天水市大氣SO2濃度時空變化特征的衛(wèi)星遙感監(jiān)測與影響分析

李 兵，巨天珍，張斌才，葛建團，張俊峰，唐紅梅

1.西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，甘肅 蘭州 730070

2.甘肅省測繪局，甘肅 蘭州 730030

3.天水市環(huán)境監(jiān)測站，甘肅 天水 741000

天水市大氣SO2濃度時空變化特征的衛(wèi)星遙感監(jiān)測與影響分析

李 兵1，巨天珍1，張斌才2，葛建團1，張俊峰3，唐紅梅3

1.西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，甘肅 蘭州 730070

2.甘肅省測繪局，甘肅 蘭州 730030

3.天水市環(huán)境監(jiān)測站，甘肅 天水 741000

大氣衛(wèi)星遙感監(jiān)測作為一種新型監(jiān)測手段，具有范圍廣、速度快、成本低等優(yōu)勢，對環(huán)境應急保護及其預警都具有非常重要的意義。選取天水市2006—2013年各年12月每日OMI level-2數(shù)據(jù)產品，利用Aura衛(wèi)星技術和ArcGIS等技術平臺，對天水市大氣中SO2的時空分布規(guī)律和污染原因進行了分析研究。結果表明：2006—2013年天水市SO2柱濃度及其總量呈現(xiàn)出明顯增加的趨勢，但在2008年有小幅降低；在2008年以前，天水市SO2濃度呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的趨勢，但自2009年后污染重心發(fā)生遷移并且出現(xiàn)了數(shù)個集中化的SO2高值區(qū)；研究區(qū)SO2垂直柱濃度有自然因素、人類活動等多方面的復合影響，其中能源消耗及機動車尾氣排放是主要影響因素。研究進一步討論了遙感數(shù)據(jù)產品的應用前景。

衛(wèi)星遙感；OMI；SO2；大尺度；時空變化特征；天水市

大氣各組分的時空分布、變化特征和來源解析已經成為環(huán)境保護領域中的熱點問題，大氣中某一組分的大幅變化會引起全球環(huán)境和氣候的變化[1]。SO2是大氣邊界層中的一種重要痕量氣體，也是一種主要的大氣污染氣體，主要來自火山噴發(fā)等自然排放和人類活動的排放。在大氣中，SO2會氧化形成硫酸霧或硫酸鹽氣溶膠，是環(huán)境酸化的重要前驅物。大氣中SO2質量濃度在1.43 μg/m3以上會對人體產生潛在影響，在2.86～8.57 μg/m3時多數(shù)人開始感到刺激，在1 142.86～1 428.57 μg/m3時人會出現(xiàn)潰瘍和肺水腫直至窒息死亡，可見這種污染物的危害嚴重性。因此，有必要對SO2變化進行實時大區(qū)域監(jiān)測和來源解析，以便預警和日常管理。

