基于遥感的秸秆焚烧对江苏省气溶胶光学厚度时空分布的影响研究

杭鑫，李亚春，张明明，谢小萍，任义方，张岚

1. 江苏省气象服务中心，江苏 南京 210008；2. 池州市气象局，安徽 池州 247100

基于遥感的秸秆焚烧对江苏省气溶胶光学厚度时空分布的影响研究

杭鑫1，李亚春1，张明明2，谢小萍1，任义方1，张岚1

1. 江苏省气象服务中心，江苏 南京 210008；2. 池州市气象局，安徽 池州 247100

为了解秸秆焚烧对大气气溶胶光学厚度（AOD）时空分布的影响，利用江苏省2010—2015年卫星监测数据和气象观测数据，计算了5—7月份江苏省的AOD信息，采用基于上下文的增强的火点遥感识别方法提取了6月江苏省的火点信息，分析了AOD与火点的时空变化特征，以期为开展大气环境监测与评价提供依据，为政府秸秆焚烧防控决策提供参考。结果表明：江苏省秸秆焚烧火点主要集中于6月，2010—2013年6月秸秆焚烧火点较多，2014年和2015年的火点数明显减少，且火点主要集中于长江以北地区，而长江以南地区较少；在没有秸秆焚烧的情况下（以5月和7月作为对照），江苏省AOD的空间分布表现为苏南最高，苏中其次，苏北最低；而受秸秆焚烧影响的6月，全省平均AOD值均大于5月和7月，其中江苏西部、苏北、苏南大部分地区AOD值明显增大，AOD高值区跟秸秆焚烧火点高发区分布总体一致；秸秆焚烧对苏南、苏中和苏北的AOD值影响存在一定差异，针对5—6月AOD进行差值计算，发现苏北AOD平均差值为0.19，苏南为0.22，苏中最小，仅为0.11，且苏中部分地区的AOD差值与火点的分布并非完全一致，这是由于6月苏中地区以东到东南风为主，且苏中平原秸秆焚烧排放的污染物更易扩散，导致秸秆焚烧对苏中地区AOD值的影响程度小于苏南和苏北，与火点的分布并不完全一致。可见，秸秆焚烧可对江苏省AOD的时空变化产生较明显的影响。

秸秆焚烧；火点；AOD；卫星遥感；江苏省

大气中气溶胶主要来源于人类活动和自然产生（Streets et al.，2009；Lu et al.，2010；Leil et al.，2010）。现有研究已表明人类活动产生的烟尘等排放物已成为中国东部地区的气溶胶主要类型（He et al.，2012；Li et al.，2010；邓学良等，2010）。6月份正是江苏省小麦等农作物收割的主要季节，农民为抢收抢种，往往就地焚烧秸秆，大部分秸秆直接露天焚烧，排放大量烟尘类型的气溶胶（王书肖等，2008；郑有飞等，2010；赵建宁等，2011），严重污染环境，引起能见度下降，影响航空、航运、高速公路运输和人民生产生活。

卫星遥感资料已被广泛应用于气溶胶空间分布和变化研究以及秸秆焚烧火点监测。目前，MODIS卫星遥感气溶胶产品作为国内外专家分析气溶胶光学厚度（AOD）变化信息的主要数据源，不少学者已经对其产品的适用性验证做了大量工作（Remer et al.，2005；Ichoku et al.，2005；Levy et al.，2009）。郑小波等（2011）和白淑英等（2012）利用MODIS气溶胶产品研究了中国及部分区域内AOD长时间分布和变化趋势。王子峰等（2008）和冯登超等（2015）在卫星监测秸秆焚烧火点方法上也做了不少研究。

