利用卫星遥感NO2监测结果分析COVID-19疫情对我国社会经济活动的短期影响

蔡晓斌，任永鹏，2，张 媛，李婷慧，陈 芳，董佳丹，陈晓玲*

(1.中国科学院精密测量科学与技术创新研究院，武汉 430077； 2.中国科学院大学，北京 100049；3.湖北省生态环境监测中心站，武汉 430079； 4.武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室，武汉 430079)

2019年12月底在武汉爆发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)，经过近2个月的扩散传播，截至2020年3月初中国大陆地区确诊病例已超过8万例，累计死亡人数超过3 000人.COVID-19病毒对我国广大人民群众的身心健康造成了严重的伤害.与此同时，为了最大限制地阻断病毒的传播途径，自2020年1月23日起湖北省武汉市以及国内其他受疫情影响地区逐步实施了“封城”、限制出行等防控措施.在严格执行疫情防控措施的环境下，节后企业的复工复产相对于往年有所滞后，直接影响我国短期的社会经济活动.2020年2月中下旬以来，随着疫情的逐步控制，社会经济秩序正在有序恢复.除了疫情核心区的湖北省外，绝大部分省份的复工复产逐步展开.但目前疫情仍处于外防输入内防扩散的状态下，通过大规模的社会经济调查在短期内获取相关数据以评价疫情对我国社会经济的总体影响是基本不具备可操作性的，因而有必要探索一种可行的监测方法量化评估社会经济活动的短期变化过程.

NO2作为一种重要的污染气体，也是我国环境保护部门重点关注的六种大气污染物之一[1].NO2主要来源于城市交通及重化工业的排放、生物质燃烧、土壤释放以及闪电，其中冬季的NO2主要来自于人为活动的释放[2].NO2最主要的人为排放源是内燃发动机、火电厂的释放.城市交通排放的汽车尾气及能源密集型的钢铁、化工等重化工业的排放作为大气中NO2的主要来源，能有效反映我国尤其是我国东部地区的社会经济活动变化.基于地面台站的NO2监测结果精度相对较高，但难以满足大尺度的监测需求，无法从宏观上掌握污染物的时空变化规律[3].因此，对于分析疫情在全国尺度上的影响，基于遥感的监测方法具有明显优势.

从20世纪90年代以来，随着人类对大气环境的日益关注以及对地观测环境卫星的不断涌现，Global Ozone Monitoring Experiment (GOME),Scanning Imaging Absorption Spectrometer for Atmospheric Chartography (SCIAMACHY ),Ozone Monitoring Instrument (OMI),Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI)等卫星传感器相继被应用到对流层NO2柱浓度的遥感监测当中[4-8].由于卫星遥感数据在NO2污染时空变化规律分析上的优势，因此相关的数据被广泛地应用到我国京津冀、长三角、珠三角以及山东省等不同区域的环境污染监测当中[9-12].除了长时序的NO2污染规律分析外，也出现了针对2015年纪念抗战胜利70周年大阅兵、APEC会议等重大事件对污染物排放影响的相关研究[13-14].同时，针对相关的经济问题，也有研究分析了美国国家尺度上经济衰退对NO2污染排放的影响[15].

综合相关的研究来看，利用NO2污染浓度分析疫情爆发期间社会经济活动短期变化过程具有良好的应用前景.本研究基于OMI卫星遥感数据通过建立标准化的NO2排污指数，尝试分析了2020年NO2浓度的变化过程，量化研究了疫情对社会经济活动的潜在影响，并探讨了利用污染物遥感监测技术分析大尺度社会经济活动短期变化过程的可行性.

1 数据与方法

研究采用的主要数据为OMI卫星传感器遥感反演产品.OMI是2004年NASA发射的Aura对地观测卫星上搭载的高光谱大气环境监测传感器.该传感器由荷兰、芬兰及NASA联合研制，包含UV-1、UV-2及VIS三个通道，幅宽2 600 km每日可以覆盖全球[16].OMI主要的监测目标是包括O3、NO2、SO2、CH2O等多种痕量气体.其中能有效反映NO2污染排放特征的对流层柱浓度产品主要基于405～465 nm可见光波段范围内的光谱信息，通过Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS)反演获得.为了去减少云对监测结果的影响，分析中采用Cloud-Screened的对流层柱浓度日产品，其空间分辨率为0.25°×0.25°(https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets/OMINO2_V003/summary).由于云等因素影响，存在大量的数据空白区.为了获得相对有效的监测结果，通过对每7日的日产品进行均值合成，建立周尺度的监测产品.考虑春节自身也会对社会经济活动的影响，客观分析疫情的短期影响过程，以当年春节为中点对比了2019年及2020年春节季(春节前3周到春节后7周，含春节周共计11周)的周均值产品进行了对比分析.

为了量化分析特定区域社会经济活动强度变化，以当年该区域节前最高的周均值浓度为参考，建立周尺度的标准化社会经济活动指数，具体公式如下:

j=-3，-2，-1，0，1，…，7；k=2019，2020；

其中，SSEIijk为第k年第i个区域第j周的标准化社会经济活动指数，Nijk为第k年第i个区域第j周的对流层NO2柱浓度均值，max(Nijk)为第k年第i个区域在春节季11周内Nijk的最大值.

