括太原盆地、臨汾盆地以及以西安為中心的渭河平原。圖1所示為汾渭平原地形及主要城市分布情況。

圖1 汾渭平原地形及主要城市Fig. 1 Topography and main cities in Fenwei Plain

1.2 數據來源

OMI傳感器由荷蘭、芬蘭與NASA聯合研發，搭載平臺為NASA的EOS/Aura衛星，其主要目的是研究大氣痕量成分及其對氣候變化的影響，OMI已經被廣泛應用于污染氣體監測、空氣質量預報和氣候變化研究等領域（Livingston et al.，2009；鄭曉霞等，2014）。本研究 SO2數據獲取自 NASA（http://mirador.gsfc.nasa.gov）的GES DISC數據庫，該數據反映的是對應空氣柱高度低于2 km，重心高度為0.9 km的大氣邊界層內的SO2柱濃度，其單位為 Dobson Unit，簡稱 DU（1 DU=2.69×1016mol·cm-2）。數據經PCA反演算法產生，空間分辨率為 0.125°×0.125°。地面監測站 SO2數據（OBS）來源于中國環境監測總站，為太原、臨汾、渭南和西安4個城市各自不同站點的日均和月均值。

OMI的SO2衛星監測數據時間為2008年1月—2018年2月，前一年的12月和翌年1月、2月為冬季、3月、4月、5月為春季、6月、7月、8月為夏季、9月、10月、11月為秋季；SO2年總量值以整年各月份柱濃度累加得到。因為環境監測站SO2數據時間較短，所以本研究所用地面監測 SO2的時段為2013年1月—2018年2月。

1.3 研究方法

由于衛星監測的SO2單位為DU，而中國環保部門對外公布的SO2監測數據為μg·m-3，兩者之間單位不統一，不便于比較，故對二者進行歸一化無量綱處理，選擇太原、臨汾、渭南和西安4個城市繪制散點圖進行比較。采用歸一化將原始數據處理成[0, 1]之間的數據（康重陽等，2018），消除原始數據的量綱差異。其計算方法如下：

式中，Yi為歸一化無量綱處理數據；Xi為未經處理的原始數據。

2 結果與分析

2.1 SO2季節性空間分布特征和逐月變化

以2008年3月—2018年2月SO2監測數據分析SO2季節性空間分布，首先計算出每年每個季節的平均值，然后計算多年平均值。由于汾渭平原地勢平坦、人口密度高，長期以來形成以傳統能源消耗為主導的產業結構和經濟發展模式，加之地形較為封閉，全年平均風速較低，容易造成SO2積累，故這些區域SO2柱濃度偏高。從4個季節空間分布來看（圖2），主要污染區域集中在太原盆地、臨汾盆地南部以及以西安為中心的渭河平原地帶。春季、夏季城市中心地帶的污染水平基本相當，均在0.6~1.0 DU之間；秋季太原盆地和臨汾盆地 SO2濃度水平明顯高于渭河平原；冬季太原和以西安為中心的區域濃度水平基本相當，均值在0.8~1.5之間，明顯高于臨汾盆地的濃度水平；運城盆地四季變化較為平穩，均值0.6~1.0 DU之間。寶雞和忻州等地SO2濃度水平遠低于其他地區，春季和夏季平均濃度均在0.4 DU以下，秋季和冬季在0.4~0.8 DU之間。

圖2 汾渭平原SO2柱濃度的季節性空間分布Fig. 2 Seasonal spatial distribution of SO2 column value in Fenwei Plain

從2008年1月—2017年12月逐月的變化來看（圖3），冬季月份SO2遠高于其他季節月份。太原、渭南、西安三地SO2柱濃度總體上呈現出下降趨勢，渭南的下降趨勢比太原和西安明顯，然而，自2013年以來，3個地區的濃度均有明顯上升，尤其是冬季SO2濃度水平上升幅度較大。臨汾SO2濃度水平下降趨勢不明顯，尤其是 2013年以來，冬季的濃度水平明顯高于其他城市。近年來，由于東亞地區冬季風減弱（張人禾等，2014；劉芷君等，2015），北方地區增暖效應顯著（Calkins et al.，2016；Van et al.，2017；周靜等，2018），加之冬季北方降水較少，秦嶺-淮河以北地區又處于采暖期，從而導致大氣污染擴散條件變差，SO2干濕沉降速度減慢，所以冬季柱濃度顯著高于其他季節。

