王厚俊,吳 瑩,易 睿,戴 源
(1.江蘇省揚州環(huán)境監(jiān)測中心,江蘇 揚州 225000;2.江蘇省泰州環(huán)境監(jiān)測中心,江蘇 泰州 225300)
近年來,快速發(fā)展的衛(wèi)星遙感技術(shù)在生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域得到了廣泛應用[1],包括大氣環(huán)境、水環(huán)境和陸地生態(tài)環(huán)境方面。 通過生態(tài)環(huán)境遙感技術(shù)可以獲取多方面環(huán)境要素的專題信息,有助于進一步對生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及其變化特征進行分析判斷,從而有效支撐環(huán)境管理和決策。在大氣環(huán)境監(jiān)測方面,隨著遙感監(jiān)測的時間分辨率、 空間分辨率和反演精度顯著提升[1-2],廣大學者利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對大氣污染物[3]、秸稈焚燒[4]、沙塵[5]等污染事件開展了監(jiān)測分析。陳輝等[6]基于MODIS 數(shù)據(jù)研究了京津冀大氣PM2.5時空變化特征。 周春艷等[7]基于TROPOMI 數(shù)據(jù)對全國近十年的NO2時空變化特征進行了深入分析。 馬鵬飛等[8]基于MODIS 和TROPOMI 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù),利用灰霾像元識別及統(tǒng)計方法,對大氣中PM2.5,NO2和SO2等污染物濃度進行反演。但是目前大部分研究都是基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開展長時間段的大氣污染物時空變化趨勢分析[9-11],而對于短時大氣污染過程分析的研究較少,一是由于衛(wèi)星重訪周期和過境時間的限制導致難以捕獲整個大氣污染過程,二是由于衛(wèi)星遙感針對短期大氣污染的反演精度仍然有待確認。
本文以揚州市作為研究區(qū)域,基于MODIS 氣溶膠深藍算法產(chǎn)品和TROPOMI 數(shù)據(jù)產(chǎn)品,結(jié)合地面監(jiān)測資料及HYSPLIT 模式,嘗試使用衛(wèi)星遙感技術(shù)分析2022年2月27日~3月5日揚州市大氣污染過程,探討遙感監(jiān)測應用于大氣污染過程分析的可行性,以期為提升遙感監(jiān)測技術(shù)在大氣污染防治攻堅領(lǐng)域的支撐作用提供參考。
中分辨率成像光譜儀 (moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS) 是美國宇航局(NASA)和美國地球觀測局(USGS)合作開發(fā)的搭載在太陽同步極地軌道衛(wèi)星Terra 和Aqua 上重要的傳感器,用于獲取地球表面的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),每日過境時間為當?shù)?0:30 和13:30,每1 ~2 d即可覆蓋全球。 MODIS 可以觀測到包括陸地、海洋和大氣在內(nèi)的全球范圍內(nèi)的地表特征和環(huán)境變化,并廣泛應用于氣象、 環(huán)境、 農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的研究和應用。 MODIS 具有36 個光譜通道,具有多光譜、多分辨率和高靈敏度等特點,獲取的輻射信息可用于地、氣等系統(tǒng)各種參數(shù)的反演,可以在不同時間和季節(jié)內(nèi)進行觀測和監(jiān)測,空間分辨率為1 km。 基于MODIS 和GFS 氣象數(shù)據(jù),結(jié)合地面監(jiān)測數(shù)據(jù),建立地理加權(quán)回歸模型估算揚州市近地面PM2.5濃度。首先利用暗像元與深藍算法相結(jié)合反演氣溶膠光學厚度(AOD),結(jié)合地面站點PM2.5濃度、GFS 數(shù)據(jù)中的大氣邊界層高度(ABLH)和近地面相對濕度(RH),根據(jù)PM2.5地面站點信息,對PM2.5,AOD,ABLH 以及RH 進行時空匹配,建立地理加權(quán)回歸模型,以此估算PM2.5濃度。
