利用MODIS遥感数据反演广州市气溶胶光学厚度

肖钟湧,江 洪,*,陈 健,张秀英,彭少麟 (.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏 南京 009；.浙江林学院国际生态研究中心,浙江 杭州 00；.中山大学有害生物控制与资源利用国家重点实验室,广东 广州 5075)

大气气溶胶是指大气与悬浮在其中的固体和液体微粒共同组成的多相体系.大气气溶胶粒子的直径一般在 0.001～10μm之间.气溶胶粒子中含有各种各样的有毒化合物,如致癌物质多环芳香烃(PAHs).研究表明,10μm以下的颗粒物可以进入鼻腔,7μm以下的颗粒物可进入咽喉,而＜2.5μm的颗粒物可被吸入肺部,深入肺泡并沉积,进而加入血液循环系统.对人类健康造成直接伤害,使人体肺部功能下降、呼吸系统疾病增多,而且正在逐年增加的死亡率与大气中气溶胶粒子浓度的上升存在着紧密的联系[1-3].大气气溶胶通过吸收和散射影响太阳辐射,进而影响地-气系统的辐射收支平衡[4-5],气溶胶在地球辐射收支平衡扮演着最重要的角色[6];另一方面,气溶胶也可以充当生成云、雾的凝结核,影响云的反射率,从而对地-气系统辐射平衡产生间接影响.但是这种间接辐射强迫大小还有很大的不确定性[7].所以,大气气溶胶是气候系统研究的一个最重要的不确性来源[8].2004年进行的东亚气溶胶研究试验(EAST-AIRE)试图研究中国地区气溶胶的气候效应[9].

目前,已经有大量针对气溶胶光学特性的研究,美国NASA采用太阳分光光度计(CE-318)在全球建立了一个气溶胶自动地面观测网(AERONET)[10];最近十几年,很多学者通过卫星遥感来研究气溶胶的特性[11-12].Levy等[13]和Remer等[14]在Kaufman的暗像元算法基础上开发了 NASA的 V5.2气溶胶反演算法,并利用MODIS传感器进行了气溶胶光学厚度的业务反演,为全球提供分辨率10km气溶胶产品.对于研究区域尺度和全球尺度的气溶胶污染物输送有重要应用价值[15].然而,对于城市地区的气溶胶来说,分辨率 10km气溶胶产品的分辨率不能满足要求.高分辨率的卫星遥感反演,可以更好地认识城市气溶胶状况,李成才(2005)等[16]利用MODIS资料遥感香港地区高分辨率气溶胶光学厚度,并与香港地区的地面污染物 PM10质量浓度的变化进行了比较,结果表明气溶胶光学厚度产品可以用来描绘城市尺度的气溶胶污染分布.利用MODIS数据反演高分辨率的气溶胶光学厚度来研究城市气溶胶的时空动态具有可行性和应用价值[17].然而,这方面的研究较少.本文利用MODIS L1B数据和NASA最新的V5.2气溶胶业务反演算法,对广州市进行高空间分辨率气溶胶光学厚度的反演,并分析广州市的气溶胶光学厚度时空变化特征.

1 数据

1.1 中分辨率成像光谱仪

MODIS L1B数据从NASA的LADSWEB数据中心获得[18].该数据已经进行了辐射校正和几何校正.中分辨率成像光谱仪(MODIS)是 EOS卫星TERRA和AQUA上搭载的一个重要传感器.上午星TERRA发射于1999年12月18日,大约当地时间上午 10:30上行飞过赤道;下午星AQUA发射于2002年5月4日,大约当地时间下午1:30下行飞过赤道.提供了在可见光、近红外和红外共 36个通道的全球观测,为反演有关陆地、云、气溶胶、水汽、臭氧、海色、浮游植物、生物地球化学等产品提供了丰富的信息.可见光通道1(660nm)和通道2(860nm)具有250m星下点的分辨率,可见和近红外的通道3～7具有500m的分辨率,其它的分辨率为1000 km.MODIS扫描宽度 2330km,覆盖全球只要 1d.NASA利用MODIS数据进行气溶胶特性反演,发布了气溶胶光学厚度(AOT)和其他光学特性的10km的全球分布产品.

