昌吉市MODIS氣溶膠光學(xué)厚度與AQI的關(guān)系模型研究

周琪　苗運(yùn)玲　林琳　柴巖紅

摘要：為了建立昌吉市近地面AQI監(jiān)測的關(guān)系模型，利用昌吉市2015—2016年MODIS AOD產(chǎn)品與同期地面觀測的AQI進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果表明二者直接相關(guān)程度較低（R2=0.2921，p<0.01）;按照季節(jié)分類統(tǒng)計(jì)（春、夏、秋）的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.4629、0.4192、0.3487，均大于統(tǒng)計(jì)學(xué)上99%的置信度要求;加入氣象因子風(fēng)速，建立含氣象因子的AQI和AOD的多元回歸模型，結(jié)果表明全年及各季的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.3648、0.4528、0.4247、0.5089;對氣象因子風(fēng)速進(jìn)行分級，在綜合考慮R2檢驗(yàn)值和F檢驗(yàn)值的基礎(chǔ)上，平均風(fēng)速>2m·s-1時的模型為線性模型R2為0.47，預(yù)測平均相對誤差為10.8%，結(jié)果較好。文章為監(jiān)測空氣污染提供了一定的參考價值。

關(guān)鍵詞：氣溶膠光學(xué)厚度（AOD）;空氣質(zhì)量指數(shù)AQI;PM2.5;擬合模型

中圖分類號：S-3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

作者簡介：周琪（1988-），女，碩士，工程師。研究方向：衛(wèi)星遙感與環(huán)境氣象應(yīng)用。

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速增長，大氣污染問題日益嚴(yán)重[1，2]?？晌腩w粒PM2.5（空氣動力學(xué)直徑小于或等于2.5μm的粒子）已成為影響環(huán)境空氣質(zhì)量的首要污染物[3]，影響人類正常的生產(chǎn)生活。目前監(jiān)測PM2.5的站點(diǎn)分布不均勻且數(shù)量有限，缺乏空間上的連續(xù)監(jiān)測[5]。大氣氣溶膠的光學(xué)厚度AOD可以在一定程度上反應(yīng)區(qū)域大氣的污染程度[4]。衛(wèi)星遙感具有獲取信息快、覆蓋面積廣的特點(diǎn)，在污染監(jiān)測上有廣泛應(yīng)用前景[2，6]。Chu D A etal[7]展示了MODIS產(chǎn)品在監(jiān)測全球、區(qū)域和局部空氣污染狀況方面的能力，表明可以用MODIS AOD產(chǎn)品進(jìn)行大氣污染監(jiān)測。焦利民等[8]以京津冀為研究區(qū)，研究AOD與PM2.5濃度相關(guān)關(guān)系的空間差異和時間變化。黃觀等[9]利用多分辨率的MODIS氣溶膠產(chǎn)品，得出北疆區(qū)域近14a平均AOD大體呈現(xiàn)中心高、邊緣低的分布格局。范辰乾[10]進(jìn)行了濟(jì)南市基于MODIS數(shù)據(jù)的氣溶膠光學(xué)厚度與PM2.5濃度的關(guān)系研究，得出MODIS數(shù)據(jù)反演氣溶膠光學(xué)厚度對建立PM2.5觀測和預(yù)測體系具有一定的科學(xué)性和可行性的結(jié)論。

近年來隨著昌吉市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，伴隨著嚴(yán)重的環(huán)境問題。目前對昌吉地區(qū)MODIS氣溶膠光學(xué)厚度AOD與空氣質(zhì)量指數(shù)AQI的相關(guān)研究較少。本文利用MODIS數(shù)據(jù)和空氣污染監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立空氣質(zhì)量指數(shù)AQI與AOD之間的關(guān)系模型，并分季節(jié)建立最佳模型，同時考慮加入氣象因子進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)利用遙感技術(shù)監(jiān)測地面空氣污染狀況，為監(jiān)測空氣污染提供一定的參考價值。

