淮安市MODIS、葵花8AOD产品与PM2.5浓度相关性分析.pdf

TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用68 科学与信息化2023年9月上淮安市MODIS、葵花8AOD产品与PM2.5浓度相关性分析王腾飞1 肖晨2 唐宇21.淮安区气象局 江苏 淮安 223200；2.淮安市气象局 江苏 淮安 223001摘 要 运用AERONET观测资料对MODISMCD19A2、葵花8AOD产品进行验证，结合ERA5资料分别对两卫星平台的AOD、PM2.5浓度进行订正并分析两者相关性，结果表明：MCD19A2相较葵花8AOD数据质量更贴近地基观测值，未经订正的AOD-PM2.5相关系数较低，在垂直-湿度订正后，在=0.01置信水平下显著相关，两平台相关系数分别为由0.36、0.4提升至0.69、0.58。关键词 气溶胶光学厚度；MODIS；Himawari8；PM2.5浓度；相关系数Correlation Analysis Between MODIS and Himawari-8 AOD Products and PM2.5 Concentration in Huaian CityWang Teng-fei1,Xiao Chen2,Tang Yu21.Huaian District Meteorological Bureau,Huaian 223200,Jiangsu Province,China;2.Huaian City Meteorological Bureau,Huaian 223001,Jiangsu Province,ChinaAbstract The MODIS MCD19A2 and Himawari-8 AOD products are verified by AERONET observations,and the AOD and PM2.5 concentrations of the two satellite platforms are corrected by combining ERA5 data and the correlations between the two are analyzed.The results show that,MCD19A2 is closer to the ground-based observations compared with Himawari-8 AOD data quality,and the correlation coefficient of AOD-PM2.5 without correction is lower,and after vertical-humidity correction,there is a significant correlation at the confidence level of=0.01.The correlation coefficients of the two platforms increase from 0.36 and 0.4 to 0.69 and 0.58,respectively.Key words aerosol optical depth;MODIS;Himawari-8;PM2.5 concentration;correlation coefficient引言随着我国社会经济的不断发展，雾霾现象频发，大气污染事件时有发生，气溶胶作为霾的重要组成部分对大气污染、空气质量有着重要影响。李忠宾1等对MODIS平台MAIAC算法与暗目标、深蓝算法反演AOD产品进行了对比和质量检验，表明MAIAC的AOD产品与AERONET AOD值整体一致性最高，适用于小尺度大气环境监测。韦海宁2等对Himawari8卫星AOD产品进行了精度验证，表明Himawari8 AOD与AERONET AOD值相关性很高，达到0.640.91之间。江苏省淮安市为苏北的重要中心城市之一，地处淮河下游，近年来空气污染有所加重，PM2.5浓度超标，严重雾霾过程时有发生，本文应用气溶胶光学厚度遥感产品研究淮安市AOD分布特征及其与PM2.5浓度相关关系，对监测淮安区域空气环境质量提供参考依据。1 资料与方法本文使用的AOD（大气气溶胶光学厚度）产品是美国国家航空航天局NASA的LAADS DAAC网站提供的MODIS卫星平台MCD19A2产品hdf格式日数据，该产品是MODIS官方1km*1km分辨率AOD产品，使用MAIAC（多角度大气校正算法）中的气溶胶算法生产，每天平均4次宽幅扫描。葵花8（Himawari-8）AOD 产品使用日本气象厅（JMA）提供的L3日、月平均nc格式数据，L3产品进行了严格的云筛选，并对部分无数据区域进行了插值，大大改善了产品质量，空间分辨率为1km*1km，数据覆盖范围为 80E160W、60N60S。采用太湖、徐州两站的AERONET level1.5级地面实测AOD产品来验证上述两遥感平台在江苏地区的精度，AERONET是NASA建立的全球气溶胶光学特性监测网络，获取全球气溶胶参数的基准数据。本文采用数据为2018年全年500、650两个波段的日平均数据。PM2.5数据来自淮安市区环境监测国控站点提供的2018年全年日数据，此外使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA5大气再分析全球气候边界层高度、湿度数据，用于订正近地面AOD值。科学与信息化23年9月上内文0907.indd 682023/9/8 17:33:57 TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用科学与信息化2023年9月上 69使用PYTHON工具对MODIS和葵花8平台的AOD产品与AERONET地基产品进行处理和线性拟合。以淮阴国家基准气候站为代表站点计算遥感AOD值与PM2.5日平均值相关性，并对AOD值进行边界层高度和湿度订正，探究AOD与PM2.5相关系数的变化。2 MODIS、Himawari-8AOD产品验证卫星遥感与AERONET AOD值的对比结果用线性回归的斜率s，截距i，相关系数R和均方根误差RMSE等进行评价。相关系数R作为验证的首要统计量。