1.2 太阳分光光度计

图1 太阳分光光度计(CE-318)的位置Fig.1 Location of sun photometer (CE-318)

地面数据利用法国CEMIL公司制造的自动跟踪扫描的太阳分光光度计(CE-318)进行观测.该仪器具有 10个滤光片,中心波长为 340,380, 440,500,670,870,936,1020,1064nm,936nm是水汽的强吸收波段.它可以自动跟踪太阳进行太阳直接辐射测量、太阳等天顶角天空扫描、太阳主平面扫描和极化通道天空扫描.CE-318测得的太阳直接辐射数据可用来反演计算大气透过率、消光光学厚度、气溶胶光学厚度、大气水汽柱总量和臭氧总量.天空扫描数据可以反演大气气溶胶粒子尺度谱分布及气溶胶相函数.目前,利用多波段光度计遥感气溶胶光学厚度是目前气溶胶遥感手段中最准确的方法,通常被用来校验卫星遥感的结果.AERONET(AERosol Robotic Network)提供了大量的数据进行气溶胶光学特性的研究和卫星反演结果的检验[10].本次研究的观测仪器CE-318架设在中山大学生命科学学院实验楼顶,地理坐标为23.06667°N、113.39167°E,海拔高度大约为0.04km.位置如图1所示:

2 气溶胶光学厚度反演算法

2.1 NASA V5.2气溶胶反演算法

气溶胶遥感是通过观测到的大气顶辐亮度和表面双向反射率特性之间的关系来反演的,假设卫星观测的目标表面为均匀朗伯表面,不考虑气体吸收,卫星观测到的表观反射率((θ0,θ,φ))可表示为:

式中:θ为观测天顶角;θ0为太阳天顶角;φ为太阳光线的散射辐射的方位角;Fλ(θ0)为规一化地表反射率的下行辐射通量;(θ)为向上的总透过率;sλ为大气后向散射比;(θ0,θ,φ)为程辐射反射率;(θ0,θ,φ)为下垫面的反射率.在单次散射近似中,(θ0,θ,φ)可用气溶胶单次散射相函数( Pa(θ0,θ,φ))和单次散射反照率(ω0)的关系来表示,则有:

Kaufman等[11,19]研究发现,在清洁大气条件下,绿色植被表面的反射率在红、蓝和2.1µm通道相似,表明它们之间存在着一定的关系.由于可见光通道受气溶胶散射的影响,而2.1µm通道不受气溶胶的影响,反映了地面的特征,气溶胶下方的植被覆盖区地表的红、蓝通道的反射率可以从2.1µm通道的反射率估算出来.

观测得到的红、兰通道的表观反射率和利用2.1µm通道估算出的地面反射率之间的差异就是气溶胶的影响.

本文利用NASA的V5.2气溶胶反演算法是Levy等[13]和Remer等[14]在Kaufman的暗像元算法的基础上发展起来的,是目前陆地上空气溶胶反演应用最为广泛的算法.该算法主要做了两个方面的改进:第一,可见光和中红外通道的反射率比值不再是常量,而是一个函数关系;第二,该方法考虑了植被指数(NDVI)的影响.进行了VIS/SWIR(可见光和中红外通道的反射率比值)表面反射率比的参数化,如式(4)所示:

该方法 VIS/SWIR表面反射率比的变化与植被状况有关.Remer等[20]和Gatebe等[21]的研究表明,VIS/SWIR表面反射率比跟角度(太阳天顶角、传感器方位角、散射角)有关,在这些角度的影响中,散射角最为明显,散射角(Θ)可以表示为:

式中:θ为观测天顶角;0θ为太阳天顶角;φ为太阳光线的散射辐射的方位角,在 NASA的 V5.2气溶胶反演算法中,VIS/SWIR表面反射率比参数化为NDVISWIR和散射角(Θ)的函数,根据式(4)扩展如下:

式中:

当NDVISWIR＜0.25,

MODIS的植被指数可以通过下式求得:

确定了可见光通道的地表反射率,合理假定气溶胶模型之后,通过大气辐射传输模型确定反演需要的其他参数.就可以用实际观测的卫星表观反射率来反演气溶胶的光学特性.本文假设该地是工业、城市气溶胶,为非吸收型气溶胶,单次反照率为 0.95.气溶胶相函数用非吸收型气溶胶模式来计算[13].通过0.47和0.66µm处的气溶胶光学厚度插值生成 0.55µm处的气溶胶光学厚度.