圖3 2008—2017年4個城市SO2柱濃度逐月變化Fig. 3 Monthly change of SO2 column value in four cities from 2008 to 2017

從上述分析可以看出，太原、西安、渭南三地的 SO2濃度水平逐月變化總體呈現下降趨勢，而2013年以來，冬季SO2濃度有所上升。那么，OMI逐月柱濃度數據與地面站點監測數據的變化趨勢和相關性如何呢？利用2013年1月—2017年12月的地面站點監測的SO2濃度數據與之進行比較，由圖 4）可知，4個城市 SO2柱濃度與地面監測數據的復相關系數（R2）可達到0.6以上，均通過了0.05置信度檢驗（學生氏檢驗的 R2標準值為 0.42），R2最高的是渭南，達到了0.7334，最低的是太原，為0.6625。從散點分布圖來看，四地散點主要集中在0.2以下，太原、臨汾大于0.2的散點明顯多于渭南、西安，同時，隨著量值的增大，點的分布也越來越離散。

2.2 2008年以來的年總量變化情況

為了考察2008—2012年和2013—2017年SO2濃度的平均年總量分布情況，對每年 12個月的柱濃度進行了累加，然后分別計算 2008—2012年和2013—2017年的年均值。從圖5a可知，2008—2012年太原盆地平均值遠高于其他區域，濃度水平在10~12 DU，太原城區達到了12.5 DU以上，其次是臨汾盆地，柱濃度在6~8 DU之間，渭河平原濃度水平明顯低于臨汾、太原盆地，柱濃度在5 DU以下。2013—2017年柱濃度出現了明顯下降，但是太原盆地 SO2柱濃度仍然高于其他地方，均值在7.5~10 DU之間，臨汾盆地和渭河平原SO2柱濃度分別在5~7.5和2.5~5 DU之間。

從前后兩段時間的差值可以看出（圖6a），下降最顯著的區域是太原盆地北部，下降幅度達到了1.5~3.0 DU，也就是太原城區下降幅度最大，外圍下降幅度較小，太原盆地南部幾乎沒有變化；渭南和西安下降幅度也比較明顯，兩地下降幅度基本相當，在1.0~2.0 DU之間。臨汾盆地下降幅度最小，在0.5 DU以下，甚至部分區域有上升的傾向。從2008—2017年四地的變化趨勢來看（圖6b），2008—2012年四地均有不同程度的下降趨勢，2013年以來又有所上升，渭南和西安的年SO2總量值低于太原和臨汾。2015年和2016臨汾SO2年濃度值明顯高于其他3個地區。

2.3 汾渭平原SO2柱濃度與其他地區的比較

圖4 歸一化的地面觀測和OMI觀測的SO2濃度散點分布Fig. 4 Scatter points of normalized SO2 concentration on ground observation and OMI observation data

圖5 2008—2012年和2013—2018年前后兩段時期SO2柱濃度的平均總量Fig. 5 Annual average of SO2 column in 2008-2012 and 2013-2018

圖6 前后兩段時期SO2柱濃度的差值以及4個城市的逐年變化情況Fig. 6 Difference values of SO2 column in the two periods of the first and the back periods, and the yearly variations in the four cities

圖7 全國SO2柱濃度以及5個地區的逐年變化情況Fig. 7 Average values of SO2 column and yearly variations in the five regions

汾渭平原SO2污染狀況與全國其他地區有何不同呢？本文選取了汾渭平原（太原、臨汾、運城、渭南、西安、銅川）、京津冀（北京、天津、石家莊、邢臺、保定、滄州、唐山）、四川盆地（成都、重慶、宜賓、樂山、自貢、南充、綿陽）、長江三角洲（上海、杭州、南京、蘇州、南通、揚州）、珠江三角洲（廣州、惠州、深圳、珠海）5個地區不同的城市，提取了對應城市的SO2柱濃度值，并對各區域內不同城市SO2柱濃度進行平均，進而比較了2008—2017年SO2年總量的變化情況。圖7a反映了2008—2017年全國SO2柱濃度平均分布狀況，太行山東麓、山東北部SO2柱濃度顯著高于其他地區，可以達到15 DU以上，其次，汾渭平原也是比較高的地帶，達到了10 DU以上，四川盆地、長江三角洲和珠江三角洲等南方地區的SO2柱濃度明顯低于北方。從各區逐年總量變化的情況來看（圖7b），2014年以前汾渭平原SO2柱濃度年總量明顯低于京津冀地區，高于其他3個地區，2014年之后高于所有的其他區域，并且有上升趨勢。近10年來，汾渭平原SO2柱濃度的變化幅度也較小，而京津冀下降幅度較大，尤其是 2011年以來下降趨勢特別明顯，四川盆地、長江三角洲與京津冀有類似的變化，2011年以后也出現了大幅度的下降。珠江三角洲從2008—2012年下降速度較快，2012年以后維持在1.0 DU以下。

