华北地区气溶胶光学厚度时空分布特征研究

孟飞郭霖

(山东建筑大学 测绘地理信息学院，山东 济南250101)

0 引言

大气气溶胶是由大气介质和混合于其中的固体或液体颗粒物组成的体系，对大气中发生的许多物理化学过程都有重要的影响[1]。 气溶胶粒子不仅可以直接或间接影响地—气系统的辐射平衡[2-3]、气候变化和空气质量[4]，也会导致大气能见度的降低，更会对人体健康产生极大的威胁[5]。 随着经济增长和城市化进程的加快，我国人为气溶胶排放量增加，大气能见度下降及区域性灰霾等问题频繁发生，大气气溶胶的研究受到了广泛关注[6-8]。

气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth，AOD)是表征大气气溶胶光学特征的最基本参量，是确定大气气溶胶辐射气候效应的关键因子[9]。 目前，地基观测和卫星遥感是获取气溶胶光学厚度的两种重要手段[10]。 由于气溶胶在时间和空间上的分布具有不均匀性[11]，地面观测网难以在全球范围内进行连续观测[12]，而卫星遥感具有连续、动态、宏观、快速的优势，成为近年来的研究热点[13]。

基于中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS)/极地轨道环境遥感卫星Terra C6.1 550 nm AOD 月数据，刘海知等[14]分析了我国2001—2017 年AOD 时空分布及变化趋势，发现人为气溶胶高值中心位于华北地区、华中地区、长三角地区、珠三角地区和四川盆地，在时间特征上2013 年前全国范围内AOD 以增长为主，而2013—2017 年大部分地区AOD 呈下降趋势。孔凡萍[15]利用环境一号卫星HJ-1 的宽覆盖多光谱数据反演得到2015 年北京市气溶胶光学厚度，并对其时空变化进行分析。 张磊等[16]利用MODIS MOD04 数据分析了广东省AOD 时空特征及其影响因素，发现以2007 年为拐点广东省AOD 呈现先升后降的趋势，AOD 的高低与人口集中度正相关、与高程及植被分布负相关。 刘莹等[17]利用新一代再分析资料(The Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications 2，MERRA2)数据集中的气溶胶光学厚度数据，分析了中国地区AOD 值的时空变化特征，发现从1990—2017 年全国AOD 整体波动上升。 张瑞芳等[18]利用2001—2018 年的MODIS/Terra C6.1 气溶胶产品分析了河南省AOD、气溶胶垂直柱质量浓度和细粒子比的时空分布特征，发现三者空间分布具有典型的地理特征，并在18 年内均呈逐年下降趋势。 已有的研究多利用MODIS 等AOD 反演数据对特定地区气溶胶光学厚度的时空分布和变化特征进行分析，而MENG 等[19]将可见光红外成像辐射仪的中间产品(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Intermediate Product，VIIRS IP)气溶胶数据与相应的MODIS 反演气溶胶数据对比发现，二者高度相关，尤其是可见光红外成像辐射仪中间产品VIIRS IP AOD 数据的空间分辨率可达750 m，较MODIS 等可获取的有效数据量大增，更适合区域大气气溶胶光学厚度的研究。

华北地区近年来经济发展迅速，人为活动引起气溶胶等污染物排放显著增加，有可能引起区域的环境问题和气候变化。 刘浩等[20]分析了2000—2013 年京津冀鲁地区AOD 的时空分布与变化特征，郑逢斌等[21]统计分析了2006—2015 年华北地区AOD 的空间分布特性及时间趋势变化，张西雅等[22]讨论了2008—2012 年京津冀地区AOD 时空分布与城市化的关系。 考虑到华北地区一直是我国颗粒物污染最严重的地区之一，而近5 年来“十三五”期间华北平原气溶胶变化特征的研究还很少展开，并且前期研究的气溶胶数据大多来自MODIS 气溶胶反演产品，空间分辨率较低。 鉴于此，文章采用VIIRS IP AOD 数据，深入研究了华北地区近年来气溶胶光学厚度空间分布与时间变化特征，为研究区环境治理提供决策支持。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

华北地区位于32°～40°N、110°～120°E(如图1所示)，覆盖北京、天津、河北、山西、山东、河南等6 个人口和工业大省及直辖市。 该地区地势平坦、河流众多，属暖温带季风气候，四季变化明显，平均温度在(12.32±10.73)℃，平均相对湿度为61.38%±12.12%[21]。 根据《中国统计年鉴》2018 年统计数据，华北地区的面积仅占全国5.63%，却贡献了国内生产总值(Gross Domestic Product，GDP)的25%，承载着全国25.73%的人口数量、28.55%的机动车，能源消耗占全国的27.7%[23]。 文章所用地图的审图号为GS(2021)516 号。

