基于卫星遥感的冬小麦秸秆焚烧污染排放测算*

侯玉婷 李令军 姜 磊 武凤霞

(1.十堰市环境保护监测站，湖北 十堰 442000；2.北京市环境保护监测中心，北京 100048)

当前，灰霾污染已成为公众关注的主要环境问题之一。冬小麦收获季节的秸秆焚烧是导致每年6月前后主产区严重灰霾污染事件的重要原因[1-2]。秸秆焚烧排放大量的污染物，主要包括PM2.5、NOX、NH3、CH4、挥发性有机化合物(VOC)、CO、SO2，严重影响区域空气质量。获取冬小麦秸秆焚烧污染物的排放量及空间分布，有助于客观了解冬小麦秸秆焚烧空气污染现象。

目前，计算区域尺度秸秆焚烧大气污染物排放量的方法主要有两种：一是依靠秸秆焚烧火点监测的过火面积进行测算[3]1591，[4]，获取过火面积、单位面积作物产量、谷草比、秸秆污染物排放因子等参数，得到最终的秸秆焚烧污染物排放量；二是利用统计数据估算[5]1826-1827，[6]3046-3048，获取年鉴作物种植面积统计数据、单位面积作物产量、谷草比、秸秆焚烧比例、秸秆污染物排放因子等参数。然而，火点监测受云遮盖及卫星回访周期影响，仅能反映部分时段、部分区域的秸秆焚烧事件[3]1592-1593，得到的污染物排放量不完整；利用统计数据估算的秸秆焚烧污染物排放量，仅能从宏观上了解秸秆焚烧污染排放总体情况，不能提供更精细化的网格污染物排放分布信息。

本研究基于MODIS卫星250 m分辨率的16 d合成归一化植被指数(NDVI)数据，提出了一种冬小麦种植区遥感快速提取方法，并建立了基于解译的冬小麦种植区秸秆焚烧大气污染排放的测算方案。以冬小麦种植第一大省河南省为例，遥感提取了2010年全省冬小麦的种植面积和空间分布，对比统计年鉴中的数据，对提取结果进行了验证、分析；在此基础上，结合调研获取的大气污染物排放因子等参数，估算了冬小麦秸秆焚烧的污染排放情况，进一步得到了秸秆焚烧污染物排放量及其空间分布。本研究设计的方法具有数据易获取、过程简便的特点，结果客观、可靠，能为秸秆焚烧监管工作以及其他区域的相关研究提供参考应用和技术支持。

1 数据与方法

总体技术流程分为两个部分(见图1)：一是提取冬小麦种植范围，设计了一种简便、高效的提取方法，过程采用物候规则、非监督分类和人工识别结合的方式，选用250 m分辨率的MODIS NDVI数据，并参考统计年鉴数据对提取结果进行验证分析；二是估算冬小麦种植区秸秆焚烧大气污染物排放量，在冬小麦种植区遥感提取结果的基础上，结合调研获取的秸秆产量、秸秆焚烧大气污染物排放量等参数，进一步计算得到冬小麦种植区秸秆焚烧大气污染物排放量及其空间分布。

图1 总体技术流程

1.1 数据资料

主要采用MODIS NDVI数据，其他资料还包括高分卫星影像、统计年鉴中的数据。MODIS NDVI数据来自美国国家航空航天局(NASA)MODIS数据分发中心，空间分辨率为250 m，本研究采用16 d合成NDVI数据，该数据采用降低云覆盖影响的合成方法。本研究共获取2010年覆盖河南全境的23期16 d合成NDVI数据。

统计数据主要取自《河南省2011年统计年鉴》，用于冬小麦种植区遥感提取面积验证。数据分省、市(18个)、县(108个)3个尺度。其中，省、市和10个县的冬小麦种植区面积为统计年鉴结果；由于年鉴中未提供其他98个县的冬小麦种植区面积，故采用年鉴中提供的相关数据进行折算。