获取到MODIS L1B数据进行反演计算前,必须先对水汽、臭氧和和二氧化碳等数据进行订正[22].校正后的表观反射率(mλρ )为:

式中:gasTλ为总气体透过率,主要有三部分组成:

式中:0θ和θ分别为太阳天顶角和传感器天顶角.气体吸收系数见表1.

表1 气体吸收系数[13]Table 1 Gas absorbing coefficients

2.2 CE-318气溶胶光学厚度的计算

根据 Beer-Bouguer-Lambert 定律,在给定地点和一年中的给定时间测量的给定波长的太阳辐照度可表示为:

求对数得:

式中:I0()λ为日地平均距离处大气上界太阳直接辐射辐照度;τtot()λ大气总光学厚度;0θ为太阳天顶角.根据当地地方时的时角、地理经纬度、太阳赤纬可以计算出太阳高度角;d )2为日—地距离修正因子.采用近似公式:

式中:J为一年中的第几天;m(θ0)为大气质量:

大气总光学厚度[τtot()λ]包括气溶胶光学厚度[τa()λ]、瑞利分子散射光学厚度[τR()λ],气体吸收光学厚度[τg()λ].在不受水汽影响的波段大气总光学厚度表示为:

瑞利分子散射光学厚度可用经验公式表示为:

式中:Z为海拔高度(km).气体吸收光学厚度可表示为:

气体吸收光学厚度主要是臭氧、二氧化氮、二氧化硫和甲烷等各个分量的贡献的总和.利用CE-318观测结果对遥感反演结果进行验证时,由于波长不是一一对应的,所以运用埃斯屈朗方程对太阳分光光度计的结果进行插值.埃斯屈朗认为气溶胶光学厚度可表示为大气浊度参数β和波长指数α的函数,其中大气浊度参数β是波长等于1μm时的气溶胶光学厚度.埃斯屈朗公式可表示为:

通过对CE-318观测的440,500,670,870nm处气溶胶光学厚度进行插值,生成与 MODIS对应波段(550nm)的气溶胶光学厚度值进行比较.

3 结果

3.1 MODIS气溶胶光学厚度反演结果的验证

由于云对气溶胶光学厚度反演结果的精度影响很大,所以选取无云的MODIS L1B数据进行反演.上午过境(10:30)TERRA 卫星的MODIS数据32d,下午过境(13:30)AQUA卫星的MODIS数据38d.太阳分光光度计(CE-318)的气溶胶光学厚度用与卫星过境的时间对应的值,卫星遥感反演的气溶胶光学厚度取与地面观测点对应单个像元的值进行回归分析.由于(CE-318)没有和MODIS对应的550nm波长,通过埃斯屈朗方程进行插值,求得550nm波长处的气溶胶光学厚度.10:00～11:00的气溶胶光学厚度的平均值与TERRA卫星的MODIS反演的数据进行比较;13:00～14:00的气溶胶光学厚度的平均值与AQUA卫星的MODIS反演数据进行比较.