2 近两年春节季我国整体对流层NO2柱浓度变化过程

通过对比近两年春节季全国对流层NO2柱浓度周均值变化过程(图1)，可以看到两年春节季均呈现出节前逐步下降，节后逐步上升的变化趋势.2019年NO2柱浓度增减过程转换迅速呈V型，而2020年污染物的降低过程明显更长，增减变化过程呈U型.2019年的周均最高浓度值出现在春节前第2周，其值为3.84×1015molecules·cm-2.2020年的最高值则出现在春节前第3周，其值为3.79×1015molecules·cm-2，为2019年周最高值的98.49%，因而节前整体的NO2污染水平基本相当.从两年春节季的NO2柱浓度的最低值出现时段来看，2019年最低值出现在春节后第一周.NO2污染形成后需要一段时间稀释、转化、沉降，因此NO2的最低值常常会略滞后于污染物的减排过程，由于2019年春节假期造成的污染物减少使得节后第一周出现了NO2柱浓度的最低值.与2019年相比，2020年的最低值出现于春节后的第三周.从春节季周浓度的最低值来看，2020年的周最低值(1.28×1015molecules·cm-2)较同期2019年周最低值(1.69×1015molecules·cm-2)低0.41×1015molecules·cm-2，延长的污染物浓度减少过程以及浓度最低值的减小，应与COVID-19疫情造成的影响直接相关.图2、图3分别显示了全国对流层NO2柱浓度分周递减变化过程(2019年12月30日-2020年2月9日)及疫情后期的分周上升过程(2020年2月10日-2020年3月15日).此外，从其空间分布规律来看，其主要的高值分布区与我国社会经济发展的热点区域基本吻合，京津冀、长三角以及珠三角地区均表现为NO2污染的高值区.

3 疫情影响下的标准化社会经济活动指数的时序变化

通过春节季标准化社会经济指数的计算，可以看出2019年春节季前第2周达到最高值，在春节后第1周迅速降低触底，而春节后第3周迅速恢复至最高值的75.46%，随后受短期气象过程影响，保持在70%附近波动变化(见图4).而2020年受疫情影响其指数最低值仅为0.34，较2019年低约0.10，且降低期持续时间更长.在2020年春节后第4周标准化社会经济活动指数开始逐步恢复，并在春节后第7周到达最高值0.61，与2019年春节季同周该指数值仅相差0.10，因此可见虽然疫情对全国社会经济活动影响严重，但从第4周开始随着防疫成效的逐渐显现，标准化社会经济活动指数逐周上升，表明各地的社会经济活动正在稳步恢复.

图3 2020年2月10日-2020年3月15日全国对流层NO2柱浓度递增过程分周变化图Fig.3 Increased weekly tropospheric NO2 column density of China from Feb 10th，2020 to Mar 15th，2020

图4 近两年春节季全国标准化社会经济活动指数变化过程Fig.4 SSIE variation of China during the recent two Chinese New Year periods

为了掌握疫情对我国经济热点区域的短期影响过程，研究同步分析了京津冀、长三角(含上海、江苏、浙江、安徽)、珠三角(广州、佛山、肇庆、深圳、东莞、惠州、珠海、中山、江门等九个城市)等三大城市群在2020年春节季的标准化社会经济活动指数变化过程(见图5).前期受疫情影响，珠三角地区减小最为显著，其社会经济活动指数急剧降至最高值的18.39%，而长三角及京津冀地区也分别降至最高值的22.99%和33.38%.珠三角地区降幅最大，可能与其对外来务工人员的依赖程度最高有直接关系.“封城”、限行等一系列的防疫措施使得返工潮明显推后，珠三角地区在节后前几周恢复有限.而京津冀地区作为三大城市群中最主要的重化工基地，其钢铁冶金、石化等支柱产业均为高污染、高能耗的资源型行业，对工厂生产的连续性要求高，因而社会经济活动指数降幅也最小.京津冀地区社会经济活动指数下降过程与全国平均的下降过程相似，在节后第4周后到达最低，而长三角地区的下降过程一直持续到春节后第4周.从后期的恢复过程来看，京津冀地区经过四周其社会经济活动指数已恢复至0.67，而长三角地区虽然晚一周开始恢复，到达节后第7周，其指数值也恢复至0.59.由于后几周数据缺失，无法获知珠三角地区后期社会经济活动的恢复情况，但从长三角地区和京津冀地区的情况来看，经济发达地区的总体恢复状况应接近或略好于全国平均水平.

图5 2020年春节季三大城市群标准化 社会经济活动指数变化过程Fig.5 SSIE weekly variation of three metropolitans of China during the 2020 Chinese New Year period

4 结论与讨论

基于OMI卫星反演的对流层NO2柱浓度周合成结果，通过构建标准化社会经济活动指数，对比了2019年及2020年春节季的指数差异，发现疫情在短期内对我国社会经济活动造成了显著的影响.1) 疫情使得春节假期后的社会经济活动降低期延长了2～3周；2) 疫情导致社会经济活动指数的最低值相对于正常年份下降了0.10；3) 从节后第三周开始我国整体的社会经济活动指数稳步回升，到达节后第7周恢复至节前最高值的60.91%，京津冀、长三角等经济热点区也显现了类似趋势.

鉴于常规的调研方法难以在短期内获取大范围的社会经济活动变化信息，因而无法对疫情的社会经济影响范围及程度进行评估.基于大气污染物NO2的遥感监测结果提供了一种全新的量化分析方法，清晰地反映了疫情及春节假期对我国社会经济活动短期的抑制与恢复过程.当然，由于不同区域的产业结构存在差异，该指数仅能针对同一区域的时序变化过程进行分析，且不同区域重化工业比重的差异对结果有一定的影响.此外，虽然春节季我国整体的降水有限，但大范围的雨雪过程还是会造成有效监测结果不足的问题.与此同时，由于监测时段内大气污染物可能在小范围内随大气活动而发生移动，因而该方法主要适用于大尺度的分析.