1.2 冬小麦种植范围的提取

1.2.1 基于物候规则提取冬小麦种植区

冬小麦种植面积的估算是遥感和农业领域的热点课题[6]3046，[7]。主流方法之一即是以MODIS NDVI数据为基础进行分类提取。与面向对象分类、混合像元分解[8]等方法相比，基于MODIS NDVI数据的方法虽然在分辨率和精度上有所不足，但具有简便易行、数据资源丰富等优点，因而被广泛采用。具体方法有：采用冬小麦关键生长期的几期NDVI图像做简单运算，或设定适当阈值的提取方法[9-12]；建立物候规则模型计算的方法[13-14]；NDVI阈值和物候规则模型两者相结合的方法[15-20]；引入其他来源的土地利用分类结果，划定农业种植区范围，再在范围内利用NDVI阈值或物候规则提取冬小麦种植面积分布信息[21-22]的方法。

但现有方法存在以下问题：(1)选用的MODIS NDVI数据时相少，信息量不丰富；(2)设置NDVI阈值需要丰富的野外调查工作经验，而且受时间差异性和地域局限性影响，不能推广应用[23]；(3)现有土地利用分类结果内再分类的方法实用性差，因为高质量的土地利用分类结果不易获取，而且冬小麦种植区的提取结果精度和时效性也直接依赖外源土地利用分类数据。

本研究设计提出的冬小麦种植区面积提取方法，保留了数据易获取、方法简单高效的特点，且提高了分类准确性，降低了人工经验差别对分类结果的影响，具体步骤为：

(1) 根据冬小麦生长典型物候特征，结合全年MODIS NDVI的数据情况，制定物候规则，据此提取冬小麦种植区掩膜。

(2) 利用全年的MODIS NDVI数据做非监督分类，参考高分卫星影像，人工识别筛选出含有冬小麦种植区的有效类别。

(3) 叠加利用物候规则提取的冬小麦种植区掩膜及非监督分类并人工识别得到的冬小麦种植区有效类别，最终确定冬小麦种植区范围和面积。

1.2.2 非监督分类提取冬小麦有效类别

基于2010年共23期的MODIS NDVI数据，利用ArcGIS软件做非监督分类，将所有栅格划分为20类。将分类结果与河南省境内2010年冬小麦生长期内的高分卫星影像叠加，人工识别剔除完全不属于冬小麦种植区的类别，保留其余属于冬小麦种植区的类别或部分含有冬小麦种植区的混合类别。

1.2.3 冬小麦种植区范围的确定

通过对比高分卫星影像发现，采用物候规则得到的冬小麦种植区掩膜(见图2)将部分水体、水体周边地块、城市建筑用地、林地等误判为冬小麦种植区，是由于这些地块没有明显的NDVI物候变化特征，或是受到其他随机因素、混合像元等的影响。同时，采用非监督分类的方法可以有效剔除部分水体、林地和城市建筑用地，但因分类总数较少，且未加入先验样本，部分冬小麦像元和其他植被覆盖像元不能完全分开，而被判为同一个混合类别，因而非监督分类得到的冬小麦种植区范围偏大。

图2 基于物候规则提取的冬小麦种植区掩膜

将基于物候规则提取的冬小麦种植区掩膜(见图2)和非监督分类提取的冬小麦种植区有效类别(见图3)叠加，以取其交集的方式，可以同时剔除被物候规则误判的属于水体、林地、城市建筑用地的栅格，以及非监督分类混合类别中非冬小麦种植区的栅格。

1.3 冬小麦秸秆焚烧大气污染物排放估算

图3 非监督分类提取的冬小麦种植区有效类别

在提取冬小麦种植范围的基础上，设计了一套测算秸秆焚烧大气污染物排放清单的模型。首先基于调研获取的单位面积冬小麦产量、谷草比、秸秆焚烧比例和排放因子参数，测算单位面积冬小麦秸秆焚烧大气污染物排放量，得到研究区域内冬小麦秸秆焚烧大气污染物排放量。计算方法见式(1)至(2)。

Pi=k×Gi×A

(1)

(2)

式中：Pi为冬小麦秸秆焚烧大气污染物i排放量，g；k为面积校正系数；Gi为单位面积冬小麦秸秆焚烧大气污染物i排放量，g/hm2；A为冬小麦种植面积，hm2；Y为单位面积冬小麦产量，kg/hm2；η为秸秆焚烧比例，%；Ri为污染物i排放因子，g/kg；Fgs为谷草比。