图1 研究区域地理位置图

1.2 研究数据

搭载于极轨合作卫星(Suomi-National Polarorbiting Partnership，S-NPP)卫星上的VIIRS，是监测气溶胶光学厚度的重要仪器。 VIIRS 提供的22 个光谱波段覆盖了从0.41 ～12.5 μm 的波长，其中16个为M 波段(最低点分辨率为750 m)，5 个波段为I 波段(最低点分辨率为375 m)[24]，扫描宽度为3 040 km。 与MODIS 相比，VIIRS 具有7 个双增益波段(M1-M5、M7)，可在低辐射值下仍保持较高的信噪比，从而使M 波段更适用于陆地和大气环境观测。 文章选用的气溶胶光学厚度数据为VIIRS IP AOD 数据(除非特别说明，均指550 nm 处的AOD)，时间序列自2014 年1 月至2019 年12 月，空间分辨率为750 m，数据下载自网站https:/ /www.bou.class.noaa.gov/。 在分析AOD 季节变化时，按照气象学的惯例，将3 ～5 月定义为春季、6 ～8 月定义为夏季、9～11 月定义为秋季、12 月～次年2 月定义为冬季，并对四季AOD 值分别求平均值后再进行时空变化分析。

1.3 数据验证

为了验证VIIRS IP AOD 数据在华北地区的适用性， 采用2014—2017 年气溶胶自动观测网(Aerosol Robotic Network， AERONET) 北 京 测 站(39.877°N、116.381°E)的Level 2.0 AOD 数据。 选择在VIIRS 卫星通过±30 min 内的气溶胶自动观测网气溶胶光学厚度AERONET AOD 数据和以AERONET 测站为中心20 km×20 km 范围内的VIIRS IP AOD 数据行相关性分析。 但由于VIIRS和AERONET 对气溶胶观测的中心波长和时空尺度不同，对VIIRS IP 550 nm AOD 数据进行验证时，需将440 和870 nm 处的AERONET AOD 监测数据内插到550 nm 的公共波长，由式(1)表示为

式中α是Ångström 指数(440～870 nm)。

VIIRS IP 与AERONET 的550 nm 处AOD 散点图如图2 所示。 可以看出，VIIRS IP 气溶胶产品与AERONET 监测数据之间的相关系数为0.846，斜率为0.829，说明研究区内VIIRS IP AOD 与AERONET气溶胶数据相关性显著。 因此，可用VIIRS IP 550 nm的AOD 数据研究华北地区气溶胶的时空变化特征。

图2 VIIRS IP 与AERONET 北京测站550 nm AOD 散点图

2 结果与分析

2.1 不同城市AOD 时间变化特征

为了更好地了解不同城市之间的AOD 值，分别计算了每个城市中AOD≤0.5、1.0≥AOD ＞0.5 和AOD＞1.0 的天数百分比，如图3 所示。 北京AOD值较低天数所占百分比最高，而其值较高天数所占百分比最低，说明5 个城市中北京的空气质量最好，而济南和郑州的AOD 高值天数所占百分比＞40%，空气质量较差。

图3 2014—2019 年华北典型城市AOD不同阈值天数百分比图

2014—2019 年华北5 个典型城市AOD 月均值的变化如图4 所示。 可以看出，6 年内5 个城市的AOD 月均值在0.287～1.195 之间，其变化幅度较大，月份间的差值明显，呈中高两低的走势。 从1 月份开始，随着温度的升高，AOD 值逐渐增加，在6～8 月间迅速增加至全年最大值，然后开始呈现下降趋势，在12 月份其值达到最低。 这与此前研究华北地区全年AOD 浓度的结论相同[25]。 此外，根据长江三角洲AOD 月间变化研究显示[26]，长江三角洲AOD变化整体呈W 形，与华北地区特征差异较大，说明了其变化具有较强的区域性。

图4 2014—2019 年华北典型城市AOD 月均变化趋势图

5 个城市AOD 的季节变化情况如图5 所示，每个城市的AOD 值呈现夏季最高，春秋两季次之，冬季最低的特点。 这种情况主要是由于华北地区冬夏的气温、湿度相差较大，夏季高温高湿有利于“气—粒”转化过程中生成气溶胶，且夏季混合层发展较高，水溶性气溶胶吸湿膨胀也会导致夏季平均AOD值高于其他季节[27]。 济南四季的AOD 值明显高于其他城市，可能是由于济南三面环山，地势南高北低，冷性反气旋自北向南流动，不利于气溶胶扩散。5 个城市中郑州市夏、冬两季的AOD 差值最大为0.674，而天津的差值最小为0.590。

