高時(shí)空分辨率PM2.5濃度土地利用回歸模擬與制圖

郭宇，鄒濱，2，鄭忠，王敏，許珊，方新

(1.地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083；2.上海市大氣顆粒物污染防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200433)

高時(shí)空分辨率PM2.5濃度土地利用回歸模擬與制圖

郭宇1，鄒濱1，2，鄭忠1，王敏1，許珊1，方新1

(1.地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083；2.上海市大氣顆粒物污染防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200433)

針對(duì)傳統(tǒng)地面監(jiān)測(cè)手段稀疏獲取PM2.5濃度的缺陷，該研究在利用中分辨率成像光譜儀(MODIS)遙感影像反演500m空間分辨率氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)的基礎(chǔ)上，輔以人口密度、植被葉面積指數(shù)等地理特征要素，構(gòu)建了研究區(qū)時(shí)均尺度PM2.5濃度土地利用回歸(LUR)模型，并與經(jīng)典克里格插值方法(OK)對(duì)比進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。結(jié)果表明：(1)研究區(qū)內(nèi)部AOD存在明顯空間分異，中心城區(qū)AOD值高于周邊地區(qū)；(2)融合AOD要素的最優(yōu)LUR模型相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.51；(3)相比OK方法，LUR模型生成的PM2.5濃度圖可客觀反映研究區(qū)空氣污染的空間變化。研究表明，融合遙感氣溶膠數(shù)據(jù)的LUR模型可在短時(shí)間尺度準(zhǔn)確模擬地面高空間分辨率PM2.5濃度。

PM2.5；空氣污染；GIS；MODIS；土地利用

0 引 言

PM2.5是指懸浮在空氣中粒徑小于等于2.5μm的細(xì)小顆粒物，常吸附大量有毒化合物，通過呼吸道進(jìn)入人體、滯留于支氣管和肺泡，危害人體健康[1-3]。針對(duì)公眾PM2.5污染暴露面臨的潛在健康危害，世界各國(guó)正在陸續(xù)開展PM2.5濃度空間分布制圖。然而，受儀器設(shè)備、資金、人力等因素的限制，各國(guó)PM2.5濃度空間分布制圖均存在因觀測(cè)站點(diǎn)稀疏所造成的數(shù)據(jù)不足問題，此問題在中小城市更為突出。研究同時(shí)表明，城市內(nèi)部PM2.5濃度分布存在較大空間差異[4-5]，任意固定監(jiān)測(cè)站點(diǎn)獲取的PM2.5濃度空間代表性有限。因此，傳統(tǒng)地面稀疏監(jiān)測(cè)手段無法滿足當(dāng)前決策部門及公眾詳細(xì)、準(zhǔn)確了解一定地理空間范圍內(nèi)PM2.5濃度時(shí)空分布及其變化規(guī)律的需求，更無法指導(dǎo)依賴高時(shí)空分辨率PM2.5濃度圖的空氣污染暴露危害規(guī)避服務(wù)開發(fā)[6]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者截止目前基于地面稀疏監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)開展PM2.5濃度制圖的方法主要集中在傳統(tǒng)的空間插值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及新興出現(xiàn)的土地利用回歸(LUR)建模[7-9]。自Briggs等[10]首次將LUR建模用于空氣污染空間格局精細(xì)模擬以來，受模型輸入特征變量時(shí)間尺度局限性影響，已報(bào)道的LUR建模研究多關(guān)注長(zhǎng)時(shí)間尺度下的PM2.5濃度模擬，短時(shí)間尺度PM2.5濃度模擬研究卻鮮見報(bào)道，基于LUR模型的區(qū)域?qū)崟r(shí)高空間分辨率PM2.5濃度制圖應(yīng)用受到極大限制。MODIS(中分辨率成像光譜儀)影像等高時(shí)間分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，覆蓋范圍廣、時(shí)間分辨率高、可表征大氣顆粒物含量的氣溶膠光學(xué)厚度(Aerosol Optical Depth，AOD)數(shù)據(jù)生產(chǎn)成為可能。在此背景下，將具有高時(shí)空分辨率的遙感AOD數(shù)據(jù)融入LUR模型，在短時(shí)間尺度開展地面PM2.5濃度模擬，對(duì)于指導(dǎo)開展稀疏監(jiān)測(cè)條件下區(qū)域高時(shí)空分辨率PM2.5濃度制圖具有重要價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于美國(guó)加利福尼亞州南部大Los Angeles地區(qū)，地勢(shì)平坦，屬地中海型氣候帶，包括Los Angeles、San Bernardino、Orange、Riverside四縣，總面積11，723 km2，常住人口1280萬。受發(fā)達(dá)工業(yè)與道路交通系統(tǒng)影響，大洛杉磯地區(qū)PM2.5污染來源主要包括工廠廢氣排放、機(jī)動(dòng)車尾氣和道路路面揚(yáng)塵、生物質(zhì)燃燒、以及外來飄塵等[11-12]。據(jù)報(bào)道[13]，上述污染排放是大氣有機(jī)氣溶膠增加的主要原因，而有機(jī)氣溶膠在空氣污染嚴(yán)重的城市地區(qū)一般可占到PM2.5質(zhì)量的20%～60%，因此大洛杉磯地區(qū)是融合遙感AOD數(shù)據(jù)開展PM2.5濃度LUR模擬研究的理想研究區(qū)。研究區(qū)及監(jiān)測(cè)站點(diǎn)見圖1。