随着近年来秸秆焚烧引起的环境问题越来越被社会各界所关注，很多学者开展了秸秆焚烧对空气质量的影响研究。厉青等（2009）研究认为秸秆焚烧火点数变化与空气污染指数有较好的一致性，在不利于污染物扩散的气象条件下秸秆焚烧会导致空气质量明显下降；尹聪等（2011）进一步分析了秸秆焚烧影响空气质量的气象成因。苏继峰等（2012）从天气形势、卫星遥感火点监测、物理量诊断和后向轨迹模拟等方面探讨了秸秆焚烧导致南京及周边二次空气污染事件的成因。蔡宏珂等（2011）采用星载激光雷达资料对秸秆焚烧源气溶胶的光学特性进行了分析。伍德侠等（2008）研究了2007年5—6月合肥秸秆焚烧期间碳黑气溶胶的变化特征，表明秸秆焚烧是碳黑气溶胶的重要来源。杨元建等（2013）通过比较安徽地区的逐月能见度、霾日数及AOD的变化与火点数分布情况，认为6月份大量焚烧秸秆造成了空气中颗粒物浓度升高，加上适合污染物扩散的气象条件的配合，整个东部地区AOD均有所上升。上述研究多侧重于秸秆焚烧对空气质量的影响以及污染物来源分析，而对AOD时空格局的影响研究尚不多见，杨元建等（2013）也仅仅给出了定性的比较结果。

为此，本文利用2010—2015年江苏省卫星监测数据，分别解译出每年6月份的秸秆焚烧火点信息以及每年5—7月AOD的分布信息，分析了秸秆焚烧火点和AOD的时空变化特征，探讨秸秆焚烧对AOD时空格局的影响规律，以期为开展大气环境监测与评价提供依据，为政府秸秆焚烧防控决策提供参考。

1 研究区与资料及方法简介

1.1 研究区概况

本文在对江苏省进行空间区域分析时，参考既往的划分方法，同时结合实际情况，将研究区划分为苏南（包括苏州、无锡、常州、镇江和南京五市）、苏北（包括盐城、淮安、连云港、宿迁和徐州5市）和苏中（包括南通、泰州和扬州3市）3个区域进行对比分析（图1）（张明明，2014）。

1.2 资料

常规气象数据：气象资料来源于江苏省气象局，主要选用了东台站2010—2015年每年6月站点的平均风速和风向数据。

NCEP/NCAR再分析资料：NCEP/NCAR再分析资料来源于美国国家海洋和大气管理局，主要为近地面月平均纬向风和径向风数据，分辨率为2.5°×2.5°，时间范围为2010—2015年每年6月。

卫星数据：MOD04_3K（全称MODIS Terra/Aqua Aerosol 5-Min L2 Swath 3 km）是NASA于2015年新发布的Level 2级气溶胶产品，版本为C6，可用来获取全球海洋和陆地环境的大气气溶胶光学特性，如气溶胶光学厚度（AOD）和波长指数（Angstrom Exponent），通过查找表（LUT）反演得到反射和传输通量，以及其他质量控制和辅助参数，其空间分辨率为3 km，以HDF4格式提供，相较于之前C5版本的10 km分辨率的气溶胶日产品（MOD04_L2），较高的分辨率有助于分析更为精细的AOD分布特征，时间范围为2010—2015年每年5月、6月和7月。而火点信息的提取则是综合了基于国家卫星气象中心和江苏省气象局卫星直收站的EOS/MODIS和NOAA/AVHRR观测的影像数据，时间范围为2010—2015年每年5月和6月。

1.3 气溶胶光学厚度的提取方法

由于MOD04_3K数据为Swath格式的数据，地理坐标信息以经纬度波段的方式单独存在。利用MCTK（MODIS Conversion Toolkit）工具包进行镶嵌和投影转换，投影方式为Geographic Lat/Lon，并进行裁切处理。MOD04_3K数据以整型数据SI（Scaled Integers）的方式存储，使用前需要进行真值转换，即乘以转换系数0.001得到真实的气溶胶光学厚度值。由于NASA发布的气溶胶产品数据是基于改进的暗像元法（V5.2算法）和深蓝算法（Deep Blue）反演得到的AOD，而本研究时段的气溶胶产品适用于V5.2算法，而采用该算法提取出来的AOD可能在湖面等水体上空会出现异常无效值，这是由于V5.2算法是基于下垫面为均一植被地表的假设，水体上空若能反演出AOD，显然不合理，因此采用水体掩膜技术去除异常无效值。