基于目前的技術手段，SO2數(shù)據(jù)的獲取來源主要有地面監(jiān)測站網絡、機載觀測以及大氣衛(wèi)星遙感監(jiān)測3種途徑。傳統(tǒng)監(jiān)測研究方法大部分是建立在地面監(jiān)測的基礎上，如趙麗莉等[2]利用Therm Scientific TEOM 1405-F連續(xù)監(jiān)測儀對烏魯木齊市“煤改氣”后不同區(qū)域內SO2日均濃度變化的分析，數(shù)據(jù)翔實、可靠性高，但是只能獲得局部地區(qū)短時間內的變化特征，在大尺度、大面積層次上的觀測還存在著比較明顯的缺陷。機載觀測成本昂貴，從而限制了其應用范圍。與傳統(tǒng)監(jiān)測相比，大氣衛(wèi)星遙感監(jiān)測具有范圍廣、速度快、成本低，且便于進行長期動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)勢，還能發(fā)現(xiàn)利用常規(guī)方法難以揭示的污染源及其擴散狀態(tài)[3]。目前，用于大氣遙感監(jiān)測SO2的主要衛(wèi)星儀器有TOMS、GOME、OMI和SCIAMACHY等，在這幾種衛(wèi)星傳感器中，Aura衛(wèi)星搭載的OMI傳感器具有更高的空間分辨率和光譜分辨率，其反演的數(shù)據(jù)結果也是最精確的[4]。近年來，國內外已經就利用OMI數(shù)據(jù)分析SO2的時空特征進行了大量的研究[5-7]。Can等[5]基于OMI數(shù)據(jù)對于中國遼寧沈陽市SO2的排放情況、大氣氣溶膠及其在大氣中的輸送模式等進行了研究。Witte等[6]利用OMI數(shù)據(jù)對中國2008年北京奧運會期間的大氣污染情況進行了定量連續(xù)監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)在奧運會期間北京及其周邊地區(qū)大氣邊界層的SO2較3 a前減少了13%。王英等[7]基于地面監(jiān)測及遙感反演數(shù)據(jù)研究了京津冀和長三角區(qū)域大氣NO2污染特征并進行了比較分析。這些研究多是對污染嚴重地區(qū)的監(jiān)測，而對于西部大氣環(huán)境質量基礎較好但惡化嚴重等環(huán)境快速變化地區(qū)的大氣污染過程關注較少，本文采用衛(wèi)星遙感監(jiān)測手段，分析了大區(qū)域內SO2的擴散規(guī)律、時空變化及污染原因，對環(huán)境應急保護及其預警都具有重要意義。

1 研究區(qū)概況

天水市位于甘肅省東南部，東臨陜西省寶雞市，西、北、南分別與定西、平涼和隴南相接，是甘肅省的“東大門”，地理坐標介于34°05′～35°10′N，104°35′～106°14′E之間，總面積為1.43萬km2，現(xiàn)轄2區(qū)(秦州、麥積)和5縣(秦安、甘谷、武山、清水、張家川回族自治縣)。地勢西北低東南高，海拔為1 000～2 100 m，天水市地處黃土高原溝壑區(qū)與西秦嶺山脈結合地帶，日照充足，水量充沛，區(qū)域內平均氣溫為10.9 ℃，年平均降水量為524.1 mm，平均風速為1.3～2.1 m/s，森林總面積達到4 000 km2，占到全市面積的28%。天水市經濟開發(fā)較早，工業(yè)發(fā)展較快，特別是國家“三線”建設時期，一批企業(yè)相繼搬遷至天水市，使之逐步發(fā)展成為西北地區(qū)的重要工業(yè)城市，國家老工業(yè)基地之一。天水市目前位于關中-天水經濟區(qū)內，是次級核心城市之一，有工業(yè)企業(yè)749家，形成了以加工制造業(yè)為主體，電子電器、機械制造、輕工紡織3大行業(yè)為主導，食品、建材、化工、冶金、皮革、煙草、塑料等行業(yè)競相發(fā)展，門類較多、技術裝備較好、具有一定實力和特色的區(qū)域工業(yè)體系[8]。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 傳感器和數(shù)據(jù)格式

研究選用的SO2數(shù)據(jù)OMISO2來自于Aura衛(wèi)星上搭載的OMI。Aura衛(wèi)星的主要任務是開展對地球臭氧層、空氣質量和氣候變化的觀測和研究。其上共搭載了4個對地觀測儀，其中，OMI傳感器波長范圍為270～500 nm，光譜分辨率為0.5 nm，空間分辨率范圍為13 km×24 km(星下點)～40 km×160 km，時間分辨率為1 d，提供全球天際O3、SO2、NO2、BrO、HCHO等痕量氣體分布數(shù)據(jù)[9]。

在獲取OMI數(shù)據(jù)后，level-2數(shù)據(jù)是以HDF-EOS 5條帶格式進行存儲的，分辨率為0.25°×0.25°[10]。HDF是用于存儲和分發(fā)科學數(shù)據(jù)的一種自我描述、多對象文件格式，可以存儲不同類型的圖像和數(shù)碼數(shù)據(jù)的文件格式，并且可以在不同類型的機器上傳輸，同時還有統(tǒng)一處理這種文件格式的函數(shù)庫。