圖1 美國(guó)大Los Angeles 地區(qū)及其PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)搜集與預(yù)處理

綜合已報(bào)道的LUR建模研究成果[14-16]、研究區(qū)PM2.5污染來源及研究問題設(shè)計(jì)，本研究擬針對(duì)氣溶膠、人口、道路、葉面積指數(shù)(Leaf Area Index，LAI)、土地覆蓋/利用類型、PM2.5濃度5類要素開展時(shí)均尺度PM2.5濃度LUR模擬與制圖研究，所需數(shù)據(jù)包括MODIS影像圖及其LAI產(chǎn)品、人口調(diào)查數(shù)據(jù)、道路網(wǎng)分布矢量圖、TM影像圖和各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5時(shí)均濃度。其中，MODIS影像圖及其LAI產(chǎn)品來源于美國(guó)航空航天局(NASA)[17]；人口調(diào)查數(shù)據(jù)來源于美國(guó)Census[18]；道路網(wǎng)分布矢量圖來源于Wiki世界地圖(Open Street Map，OSM)[19]；PM2.5時(shí)均濃度數(shù)據(jù)來源于美國(guó)環(huán)境保護(hù)署(EPA)[20]。在此基礎(chǔ)上，對(duì)MODIS影像LAI產(chǎn)品MYD15A2進(jìn)行裁剪提取了研究區(qū)LAI柵格圖；對(duì)人口調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行單位面積人口數(shù)量估算與插值生成了研究區(qū)人口密度柵格圖；按道路等級(jí)屬性提取了研究區(qū)高速公路和城市主次干道路網(wǎng)矢量圖；采取監(jiān)督分類方法對(duì)TM影像進(jìn)行分類得到了研究區(qū)土地覆蓋/利用類型柵格圖；對(duì)個(gè)別監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5時(shí)均異常數(shù)據(jù)進(jìn)行了“峰值平滑”處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果見圖2。

圖2 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果

2.2 研究方法

圍繞融合高時(shí)空分辨率遙感AOD數(shù)據(jù)開展研究區(qū)PM2.5濃度LUR模擬與制圖的基本思路，本研究將整個(gè)研究過程劃分為：AOD反演、LUR模型構(gòu)建、LUR模型評(píng)價(jià)檢驗(yàn)與制圖3個(gè)階段，如圖3所示。

圖3 研究框架

(1)氣溶膠光學(xué)厚度反演

AOD反演指通過假設(shè)陸地表面是均勻朗伯面及合理假定氣溶膠模型，以提供單次散射反照率值和氣溶膠散射相函數(shù)P確定地表反射率，依據(jù)公式(1)從表觀反射率反演得到氣溶膠光學(xué)厚度的過程[21]。

(1)

取決于單次散射反照率ω0、氣溶膠光學(xué)厚度τ和氣溶膠散射相函數(shù)P。

本研究運(yùn)用Kaufman等提出的暗像元算法[22]進(jìn)行陸地上空AOD反演，反演流程包括：①M(fèi)ODIS影像預(yù)處理：即Bow-tie效應(yīng)去除、幾何糾正、影像裁剪等處理；②地表及表觀反射率確定：即利用MODIS02 HKM 2.1μm波段低表觀反射率(小于0.06)暗像元確定紅藍(lán)波段暗像元處地表及表觀反射率；③紅藍(lán)波段AOD查找：結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，借助6S大氣輻射傳輸模型構(gòu)建紅藍(lán)波段兩套查找表，實(shí)現(xiàn)紅藍(lán)波段暗像元處AOD查找；④研究區(qū)AOD柵格圖繪制：取紅藍(lán)波段AOD均值最終作為550nm波段暗像元處AOD反演結(jié)果，通過空間插值生成整個(gè)研究區(qū)500m空間分辨率AOD柵格圖。

