大气污染监测技术作为大气污染管理和控制的主要手段，正在迅速地发展，并在实际中发挥效益。但是由于我国面积辽阔，地面监测网点分散，仅依靠现有的监测台站和传统监测技术，不能满足连续、动态、宏观、快速监测环境污染的要求。近年来卫星遥感技术的兴起，大大促进了大气污染的监测技术发展，使得大气污染监测也从地面升到了空中，从局地走向了宏观，从离散发展到连续。如何使用遥感技术及时有效地监测和预测大气污染己成为一项十分迫切的任务。

       气溶胶是指大气中悬浮的半径小于几十微米的固态或液态微粒，它来源于沙尘粒子、海洋粒子等自然源和人们生产、生活等人为源。有些气溶胶粒子是大气中的污染物质，直接影响空气质量，特别是产生于工业城市地区的气溶胶，由碳等固体粒子和 SO 2 ， NOx 在湿润空气环境中的化学反应形成的液态粒子组成，对大气环境和人体健康会造成极大的危害。

       气溶胶具有较高的时空变化特性，人们对此尚缺乏足够的了解。由于 MODIS 卫星观测资料包含了丰富的气溶胶光学特性时空变化的信息，因此利用 MODIS 数据研究 大气气溶胶光学厚度具有独特的优势。

       中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 是美国国家宇航局 (NASA) 研制的大型空间遥感仪器。 MODIS 数据波段范围广，包括了 36 个波段，数据空间分辨率包括了 250 米 、 500 米 和 1000 米 三个尺度。本研究所用数据下载自中国气象科学数据共享服务网（ http://cdc.cma.gov.cn/satellite/ ）。该数据集从 NASA Goddard Earth Science DAAC （美国国家航空航天局 Goddard 地球科学分布式数据档案中心）引进。

 

（1） MODIS数据反演气溶胶光学厚度原理

       太阳辐射在通过地球大气照射到地面和经过地面反射返回太空并被卫星传感器探测到的过程中，会因为大气分子和大气气溶胶的散射与吸收作用而引起辐射特征的变化。这时卫星探测到的辐射信号同时包含了地表特征和大气成分等信息。当地表反射率、主要大气分子的散射和吸收作用被确定的情况下，就可以从卫星遥感的光谱特征反演得到气溶胶的光学特性 ( 如光学厚度 ) 。

 ( 式 2.1)

      其中， L 为卫星传感器探测的辐射亮度， F S 为大气上界太阳辐射通量， μ s = cos(θs)(θs 为太阳天顶角 ) 。

ρ * 与地表二向反射率 ρ （ θv ， θs ， Ф ）之间的关系 :

 

( 式 2.2)

 

       其中， θv 是传感器天顶角， θs 是太阳天顶角， Ф 是相对方位角 ( 由太阳方位角 Фs 和卫星方位角 Фv 确定 ) ； Pa （ θv ， θs ， Ф ）是路径辐射 ( 其与地表状况无关，是由大气分子和气溶胶的散射造成的 ) ， F d(θs) 是在地表反射率归一化为零时总的向下辐射通量，等价于总的向下透过率，由于气溶胶和分子对太阳光的吸收和后向散射作用，它的值小于 1.0 ； T(θv) 是向上进入卫星传感器视场方向的总透过率， S 是大气后向散射比， ρ * 是在观测角和入射角上平均的地表反射率。

       在单次散射近似中，路径辐射与气溶胶光学厚度 τa 、气溶胶散射相函数 ρ a （ θv ， θs ， Ф ）和单次散射反射率 ω 0 成比例：

 

( 式 2.3)

 

( 式 2.4)

       其中， ρ （ θ v ， θ s ， Ф ）为郎伯特性的地表反射率。由式 2.4 可以看出，卫星传感器探测的表观反射率 ρ * （ θv ， θs ， Ф ）既是气溶胶光学厚度 τ a 的函数，又是地表反射率 ρ （ θ v ， θ s ， Ф ）的函数。地面的表观反射率 ρ * （ θv ， θs ， Ф ），太阳和传感器的几何参数（ θv ， θs ， Ф ）通过卫星遥感资料可以得到。这样，若知道了地面地表反射率，并给定一个能提供 ωo 和 Pa （ θv ， θs ， Ф ）参数的相关气溶胶模式和大气模式，理论上就可以反演得到其上空的气溶胶光学厚度 τa ；反过来，若已知地面上空气溶胶光学厚度 τa 、气溶胶类型 ( 气溶胶模式 ) 和大气模式，也可以反演出地面的地表反射率。