图2 地基(CE-318)和遥感(TERRA、AQUA)的气溶胶光学厚度的线性拟合Fig.2 Linear fitting for AOT derived from ground-based measurement (CE-318) and remote sensing observation (TERRA, AQUA)

TERRA/CE-318和AQUA/CE-318的气溶胶光学厚度的均方根误差(RMSE)分别为0.26和0.18.与李成才等[26]利用 MODIS资料遥感香港地区高分辨率气溶胶光学厚度的均方根误差(0.12)相比较大.然而,李成才等[27]的研究认为:在植被密集的地表,均方根误差小于 0.1,而在靠近海岸的地区均方根误差达 0.3.所以,TERRA/ CE-318和 AQUA/CE-318均方根误差(RMSE)结果比较合理.用AQUA的遥感数据进行气溶胶光学厚度的反演精度略高于 TERRA.TERRA/ CE-318和AQUA/CE-318的回归分析表明,气溶胶较小时,MODIS反演结果高估了气溶胶光学厚度,反之亦然.这与其他研究结果相一致[14,23,28].但是,MODIS的值普遍大于CE-318,说明本次研究 MODIS反演的气溶胶光学厚度偏高,由于空间分辨率高,增大了气溶胶光学厚度反演的不确定性.

3.2 气溶胶光学厚度的时空动态

由于大气中的气溶胶变化较快,在不同的时刻气溶胶光学厚度的变化也比较大.图3和图4分别是2008～2009年冬季CE-318观测的气溶胶光学厚度和其相对应 MODIS(TERRA、 AQUA)反演的气溶胶光学厚度的变化,从 2008年11月开始,气溶胶光学厚度逐渐增大;2008年12月的气溶胶光学厚度较低,平均大约为 0.65,到2009年2月平均大约为1.35.总体上冬季的气溶胶光学厚度较大.TERRA的平均值为0.87,对应的CE-318为0.81,差值为0.06;AQUA的平均值为0.81;对应的CE-318为0.69,差值为0.12.遥感反演的气溶胶光学厚度略高于 CE-318观测值.

图3 CE-318和TERRA气溶胶光学厚度的变化Fig.3 Variation of AOT derived from CE-318 and TERRA

图4 CE-318和AQUA气溶胶光学厚度的变化Fig.4 Variation of AOT derived from CE-318 and AQUA

图5为广州市2008～2009年冬季平均气溶胶光学厚度的空间分布.从图 5中可以看出气溶胶光学厚度空间差异显著,在 0.1～1之间变化,呈现东北低西南高的特征.较小的气溶胶光学厚度分布在增城市、从化市.因为这些地区人为活动较小,且有大片森林覆盖,空气较为清洁,是气溶胶光学厚度较小的主要原因[28];广州市气溶胶光学厚度的空间分布下午观测的AQUA气溶胶光学厚度低于上午观测的TERRA.这和其他地区气溶胶光学厚度的日变化相似[29-30].原因可能是广州地区冬季早上大气水汽含量较大,出现了薄雾,但到中午时分薄雾逐渐散去,天空比较晴朗,大气状况稳定.所以,中午时分(13:00～14:00)的气溶胶光学厚度较小[28].

图5 遥感反演的气溶胶光学厚度平均值的空间分布Fig.5 Spatial distribution of mean AOT of remote sensing retrieval

通过计算图像的相似度来分析两个传感器反演结果在空间分布的差异,图像的相似度计算可转化为直方图的距离来计算,相似度的定量度量描述公式可表示为:

式中:G,S分别为图像的直方图;N为像元样本数.gi,si为两个图像的像元.从图6和图7也可以看出气溶胶光学厚度的分布频率相似,呈现双峰分布,TERRA的峰值分别大约为 0.37和 0.72; AQUA的峰值分别大约为0.29和0.61.两个反演结果的相似度为 0.90,相似度较高,说明 TERRA和AQUA的气溶胶光学厚度反演结果的空间分布很相似.反演结果的空间分布相似性也可以用相关系数来衡量,TERRA和AQUA平均气溶胶光学厚度的相关系数达到0.99.