(2)LUR建模特征變量提取與線性回歸

為最終構(gòu)建LUR模型，本研究針對(duì)上述預(yù)處理及AOD反演生成的AOD柵格圖、人口密度柵格圖、高速公路和城市主次干道路網(wǎng)矢量圖、土地覆蓋/利用類型柵格圖數(shù)據(jù)，以研究區(qū)內(nèi)PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為中心，在500m緩沖半徑范圍內(nèi)依次提取了“AOD值(x1)”“平均人口密度(x2)(人/km2)”“道路總長(zhǎng)度(x3)(m)”“水體占有量(x4)(%)”“草林地占有量(x5)(%)”“裸地占有量(x6)(%)”“建設(shè)用地占有量(x7)(%)”和“其他土地類型占有量(x8)(%)”共8個(gè)特征變量；并按PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)周圍LAI值不為零和監(jiān)測(cè)站點(diǎn)緩沖區(qū)半徑盡量小于站點(diǎn)之間最短距離(7151.6m)的原則，在6000m緩沖半徑范圍針對(duì)研究區(qū)1km空間分辨率LAI柵格圖提取了“LAI總量(x9)(m2/m2)”第9個(gè)特征變量。

基于最小二乘的多變量線性回歸建模手段是國(guó)內(nèi)外當(dāng)前構(gòu)建城市空氣污染LUR模型的一種主流方法。一個(gè)LUR模型通常包含一個(gè)因變量和兩個(gè)或者兩個(gè)以上自變量，模型基本公式可表示為：

y=β0+β1x1+β1x2+…+βpxp+ε

(2)

(3)LUR模型檢驗(yàn)與制圖

(3)

(4)

(5)

(6)

基于稀疏監(jiān)測(cè)的PM2.5濃度數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)區(qū)域高時(shí)空分辨率PM2.濃度制圖是本研究的最終目標(biāo)。在LUR模型可靠性檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，本研究首先對(duì)整個(gè)研究區(qū)進(jìn)行了500 m×500 m的網(wǎng)格化處理和確定網(wǎng)格中心點(diǎn)位置；然后針對(duì)上述最優(yōu)LUR模型所包含的特征變量，計(jì)算各特征變量相應(yīng)緩沖半徑范圍內(nèi)的“測(cè)量值”；最后運(yùn)用最優(yōu)LUR模型，在特征變量“測(cè)量值”輸入下，估算各網(wǎng)格中心點(diǎn)位置的PM2.5濃度，生成研究區(qū)PM2.5濃度空間分布圖，并與僅基于監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5濃度觀測(cè)值借助OK插值方法生成的PM2.5濃度分布圖進(jìn)行對(duì)比分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 氣溶膠光學(xué)厚度空間格局

圖4是由MODIS影像反演得到衛(wèi)星過境時(shí)刻13：00～14：00(2010-06-18)研究區(qū)AOD值空間分布格局，清晰表明了區(qū)內(nèi)AOD值的空間差異。AOD高值區(qū)(大于0.36)主要位于Los Angeles縣南部近城市中心地區(qū)、Orange縣內(nèi)靠近Los Angeles縣的西部地區(qū)、San Bernardino縣的西南地區(qū)，以及Riverside縣內(nèi)靠近San Bernardino縣的北部區(qū)域。相反，研究區(qū)大多數(shù)地區(qū)AOD值相對(duì)偏低(在0.01至0.16之間)?？傮w而言，整個(gè)研究區(qū)AOD值的分布呈現(xiàn)出高值集聚在中心城區(qū)，低值分布在城市遠(yuǎn)郊地區(qū)(如山區(qū)、林地區(qū)等)的空間格局。