 

（2）数据处理方法

       MODIS 04_L2 大气气溶胶产品在 NASA Goddard 空间飞行中心由 MODIS 数据处理过程系统 MODAPS （ MODIS Data Processing System ）经辐射定标、地理位置定标、按各科学小组提供的产品反演算法生成，处理完成后由各个 EOSDIS DAAC （地球观测系统数据和信息系统分布式数据存档中心）进行数据存储和分发。只有在太阳天顶角小于 72 度时才进行 04_L2 产品的景级数据计算，因此每日并不是有 288 景（每 5 分钟一景），每日最多只有 138 景。数据处理过程可参考 MODIS Science Data Processing Software Version 4.0 System Description ， Volume I-section 1-3 ， May 2004 ， STST-119B ， 1-93(page 9-13 ， 38) ， Volume II-section 4 ， May 2004 ， STST-119B ， 1-270(page 21-31 ， 265-266) 和 Masuoka ， E. ， Tilmes ， C. ， Gang Ye ， Devine ， N. Producing global science products for the MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) in MODAPS. Geoscience and Remote Sensing Symposium ， 2000. Proceedings. IGARSS 2000. IEEE 2000 International Volume 5 ， Issue ， 2000 Page(s):2050-2052 vol.5. Digital Object Identifier 10.1109 /IGARSS. 2000. 858267 。

       尽管 MODIS 气溶胶反演算法在 Terra 升空之前就已基本成熟，但算法的改进工作一直在持续。每次大的改进之后， MODIS 资料将按新算法被重新处理，相应产品也会公开发布。到目前为止， NASA/MODIS 气溶胶产品已从版本 2 发展到版本 5 。其中主要改进包括：（ 1 ）最初单次散射订正方法被查找表方法取代；（ 2 ）非洲干旱季节生物质燃烧气溶胶单次散射反照率 ω 调整到 0.85 ；（ 3 ）中国东部地区气溶胶单次散射反照率 ω 从 0.96 调整到 0.85 ；（ 4 ） 2.13 微米的地表反射率限制条件从原来的 0.15 放宽到 0.25 ，甚至到 0.40 （仅反演蓝光气溶胶光学厚度）。

 

       本项目进行了三个方面的研究：（ 1 ）运用 MODIS气溶胶数据，对河南省 2006～ 2009年气溶胶光学厚度时空变化特征进行研究 ，重点分析了河南省气溶胶的空间分布特征、季节和年度变化特征以及时空变化趋势。（ 2 ）运用 MODIS气溶胶数据，对河南省重点城市郑州、洛阳、开封气溶胶光学厚度变化特征进行分析。（ 3）郑州市气溶胶光学厚度与大气污染指数（ API）的相关性研究。

       河南省 AOD季节空间变化分析表明：（ 1）河南省 AOD季节变化趋势明显，夏春两季数值较高，而秋冬两季数值较低；（ 2）空间变化趋势显著，由于人为源和自然源在不同季节的作用强度有变化，引起在春季黄河两岸明显偏高，尤其是郑 -汴 -洛工业走廊及豫北的新乡市处在 AOD的高值区；在夏季，高值区向北移动，主要集中在中原城市群的几个中心城市，如郑州、洛阳、焦作、新乡、许昌等地市，同时豫北安阳市也处在高值区；在秋季，高值区开始向东南移动，且面积不断扩大，集中在豫东的开封和黄淮平原的商丘、周口及信阳的固始等区域，低值区依然位于豫西山地和豫北的太行山区，与夏季相比面积基本没有发生变化；冬季气溶胶集中于东部地区。尤其是黄淮平原农区，其气溶胶厚度值最高，与秋季相比，面积大幅缩小；而西部伏牛山区和豫北太行山区的气溶胶厚度值较低，与秋季相比面积有扩大趋势。