图1 研究区位置图Fig. 1 The location map of study area

1.4 火点信息的提取方法

本文采用一种基于上下文的增强的火点遥感识别方法（ECFDA）（李亚春等，2007）来提取火点信息，其原理是通过计算中心点像元与周围像元温度的统计特征，设置若干判据和阈值来实现热异常探测，主要包括火点确定、耀斑滤除，该算法相较于传统的CFDA算法，在火点背景像素的确定及真实火点的判据选择等方面有了改进，算法性能更优越。卫星数据主要用到波长为4 μm的中红外波段和11 μm的热红外波段，其亮度温度值分别用T4和T11表示。以MODIS卫星数据为例（NOAA/AVHRR卫星数据对应的通道为3、4通道），主要改进的地方是在原有算法的基础上引入亮温梯度的概念，以更好地区别出真实火点和疑似火点。

主要建立以下判据将真实火点从疑似火点中判别出来：

2 结果与讨论

2.1 江苏省秸秆焚烧火点的时空分布特征

2010—2015年江苏省的夏收时间主要集中于6月，2014年最早，5月26日开始夏收，其他5年均在6月1日左右开始，结束日期在6月26日—6月30日之间，因此本文仅分析每年6月的秸秆焚烧火点分布情况。由江苏省秸秆焚烧火点示意图（图2）可知，2010—2015年每年6月在江苏省境内均监测到秸秆焚烧火点，其中2010—2013年6月秸秆焚烧火点较多，2014年和2015年的火点数明显减少，至2015年全省火点数降至13个，这可能与秸秆禁烧的力度加强，农民的环保意识增强有关。苏北、苏中和苏南省秸秆焚烧火点的时间变化趋势总体相似，但存在一定的差异。其中，苏北地区2010—2013年6月秸秆焚烧火点数明显多于2014年和2015年同期；苏中地区2011年6月秸秆焚烧火点数最多，2013—2015年同期显著减少；苏南地区则是2011年和2012年6月的火点数较多，其他年份均较少。从秸秆焚烧火点的空间分布来看，火点主要集中于长江以北地区，而长江以南地区较少。分别从苏北、苏中和苏南3个区域统计秸秆焚烧火点数（表1），可以发现苏北地区的秸秆焚烧火点数最多，累计达860个，占全省火点总数的80.9%，且历年火点数均大于其他地区；苏中地区次之，累计火点数126个，占比11.9%；苏南地区最少，仅占7.2%。

图2 2010—2015年6月江苏省秸秆焚烧火点示意图Fig. 2 The straw burning points in June of Jiangsu Province from 2010 to 2015

表1 2010—2015年6月江苏省火点数目分区域统计Table 1 The area statistics of burning points number in Jiangsu Province from 2010 to 2015 ind

2.2 江苏省AOD的时空分布特征

图3反映了2010—2015年江苏省5—7月的AOD值的年变化趋势。由图可知，江苏省5—7月的AOD值总体呈波动下降趋势，2010—2013年这3个月的AOD值相对较大，2014开始呈明显下降趋势。从不同月份看，各年6月的AOD值均大于5月和7月，且2010—2013年3条曲线之间相差较大，而2014年和2015年3条曲线趋于接近。这与卫星监测到的秸秆焚烧火点数的时间变化趋势基本相符。

图3 2010—2015年江苏省5—7月AOD变化Fig. 3 The monthly changes of AOD in Jiangsu Province from 2010 to 2015

图4 2010—2015年江苏省5—7月平均AOD分布Fig. 4 The average distributions of AOD from May to July of Jiangsu Province from 2010 to 2015

图5 江苏省累计6年5—7月分区域AOD均值统计Fig. 5 The sub regional AOD average statistics from May to July of Jiangsu Province in cumulative six years