1研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)方法

1.1數(shù)據(jù)來源與處理

1.1.1氣溶膠光學(xué)厚度AOD

本文采用的是美國宇航局（NASA）的地球觀測系統(tǒng)（EOS）衛(wèi)星Aqua的中分辨率成像光譜儀（MODIS）的氣溶膠Level2光學(xué)厚度產(chǎn)品AOD，由暗像元業(yè)務(wù)算法生成，分辨率為10km，用灰度值來表示光學(xué)厚度的大小。

1.1.2空氣質(zhì)量指數(shù)AQI

研究所用的AQI數(shù)據(jù)，采用昌吉市環(huán)境監(jiān)測站獲得的監(jiān)測數(shù)據(jù)，每日提供2個站點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息，站點(diǎn)的相關(guān)信息如表1所示。

1.2數(shù)據(jù)匹配

研究中涉及到的變量有MODIS AOD、近地面PM2.5濃度、空氣質(zhì)量指數(shù)AQI。數(shù)據(jù)匹配原則是空間上以2個監(jiān)測站點(diǎn)為準(zhǔn)，時間上以衛(wèi)星過境時間為準(zhǔn)，選取數(shù)據(jù)對中晴無云天氣，剔除有降水天氣的數(shù)據(jù)。經(jīng)匹配處理后共得到2015—2016年的數(shù)據(jù)86對。冬季衛(wèi)星遙感產(chǎn)品在“亮背景”下反演效果較差，基本無有效數(shù)據(jù)，考慮到這點(diǎn)沒有進(jìn)行冬季的建模與檢驗(yàn)。將AQI按照升序排列后，每隔3個樣本選取1個樣本作為模型驗(yàn)證數(shù)據(jù)，得到建模數(shù)據(jù)58對，驗(yàn)證數(shù)據(jù)28對。

1.3方法與思路

主導(dǎo)氣象因子分析，選取氣壓、氣溫、相對濕度、風(fēng)速和日照5個氣象因子，進(jìn)行AQI、AOD與5個氣象因子的相關(guān)分析，選取主導(dǎo)氣象因子，并將主導(dǎo)氣象因子進(jìn)行分組。

直接相關(guān)，直接進(jìn)行全年及各季節(jié)衛(wèi)星遙感AOD和近地面AQI之間的相關(guān)性分析，并進(jìn)行模型對比。

加入主導(dǎo)氣象因子參與的全年及各季節(jié)AOD與AQI之間的多元回歸模型，將主導(dǎo)氣象因子進(jìn)行分級，分別建立相應(yīng)的回歸模型;將之前建立的所有最佳模型的擬合精度和預(yù)測精度進(jìn)行對比分析。

2結(jié)果與分析

2.1主導(dǎo)氣象因子分析

2.1.1主導(dǎo)氣象因子的選取

本課題研究的空氣質(zhì)量指數(shù)AQI與AOD關(guān)系時考慮的是每日平均狀況，因此只討論氣壓、氣溫、相對濕度、風(fēng)速和日照5個氣象因子。AQI、AOD與5個氣象因子的相關(guān)系數(shù)見表2，從表2中可以看出AQI、AOD與平均風(fēng)速均成正相關(guān)，且相關(guān)性較其它4個因子的相關(guān)性顯著。因?yàn)轱L(fēng)速對空氣污染物的擴(kuò)散和傳輸起主導(dǎo)作用，當(dāng)風(fēng)速達(dá)到一定量時，會有助于空氣污染物的擴(kuò)散和傳輸，而當(dāng)風(fēng)速較小時，則不利于空氣污染物的擴(kuò)散和傳輸，會在一地形成堆積。因此選取平均風(fēng)速為主導(dǎo)氣象因子。

2.1.2氣象因子分級

當(dāng)風(fēng)速≤2m·s-1時，風(fēng)力較為微弱，不利于空氣污染細(xì)顆粒物擴(kuò)散，容易造成堆積;當(dāng)風(fēng)速>2m·s-1時，空氣污染細(xì)顆粒物質(zhì)被風(fēng)驅(qū)散，污染狀況得到改善。因此，以風(fēng)速2m·s-1為界分級，將86d數(shù)據(jù)按照平均風(fēng)速大小進(jìn)行排序分成2個部分，即平均風(fēng)速≤2m·s-1共33個樣本和平均風(fēng)速>2m·s-1共53個樣本。