2.2 數(shù)據(jù)選取和反演

選取2006—2013年每年12月每日OMI level-2數(shù)據(jù)產品，用于分析SO2分布特征和變化規(guī)律。

在反演SO2柱量值時，需要考慮O3的影響，O3和SO2是吸收310～360 nm波段光譜最主要的2種氣體，其中SO2對光譜的吸收明顯強于O3對光譜的吸收。采用波段殘差法(BRD)估算SO2的柱濃度值，在Pb(317.6～331.3 nm)或Pc(331.3～360.2 nm)波段計算O3的實際值，并將此值作為SO2波段(Pb或Pc)O3的理論值，其與實測值對比而產生的殘差來估算SO2的實際柱濃度。在獲得OMI數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)是以HDF-EOS 5條帶格式進行存儲的，首先需要提取研究區(qū)內日SO2的柱量濃度[11]。研究以VISAN軟件為工具，完成研究區(qū)內柱量數(shù)據(jù)讀入、讀出、過濾和提取。

2.3 數(shù)據(jù)的提取

在過濾和提取的過程中，以研究區(qū)經緯度、衛(wèi)星過境時間為條件，提取研究區(qū)內SO2柱量值。為了降低研究中區(qū)域邊界插值精度的影響，將提取邊界向外擴大0.5°～1°[12]。即latitude_min=33，latitude_max=36，longitude_min=104，longitude_max=108。

SO2有效柱量值需經過有效修正才能得到垂直高度的柱量值。對于大氣邊界層來說，云是影響云層下柱量插值精度的主要因素[13]，云層參數(shù)采用0.2為閾值，對研究區(qū)進行像元過濾[14]，得到SO2垂直柱量值。運用ArcGIS 10.2軟件進行插值獲得柵格圖像，重點解譯研究區(qū)內2006—2013年SO2的分布及變化情況。

3 結果與討論

3.1 天水市SO2含量的年際變化

天水市2006—2013年每年12月大氣邊界層SO2柱濃度年均值變化及地面觀測濃度變化趨勢如圖1所示。

圖1 2006—2013年遙感數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)變化趨勢

從地面統(tǒng)計數(shù)據(jù)(甘肅省統(tǒng)計年鑒和甘肅省環(huán)境質量公報)來看，SO2質量濃度增長趨勢比較穩(wěn)定，從2006年的0.03 mg/m3上升為2013年的0.05 mg/m3，增幅比較明顯。從衛(wèi)星解析結果看，SO2柱濃度呈現(xiàn)出整體增加的趨勢，但在2008年出現(xiàn)了明顯的回落，且在2009年后增幅較大。

表1為研究區(qū)的像元統(tǒng)計，從表1可以看出，研究區(qū)月平均柱濃度由2006年的0.504DU增加為2013年的0.843 DU，增幅明顯；研究區(qū)SO2月排放總量由2006年的7 342 t增長到2013年的12 282 t，增加量達到了5 000 t左右，增幅明顯，說明研究區(qū)內SO2污染是日益加重的；另一方面，圖1中2組曲線具有比較一致的變化趨勢，說明大氣邊界層的SO2主要來源于地面的人為排放；地面數(shù)據(jù)變化穩(wěn)定，可信度高，從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和地面觀測數(shù)據(jù)的一致性可以看出，遙感數(shù)據(jù)反演得到的柱濃度數(shù)據(jù)在很大程度上可以反映SO2在近地面的積聚作用，從而也證明了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的可靠性[15]。

