能见度反演PM2.5质量浓度方法的对比分析

崔　蕾，倪长健，孙欢欢，刘　昆，张　研

(1.成都信息工程学院大气科学学院/ 高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都　610225；2.中国人民解放军96111部队,陕西 渭南　715400；3.中国人民解放军95596部队,陕西 西安　710300)



能见度反演PM2.5质量浓度方法的对比分析

崔蕾1，倪长健1，孙欢欢1，刘昆2，张研3

(1.成都信息工程学院大气科学学院/ 高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都610225；2.中国人民解放军96111部队,陕西 渭南715400；3.中国人民解放军95596部队,陕西 西安710300)

摘要：着眼于能见度对细颗粒物反演的准确表征，利用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路四段逐时PM(2.5)质量浓度以及大气能见度的监测数据，对比研究了基于能见度推算PM(2.5)质量浓度的直接与间接方法。前者利用幂函数直接构建能见度与PM(2.5)质量浓度的函数关系；后者则通过能见度对消光系数的求取，进一步以线性函数反演PM(2.5)质量浓度。分析结果表明：(1)2种方法均能较好地反演PM(2.5)质量浓度，反演结果与地面监测数据具有一致的统计特征；(2)相比基于能见度反演PM(2.5)质量浓度的直接方法，间接方法物理意义更为清晰，同时反演结果也更优。

关键词：成都；PM(2.5)；消光系数；能见度；反演

气溶胶是指悬浮在地球大气中沉降速度小、尺度介于10-3～10 μm之间的液态或固态粒子。近年来,由气溶胶消光作用所造成大气能见度降低的现象已成为严重的环境污染问题,受到了各界的高度关注[1]。已有研究表明,细颗粒物是造成能见度恶化的重要因子。王淑英等[2]统计了北京地区大气能见度的变化规律,表明能见度与颗粒物浓度呈反相关关系;张剑等[3]分析了苏州城区能见度与颗粒物质量浓度及气象要素的相关关系,得到颗粒物质量浓度与能见度相关性较好这一结论;姚婷婷等[4]对深圳市冬季大气消光性质与细粒子化学组成的高时间分辨率观测和统计研究表明,颗粒物对大气消光能力与粒径和成分关系密切。理论上而言,如果颗粒物的化学组成以及各种化学组分的吸收消光比例确定,就可推算出颗粒物对能见度的消光作用[5],但该项分析耗时长，费用高。为此,王京丽等[6]、姚剑等[7]分别利用北京与上海大气能见度与颗粒物质量浓度的数据,提出了两者之间的统计学关系。消光系数作为气溶胶光学特性的重要表征,也被广泛用于地面颗粒物的反演。何秀等[8]在对地面消光系数进行湿度订正的前提下,反演得到PM10质量浓度;陶金花等[9]基于卫星遥感AOT的资料,提出了估算近地面颗粒物浓度的新方法;韩道文等[10]、SONG等[11]分别利用北京市地面激光雷达和气象仪测量结果构建了消光系数与近地面颗粒物的函数关系,并对近地面颗粒物进行估算。

笔者利用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路四段逐时PM2.5以及大气能见度监测数据,对比分析了基于能见度推算PM2.5浓度的直接与间接方法，不仅丰富了大气细颗粒物浓度监测的手段,还可为大气环境管理提供依据。

1研究方法

1.1资料来源和仪器

选用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路环境监测站提供的逐时PM2.5质量浓度以及大气能见度监测数据。

采用小流量采样器(美国热电子环境设备公司)进行大气气溶胶(PM2.5)质量浓度的观测。该仪器具有PM10和PM2.5粒径切割头,使用电子天平(AB204-E)并利用减重法求得PM质量浓度,精度为十万分之一,采样频率为5 min。大气能见度采用Belfort 6000型大气能见度传感器测量,数据采集频率为1 min,精度为±10%，散射角度为42°。

1.2反演方法

1.2.1基于能见度的间接反演方法

根据朗伯-比尔定律,气溶胶的消光系数与能见度关系如下[1]：

(1)

式(1)中,Kext为消光系数,m-1;V为能见度,m。结合Mie散射理论,消光系数与颗粒物谱分布和消光系数因子有关[12]。

Kext=π∫Qext(m,r,λ)n(r)r2dr。

(2)

式(2)中,Qext(m,r,λ)为颗粒物的消光系数因子;m为粒子的复折射率,%;r为半径,μm;λ为波长,μm;n(r)为谱分布函数。

颗粒物质量浓度可表达为

(3)