在250 m的中分辨率尺度上提取冬小麦种植区，因为田间地垄、乡村道路甚至袖珍村落无法彻底剔除以及混合像元的影响，使遥感结果仍会略大于实际的冬小麦种植面积。假设面积的高估程度在研究区内相对均匀，则可根据统计数据对遥感提取结果进行校正。根据遥感提取的冬小麦种植面积与统计年鉴中种植面积，计算高估的数量。相关计算见式(3)。

(3)

式中：S0为统计年鉴中的冬小麦种植面积，hm2；A0为遥感提取得到的冬小麦种植面积，hm2。

2 结果与讨论

2.1 冬小麦种植区提取结果

根据上述方法，将基于物候规则提取的冬小麦种植区掩膜和非监督分类得到的冬小麦种植区有效类别求交集，即可得到本研究冬小麦种植面积的最终监测结果。图4为2010年河南省冬小麦种植区遥感最终结果。结果显示，2010年河南省冬小麦种植区主要集中在豫东平原和南阳盆地，在豫西山地、豫南山地以及郑州等分布较少。此外，大范围种植区内散落着面积大小不等的城市及村落，形成冬小麦种植的空白区。

图4 2010年河南省冬小麦种植区遥感最终结果

对比河南全省、各市、各县的冬小麦种植面积统计年鉴结果(《河南省2011年统计年鉴》显示为52 879 km2)及本研究提取的冬小麦种植区面积统计结果，分析冬小麦种植区提取结果的准确性，见表1，其中A1、A2、A3分别代表仅采用物候规则的提取结果、仅采用非监督分类并筛选出有效类别的结果、A1与A2求交集得到的冬小麦种植区遥感最终结果；县域尺度-1包含统计年鉴中直接提供冬小麦种植面积的10个县，县域尺度-2包含河南省全部108个县。

表1 冬小麦种植区提取结果评价

结果显示，在市、县尺度上，A3与统计数据的相关系数都在0.9以上、平均偏差均在13%以内，说明提取结果总体上精度较好。对比A3与A1、A2统计的偏差面积、相关系数，可见通过叠加物候规则和非监督分类结果的方式，可以大幅减少面积偏差。

参考中国生态系统与生态功能区划数据库中的河南地貌矢量数据，按面积最大法将河南省内的108个县分为4类：平原区、丘陵区、台地区、山地区，具体划分见图5。统计了不同地貌类型上冬小麦种植区面积提取结果与统计年鉴值之间的关系，见表2。

图5 河南省地貌分类

地貌类型项目A1A2A3平原区相关系数0．960．930．91平均偏差/%614732丘陵区相关系数0．930．950．94平均偏差/%524825台地区相关系数0．900．940．93平均偏差/%52661山地区相关系数0．810．830．76平均偏差/%309741

结果表明，平原区A3提取结果与统计年鉴值的相关系数达到0.91，丘陵区达到0.94，台地区达到0.93，山地区较低，但也能达到0.76，证明本研究冬小麦种植区的遥感提取方法在不同地貌类型上都是有效的。对比A3与A1、A2统计的平均偏差、相关系数，说明在平原区、丘陵区、台地区均可以通过叠加物候规则和非监督分类结果的方式，达到在不影响相关性的情况下有效减少面积偏差的效果。在山地区，本研究方法对面积影响较大，致使面积偏小41%，原因是在MODIS 250 m的分辨率下，山地区坡耕地呈碎片状分布，耕地信息受混合像元的影响过重而不能有效反演所致。因为我国冬小麦种植区主要分布在江、淮、海河流域的平原区，本研究方法在冬小麦的主产平原区提取结果与统计年鉴值的相关系数达到0.91，表明该方法对于我国冬小麦整体种植面积的估计有非常好的借鉴意义。

表3 秸秆焚烧污染物排放因子

2.2 污染物排放估测结果

根据式(3)，统计年鉴中2010年冬小麦种植面积为52 879 km2，提取的冬小麦种植面积为66 759 km2，故面积校正系数取0.79。根据文献调研，单位面积冬小麦产量取5 838 kg/hm2(来自河南省2010年的统计年鉴)；冬小麦谷草比取1.366[24]。秸秆焚烧比例取值参考农业部科技教育司2010年发布的《全国农作物秸秆资源调查与评价报告》，取18.72%[25]。秸秆污染物排放因子由文献[26、27]调研获得，选取国内常用的取值，详见表3。