表1 研究區(qū)像元統(tǒng)計

天水市各縣區(qū)2006—2013年每年12月大氣中SO2柱濃度年均值變化趨勢如圖2所示。

圖2 天水市各縣2006—2013年SO2柱濃度變化趨勢

由圖2可以看出，天水市各縣區(qū)SO2柱濃度在2006—2013年間都處于普遍增長的狀態(tài)，2006年時柱濃度大體持平在0.6 DU以下，2009年處于最低點，2010年大幅提升，2012年各縣區(qū)出現(xiàn)差距，到2013年各縣區(qū)SO2柱濃度的分異明顯。其中張家川縣SO2濃度8 a間數(shù)值穩(wěn)定在0.4 DU左右，波動小，處于較低的水平。天水市區(qū)、清水縣等地區(qū)SO2柱濃度在2006年時為0.55 DU，高于其他地區(qū)，8 a間增長平緩，2013年為0.8 DU，處于天水市中等污染水平。而武山縣和甘谷縣SO2柱濃度起點較低，8 a間的增幅較快，到2013年超過了1 DU，屬于天水市2區(qū)5縣中的高污染區(qū)域。

3.2 天水市SO2柱濃度年際變化的空間分布

2006—2013年天水市SO2柱濃度空間分布如圖3所示。

圖3 2006—2013年天水市SO2柱濃度空間分布

由圖3可見，8 a中變化規(guī)律可分為2個階段，從2006—2009年為第一階段，2010—2013年為第二階段。在圖中，深色區(qū)域SO2柱濃度較高，淺色區(qū)域濃度較低，由深至淺SO2柱濃度逐漸降低。從圖3可以看出，天水市SO2柱濃度大小空間分布非常不均衡，東南部地區(qū)和武山縣SO2柱濃度比較高，與張家川、秦安縣等北部地區(qū)形成強烈的反差，但總體數(shù)值較低，最高值在1.3 DU以下。在2008年之前，深色區(qū)域占到全市總面積的25%左右，過渡色區(qū)域較少，天水市區(qū)SO2柱濃度最高，西部武山縣、秦安縣等地區(qū)濃度較低，總體呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的趨勢，但自2009年后，過渡色區(qū)域增多，SO2柱濃度中高值區(qū)域(柱濃度大于0.81)有一定的變動，污染重心逐漸由東南部的天水市區(qū)向中部和西部武山縣區(qū)域遷移，高值區(qū)范圍開始縮小，并呈現(xiàn)出明顯的集中化，集中分布在武山縣、甘谷縣以及天水市區(qū)等區(qū)域，最高值達到了2 DU，較2008年有了很大的增幅，中值區(qū)范圍開始擴大，研究區(qū)中南部地域出現(xiàn)了大面積SO2中值區(qū)域，明顯高于東北部張家川縣等低值區(qū)域。這就體現(xiàn)出在空間尺度上，天水市SO2柱濃度總體分布呈現(xiàn)出從東南向西北遷移的趨勢，濃度越來越高，高值區(qū)開始突顯，污染面積增大，并且出現(xiàn)高值區(qū)濃度向四周擴散的現(xiàn)象。

3.3 研究區(qū)SO2柱濃度的影響因素

近年來，天水市SO2柱濃度的空間分布為天水市區(qū)>武山縣>甘谷縣>清水縣>秦安縣>張家川縣，天水市大氣中SO2柱濃度與天水市的地理位置，地形特征、植被覆蓋度以及污染源等特征密切相關。在時間序列上，研究區(qū)SO2

柱濃度呈現(xiàn)出逐漸增加的趨勢，但在2008、2009年有一定的回落。2008年，中國舉辦了北京奧運會，提出了綠色奧運的口號，通過大力度的環(huán)保知識宣傳，中國人民的環(huán)保意識得到了一定提高。另一方面，2008年國家推動綠色信貸、綠色保險、綠色貿易、綠色稅收等一系列環(huán)境經濟政策的實施和深化，減輕了經濟增長的環(huán)境代價。