将2010—2015年每年5—7月的AOD值累加求平均并进行分区统计，得到江苏省2010—2015年5—7月的合成平均AOD分布图（图4）和AOD分区域分布统计图（图5）。由图4～图5可知，江苏省5—7月的AOD空间分布总体趋势基本相似，表现为苏南地区最高（分别为：0.97、1.19、0.89），苏中其次（分别为：0.93、1.04、0.86），苏北最低（分别为：0.88、1.07、0.83），区域间AOD值由南向北呈阶梯状分布，高值区主要位于苏南中东部。一般认为，江苏AOD值的这种阶梯状分布主要是由人口密度、城市化和经济发展水平导致的，与张明明等（2014）的研究结果一致。由图4可知，6月份江苏省AOD的分布情况发生了明显变化，明显高于5月和7月，苏南地区AOD均值已高达1.19，明显大于5月和7月，苏中和苏北地区的情况也相似。AOD的高值（＞1.1）范围也明显扩大，除苏南中东部地区AOD值仍然较大外，全省西部及中部部分地区也出现了AOD高值。

由于江苏省秸秆焚烧现象主要集中于6月份，故特别分析2010—2015年的6月AOD分布情况（图6）。由图可见，2010—2013年全省AOD值要比2014—2015年明显偏大，且各区域年际间分布差异明显。其中，苏北地区2010年和2011年AOD高值最多，苏中地区2011年和2013年AOD高值最多，而苏南地区2010—2013年AOD高值均较多，各区域2014年和2015年的AOD高值均明显减少。除2013年外，6月份AOD的时空分布情况与相应的秸秆焚烧火点分布情况也基本相符。从江苏省气象局发布的2013年6月江苏省农业及生态气象情报统计可知，2013年6月江淮东部和苏南地区降水普遍较常年同期偏少10%～80%，其他地区偏多10%～40%，且当月出现异常高温天气，月极端温度达38.3 ℃。根据罗宇翔等（2012）研究，夏季在高温高湿的气象条件下，大气中二次气溶胶转化增加，而降水的偏多使AOD明显下降，因此气象条件可能是造成2013年6月苏南地区AOD出现高值，而苏北地区AOD偏小的原因。

2.3 秸秆焚烧对江苏省AOD影响的分析

罗云峰等（2000）利用1961—1990年近30年中国44个日射站反演了大气气溶胶光学厚度（AOD）的平均值，表明AOD值大小依次为5月＞6月＞7月，而这一时期国内很少出现秸秆焚烧现象，AOD受秸秆焚烧影响较小；关佳欣等（2010）也发现2000—2009年长江三角洲地区的夏季AOD值略低于春季；郑小波等（2012）认为夏季AOD值略低于春季主要是因为研究区夏季主汛期雨水的冲刷作用，并且估计夏季平均AOD值要比春季低0.2～0.3。因此，可以推断，在不考虑秸秆焚烧影响且排放源近似不变的情形下，5—月的AOD值差异不大，且6月份的AOD值应略小于5月份而略大于7月份。若6月份的AOD值大于5月份，则认为主要是秸秆焚烧影响的结果。例如2014年和2015年6月火点明显减少（图2），其AOD值与5月和7月的均值差异明显缩小（图3），这进一步验证了上述推论。

图6 2010—2015年江苏省6月AOD分布图Fig. 6 The AOD distributions of June in Jiangsu Province from 2010 to 2015

为分析6月份秸秆焚烧对AOD分布的影响，将2010—2015年每年6月平均AOD值分别与5月和7月进行差值运算（6月AOD—5月AOD，6月AOD—7月AOD），计算结果见图7。由6月与5月的AOD差值图（图7a）可知，全省西部及苏北大部分地区6月的AOD值明显大于5月，而苏中和苏南的中东部地区AOD差值较小，甚至出现负值。与6月的累计火点分布图（图7b）进行比较，卫星监测到的秸秆焚烧火点主要集中于苏北、苏中和苏南的中西部地区，苏中和苏南的东部火点明显偏少。火点相对密集的西部及苏北大部分地区，由于较多的秸秆焚烧导致了AOD值的升高，故6月AOD值大于5月，其AOD差值大部分介于0.3～0.5之间；苏南东部及沿海地区由于火点较少，故6月的AOD值与5月相当或略小于5月。6—7月份的AOD差值分布情况（图7c）与5—6月份差值基本相似，但由于通常情况下6月AOD值与7月相当或略大于7月，因此秸秆焚烧引起的AOD值的升高主要导致两者的差异进一步增大。由此可以认为，6月份秸秆焚烧所排放的污染物引起了AOD值的升高，导致了全省AOD分布状况发生改变。