式(3)中,ρ(PMx)为PMx质量浓度,μg·m-3;ρ为密度,μg·m-3。

在此基础上,根据HANSEN等[13]的工作,引入归一化颗粒物散射效率〈Qext〉和有效半径〈r〉2个参数:

(4)

(5)

最后,综合式(2)～(5)可得到:

(6)

式(6)表明,若颗粒物的类型及谱分布一定,则〈Qext〉、〈r〉和〈ρ〉均视为常数,据此构建近地面气溶胶消光系数与颗粒物浓度之间的线性模型,即

ρ(PM2.5)=A×Kext+B。

(7)

式(7)中,A、B为该模型的参数。但实际而言,不同地区及时段内,颗粒物类型不可能相同,从而上述假设有一定限制,但在较小区域和较短时间范围内,可近似认为颗粒物类型及其谱分布的影响因子相对稳定,从而两者间的线性关系较为稳定。诸多学者的研究成果也验证了这一假设的合理性[2,6-8,14]。

1.2.2基于能见度的直接反演方法

利用式(1)和(6)可得能见度(V)与ρ(PMx)呈倒数关系:

(8)

结合梁延刚等[14]、王京丽[6]等学者的研究成果,可利用幂函数拟合近地面PM2.5质量浓度与能见度之间的关系,即

ρ(PM2.5)=C×VD。

(9)

式(9)中,C、D为该模型参数。

2结果与分析

基于成都市人民南路2013年6月1日—2014年2月28日逐时能见度和近地面PM2.5质量浓度数据,分夏、秋、冬3个季节利用前述直接与间接方法构建能见度与PM2.5质量浓度的数学模型(剔除异常及缺测数据后,夏、秋、冬3季有效样本个数分别为1 584、2 180和2 090),结果见表1。

综合表1和图1可见,2种模型均能较好地反演PM2.5质量浓度;另外,就相关系数而言,冬季效果最好,秋季次之,夏季稍差,这可能与相对湿度季节变化特征有关[6,10]。

将夏、秋、冬3季时均样本求取日均浓度后,分别得到66、90和87对有效样本。按上述2类模型进行反演计算,反演结果(图2)均与地面监测结果在统计学特征上有较好的一致性。为评判上述2种反演方法效果的优劣,相应误差计算结果见表2。间接反演方法所得的PM2.5质量浓度与实际监测值的偏差更小,拟合效果更优,由此表明间接方法的反演结果与地面监测结果具有更好的相关性。

表1直接方法与间接方法的反演模型及统计参数

Table 1Inversion models using the direct method and indirect method and statistic parameters

季节样本数直接方法模型Rd2(α=0.05)间接方法模型Rind2(α=0.05)夏1584y=111345.04x-0.9930.43y=27887.07x+8.02320.43秋2180y=31980.59x-0.7930.53y=28571.78x+19.61110.52冬2090y=22697.589x-0.6920.65y=34273.697x+52.00100.66

直接方法模型中x、y分别为能见度(V)和ρ(PM2.5);间接方法模型中x、y分别为消光系数(Kext)和ρ(PM2.5)。Rd2和Rind2分别为直接与间接方法模型的决定系数。

图1　直接和间接方法反演结果散点图

图2　PM2.5质量浓度的反演结果与地面观测值对比

表2直接和间接方法反演PM2.5质量浓度结果的误差比对

Table 2Comparison between the inversions of PM2.5mass concentrations using direct and indirect methods in diviation

季节样本数ρ1/(μg·m-3)ρ2/(μg·m-3)ρ3/(μg·m-3)偏差1/%偏差2/%夏6659.2545.5049.622316秋9093.0885.3786.6887冬87146.97138.41140.8164

ρ1、ρ2和ρ3分别表示监测样本、直接法反演和间接法反演ρ(PM2.5)均值；偏差1、偏差2分别为直接方法与间接方法所得结果与监测样本浓度的偏差,该偏差计算公式为Dev=[|(ρ反演结果-ρ地面监测)|/ρ地面监测]×100%,式中ρ反演结果与ρ地面监测分别表示2种方法所反演的PM2.5质量浓度日均值与地面监测样本日均值。

3结论

提出了基于能见度反演PM2.5质量浓度的直接与间接方法,前者利用幂函数直接构建能见度与PM2.5质量浓度的函数关系;后者则通过能见度对消光系数的求取,进一步以线性函数反演PM2.5质量浓度。利用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路四段逐时PM2.5质量浓度以及大气能见度的监测数据,计算结果表明:(1)2种方法均能较好地反演PM2.5质量浓度,反演结果与地面监测数据具有一致的统计特征;(2)相比于直接方法的计算结果,间接方法物理意义更为明确,同时反演所获得的PM2.5质量浓度与地面监测浓度的相关性也更高。

参考文献：

[1]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(5):869-880.