Sentinel-5P 是歐空局于2017年10月13日發(fā)射的一顆全球大氣污染監(jiān)測衛(wèi)星,對流層觀測儀(tropospheric monitoring instrument,TROPOMI) 是搭載在Sentinel-5P 上的傳感器,可以有效觀測全球各地大氣中痕量氣體組分,主要包括NO2,CO,SO2,HCHO,CH4,O3等多個與人類活動密切相關(guān)的指標,實現(xiàn)對全球逐日覆蓋監(jiān)測,成像幅寬達2 600 km,空間分辨率分別為7 km×3.5 km。 利用TROPOMI 傳感器L2 級產(chǎn)品獲取揚州市對流層NO2和CO 柱濃度數(shù)據(jù),進一步分析揚州市對流層NO2和CO 柱濃度時空分布特征。文中涉及的大氣PM2.5遙感反演濃度、 對流層NO2和CO 柱濃度遙感監(jiān)測圖由生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應用中心制作。
全球預測系統(tǒng)(GFS)是美國國家環(huán)境預測中心(NCEP)發(fā)布的天氣預報模型。GFS 數(shù)據(jù)集的時間分辨率為6 h,提供00:00,06:00,12:00 及18:00 的空氣溫度、相對濕度、可降水量、位勢高度、垂直和水平方向風速、邊界層高度等氣象條件資料,空間分辨率為0.5o×0.5o。 為了保證PM2.5反演結(jié)果的準確性,結(jié)合MODIS 衛(wèi)星過境時間,本文中采用反演當日06:00的氣象數(shù)據(jù),提取RH 和ABLH 2 個參數(shù)來進行濕度和高度訂正以獲得近地面PM2.5濃度。后向軌跡計算采用HYSPLIT-4.8 軌跡模式,用于軌跡計算的氣象場資料來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)同化系統(tǒng)(GDAS)資料。
地面站點數(shù)據(jù)來自全國大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測網(wǎng),選用揚州市5 個國控國控空氣站點2022年2月27日~3月5日期間大氣主要污染物PM2.5,NO2和CO數(shù)據(jù),用于評估大氣衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)反演結(jié)果。
根據(jù)反演獲取揚州市大氣PM2.5濃度、 對流層NO2和CO 柱濃度日數(shù)據(jù),進一步分析污染過程中揚州市大氣污染物的時空分布特征,結(jié)合HYSPLIT 后向軌跡模式探討污染來源,以期為大氣環(huán)境管理部門提供決策信息支持; 同時開展大氣遙感和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)對比分析,進一步驗證大氣遙感監(jiān)測的準確性,探討遙感監(jiān)測在大氣污染評價分析方面的可行性。
根據(jù)大氣遙感監(jiān)測反演結(jié)果,2022年2月27日~ 3月5日揚州市經(jīng)歷了較為典型的大氣PM2.5污染過程,顆粒物日濃度整體呈先升后降的變化趨勢,變化幅度較大,主要污染時段為2月28日~3月3日。 2月27日揚州市大氣PM2.5濃度呈現(xiàn)較低的水平,質(zhì)量濃度為40 μg/m3,2月28日開始其質(zhì)量濃度逐漸抬升,3月1日達到峰值 (86 μg/m3),與此同時,周邊城市PM2.5質(zhì)量濃度也同步出現(xiàn)高值,呈現(xiàn)顯著的區(qū)域污染特征,3月2日污染程度有所緩解。 3月3日揚州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度再次抬升至64 μg/m3,與3月1日污染過程有所區(qū)別的是,3日北部地區(qū)濃度較低,南部地區(qū)濃度較高,污染高值區(qū)集中在南部邗江區(qū)、 廣陵區(qū),呈現(xiàn)為局地污染特征。 3月4日~5日大氣PM2.5污染形勢全面好轉(zhuǎn),5日揚州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度降至19 μg/m3,污染過程終止,遙感監(jiān)測結(jié)果見圖1。
圖1 揚州市及周邊地區(qū)大氣PM2.5 遙感監(jiān)測結(jié)果
為評估大氣遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的一致性,2022年2月27日~3月5日期間2 種方法監(jiān)測數(shù)據(jù)的情況見圖2。
圖2 揚州市大氣中PM2.5 遙感監(jiān)測、地面監(jiān)測濃度比對