圖4 大Los Angeles地區(qū)13：00～14：00(2010-06-18)時(shí)刻氣溶膠光學(xué)厚度值反演結(jié)果

3.2 特征變量測(cè)量值空間差異

研究區(qū)PM2.5監(jiān)測(cè)站點(diǎn)相應(yīng)緩沖半徑范圍內(nèi)各特征變量“測(cè)量值”見表1。表1表明，AOD(x1)與平均人口密度(x2)、道路總長(zhǎng)度(x3)、建設(shè)用地占有量(x7)3個(gè)特征變量正相關(guān)(相關(guān)性系數(shù)R2分別為0.77、0.55、0.84)，與草林地占有量(x5)、LAI總量(x9)變量間負(fù)相關(guān)(相關(guān)性系數(shù)R2分別為-0.38、-0.54)。在人口密集及交通相對(duì)發(fā)達(dá)的1#和4#監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位置，AOD值相對(duì)較高；在草地、林地為主綠化程度高的13#監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位置，AOD值相對(duì)較低。然而這一規(guī)律并非在所有監(jiān)測(cè)點(diǎn)位均保持一致，如在10#和11#兩個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位置，裸地(x6：21.29%和28.37%)和荒地(x8：37.89%和5.44%)占有量相他其它監(jiān)測(cè)站點(diǎn)高，但其AOD值(x1：0.014和0.016)卻相對(duì)較低。因?yàn)?0#和11#監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位于城市郊區(qū)，多屬自然裸地與荒地，且交通流量小，通常不易造成地面揚(yáng)塵，對(duì)AOD貢獻(xiàn)較小。

3.3 PM2.5濃度LUR模擬精度分析

表1 LUR建模特征變量“測(cè)量值”

表2 LUR模型擬合度

表3中各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位置PM2.5濃度最優(yōu)LUR模擬值(模型1)、普通克里格(OK)插值方法估算值、實(shí)際觀測(cè)值三者間的比較表明，OK插值和LUR最優(yōu)模型兩種方法模擬與估算的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5濃度值與相應(yīng)觀測(cè)值的相對(duì)誤差絕對(duì)均值分別為24.36%和11.19%。OK插值方法在14個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的相對(duì)誤差絕對(duì)最小、最大值分別是0.68%和89.73%，相差89.05%；LUR最優(yōu)模型方法相應(yīng)相對(duì)誤差絕對(duì)最小、最大值分別是1.00%和38.99%，相差37.99%。在以建設(shè)用地和交通道路為主，區(qū)內(nèi)地理特征大體相同的Los Angeles縣5#和6#監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，OK插值和LUR最優(yōu)模型兩種方法模擬與估算的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5濃度值與相應(yīng)觀測(cè)值間的誤差相對(duì)整體較小。相反，1#和10# 監(jiān)測(cè)站點(diǎn)因位于研究區(qū)邊緣，站點(diǎn)周邊地理特征與研究區(qū)中心城區(qū)內(nèi)的地理特征存在明顯差異，因而所在位置PM2.5濃度擬合效果相對(duì)較差。這一現(xiàn)象與已有的OK插值方法研究報(bào)道相一致，即在稀疏監(jiān)測(cè)“屬性”數(shù)據(jù)輸入條件下，OK插值方法在空間內(nèi)插與外推估算非監(jiān)測(cè)點(diǎn)位“屬性”數(shù)據(jù)過程中，容易在站點(diǎn)稀疏邊緣地區(qū)產(chǎn)生較大誤差，甚至錯(cuò)誤[25]。表3中RSS和RMSE兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)同樣證實(shí)，相對(duì)于OK插值，融合遙感AOD數(shù)據(jù)的LUR最優(yōu)模型在研究區(qū)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)PM2.5濃度模擬中整體偏離實(shí)際觀測(cè)值較小，模擬精度較高。

表3 不同監(jiān)測(cè)站點(diǎn)基于OK與LUR方法的PM2.5模擬濃度值和觀測(cè)值比較

3.4 PM2.5濃度制圖效果分析

圖5是采用OK插值和最優(yōu)LUR模型兩種方法生成的研究區(qū)13：00～14：00(2010-06-18)時(shí)刻PM2.5濃度空間分布圖，兩者之間存在顯著空間差異。從空間維度可知：OK插值方法估算的研究區(qū)PM2.5濃度(圖5(a))，在西南沿海城區(qū)偏低，在遠(yuǎn)離城市的Los Angeles 縣東北部偏高；LUR模型模擬的研究區(qū)PM2.5濃度(圖5(b))，在Los Angeles 縣中部及Riverside縣地區(qū)偏低，在Los Angeles縣西南沿海及北部、Orange縣和San Bernardino縣中部偏高。從濃度統(tǒng)計(jì)特征維度可知：OK方法估算的研究區(qū)PM2.5濃度值(圖5(a))在13.89μg/m3到51.70μg/m3之間變化，均值為26.93μg/m3，標(biāo)準(zhǔn)差為6.89；LUR模型模擬的研究區(qū)PM2.5濃度值(圖5(b))在18.19μg/m3到53.14μg/m3之間，均值為24.63μg/m3，標(biāo)準(zhǔn)差為3.02。綜合考慮“3.3 PM2.5濃度LUR模擬精度分析”結(jié)果可知，相對(duì)于OK插值方法，LUR模型生成的研究區(qū)13：00～14：00 (2010-06-18)時(shí)刻PM2.5濃度空間分布整體上更加連續(xù)與真實(shí)，與本研究中的AOD反演結(jié)果存在較好的空間一致性，這也再次證實(shí)了國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于AOD與PM2.5濃度具有較好相關(guān)性的研究報(bào)道[26-27]。

