基于MODIS天津气溶胶反演研究.docx

基于MODIS数据的天津市气溶胶光学厚度反演研究摘要：目前我国在环境问题上面临着前所未有的挑战，其中大气污染问题已成为影响我国城市和区域可持续发展及环境的重要因素，全面掌握大气污染的区域分布情况及其变化规律对环境治理和规划尤为重要。本文在ENVI5.1下，运用暗像元法，分别对天津市2014年6月、7月和2015年4月、5月进行气溶胶光学厚度时空分布反演并分析结果。关键字：MODIS、气溶胶光学厚度、 暗像元法、天津市1. 引言气溶胶是悬浮在大气中的固态粒子或液态小滴物质的统称，直径一般在 0.001-10m 之间，是研究大气污染的重要参数。气溶胶粒子中含有各种各样的有毒化合物，研究表明,10m以下的颗粒物可以进入鼻腔,7m 以下的颗粒物可进入咽喉,而2.5m以下的颗粒物可被吸入肺部,深入肺泡并沉积,进而加入血液循环系统.对人类健康造成直接伤害,使人体肺部功能下降、呼吸系统疾病增多1。气溶胶通过吸收和散射影响太阳辐射,进而影响地-气系统的辐射收支平衡，另外，气溶胶也可以充当生成云、雾的凝结核,影响云的反率,从而对地-气系统辐射平衡产生间接影响。作为气溶胶最基本的光学特性之一，气溶胶光学厚度(AOD) 是气溶胶作用研究的基础。AOD 作为大气气溶胶最重要的参数之一，是表征大气混浊度或大气中气溶胶总含量的重要物理量。卫星遥感是目前唯一可以提供区域和全球尺度气溶胶特性的探测手段，MODIS数据自2000年来开展大气气溶胶光学厚度反演业务，为大范围进行遥感大气气溶胶监测提供了可能。目前，已有很多学者通过卫星遥感技术来研究气溶胶光学特性，并且在 Kaufman 的暗像元算法基础上开发了NASA的V5.2气溶胶反演算法，并利用MODIS传感器进行了气溶胶光学厚度的业务反演，为全球提供分辨率10km气溶胶产品，对于研究区域尺度和全球尺度的气溶胶污染物输送有重要应用价值2。然而，对于城市地区来说，分辨率10km的气溶胶产品不能满足要求，因此，需要高分辨率的卫星遥感数据，以便更好的认识城市气溶胶状况。本文利用MODIS L1B 数据对天津市进行气溶胶光学厚度的反演,并分析天津市的气溶胶光学厚度时空变化特征。2研究区概况及数据预处理2.1研究区概况天津市城区位于中国华北平原的东部（北纬3834至4015，东经11643至11804之间），太平洋西岸环渤海湾边。天津离首都北京120公里，是海上通往北京的咽喉要道，又是连接华北、东北、西北地区的交通枢纽，还是北方十几个省市通往海上的交通要道，拥有北方最大的人工港-天津港，有30多条海上航线通往300多个国际港口，是从太平洋彼岸到欧亚内陆的主要通道和欧亚大陆桥的主要出海口，具有十分重要的战略地位。天津作为四大直辖市之一，现辖15个区、3个县。图1 天津市地理位置2.2数据来源及预处理本文以ENVI5.1软件为数据处理平台，在官方网站/下载天津市2014年6月、7月和2015年4月、5月的MODIS L1B数据作为数据源。数据的预处理包括辐射校正、几何校正、波段合成和裁剪。利用卫星传感器进行遥感探测时，为了正确精确评价目标的反射或辐射特性，需要消除测量值里面包含了各种外界因素（如传感器自身性能不完备，太阳位置和观测角度，大气条件等等）所造成的信息失真，这个过程就叫辐射校正。MODIS 数据的特殊性在于自动定标，因此在 ENVI5.1 中打开 MODIS 影像的HDF文件就已经做了辐射校正。几何校正指通过一系列的数学模型来改正和消除遥感影像成像时因摄影材料变形、物镜畸变、大气折光、地球曲率、地球自转、地形起伏等因素导致的原始图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统中的表达要求不一致时产生的变形。本研究要分别对发射率文件、反射率文件和角度数据文件进行几何校正。波段合成包括反射率和发射率的合成以及角度数据的合成。角度数据的合成时的顺序是卫星天顶角（Sensor Zenith）、卫星方位角（Sensor Azimuth）、太阳天顶角（Solar Zenith）、太阳方位角（Solar Zenith）。