2.2AOD與AQI的直接關(guān)系模型分析

2.2.1全年AQI與AOD關(guān)系模型

將86d數(shù)據(jù)按照AQI值得大小進(jìn)行重新排序，根據(jù)AQI值從低到高每隔2個樣本選取1個樣本作為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ退谩＿@樣原始數(shù)據(jù)分為2部分，一部分用來建模，共58個;一部分用來驗(yàn)證模型，共28個。

將建模樣本中的AOD值作為自變量，AQI作為因變量，進(jìn)行回歸分析，模型類型包括指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、線性和一元二次方程，分析結(jié)果見表3。從表3中可以看出，幾個模型中，冪函數(shù)好于對數(shù)函數(shù)，指數(shù)函數(shù)好于冪函數(shù)，如果僅考慮R2檢驗(yàn)值，則一元二次模型好于線性模型，但再從F檢驗(yàn)值分析，Y=34.61x+45.44應(yīng)為最佳選擇，如圖1所示。

2.2.2分季節(jié)AQI與AOD關(guān)系模型

通過分季節(jié)來研究AOD與AQI之間的關(guān)系，將58個建模樣本數(shù)據(jù)和28個檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)按照季節(jié)分類。本研究的季節(jié)劃分按照3—5月為春季、6—8月為夏季、9—11月為秋季、12月—次年2月為冬季來劃分。對于不同的季節(jié)分別進(jìn)行模型分析，在指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、線性和一元二次方程5種模型中，綜合考慮R2檢驗(yàn)值和F檢驗(yàn)值的基礎(chǔ)上，相應(yīng)地選擇各季節(jié)最佳模型，分析結(jié)果見表4。春季對數(shù)函數(shù)為最佳模型，夏季和秋季線性模型為最佳選擇。3個季節(jié)相應(yīng)的散點(diǎn)圖和擬合模型如圖2。

從表5中可以看出，全年建模樣本和季節(jié)建模樣本建立的擬合精度較高的4個模型中，夏季線性模型，AQI與AOD相關(guān)系數(shù)最高，秋季次之。

通過利用各自建模樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行誤差分析，全年樣本線性模型的平均相對誤差為15.56%，春季對數(shù)函數(shù)模型的平均相對誤差為7.57%，夏季線性模型的平均相對誤差為19.45%，秋季線性模型的平均相對誤差為14.61%。

進(jìn)一步利用各自檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行預(yù)測評價，全年樣本線性模型的平均相對誤差為18.77%，春季對數(shù)函數(shù)模型的平均相對誤差為10.89%，夏季線性模型的平均相對誤差為25.76%，秋季線性模型的平均相對誤差為12.59%。將相應(yīng)的檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)帶入各模型，估算出的AQI值與實(shí)際值進(jìn)行分析可以看出，全年、夏季模型預(yù)測值和實(shí)際值吻合度很低（見圖3），春季除1個點(diǎn)外，其余點(diǎn)的預(yù)測值和實(shí)際值可以達(dá)到較好逼近，秋季各點(diǎn)預(yù)測值和實(shí)際值逼近效果也較好。由此可見，春季AQI與AOD之間存在簡單的對數(shù)函數(shù)關(guān)系，秋季AQI與AOD之間存在簡單的線性關(guān)系。

2.3含氣象因子的AQI與AOD多元關(guān)系模型

2.3.1含氣象因子的全年及各季節(jié)AQI與AOD關(guān)系模型

將建模樣本中AOD值、平均風(fēng)速作為自變量，AQI值作為因變量，進(jìn)行多元回歸分析，分析結(jié)果見表6。

2.3.2氣象因子分級的關(guān)系模型

通過前面選定的主導(dǎo)氣象因子平均風(fēng)速對58個樣本數(shù)據(jù)和28個檢驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級，將數(shù)據(jù)重新分類到2個類別中，依次是平均風(fēng)速≤2m·s-1和平均風(fēng)速>2m·s-1，然后建立相應(yīng)的回歸模型，分析結(jié)果見表7。