4 結(jié)束語(yǔ)

以Los Angeles地區(qū)時(shí)均PM2.5濃度模擬與制圖為例，本研究提出了一種融合遙感AOD數(shù)據(jù)的短時(shí)間尺度LUR模擬與制圖方法，對(duì)于在國(guó)內(nèi)外當(dāng)前城市空氣污染稀疏監(jiān)測(cè)條件下，突破傳統(tǒng)LUR模型無法開展區(qū)域?qū)崟r(shí)高空間分辨率PM2.5濃度制圖應(yīng)用的限制具有重要意義。

研究結(jié)果證實(shí)：在AOD數(shù)據(jù)的輔助下，LUR制圖模型具有跨越時(shí)間尺度的遷移能力，可以在較短時(shí)間尺度下同樣取得較理想的模擬精度。

圖5 研究區(qū)13：00～14：00(2010-06-18)時(shí)刻PM2.5濃度空間分布

但不可置否，某一地區(qū)PM2.5濃度空間分布格局的形成除受本研究所考慮因素的影響外，氣象因素的作用也至關(guān)重要[28-29]。盡管本研究中的AOD值可以在一定程度上綜合反映PM2.5排放源與氣象因素間的交互作用，但在短時(shí)間尺度PM2.5濃度模擬中如何融合相應(yīng)時(shí)間尺度與空間分辨率氣象因子(如風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度等)提升LUR模型的精度是此類研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。在特征變量提取過程中，深入分析不同特征變量對(duì)PM2.5濃度形成的作用范圍差異，構(gòu)建面向特征變量的自適應(yīng)作用范圍認(rèn)識(shí)機(jī)制，也是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外LUR建模亟待解決的一個(gè)難題。

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High Spatio-temporal Resolution Simulation and Mapping of PM2.5Concentration Using Land Use Regression Model

GUO Yu1，ZOU Bin1，2，ZHENG Zhong1，WANG Min1，XU Shan1，F(xiàn)ANG Xin1

(1.SchoolofGeosciencesandInfo-Physics，CentralSouthUniversity，Changsha410083；2.ShanghaiKeyLaboratoryofAtmosphericParticlePollutionandPrevention(LAP3)，Shanghai200433)

Relative to the defect of traditional monitoring method of PM2.5concentrations with sparse field campaigns，remote sensing has advantages of wide coverage and continuous observation in space.In this study，aerosol optical depth with 500m resolution was generated with the Moderate Resolution Imaging Spectroradionmeter (MODIS) image data，and the AOD was then used to build a land use regression (LUR) model for simulating the PM2.5concentrations in an hourly span，and the accuracy of the optimal modeling method was evaluated by comparing with the result of Ordinary Kriging (OK) interpolation.Then the optimal LUR modeling method was used to simulating and mapping PM2.5concentration in the study area.The results show that：(1) the AOD has obvious spatial differentiation of the study area and the values are higher in the downtown area than the surrounding area；(2) among of LUR models，the correlation coefficient of optimum LUR model can reach 0.51 by incorporating AOD data；(3) the optimum LUR model can well reveal the spatial variation of PM2.5with smaller relative errors than OK interpolation method.It is suggested that the LUR model by incorporating AOD data can accurately simulate PM2.5concentrations at high spatial resolution in the short time scale，and the proposed LUR model is an effective method of mapping PM2.5concentration with high spatio-temporal resolution under sparse ground conditions.

PM2.5；Air pollution；GIS；MODIS；Land use

2014-09-01

2014-10-19

國(guó)家自然科學(xué)基金(41201384)；國(guó)家測(cè)繪地理信息局地理空間信息工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(201238、2014J07)。

郭宇(1988—)，男，碩士研究生，主要從事RS/GIS環(huán)境建模研究。

E-mail：guoyu@csu.edu.cn

鄒濱(1981—)，男，副教授，博士生導(dǎo)師，主要從事遙感污染制圖、GIS時(shí)空建模和地理國(guó)情統(tǒng)計(jì)分析與決策研究。

E-mail：210010@csu.edu.cn

10.3969/j.issn.1000-3177.2015.05.015

P237

A

1000-3177(2015)141-0094-08