在合成的同时利用天津市矢量边界数据进行规则裁剪。3.气溶胶光学厚度反演本研究采用的气溶胶光学厚度反演方法是目前体系技术较为成熟的暗目标法，又名浓密植被法，在此基础上基于“6S”模型所构建的查找表适用于3月至9月的气溶胶反演。利用中红外通道选取反演目标的方法就称作暗像元法（Dense Dark Vegetation，DDV）。暗像元法是利用路径辐射反演气溶胶的典型方法，由 Kaufman 和 Sendra于 1988 年提出，其后得到不断发展和广泛应用。他们通过对多种下垫面进行了大量的卫星、飞机观测实验并结合相关资料分析发现7：中红外通道（2.1um）在其地表反射率小于 0.15 的情况下，不受气溶胶的影响（尘埃除外），其观测到的表观反射率与其地表反射率基本相等，且其地表反射率与红（0.66um）、蓝（0.49um）通道地表反射率具有0.662.12, 0.492.14的相关关系。因此，对于水面、森林等地表反射率较低的地区，在反演其上空的气溶胶光学厚度时，可以将卫星中红外通道观测的表观反射率代替其地表反射率来选取反演像元。为了使这一方法适用范围更广，Kaufman 等8又提出了扩展的暗像元法，即：在星下点，暗像元法适用于中红外波段地表反射率小于 0.4 的地区；在非星下点，则适用于中红外波段地表反射率小于0.25(1+1s)的地区(其中为卫星传感器天顶角，= cos ()，s 为太阳天顶角，s=cos(s)，在这两种情况下中红外通道地表反射率与红蓝通、蓝通道地表反射率仍具有0.662.12, 0.492.14的相关关系。 随着暗像元法的不断改进，暗像元的选取方法也逐渐发展起来，主要有基于植被指数（NDVI）、3.8um 通道、2.1um 通道的选取方法，不同的选取方法具有不同的特点。由于植被指数要受到卫星传感器与太阳所形成的观测几何条件、大气作用、地表双向反射率等方面的因素影响，因此运用植被指数法选取暗像元要求图像的尺寸较小、植被覆盖度较高，加之植被指数本身受气溶胶的影响，故这种方法选取暗像元具有天生的缺陷；3.8um 通道是一个大气窗口，除尘埃微粒外基本不受气溶胶的影响，能敏感的将植被覆盖度高的暗像元与云、雪、水体像元区分开来，相比植被指数法具有一定的优点，但是 3.8um 通道受到地表热辐射及对弱的太阳光反射的影响，限制了这一通道在选取暗像元中的应用；2.1um通道是3.8um通道之前的一个大气窗口，它即避免了 3.8 通道受地表热辐射的影响，又具有 3.8um通道同样的优点，并且在地表反射率较低时与红蓝通道地表反射率具有0.662.12, 0.492.14的相关关系，因此选取暗像元时通常利用2.1um通道。4.结论与展望4.1结果分析实验利用暗像元法对天津市2014年6月、7月和2015年4月、5月的影像数据进行处理，反演得出气溶胶光学厚度。气溶胶光学厚度本身是一个无量纲的值，关于取值范围和使用标准，业内也没有统一的规定。本文反演所采用的查找表是将气溶胶光学厚度定义在 0-2 以内，极限状态下，0代表光线在经过大气剖面时，折射率为 0，即空气中气溶胶粒子无限多，光线完全不通过；2 代表光线经过大气剖面时，光线完全通过，没有任何散射和吸收，即气溶胶最好的情况无任何气溶胶粒子。反演结果如下图所示：图2 2014年6月 图3 2014年7月图3 2015年4月 图5 2015年5月从图2至图4可知，天津市大气污染少、空气透明度高的地区相对较少。在时间维度上，可以看出和春季相比，夏季的气溶胶反演结果一般较高，空气中的气溶胶粒子较少，空气的透明度相对较高，即相应的PM2.5浓度值相对较低。在空间维度上，北部蓟县的气溶胶光学厚度相对较高，即空气质量较好，PM2.5浓度相对较低，中心城区的气溶胶反演结果一般较低，空气的透明度相对较低，空气质量相对较差，这主要是因为中心城区人口众多，机动车辆多，这是造成大气污染较为严重的重要因素。