根据上述参数，采用式(1)、式(2)计算得到250 m分辨率的2010年河南省冬小麦秸秆焚烧污染物排放量空间分布。结果表明，250 m分辨率下冬小麦种植区的秸秆焚烧单位栅格污染物年排放量：PM2.5为154.1 kg，NOX为9.9 kg，NH3为5.1 kg，CH4为10.7 kg，VOC为62.0 kg，CO为363.4 kg，SO2为1.6 kg。

基于2010年河南省秸秆焚烧污染物排放量空间分布结果，计算2010年河南省冬小麦秸秆焚烧排放总量，分别如下：PM2.5为16.482×104t，NOX为1.057×104t，NH3为0.549×104t，CH4为1.141×104t，VOC为6.635×104t，CO为38.880×104t，SO2为0.169×104t。

表4对比了郑有飞等[3]1592计算的2007年夏季河南省秸秆焚烧大气污染物排放量与本研究得到的河南省2010年秸秆焚烧大气污染物排放量、曹国良等[5]1827-1829计算的2000年河南省秸秆焚烧大气污染物排放量。结果显示，在数量级上，本研究的计算结果与文献[5]的结果接近，但比之更小，因为后者结果包含了冬小麦以外其他作物的秸秆焚烧大气污染物排放。文献[3]的结果与本研究结果存在数量级的差异，分析原因是火点遥感监测手段仅能反映部分时段、部分区域的秸秆焚烧事件，导致估计的秸秆焚烧大气污染物排放量测算严重偏小。

表4 河南省秸秆焚烧大气污染物排放情况

2.3 讨 论

本研究提出一种新的秸秆焚烧大气污染物排放量的遥感测算方法，基于MODIS卫星250 m分辨率的16 d合成的NDVI数据，采用物候规则、非监督分类和人工识别结合的方式，解译提取冬小麦的种植面积与分布范围。单纯物候规则提取的冬小麦种植区结果与统计值的相关性较好，但面积总量偏大；单纯采用非监督分类结合识别有效类别的方法，能区分冬小麦、其他地物类别以及混合像元，但结果受数据质量、聚类中心的位置、聚类数目的影响很大，平均偏差很高，面积也有所高估。采用叠加两者并取交集的方式，使最终结果的平均偏差为3组中最小，与统计结果较接近。

本研究在提取冬小麦种植区的基础上，结合调研获取的秸秆焚烧污染物排放因子等参数，测算了网格化的冬小麦秸秆焚烧大气污染物排放量及其空间分布，得到的数据结果为250 m分辨率下空间分布特征。但结果受限于栅格间污染物排放量均匀的假设，不能体现污染物排放强度的空间差异性。未来可以通过计算单位栅格的冬小麦秸秆生物量等，细化秸秆焚烧参数的空间差异，从而进一步提高秸秆焚烧大气污染物排放量的测算精度。

3 结 论

(1) 本研究以MODIS卫星250 m分辨率的16 d合成的NDVI数据为基础，设计了一种冬小麦种植区提取方法，并以河南为例进行了全省域的2010年种植面积与分布范围的遥感提取。结果表明，遥感提取的冬小麦面积分布与统计年鉴中的数据相关系数都在0.9以上、平均偏差均在13%以内，且在各种地貌类型上都有较好的效果。

(2) 250 m分辨率下2010年河南省冬小麦种植区的秸秆焚烧单位栅格污染物年排放量：PM2.5为154.1 kg，NOX为9.9 kg，NH3为5.1 kg，CH4为10.7 kg，VOC为62.0 kg，CO为363.4 kg，SO2为1.6 kg。

(3) 2010年河南省冬小麦秸秆焚烧排放的污染物总量：PM2.5为16.482×104t，NOX为1.057×104t，NH3为0.549×104t，CH4为1.141×104t，VOC为6.635×104t，CO为38.880×104t，SO2为0.169×104t。

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