由于AERONET产品在江苏地区只有太湖和徐州站，因此验证遥感AOD产品使用了Level1.5产品日平均数据，其波段为500nm。MCD19A2的AOD数据波段为470、550nm，为了便于统一计算，将AERONET AOD数据按照指数方法内插到550nm波段。具体为使用两相邻500、675nm的Angstrom波长指数内插获取550nm Angstrom波长指数，进而求550nm的AOD。公式如下：式中：和分别为波长500和675nm处的AOD值，为500675nm的Angstrom波长指数，为内插所得550nm波段的AOD值。由于AERONET产品数据是固定站点的AOD观测值，而MODIS平台AOD数据是每天4次左右的空间分布观测数据，为进行数据匹配，AERONET AOD数据为2018年全年日平均数据，MODIS AOD值选取AERONET站点处33格点空间平均值，对每日上下午不同时间观测进行有效平均处理。葵花8卫星AOD数据与AERONET产品数据同波段，时间上均为日平均值，则进行直接对比。经过计算表明MODIS平台的MCD19A2 AOD数据更贴近地基观测值，Himawari8 AOD数据稍差。MCD19A2 AOD数据经过线性拟合，其与AERONET AOD值相关系数在徐州站达到0.92，在太湖站达到0.85。Himawari8数据与地基观测值的相关系数也达到了徐州站0.89和太湖站0.78，相比之下MCD19A2 AOD数据更优。MODIS、Himawari8 AOD与AERONET地基AOD值的均方根误差分别是太湖Himawari8（RMSE=0.22）大于徐州Himawari8（RMSE=0.20）大于太湖MODIS（RMSE=0.18）大于徐州MODIS（RMSE=0.14）。匹配数据量分别是51、119、54、102，上述拟合数据均在=0.01置信水平下显著。图（1）给出了两个遥感平台AOD数据与AERONET两个站点地基AOD值线性拟合的拟合方程，徐州站点两种卫星平台的拟合结果较好，拟合趋势为总体数值偏低，太湖站两种卫星平台的拟合结果一般，拟合趋势为低值偏高，高值偏低，结合下垫面特征、相关系数R和均方根误差RMSE来看，淮安地区后续使用AOD产品时，在非高时间分辨率需求情况下可以优先选择MODIS MCD19A2产品。图1 徐州、太湖AERONETAOD分别与MODISMCD19A2、Himawari8AOD拟合结果科学与信息化23年9月上内文0907.indd 692023/9/8 17:33:57 TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用70 科学与信息化2023年9月上3 AOD与PM2.5相关性分析鉴于PM2.5在气溶胶中的大量存在以及对于大气污染监测的重要意义，利用遥感平台空间探测AOD来监测PM2.5浓度分布将会给大气环境监测工作带来一定便利。本文以距离监控点较近的淮阴国家基准气候站经纬度为基准点，计算33格点范围内的AOD日平均值与淮安市环境监测国控站PM2.5浓度日均值进行相关性分析。PM2.5监测浓度为近地表数值，而遥感AOD为大气整层积分，研究表明对AOD进行垂直订正，将其转化为近地面气溶胶消光系数3再进行AOD-PM2.5相关性分析更加严谨，所以将用边界层高度BLH作为气溶胶标高对卫星AOD进行垂直订正，订正方程为,其中为近地面气溶胶消光系数；AOD为卫星平台的气溶胶光学厚度数据；BLH为ERA5数据气象参数边界层高度。同时，因大气气溶胶具有吸湿特性，大气颗粒物的质量浓度等参数会随着相对湿度的变化而变化4。并且PM2.5监测站一般将颗粒加热到成“干”PM2.5来获取质量浓度值，因此通过相对湿度订正将“干”PM2.5质量浓度转化为原来大气中存在的“湿”PM2.5质量浓度来分析AOD与PM2.5的相关性，将获得更贴近实际的结果。其订正方程为，为订正后的“湿”PM2.5浓度，RH为气象参数地面相对湿度。经过计算，垂直订正后的MODIS、Himawari8卫星AOD PM2.5的相关性较未订正时有明显提高，分别由0.36、0.40 增加到0.51、0.51，P0.01，这也证实了AODPM2.5相关性受BLH的影响。当引入RH对PM2.5分别进行湿度订正时，AODPM2.5相关性较垂直订正有些下降但仍比未订正要高，MODIS、Himawari8 AOD-PM2.5相关系数分别为0.44、0.48。在进行垂直-湿度订正后，AODPM2.5的相关性得到进一步提高，两平台相关系数分别为0.69、0.58，P0.01。说明了通过利用边界层高度和相对湿度分区订正方法来研究AODPM2.5相关性具有一定的实践价值。4 结论MODIS平台MCD19A2相较Himawari8 AOD数据质量更好，更贴近AERONET地基观测值，MCD19A2 AOD数据经过线性拟合，其与AERONET地基AOD值相关系数在徐州站达到0.92，在太湖站达到0.85。MCD19A2 AOD数据质量更优，在非高时间分辨率需求情况下可以优先选择MODIS MCD19A2产品。在通过AOD计算监测PM2.5浓度方面，未经订正的AOD-PM2.5相关性较差，进行垂直、湿度订正后，AODPM2.5的相关性得到大幅提高，在0.01置信水平下显著相关，两平台相关系数分别为由0.36、0.4提升至0.69、0.58。说明了通过利用边界层高度和相对湿度来订正AOD、PM2.5来研究相关性具有效果显著，后续可结合其他气象参数探索进一步提高相关性，为通过AOD来监测大范围PM2.5浓度等工作提供好有价值的研究依据。参考文献1 李忠宾,王楠,张自力,等.中国地区MODIS气溶胶光学厚度产品综合验证及分析,中国环境科学2020,40(10):4190-4204.2 韦海宁,王维真,徐菲楠,等.Himawari-8气溶胶产品的验证及应用J.遥感技术与应用,2019,34(5):1005-1015.3 林海峰,辛金元,张文煜,等.北京市近地层颗粒物浓度与气溶胶光学厚度相关性分析研究J.环境科学,2013,34(3):826-834.4 刘新罡,张远航.大气气溶胶吸湿性质国内外研究进展J.气候与环境研究,2010,15(6):808-816.科学与信息化23年9月上内文0907.indd 702023/9/8 17:33:57