图6 TERRA气溶胶光学厚度平均值的直方图分布Fig.6 Histogram distribution of mean AOT derived from TERRA

图7 AQUA气溶胶光学厚度平均值的直方图分布Fig.7 Histogram distribution of mean AOT derived from AQUA

图8 遥感反演的气溶胶光学厚度标准差的空间分布Fig.8 Spatial distribution of AOT’s standard deviation of remote sensing retrieval

图 8为气溶胶光学厚度的标准差分布, TERRA卫星反演的气溶胶光学厚度的标准差集中在 0.19～0.72之间;AQUA的标准差集中在0.05～0.35之间,AQUA的标准差整体低于TERRA,也就是说气溶胶光学厚度较小的下午波动也较小;AQUA的标准差分布与平均值一致,呈东北低西南高;而TERRA却不然.这说明AQUA反演的气溶胶光学厚度在不同时间的空间分布相似,而TERRA在不同时间的空间分布变化较大.

4 结论

4.1 在广州市利用地面太阳光度计进行了气溶气光学厚度观测和利用MODIS L1B数据进行了高空间分辨率(1km)气溶胶光学厚度的反演.通过利用地面多波段太阳光度计观测的气溶胶光学厚度对卫星反演结果进行验证,MODIS卫星遥感高空间分辨率气溶胶光学厚度达到了较高的精度,TERRA/CE-318的线性回归方程的斜率和截距分别为 0.90和 0.14,R为 0.91;AQUA/ CE-318的线性回归方程的斜率和截距分别为0.98和0.14,R为0.93;CE-318观测的10:00～11:00和13:00～14:00气溶胶光学厚度的平均值分别为0.81和0.69,对应的TERRA和AQUA反演的平均值分别为 0.87和 0.81.气溶胶较小时,MODIS反演结果高估了气溶胶光学厚度,反之亦然.遥感反演的气溶胶光学厚度略高于CE-318观测得到的气溶胶光学厚度;利用AQUA的遥感数据进行气溶胶光学厚度反演精度高于 TERRA;AQUA的标准差整体低于 TERRA,也就是说较小的气溶胶光学厚度的下午波动也较小.

4.2 利用 MODIS卫星遥感反演高空间分辨率气溶胶光学厚度可以反映广州市气溶胶光学厚度的时空变化特征.2008年 12月的气溶胶光学厚度较低,平均大约为0.65;随后气溶胶光学厚度逐渐增大,到2009年2月,气溶胶光学厚度平均大约为1.35.广州市气溶胶光学厚度空间差异显著,在 0.1～1之间变化,呈东北低西南高的空间分布特征.即森林覆盖率比较高的地区气溶胶较低.

[1] Suess D T, Prather K A. Mass spectrometry of aerosol [J]. Chemical Reviews, 1999,99:3007-3035.

[2] 任丽新,游荣高,吕位秀,等.城市大气气溶胶的物理化学特性及其对人体健康的影响 [J]. 气候与环境研究, 1999,4(1):67-73.

[3] 罗云峰,周秀骥,李维亮.大气气溶胶辐射强迫及气候效应的研究现状 [J]. 地球科学进展, 1998,13(6):572-581.

[4] Charlson R J, Schwartz S E, Hales J M, et al. Climate forcing by anthropogenic aerosols [J]. Science, 1992,255:423-430.

[5] Tegen I, Lacis A A, Fung I. The influence of mineral aerosols from disturbed soils on the global radiation budget [J]. Nature, 1996,380:419-422.

[6] D'Almeida G A. On the variability of desert aerosol radiative characteristics [J]. J. Geophys. Res., 1987,92:3017-3026.

[7] Gunnar Myhre, Frode Stordal, et al. Estimation of the direct radiative forcing due to sulfate and soot aerosols [J]. TELLUS, 1998, 50B: 463-477.

[8] Kaufman Y J, Tanré D, Boucher O. A satellite view of aerosols in the climate system [J]. Nature, 2002,419:215-223.

[9] Li Zhanqing, Xia Xiangao, Cribb Maureen, et al. Aerosol optical properties and their radiative effects in northern China [J]. Journal of Geophysical Research, 2007, 112: D22S01, doi: 10.1029/ 2006JD007382.

[10] Holben B N, Eck T F, Slutsker I, et al. AERONET-A federated instrument network and data archives for aerosol characterization [J]. Remote Sensing of Environment, 1998,66(1):1-16.