由圖2 可以看出,2 種大氣遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測結(jié)果整體吻合情況較好,從污染物濃度變化趨勢來看,2 種監(jiān)測結(jié)果均能夠清晰的展現(xiàn)此次污染過程,并且均能夠體現(xiàn)監(jiān)測期間顆粒物濃度2 次明顯抬升過程;從污染物濃度高值出現(xiàn)的時段來看,地面監(jiān)測顯示2月28日、3月1日和3月3日揚州市大氣PM2.5日均濃度較高,與遙感監(jiān)測結(jié)果一致;從污染物濃度數(shù)值來看,對于高值濃度,遙感監(jiān)測在3月1日達到此次污染過程的峰值(86 μg/m3),當日地面監(jiān)測結(jié)果為79 μg/m3,地面監(jiān)測的峰值出現(xiàn)在3月3日(100 μg/m3),當日遙感監(jiān)測結(jié)果為64 μg/m3,說明2 種監(jiān)測方式存在一定的差異,對于低值濃度,2 種監(jiān)測方式均顯示3月5日濃度最低。 整體來看,基于MODIS 傳感器利用暗像元與深藍算法相結(jié)合的大氣PM2.5反演方法能夠較好的反映此次污染過程,特別是基于衛(wèi)星的反演較好的區(qū)分了3月1日區(qū)域污染與3月3日揚州局地污染的2 種污染過程,但受遙感影像、氣象因素影響,對于污染物濃度反演的精準度仍有待提升。
NO2是大氣PM2.5中主要成分硝酸鹽的主要氣態(tài)前體物[12],在生成PM2.5的大氣化學形成機制中起著非常重要的作用。 揚州市對流層NO2柱濃度空間分布變化見圖3。 由圖3 可以看出,與大氣PM2.5變化趨勢一致,研究期間揚州市對流層NO2柱濃度也經(jīng)歷了一次先升高后降低的變化特征,2月27日、3月1日~3日NO2柱濃度相對較高,其中2月27日柱濃度最高,達1.36×1016mole/cm2,3月5日柱濃度降至4.05×1015mole/cm2,污染過程結(jié)束。 與PM2.5濃度變化趨勢有所區(qū)別的是,2月27日揚州市對流層NO2柱濃度出現(xiàn)高值。 整體來看,研究期間揚州市對流層NO2柱濃度呈現(xiàn)南部高北部低的空間分布特征,寶應縣區(qū)域濃度相對較低,污染高值區(qū)集中在南部廣陵區(qū)(1.29×1015mole/cm2)、邗江區(qū)(1.13×1015mole/cm2),分別達揚州市柱濃度1.4,1.3 倍,污染峰值期 (2月27日) 分別為揚州市柱濃度的1.4,1.9 倍。 與此同時,揚州市南部的城市(如南京市、鎮(zhèn)江市)也出現(xiàn)污染,形成了區(qū)域污染帶。對比揚州市大氣污染物濃度遙感監(jiān)測數(shù)據(jù),PM2.5遙感監(jiān)測與對流層NO2整體變化趨勢一致,但是濃度高值出現(xiàn)日期有所區(qū)別,在2月27日~3月1日第一次污染過程中,NO2作為顆粒物組分的主要氣態(tài)前體物,濃度高值較PM2.5濃度早2日出現(xiàn),這可能與大氣化學反應機制有關(guān); 在3月2日~3月5日第二次污染過程中,NO2和PM2.5濃度均在3月3日出現(xiàn)峰值,時間一致;2 次污染過程中,PM2.5濃度與前體物濃度峰值時間不完全一致,需要進一步結(jié)合氣流軌跡分析導致污染峰值時間差異的原因。
圖3 揚州市對流層NO2 柱濃度遙感監(jiān)測結(jié)果
CO 與PM2.5具有一定的同源性,研究顯示[13],CO濃度的增加對PM2.5濃度增加具有較長時間的影響,且影響程度遠大于其他氣態(tài)污染物,揚州市對流層CO 柱濃度變化見圖4。
圖4 揚州市對流層CO 柱濃度遙感監(jiān)測結(jié)果
由圖4 可以看出,CO 柱濃度變化趨勢相對平穩(wěn),平均柱濃度3.02×1018mole/cm2,僅在2月28日、3月1日出現(xiàn)高值,這兩天呈現(xiàn)區(qū)域污染特征,可能與不利的氣象條件有關(guān)。從空間分布來看,揚州市對流層CO 柱濃度總體上呈現(xiàn)北部高南部相對低的分布特征,研究期間廣陵區(qū)、江都區(qū)濃度較高(3.07 ×1018mole/cm2),寶應區(qū)濃度較低 (2.92 × 1018mole/cm2),與NO2和PM2.5區(qū)域分布情況較為一致。 揚州市大氣PM2.5遙感監(jiān)測與對流層CO 整體變化趨勢一致,濃度高值出現(xiàn)日期也一致,這主要與二者污染同源性有關(guān)。