将每个月份的 AOD 为 0、0.25、0.5、1.0、1.5、1.95 所有像元相加，然后求出每一 AOD 在当月所占的百分比，结果如表1所示：表1 AOD百分比 AOD 月份 00.250.511.51.952015年4月34.54%35.44%29.35%0.46%0.05%0.16%2015年5月30.50%0.00%10.01%19.53%10.89%29.07%2014年6月75.55%0.00%0.20%3.49%9.35%11.41%2014年7月3.33%0.00%6.53%63.27%21.22%5.66%从表1可知，4月份的空气质量最差，AOD0.5所占百分比为99.34%，这说明空气中所含的气溶胶粒子很多，大气污染严重，空气的透明度很低；7月份的空气质量相对最好，AOD0.5所占百分比只有9.86%，这表明空气中所含的气溶胶粒子较少，空气的透明度相对较高；5月和6月的AOD0.5所占百分比分别为40.50%和75.75%，较4月的空气质量有所改善，但空气中所含的气溶胶粒子仍相对较多，空气的透明度仍相对较低。从整体上看，夏季的气溶胶粒子要少于春季的气溶胶粒子数，夏季的空气透明度高于春季的空气透明度。将 AOD 不同的厚度按月列出变化趋势，如下图6到图10所示，分别是AOD厚度为0到厚度为1.95从4月份到7月份的变化趋势。图6 AOD=0变化趋势图7 AOD=0.5变化趋势图8 AOD=1变化趋势图9 AOD=1.5变化趋势图10 AOD=1.95变化趋势从图6至图10可知，天津市的污染比较严重，根据变化趋势可以推断，春季的污染较为严重，夏季天气情况有所好转，主要原因是：在春季，受风沙天气影响，所以污染较为严重，大气透明度低；在夏季时，雨水变多，缓解了大气污染严重的现象。4.2存在的问题与展望（1）本文利用 MODIS 数据反演气溶胶光学厚度，采用的暗目标算法，又称浓密植被法，虽具有一定的实践性和可行性，反演效果也相对较好，但是仅对于具有大量绿色植被覆盖的区域有较好的效果，因此在时间范围上限于3-9月，对于大多数城市空气质量较差的冬季时间段，该方法反演效果较差；在地域范围上，对于较少植被覆盖的地区，反演效果也较差，仍存在一定的局限性。需要探索新的方法替代暗像元法实现更高精度的气溶胶光学厚度反演。（2）气溶胶反演的查找表是利用IDL调用6S辐射模型得到的，采用的是一般的参数，因此只适用于3-9 月期间进行气溶胶反演，应探索能使反演精度更高的参数来构建查找表，这是今后努力的方向。（3）本文在对天津市的气溶胶变化的研究中只采用了4月份至8月份4个月气溶胶数据，这只能初步的探讨天津市气溶胶的分布变化。而且数据的选取只选了一月中的一天，数据有一定的随机性，不能完全的反应天津市在当月的气溶胶分布状况。参考文献1任丽新,游荣高,吕位秀,等.城市大气气溶胶的物理化学特性及其对人体健康的影响 J. 气候与环境研究, 1999,4(1):67-73.2肖钟湧,江洪,陈健,张秀英,彭少麟. 利用MODIS遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度J. 中国环境科学,2010,05:577-584.3范辰乾. 基于MODIS数据的气溶胶光学厚度与PM2.5浓度关系研究D.山东师范大学,2014.4黄亿明. 利用MODIS遥感数据进行气溶胶反演研究D.长安大学,2014.5刘浩,高小明,谢志英,李腾腾,张文君. 京津冀晋鲁区域气溶胶光学厚度的时空特征J. 环境科学学报,2015,05:1506-1511.6金健,卢远,李嘉力,华璀. 北部湾MODIS气溶胶光学厚度的反演J. 地理空间信息,2015,01:8-11.7李晓静,刘玉洁,邱红,张玉香. 利用MODIS资料反演北京及其周边地区气溶胶光学厚度的方法研究J. 气象学报,2003,05:580-591+644.8孙林.城市地区大气气溶胶遥感反演研究D.北京：中国科学院遥感应用研究所博士论文，20069蔡惠文,杨 军,李 晓 静,等.近10a全球气溶胶光学厚度变化特征及其可能 原因J.遥感技术与应用,2012,27(6):961-966.10宋广宁兰州市大气气溶胶的光学监测与分析D兰州：兰州大学，201311王中挺，陈良富，张莹，韩冬，顾行发利用 MODIS 数据监测北京地区气溶胶J遥感技术与应用，2008，23(3)：284-2