3 討論

3.1 SO2柱量值與氣象要素

全國空氣質量均呈現出春夏優、秋冬劣的季節性變化規律（劉海猛等，2018），這種規律與氣象條件，以及人類活動的季節性變化有關（肖悅等，2017）。冬季空氣干燥，氣壓穩定，氣溫低，大氣垂直對流較弱，易出現逆溫天氣，不利于污染物的擴散和稀釋（楊興川等，2017），同時冬季北方進入采暖期，能源消耗加大，污染排放增多，加劇了大氣污染。夏季是北方濕度和溫度最高的季節，同時也是對流最為旺盛的時期，有利于污染物的稀釋和擴散，有助于改善空氣質量（郭麗君等，2015）。汾渭平原屬于半濕潤半干旱季風氣候，四季分明，季節交替比較明顯（姚玉璧等，2005），氣象要素都表現出了明顯的季節性特點。本研究區SO2柱濃度與氣溫、邊界層高度、風速等氣象要素呈現出了較好的負相關關系，相對濕度與SO2柱濃度呈負相關關系，但只有西安通過了顯著性檢驗。氣壓與SO2柱濃度呈正相關關系，但顯著性較差（表 1）。這些氣象要素的季節變化對汾渭平原 SO2的擴散輸送、干濕沉降、氣粒轉換等過程具有較大影響作用。

表1 SO2柱量值與氣象要素的相關系數Table 1 Correlation coefficient between SO2 column value and meteorological elements

3.2 SO2污染與治理

城市化、人口分布、工業發展、交通以及能源結構等社會經濟因素對SO2污染源分布的影響至關重要（馬麗梅等，2014）。汾渭平原作為晉陜兩省經濟較為發達的地區，城市、人口、工業和交通運輸等主要分布在該區域，加之能源結構中煤炭占比較大等，諸多因素共同決定了SO2污染源的分布特征。同時，受地形和氣象條件等因素的影響，大氣污染存在明顯的跨區域輸送特征，即污染物本身具有空間溢出效應（薛文博等，2014），這種外在因素對汾渭平原SO2濃度的分布特征也具有較大的影響作用。近年來，京津冀地區開展去產能、供給側結構改革、協同發展，以及大氣污染聯動治理以來，2014—2015年城市群的空氣質量顯著改善，其中SO2的年均濃度下降了37.55%（王振波等，2017）。因此，在制定大氣污染防治措施時要重視大城市內部以及大城市與周邊區域的交互影響，加強區域間的聯防聯控與協同治理。本研究通過衛星資料發現汾渭平原SO2污染的基本狀況，以及本地區各個地理單元之間SO2污染的差異性，為有針對性地開展大氣污染治理提供科學依據。

4 結論

（1）基于 OMI的汾渭平原 SO2柱濃度值季節變化特征比較明顯，由高到低依次為冬季、秋季、春季和夏季。太原、渭南和西安逐月濃度變化總體呈現下降趨勢，臨汾表現出了弱上升趨勢。這4個城市的SO2柱濃度值與地面監測站的SO2濃度值具有較好的相關性，說明基于 OMI的 SO2柱濃度變化一定程度上可反映大氣SO2濃度變化。

（2）從2008—2012年和2013—2017年這兩段時期的年平均總量來看，前期的SO2濃度值明顯大于后期，太原盆地北部SO2柱濃度下降幅度最大，達到了1.5~3.0 DU，西安及周邊下降幅度為1.0~2.0 DU，臨汾盆地和太原盆地南部有上升趨勢。總體而言，渭河平原大氣SO2濃度低于汾河平原。

（3）與其他地區相比，汾渭平原SO2柱濃度變化幅度較小，2013—2016年有明顯的上升趨勢，而京津冀地區、四川盆地、長江三角洲和珠江三角洲自2011年來均表現出下降趨勢。