图5 2014—2019 年华北典型城市AOD 季节变化趋势图

近6 年来5 个城市AOD 的年均值变化如图6所示，具体数值见表1 和2。 2014—2019 年5 个城市AOD 年均值由高到低为济南(0.835)、郑州(0.831)、石家庄(0. 745)、天津(0. 702)、北京(0.651)。 由于2016 年为“十三五”规划起始年份，以2016 年为界，AOD 时间变化特征可分为:第一阶段(2014—2016 年)，北京AOD 年均值呈先降后升，郑州、石家庄的AOD 年均值在2015 年达到历年最大值后呈下降趋势；2016 年北京、郑州、石家庄的AOD 均值较2014 年都有所增加，郑州增长率最大(12.3%)，北京增长率最小(2.4%)；济南AOD 均值在2014—2016 年间下降幅度较小(1.4%)，天津2016 年AOD 均值比2014 年降低14.9%。 第二阶段(2016—2019 年)，北京AOD 年均值在2017 年达到峰值后缓慢下降，其增长率为0.2%；郑州AOD 年均值在2017 年增大后逐渐下降，2019 年AOD 均值较2016 年降低14.4%；济南和石家庄AOD 值逐年下降，石家庄下降幅度最大(18.5%)。 可以看出，在“十三五”期间，5 个城市AOD 年均值整体呈下降趋势，济南、郑州、石家庄的AOD 年均值下降趋势更为明显。

图6 华北地区典型城市AOD 年均变化图

表1 华北地区典型城市AOD 年均值表

表2 华北地区典型城市AOD 增长率表

2.2 华北地区AOD 空间变化特征

2014—2019 年的华北地区年均AOD 空间分布如图7 所示，2014—2019 年AOD 标准方差空间分布如图8 所示。 标准方差越大，说明华北地区的AOD 值与其均值相差得越远。 根据图7、8 可知，华北地区AOD 呈现南高北低的格局:高值主要聚集在华北地区东南部，低值区主要出现在河北北部地区；河北南部、山东西部、河南北部和山西省太原—晋中—临汾一线的AOD 标准方差明显高于周围地区，属于气溶胶高浓度地区。 从地形分布来看，AOD 高值区主要在地势较低的平原地区，其低值区则主要集中在海拔较高的山地。 此外，AOD 空间分布差异还与工业发展和人类活动有关，山东省是农作物的主产区，夏季焚烧秸秆增加了气溶胶的排放；河北省南部是省内主要的工业区，其工业生产排放的大气污染物较多。 北京、天津、济南、郑州、石家庄有较为明显的亮斑，说明这些地区城市化水平较高，经济发展的速度较快，人为气溶胶排放量要高于周围地区，而相比之下山西AOD 值则处于较低水平。

图7 2014—2019 年华北地区年平均AOD 值分布图

图8 华北地区2014—2019 年AOD 标准方差空间分布图

华北地区2014—2019 年四季平均AOD 值空间分布如图9 所示。 从四季分布来看，研究区内AOD的区域分布特征与年平均分布特征基本相似，但呈现出了明显的季节变化。 在春季，全区AOD 较高，河北省南部和山东省西部有明显的高值区，工业活动、化石燃料燃烧是AOD 处于高值的主要原因。 山西省全境和河北省北部AOD 处于较低水平。 在夏季，全区平均AOD 达到全年最大值，高值区明显扩张，除河北省北部和山西省西北部外，其他地区基本都处于高浓度水平，主要集中在河北省石家庄及周围城市、河南省郑州市、天津市及山东省西部。 山西省出现黄色次高值，沿着太原—临汾一线逐渐过渡到与河南省的交界处。 夏季AOD 值普遍偏高的原因与秸秆焚烧以及高温高湿有利于雾霾的形成有关。 在秋季，全区范围内AOD 值大幅下降，高值在北京、天津、山东省西南部和河北省南部，山西省和河北省北部AOD 处于较低水平。 而在冬季，由于冬季风盛行，加速了气溶胶的扩散和传输，全区内AOD 基本处于较低水平，除山东省西部还处于黄色中值区外，其他区域基本处于蓝绿色低值区。

图9 华北地区AOD 季节平均值空间分布图

3 结论

在利用AERONET 数据验证VIIRS IP 550 nm气溶胶产品可用性的基础上，选取北京、天津、济南、郑州和石家庄等5 个典型城市，分析了华北地区2014—2019 年的气溶胶时空分布特征和演变规律，主要结论如下:

(1) 2014—2019 年，5 个城市中北京AOD 低值的天数所占百分比最高，而济南、郑州AOD 高值的天数百分比＞40%；AOD 月均差异明显，其高值主要出现在6 ～8 月，1 和12 月的AOD 值则最低；夏季AOD 均值最高、冬季最低、春季和秋季AOD 值相近；5 个城市AOD 年均值由高到低为济南(0.835)、郑州(0.831)、石家庄(0.745)、天津(0.702)、北京(0.651)。

(2) 天津、济南、郑州、石家庄2019 年AOD 均值较2016 年有明显下降，石家庄的下降幅度最大为18.5%，而天津的下降幅度最小为3.4%；北京AOD年均值增长率为0.2%，但整体始终保持较低水平。

(3) 华北地区2014—2019 年AOD 空间分布大体呈南高北低的格局，高值区分布在河北南部、山东西部和河南北部，低值区则主要出现在河北北部；气溶胶空间分布受人类活动的影响明显，5 个城市AOD 值高于周围地区。