[11] Kaufman Y J, Tanré D, Remer L A, et al. Operational remote sensing of tropospheric aerosol over land from EOS moderate resolution imaging spectroradiometer [J]. J. Geophys. Res., 1997, 102(D14):17051-17067.

[12] Ichoku C, Kaufman Y J, Remer L A, et al. Global aerosol remote sensing from MODIS [J]. Advances in Space Research, 2004,34: 820-827.

[13] Levy R C, Remer L A, Mattoo S, et al. Second-generation operational algorithm: Retrieval of aerosol properties over land from inversion of moderate resolution imaging spectroradiometer spectral reflectance [J]. Journal of Geophysical Research, 2007a, 112: D13211, doi: 10.1029/2006JD007811.

[14] Remer L A, Kaufman Y J, Tanré D, et al. The MODIS aerosol algorithm, products and validation [J]. J. Atmos. Sci., 2005,62(4): 947-973.

[15] 李成才,毛节泰,刘启汉,等.利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染 [J]. 大气科学, 2003,27:869-879.

[16] 李成才,毛节泰,刘启汉.利用 MODIS 资料遥感香港地区高分辨率气溶胶光学厚度 [J].大气科学,2005,29(3):335-342.

[17] Li C C, Lau A K H, Mao J T, et al. Retrieval, Validation and Application of the 1-km Aerosol Optical Depth from MODIS measurements over Hong Kong [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2005,43(11):2650-2658.

[18] http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html.

[19] Tanré D, Kaufman Y J, Herman M, et al. Remote sensing of aerosol properties over oceans using the MODIS/EOS spectral radiance [J]. J. Geophys. Res., 1997,102:16971-16988.

[20] Remer L A, Wald A E, Kaufman Y J. Angular and seasonal variation of spectral surface reflectance ratios: Implications for the remote sensing of aerosol over land [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2001,39(2):275-283.

[21] Gatebe C K, King M D, Tsay S C, et al. Sensitivity of off-nadir zenith angles to correlation between visible and near-infrared reflectance for use in remote sensing of aerosol over land [J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2001,39(4): 805-819.

[22] Remer L A, Tanré D, Kaufman Y J. Algorithm for remote sensing of tropospheric aerosol from MODIS: Collection 5 [M]. Greenbelt, MD USA: NASA Goddard Space Flight Center, 2006.

[23] Chu D A, Kaufman Y J, Ichoku C, et al. Validation of MODIS aerosol optical depth retrieval over land [J]. Geophys. Res. Lett., 2002,29(12):391-394.

[24] Mi Wen, Li Zhangqing, Xia Xiaogao, et al. Evaluation of the moderate resolution imaging spectroradiometer aerosol products at two aerosol robotic network stations in China [J]. Journal of Geophysical Research, 2007, 112: D22S08, doi: 10.1029/ 2007JD8474.

[25] Liang Shunlin, Zhong Bo, Fang Hongliang. Improved estimation of aerosol optical depth from MODIS imagery over land surfaces [J]. Remote Sensing of Environment, 2006,104: 416-425.

[26] 李成才,毛节泰,刘启汉.利用 MODIS 资料遥感香港地区高分辨率气溶胶光学厚度 [J]. 大气科学, 2005,29(3):335-342.

[27] 李成才,毛节泰,刘启汉,等.利用MODIS研究中国东部地区气溶胶光学厚度的分布和季节变化特征 [J]. 科学通报, 2003, 48(19):2094-2100.

[28] Levy R C, Remer L A, Martins J V, et al. Evaluation of the MODIS aerosol retrievals over ocean and land during CLAMS [J]. J. Atm. Sci., 2005,62(4):974-992.

[29] 肖钟湧,江 洪,余树全,等.杭州地区大气气溶胶光学特性高光谱研究 [J].环境科学学报,2008,28(9):1894-1903.

[30] Jacovides C P, Kaltsounides N A, Asimakopoulos D N, et al. Spectral aerosol optical depth and Angstrom parameters in the polluted Athens atmosphere [J]. Theor. Appl. Climatol., 2005, DOI 10.1007/s00704-004-0110-3.