       2006-2008 年国民生产总值分布图与气溶胶光学厚度对比分析表明，国民生产总值高的地区，气溶胶光学厚度也普遍较高，而 2009年河南省人口空间分布图与气溶胶光学厚度对比分析也得到类似结果，说明人类生产活动对气溶胶的分布有很大的影响。

       基于 slope值的一元线性回归分析方法模拟每个栅格的变化趋势结果表明：河南省在工业化、城镇化和农业现代化快速发展过程中，各地市尤其是重工业城市对大气污染的治理力度都在加强，气溶胶污染程度在总体在不断降低；但仍有相当一部分地区的大气污染还在加剧，可能对当地工农业发展和人们的身体健康产生一定影响，应当重视并采取相关措施进行解决，特别是严重退化和中度退化的区域还占到了国土面积的 0.4%，这些区域就作为环保部门重点监控对象，防止气溶胶污染程度的进一步加深。

       通过对比郑州、洛阳和开封三重点城市 2006～ 2009年分季度 AOD变化趋势图，表明重点城市由于人口规模，经济发展基础、发展水平、发展阶段不同，产业结构存在差异，自然条件的迥异导致 AOD分季节变化的趋势有差异：其中，郑州和洛阳两市变化趋势相似，都表现为 AOD春夏秋四季总体呈现出一种先增后减的倒 U型趋势，极端值出现在 2007年的夏季，气常溶胶造成的大气环境污染夏季最严重，依次是春季和秋季。而开封市 AOD春夏秋冬四季总体呈现出一种依次下降的趋势，极端值出现在 2007年和 2008年的夏季。三重点城市的相似之处在于极端值都出现在了 2007年的夏季，因此，对于重点城市的大气环境质量监测应在夏季加大力度，防止污染的加剧和扩散。

       AOD 和 API 各自具有比较明确的物理意义：气溶胶光学厚度代表垂直方向上消光系数的积分，与对流层垂直方向气溶胶总浓度相关； API 是将若干项主要空气污染物的监测数据参照一定的分级标准，综合换算后得到的无量纲的相对数。二者具有某种联系，但相关性并不很强。从现有数据的相关分析看，二者的相关系数仅为 0.131 。考虑到大气污染物的粒度特性和气象因素对大气辐射传输的影响，本研究另外加入 Angstrom 波长指数、空气能见度、露点、大气压强 4 个因子，相关系数可以达到 0.444 。同时应该看到 API 的监测来源于一个城市多个地面站点在 24 小时内监测结果的平均，与卫星遥感在时间上空间上存在不同。总之 , 通过长期相关分析，我们认为卫星遥感大气气溶胶数据可以作为城市大气污染的一个重要参考。

多元回归分析是数值模拟和预测的重要手段。本项目应用 Excel 回归分析功能，模拟 API 与 AOD 、 Angstrom 波长指数、空气能见度、露点、大气压强因子 的线性关系，根据回归分析所得参数，得 API 回归方程为：

Y = 1300.20 + 7.26X 1 - 10.94X 2 - 6.23X 3 - 0.97X 4 - 1.14X 5

Y ： API ， X 1 ： AOD ， X 2 ： Angstrom 指数， X 3 ： 能见度， X 4 ：露点， X 5 ：大气压强。

如果排除重污染数据，从分析结果看，所有的统计项目都得到了改善。根据回归分析所得参数，得 API 回归方程为：

Y = 1104.80 + 6.53X 1 - 11.28X 2 - 5.27X 3 - 0.67X 4 - 0.97X 5

进一步试验发现，如果排除掉轻度污染以上数据（即 API>150 的数据），模拟效果会得到很大改善。

根据回归分析所得参数，得 API 回归方程为：

Y = 1011.33 + 1.33X 1 - 10.86X 2 - 6.09X 3 - 0.54X 4 - 0.87X 5

 

       本项目于 2010 年 12 月 20 日 完成鉴定，成果达到国内先进水平。

       这些成果为环保部门监控环境质量提供了科学依据，对进行我国空气质量评价有一定的参考价值，也对进一步研究疾病发病原因、疾病传播、疾病预防和控制有重要的意义。