3.3.1 自然因素

地形特征和植被覆蓋度[16]。天水市SO2柱濃度高值區(qū)集中在武山縣周邊和秦州區(qū)、麥積區(qū)，這些區(qū)域海拔較低，地勢較為平坦開闊，氣候適宜，人口密集，植被覆蓋度較低，生態(tài)比較脆弱，同時人類活動頻繁，工業(yè)較為發(fā)達，人為污染源較多，植被對于污染物的滯留稀釋作用不明顯，SO2柱濃度偏高[17]。低值區(qū)集中分布在地形復雜的北部山區(qū)秦安縣和張家川縣境內，這些區(qū)域大部海拔較高、氣溫低、晝夜溫差較大，植被覆蓋度較高，人類活動和工業(yè)源對大氣環(huán)境的影響較小，植被對SO2有較強的滯留和吸附作用，SO2柱濃度偏低。

氣象因素。氣候因素對區(qū)域大氣運動起到了重要作用[18]。圖4為天水市全年的風向、風速及污染系數(shù)玫瑰圖。

圖4 天水市全年風向、風速及污染系數(shù)玫瑰圖

由圖4可以看出，天水市全年風向頻率主要為ENE和E，主導風向為東北風，其次為東風；風速在各個風向比較平均，但東北風稍微偏大；污染系數(shù)是定性估計某地大氣擴散能力的值，在數(shù)值上等于某方位的風向頻率與該方位平均風速的比值，天水市污染系數(shù)最大值在ENE方向，表明在上述污染系數(shù)最大方位的下風向受污染影響較大。在研究區(qū)內，處于上風向的秦安縣、張家川縣等地區(qū)SO2柱濃度值較低，而處于下風向的秦州區(qū)、麥積區(qū)、武山縣等地區(qū)的SO2柱濃度值較高。另一方面，天水市東部地域臨近陜西省寶雞市，并且處于下風向，存在著寶雞市污染的擴散影響，這些因素造成了該地區(qū)SO2柱濃度值居高不下。

3.3.2 社會因素

人為SO2排放。人為排放SO2的污染源主要有工業(yè)生產排放、人類生活排放和機動車尾氣排放[19]。其中，礦質燃料的燃燒和機動車尾氣排放占據(jù)著絕大部分比例[20]。圖5為天水市在2006—2013年能源消耗量與天水市大氣中SO2柱濃度年均值數(shù)據(jù)的相關性分析。

圖5 天水市SO2柱濃度與能源消耗總量的關系

由圖5可以看出，研究區(qū)內能源消耗量呈現(xiàn)出較快增長的趨勢，從每年消耗4 000萬t標準煤上升為每年消耗7 000萬t標準煤左右，數(shù)量上升趨勢明顯。SO2柱濃度和能源消耗量呈現(xiàn)出正相關的趨勢，從0.4 DU上升為0.8 DU左右，基本與能源消耗量上升趨勢一致，證明燃料燃燒對于大氣中SO2的排放量具有很大貢獻。

機動車保有量。將天水市近年來機動車保有量數(shù)據(jù)與SO2柱濃度數(shù)據(jù)進行相關性分析，結果如圖6所示。

圖6 天水市SO2柱濃度與機動車保有量的關系

從圖6可以看出，天水市機動車保有量從最初的11萬輛左右增加到了23萬輛，年平均增長率保持在16.55%以上，增加幅度較大。SO2柱濃度從0.4 DU上升到0.8 DU，與機動車保有量變化趨勢基本一致。天水市機動車保有量與SO2柱濃度具有一定的正相關性(r=0.944)，由此可見，兩者成正比關系，機動車尾氣排放對研究區(qū)內SO2柱濃度的貢獻較大。

另一方面，2009年國家級主干道寶天段高速公路的正式通車，2009年關中-天水經濟開發(fā)區(qū)的建成等使得天水市工業(yè)有了長足的發(fā)展，如武山縣的天水祁連山水泥有限公司和甘谷縣的大唐發(fā)電廠都是排污量較大的重點企業(yè)，污染源的激增及其附屬運輸業(yè)等造成了SO2高值區(qū)的出現(xiàn)[21]。