图7 （a）2010—2015年江苏省5月和6月累计平均AOD差值；（b）2010—2015年江苏省6月火点个数累计分布；（c）6月和7月累计平均AOD差值Fig. 7 (a) The cumulative average AOD differences in May and June of Jiangsu Province from 2010 to 2015; (b) The point number cumulative distributions in June of Jiangsu Province from 2010 to 2015; (c) The cumulative average AOD differences in June and July

进一步统计各区域5、6月份的AOD差值，发现苏北AOD平均差值为0.19，苏南为0.22，苏中最小，仅为0.11，说明秸秆焚烧对这3个区域的AOD值均有影响，其中，对苏南和苏北地区的影响相对较大，而对苏中地区影响较小。苏中部分地区的AOD差值与火点的分布并非完全一致，有可能是受到了地形或气象条件的影响。

2.4 讨论

根据吴兑等（2008）的研究，近地层输送条件即地面流场与大气污染物稀释扩散密切相关；杨元建等（2013）认为，风速大值区，污染物容易扩散，AOD相对较低；而风速小值区，即气流停滞区，水平扩散条件不好，污染物浓度容易升高，AOD相对升高。因此，从理论上讲，在不考虑风和地形的影响下，秸秆焚烧所在区域的平均AOD值会比无秸秆焚烧的相邻区域高。苏中地区秸秆焚烧火点数仅次于苏北地区，但这一地区，尤其是东部沿海地区的平均AOD差值却是最小的，分析认为主要有两方面的原因：一是6月份苏中及苏北南部地区以东到东南风为主（图8），秸秆焚烧产生的颗粒污染物更易向处于下风向的西北部输送，导致江苏西部的AOD值明显偏高；二是苏中、苏北多为平原地区，在沿海较大风速且主导风向为东到东南风的影响下（图9），秸秆焚烧所排放的污染物更易扩散，故AOD值相对较低。

图8 2010—2015年6月东台站风向玫瑰图；Fig. 8 The wind rose of Dongtai Station in June from 2010 to 2015

图9 2010—2015年6月合成平均的近地面风场分布Fig.9 The average distribution of the surface wind field in June from 2010 to 2015

此外，由于卫星观测本身存在局限性，会受到大范围天空云系的影响，造成观测数据的不连续，AOD反演对云的变化非常敏感，有时出现很薄的云，AOD反演结果为空值，但此时火点信息却能被提取出来，这就造成了观测数据的不对应，因此本文对AOD的提取均采用计算均值的方法，同时对火点的提取也采用对应时段的累计分布，由此提高了两者对比的准确性和科学性。本文研究江苏区域时仅对江苏省内的AOD和火点进行了统计分析，未考虑邻省（安徽、山东等）的火点和其他气象因子等对江苏的影响，结果难免会有不精确之处，需要进一步研究更大尺度的环境及气象要素对江苏省AOD的影响，以期为政府秸秆焚烧防控决策提供理论依据。

3 结论

本文利用6年的EOS/MODIS和NOAA/ AVHRR遥感数据分析了江苏省气溶胶光学厚度和火点的分布特征，结合近地面风数据重点研究了6月份江苏省AOD的时空分布特征和成因。主要结论如下：

（1）江苏省秸秆焚烧火点主要集中于6月，2010—2013年6月秸秆焚烧火点较多，2014年和2015年的火点数明显减少，且火点主要集中于长江以北地区，长江以南地区较少。

（2）在没有秸秆焚烧的情况下（以5月和7月作为对照），江苏省AOD空间分布表现为苏南最高，苏中其次，苏北最低；而受秸秆焚烧影响的6月，全省平均AOD值大于5月和7月，其中江苏西部、苏北、苏南大部分地区AOD值明显增大，AOD高值区跟秸秆焚烧火点高发区分布总体一致。