[2]王淑英,张小玲,徐晓峰.北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析[J].气象科技，2003,31(2):109-114.

[3]张剑,刘红年,唐丽娟.苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析[J].环境科学研究，2011,24(9):982-987.

[4]姚婷婷,黄晓锋,何凌燕,等.深圳市冬季大气消光性质与细粒子化学组成的高时间分辨率观测和统计关系研究[J].中国科学:化学,2010,40(8):1163-1171.

[5]宋宇,唐孝炎,方晨,等.北京市能见度下降与颗粒物污染的关系[J].环境科学学报,2003,23(4):468-471.

[6]王京丽,刘旭林.北京市大气细粒子质量浓度与能见度定量关系初探[J].气象学报,2006,64(2):221-228.

[7]姚剑,王广华,林俊,等.上海市大气颗粒物与能见度的关系[J].气象与环境学报,2010,26(4):17-21.

[8]何秀,邓兆泽,李成才,等.MODIS 气溶胶光学厚度产品在地面 PM10 监测方面的应用研究[J].北京大学学报:自然科学版,2010,46(2):178-184.

[9]陶金花,张美根,陈良富,等.一种基于卫星遥感 AOT 估算近地面颗粒物的方法[J].中国科学D辑:地球科学,2013,43(1):143-154.

[10]韩道文,刘文清,刘建国,等.气溶胶质量浓度空间垂直分布的反演方法[J].中国激光,2006,33(11):1567-1573.

[11]SONG C H,PARK M E,LEE K H,etal.An Investigation Into Seasonal and Regional Aerosol Characteristics in East Asia Using Model-Predicted and Remotely-Sensed Aerosol Properties[J].Atmospheric Chemistry & Physics Discussions,2008,8(3):8661-8713.

[12]李成才,毛节泰,刘启汉,等.MODIS 卫星遥感气溶胶产品在北京市大气污染研究中的应用[J].中国科学 D 辑:地球科学,2005,35(增刊1):177-186

[13]HANSEN J E,TRAVIS L D.Light Scattering in Planetary Atmospheres[J].Space Science Reviews,1974,16(4):527-610.

[14]梁延刚,胡文志,杨敬基.香港能见度、大气悬浮粒子浓度与气象条件的关系[J].气象学报,2008,66(3):461-469.

(责任编辑： 陈昕)

Comparison Analysis of the Method of Using Visibility to Retrieve Concentration of PM2.5.

CUILei1，NIChang-jian1，SUNHuan-huan1，LIUKun2，ZHANGYan3

(1.College of Atmospheric Sciences/ Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225, China;2.Chinese People′s Liberation Army 96111 Armed Forces, Weinan 715400, China;3.Chinese People′s Liberation Army 95596 Armed Forces, Xi′an 710300, China)

Abstract:To characterize precisely the usage of visibility to retrieve concentration of fine particles, a direct method and an indirect method were used to reckon PM(2.5) mass concentration based on visibility in a comparative study with the hourly monitoring data of PM(2.5 ) mass concentration and atmospheric visibility at Section 4 of South People Road of Chengdu during the period from June 1, 2013 to Feb. 28, 2014 cited as subject. The former used power functions to directly develop a functional relationship between visibility and PM(2.5) mass concentration, while the latter first worked out extinction coefficient by visibility and then used linear functions to retrieve PM(2.5) mass concentration. Results show as follows: (1) Both methods can be used well to retrieve PM(2.5) mass concentration and the retrieval matches the ground monitoring data quite well in statistic feature; (2) Compared to the direct method of using visibility to retrieve PM(2.5) mass concentration, the indirect method is more explicit in physical significance and more accurate.

Key words:Cheng-du City；PM(2.5)；extinction coefficient；visibility；inversion

作者简介：崔蕾(1992—),女,贵州贵阳人,硕士生，研究方向为大气物理与大气环境。E-mail: cccuuuiiillleeeiii@163.com

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.02.026

中图分类号：X16

文献标志码：A

文章编号：1673-4831(2016)02-0338-04

基金项目：四川省教育厅项目(2014Z155);四川省教育厅重点项目(15ZA0179)

收稿日期：2015-05-13