4 結論

以甘肅省天水市為研究區(qū)，利用Level-2痕量氣體數(shù)據(jù)產品中的OMISO2數(shù)據(jù)通過VISAN、ArcGIS 10.2等技術平臺，分析了研究區(qū)內SO2柱濃度時空分布特征及其影響因素，結果表明：

1)天水市2006—2013年間SO2柱濃度有逐年增加的趨勢，與地面觀測數(shù)據(jù)的變化趨勢相似。月均柱濃度由2006年0.504 DU增加為2013年0.843 DU，增幅明顯；研究區(qū)SO2排放值，由2006年的7 342 t增加到2013年的12 282 t，天水市SO2排放總量增加明顯。

2)天水市SO2柱濃度的空間分布不均衡，2006—2008年間總體呈現(xiàn)出由東南向西北逐漸減少的趨勢，但自2009年后，出現(xiàn)了較為明顯的高值區(qū)和大面積的中值區(qū)，污染重心開始從東南向西北遷移，高值區(qū)集中分布，污染源大量增加，并且出現(xiàn)高值區(qū)濃度向四周擴散的現(xiàn)象，秦州區(qū)、麥積區(qū)、武山縣等地區(qū)濃度較高，而秦安縣、張家川縣等地區(qū)濃度較低。

3)天水市SO2柱濃度的時空變化有多方面因素的復合影響，其中最主要的因素為人類活動，能源消耗量和機動車保有量等對SO2柱濃度的影響越來越大。

4)現(xiàn)階段中國地面監(jiān)測手段具有比較明顯的局限性，而衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術作為一種新型監(jiān)測手段，具有范圍廣、速度快、成本低，且便于進行長期動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)勢，便于揭示污染源及其擴散狀態(tài)。另外，需要探究地面監(jiān)測SO2濃度與遙感監(jiān)測之間的聯(lián)系，加強氣象氣候的配套監(jiān)測，深化大氣運動規(guī)律和區(qū)域污染的關聯(lián)研究，建立檢驗和校正遙感產品精度及預警平臺建設，使遙感監(jiān)測成為更加成熟和常規(guī)型的大氣環(huán)境監(jiān)測手段。

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Satellite Remote Sensing Monitoring and Analysis of the Causes of Temporal and Spatial Variation Characteristics of Atmospheric SO2Concentration in Tianshui

LI Bing1,JU Tianzhen1，ZHANG Bincai2，GE Jiantuan1，ZHANG Junfeng3，TANG Hongmei3

1.College of Geographic and Environmental Science,Northwest normal University，Lanzhou 730070，China

2.Gansu mapping bureau，Lanzhou 730030，China

3.Tianshui environmental monitoring station，Tianshui 741000，China

As a new monitoring means atmospheric satellite remote sensing has advantages of wide range,fast speed and low cost, has a very important significance to environmental protection and emergency warning. Selecting annual December daily OMI level-2 data products of 2006—2013 of Tianshui, using Aura satellite technology and ArcGIS technology platform analyzed the temporal and spatial distribution of atmospheric SO2and the causes of pollution in Tianshui. The results show that:In 2006—2013 the 8 years, the SO2column concentration and total amount SO2concentration of Tianshui showed an obvious increasing trend, but slightly lower in 2008; Before 2008, the SO2concentration showed a decreasing trend from southeast to northwest in Tianshui, but since 2009 the occurrence of pollution had shifted and emergenced a number of centralized high SO2value area; natural factors, human activities and other factors had compound effects on SO2vertical column density, among the energy consumption and automobile exhaust gas pollution are the main influence factors. Finally, further discussed the foreground application of remote sensing data products.

satellite remote sensing;OMI；SO2;large-scale;dynamic air pollution;TianShui city

2015-03-23;

2015-04-17

國家自然科學基金(41161080)；甘肅省科技計劃項目(2010GS05134)

李 兵(1993-)，男，甘肅康縣人，碩士。

巨天珍

X87

A

1002-6002(2016)02- 0134- 07