（3）秸秆焚烧对苏南、苏中和苏北的AOD值影响存在一定差异，针对5—6月 AOD进行差值计算，发现苏北AOD平均差值为0.19，苏南为0.22，苏中最小仅为0.11，且苏中部分地区的AOD差值与火点的分布并非完全一致，这是由于6月江苏及苏中地区以东到东南风为主，且苏中平原秸秆焚烧排放的污染物更易扩散，导致秸秆焚烧对苏中地区AOD值的影响程度小于苏南和苏北，与火点的分布不完全一致。

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Study on the Spatial and Temporal Distribution of AOD in Jiangsu Province Influenced by Straw Burning Based on Satellite Remote Sensing

HANG Xin1, LI Yachun1, ZHANG Mingming2, XIE Xiaoping1, REN Yifang1, ZHANG Lan1
1. Jiangsu Meteorological Service Center, Nanjing 210008, China; 2. Meteorological Bureau of Chizhou City, Chizhou, 247100, China

To understand the spatial and temporal distribution of atmospheric Aerosol Optical Depth (AOD) influenced by straw burning in Jiangsu Province, further provide the basis for monitoring and evaluation of atmospheric environment, and provide reference of straw burning prevention for the government, satellite monitoring data and meteorological observation data from 2010 to 2015 are used to calculate the AOD information from May to July, and at the same time the information of burning points in June is extracted by the ECFDA method. After that, the spatial and temporal variations of AOD and burning points are analyzed. The results show that June is the main period that straw burning points are concentrated, which mostly appear in the north of Yangtze River, less happen in the south. And also, the number of straw burning points is relatively high in June from 2010 to 2013, while the number decreased significantly in 2014 and 2015. During the period without straw burning (e.g. in May and July), the amounts of AOD in Jiangsu Province from high to low are, separately, located in the south part, the central part and the north part. In June affected by straw burning, the provincial average value of AOD is greater than that in May and July, the value of AOD located in the west, north and south of Jiangsu increase significantly. This phenomenon is in accordance with high incidence of straw burning points. However, the influences of straw burning are different in southern, middle and northern part of Jiangsu. Through the difference calculation of AOD in May and June, it is found that the average differences in north, south, and central part of Jiangsu west are 0.19, 0.22, and 0.11, separately. Then, focus on the middle part of Jiangsu, where AOD difference is not completely consistent with the distribution of fire points, to find the reasons. After analyzing, it is found that the east to southeast wind is the predominant wind direction in middle Jiangsu during June, so straw burning emissions of pollutants in middle plain are more likely to spread, which lead to the result that the straw burning influence to middle region AOD value is far less than the southern and northern Jiangsu, and the fire distributions are not completely consistent with it. Research suggests that straw burning has more obvious influence on the changes of spatial and temporal variations of AOD in Jiangsu Province.

straw burning; burning point; AOD; satellite remote sensing; Jiangsu Province

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.01.017

X87

A

1674-5906（2017）01-0111-08

杭鑫, 李亚春, 张明明, 谢小萍, 任义方, 张岚. 2017. 基于遥感的秸秆焚烧对江苏省气溶胶光学厚度时空分布的影响研究[J]. 生态环境学报, 26(1): 111-118.

HANG Xin, LI Yachun, ZHANG Mingming, XIE Xiaoping, REN Yifang, ZHANG Lan. 2017. Study on the spatial and temporal distribution of AOD in Jiangsu Province influenced by straw burning based on satellite remote sensing [J]. Ecology and Environmental Sciences, 26(1): 111-118.

国家自然科学基金项目（41375158）；江苏省气象局青年科研基金项目（Q201507）；江苏省科技支撑计划项目（BE2011840）；江苏省气象局重点项目（KZ201403）

杭鑫（1990年生），男，硕士研究生，研究方向为主要从事卫星遥感应用及应用气象研究。E-mail: 570702005@qq.com *通信作者：李亚春，男，正研级高工

2016-10-25