結(jié)合研究期間揚州市對流層NO2和CO 柱濃度與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)進行對比分析發(fā)現(xiàn),TROPOMI 數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)相同的趨勢。 2月27日~3月5日揚州市對流層NO2和CO 柱濃度與地面監(jiān)測濃度值變化見表1。 由表1 可以看出,對于NO2監(jiān)測,遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)最高值出現(xiàn)在2月27日、3月3日,地面監(jiān)測濃度最高值出現(xiàn)在3月2日、3月3日,存在一定偏差;對于CO 監(jiān)測,3月1日、3月4日遙感監(jiān)測因區(qū)域值覆蓋少于一半視為無效覆蓋,監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失,在現(xiàn)有的遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)中,2月28日濃度最高,地面監(jiān)測也顯示2月28日濃度較高,整體吻合情況較好,可見對流層NO2和CO 柱濃度與地面觀測數(shù)據(jù)存在一定的相關(guān)性。
表1 揚州市對流層NO2 和CO 柱濃度遙感監(jiān)測與地面監(jiān)測結(jié)果對比
但相較于PM2.5的衛(wèi)星遙感與反演,NO2和CO的短時過程反演數(shù)據(jù)更易受到地面氣象條件及顆粒物的影響,數(shù)據(jù)分辨率及數(shù)據(jù)覆蓋率都差于PM2.5的反演數(shù)據(jù),對于反應短時間內(nèi)污染物的變化還需要進一步加強研究。
利用美國海洋與大氣管理局(NOAA)提供的拉格朗日綜合軌跡HYSPLIT 模式,以揚州市(32.29oN,119.41oE)為參考點,選取500,1 000 和1 500 m 共3個高度層,分別計算2022年2月27日~2022年3月5日的后向軌跡,以追蹤抵達揚州市的氣團過去72 h 所經(jīng)過的路線,其路線變化軌跡見圖5。 由圖5可以看出,2022年2月27日~3月4日,影響揚州市的高空氣團主要來自西北、偏西方向,低空氣團以西南、偏北方向為主。 2月27日揚州市高空主要受來自西南方向氣團影響,近地面為周邊區(qū)域傳輸,且近地面氣團相對比較穩(wěn)定,對流活動不強,整體擴散情況一般,當日前體物濃度開始積累,因此NO2對流層濃度較高;28日開始高空轉(zhuǎn)為西北氣流影響,近地面偏西氣流影響;3月1日500 ,1 000 m 高度的氣團來自于偏北方向污染較重的河北、山東等地,且氣流傳輸速度較慢,造成3月1日揚州市及周邊城市出現(xiàn)區(qū)域污染,此次污染過程主要還是由不利氣象條件下區(qū)域污染與外來輸送疊加導致;3月2日高低空氣團均轉(zhuǎn)為西北氣流控制,氣團移速快,風速大,污染程度得到一定的緩解;3月3日500,1 000 m,高度的氣團再次轉(zhuǎn)為偏西、偏南氣流控制,氣團移速緩慢,風速小,大氣層穩(wěn)定,不利氣象條件導致?lián)P州市大氣污染物再次積累并達到峰值;3月4日500 m 高度氣團轉(zhuǎn)為西北氣流,移速較快,風速大,污染物得到清除,污染過程結(jié)束,至3月5日降到低值。
圖5 2022年2月27日~3月4日揚州市氣團后向軌跡分析
(1)2022年2月27日~3月5日,揚州市經(jīng)歷了典型的大氣PM2.5污染過程,基于MODIS 傳感器利用暗像元與深藍算法相結(jié)合的大氣PM2.5反演結(jié)果顯示,3月1日、3月5日揚州市大氣PM2.5濃度較高,污染高值區(qū)集中在南部邗江區(qū)、廣陵區(qū);遙感反演結(jié)果與地面監(jiān)測結(jié)果整體擬合情況較好,能夠清晰的展示此次污染過程,但對于污染物濃度的精準反演仍有待提升。
(2)研究期間,基于TROPOMI 傳感器反演的對流層NO2柱濃度變化趨勢與大氣PM2.5濃度變化趨勢相近,但其峰值出現(xiàn)時間早于PM2.5;CO 與PM2.5具有一定程度的同源性,研究期間,揚州市對流層CO 柱濃度與大氣PM2.5濃度變化趨勢、 濃度高值出現(xiàn)時間一致,但其用于反應短時間內(nèi)污染物的變化還需進一步研究。
(3)利用HYSPLIT 模式對揚州市后向軌跡模擬結(jié)果顯示,研究期間影響揚州市高空氣團主要來自西北、偏西方向,低空氣團以西南、偏北方向為主,氣團移速緩慢、 大氣靜穩(wěn)等不利氣象條件疊加區(qū)域傳輸是造成3月1日、3月3日揚州市污染物積累并達到峰值的主要污染成因。