綜合考慮R2檢驗(yàn)值和F檢驗(yàn)值的基礎(chǔ)上，平均風(fēng)速≤2m·s-1時的最佳模型為指數(shù)函數(shù)，平均風(fēng)速>2m·s-1時的最佳模型，為線性模型。

2.3.3氣象因子分級模型的對比分析

利用各自建模樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行誤差分析，平均風(fēng)速≤2m·s-1時的平均相對誤差為15.76%，平均風(fēng)速>2m·s-1時的平均相對誤差為16.01%。進(jìn)一步利用各自檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行預(yù)測評價，平均風(fēng)速≤2m·s-1時的平均相對誤差為13.14%，平均風(fēng)速>2m·s-1時的平均相對誤差為10.8%。將相應(yīng)的檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)帶入各模型，估算出的AQI值與實(shí)際值進(jìn)行分析可以看出，2組模型預(yù)測值和實(shí)際值吻合度較低（見圖4），只有個別點(diǎn)的預(yù)測值和實(shí)際值可以達(dá)到較好逼近。

2.4所有模型對比分析

將之前建立的所有最佳模型的擬合精度和預(yù)測精度進(jìn)行對比分析，結(jié)果見表8。綜合考慮R2、F值、擬合平均相對誤差和預(yù)測平均相對誤差，可以看出季節(jié)模型里春季模型有較好的實(shí)用價值，而當(dāng)有氣象因子參與建模時，除春季外各模型的相關(guān)系數(shù)普遍提高，模型質(zhì)量有所提高。

在使用氣象因子分組討論AOD與AQI相關(guān)性時，平均風(fēng)速>2m·s-1時，模型相關(guān)系數(shù)R2為0.47，比平均風(fēng)速≤2m·s-1時的擬合程度要好。

3討論

雖然MODIS氣溶膠光學(xué)厚度和AQI指數(shù)的相關(guān)分析，從一定程度上可以反映地面污染狀況。但由于MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)只有在晴好天氣才能獲得數(shù)據(jù)，如果遇上陰雨天氣，則不能利用AOD監(jiān)測空氣污染情況，對本研究有一定限制;冬季在“亮背景”下反演效果差，基本無數(shù)據(jù)，因此本文中沒有冬季相關(guān)內(nèi)容的研究。

本文考慮的氣象因子只有平均風(fēng)速，而且沒有分季節(jié)討論不同的氣象因子的作用，雖然污染監(jiān)測的準(zhǔn)確度有了一定提高，但沒有達(dá)到最理想的效果。在今后的研究中有必要考慮更多的氣象因子，并且著重考慮不同季節(jié)不同氣象因子的作用，應(yīng)該會得到更好的結(jié)果。

4結(jié)論

全年和季節(jié)空氣質(zhì)量指數(shù)和氣溶膠光學(xué)厚度建立回歸模型，比較各模型精度，得出春季對數(shù)函數(shù)模型和夏季線性模型較為理想，春季相關(guān)系數(shù)為0.4629，夏季相關(guān)系數(shù)為0.4192。

討論常規(guī)的氣象觀測數(shù)據(jù)，選取主導(dǎo)氣象因子為風(fēng)速，對全年和季節(jié)模型進(jìn)行重建，發(fā)現(xiàn)有主導(dǎo)氣象因子參與的多元回歸模型相關(guān)系數(shù)普遍比沒有氣象因子參與的一元回歸模型高。

依據(jù)主導(dǎo)氣象因子風(fēng)速將樣本數(shù)據(jù)分組，各組空氣質(zhì)量指數(shù)和氣溶膠光學(xué)厚度建立回歸模型，討論其精度，發(fā)現(xiàn)當(dāng)平均風(fēng)速>2m/s時，模型相關(guān)系數(shù)R2為0.47，預(yù)測平均相對誤差為10.8%，結(jié)果較好。

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（責(zé)任編輯 李媛媛）