基于葵花-8卫星的东南沿海气溶胶时空分布及其变化

李恺霖，张春桂，王 宏，陈笑晨，陈 立

（1.福建省气象信息中心，福建 福州350001；2.福建省气象科学研究所，福建 福州350001；3.福建省气候中心，福建 福州350001）

大气气溶胶是由大气介质和混合于其中的固体或液体颗粒物组成的体系。它是由不同相态物体组成，虽然其含量很少，但对大气中发生的许多物理化学过程都有重要的影响［1］。气溶胶根据来源可分为自然气溶胶和人为气溶胶。随着环境污染问题的发展，人们已认识到大气气溶胶自身的污染特性与其物理化学性质以及在大气中的非均相化学反应有着密切的关系。气溶胶还与其他环境问题如臭氧层的破坏、酸雨的形成、烟雾事件的发生等密切相关［2］。

气溶胶是研究全球气候和大气环境的一个关键因子，而这些研究都依赖于对气溶胶大范围长时间的时空分布和变化的分析［3］。气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth，简称AOD）作为大气气溶胶最重要的参数之一，是表征大气浑浊度或大气中气溶胶总含量的重要物理量。目前获取大气气溶胶光学厚度资料的手段包括地基遥感和卫星遥感［4-6］。与地基遥感相比，卫星遥感具有连续、动态、宏观、快速的优势，为获取大范围的时空覆盖、变化趋势及气溶胶输送源的信息提供了强有力的监测手段［7-8］。

李晓静等（2015）利用MODIS数据研究了全球AOD的变化，指出中国华北南部、黄淮、江淮、江汉地区和四川盆地为全球AOD极端高值区，年平均极端高值达到0.8～1.0，为霾天气常态化发生区［9］；许秀玲（2012）基于MODIS产品研究了中国陆地气溶胶时空分布特征［10］；王宏斌等（2016）对中国地区的MODIS气溶胶产品进行了验证和反演的误差分析，进一步指出对于大多数站点，MODISAOD质量差别不大［11］；张春桂等（2010）利用MODIS监测福建三大城市群气溶胶，认为基于MODIS数据反演的AOD产品精度是可靠的，能够客观反映三大城市群的AOD时空分布和变化特征［12］。上述基于MODIS的AOD的研究充分验证了卫星观测的准确性，为我们认识气溶胶的特征与变化起到了重要作用。

然而气溶胶的生命周期短、时空变化性强，在研究其动态变化、传输特性等方面，极轨卫星传感器时间分辨率已不能满足要求。静止卫星数据具有高时间分辨率的特点，可用来研究AOD的日变化，甚至小时变化［13］。毛节泰等（2001）利用日本的静止气象卫星GMS5可见光通道反演AOD［14］；髙玲等（2012）利用日本静止卫星MTSAT采用最小行星反射率反演地表反射率的方法反演AOD［15］；国际上利用静止卫星进行AOD的反演也有大量成果，Moulin等（1997）利用Meteosat静止气象卫星可见光通道反演了1983—1994年期间由撒哈拉沙漠输送到大西洋和地中海上空的沙尘量［16］；Wang等（2003）、Prados等（2006）利用GOES卫星数据反演气溶胶［17-18］；Guerrieri等（2007）利用MSG卫星反演地中海区域的气溶胶［19］。由于上述静止卫星传感器缺少对气溶胶敏感的蓝光波段设置，AOD反演精度不高，多处于试验阶段，且很少有AOD产品发布，这也造成了近年来利用静止卫星对AOD的研究进展缓慢。

日本气象厅于2014年7月发射了新一代静止气象卫星葵花-8（Himawari-8）并于2015年7月开始提供运营［20］。卫星的探测范围涵盖了整个东亚和西太平洋地区［21］，可实现全区域观测，时间分辨率为10min/次的高频次对地观测。目前针对该卫星传感器逐步开展了如天气预报、海面温度、灰霾检测等相关研究［22-23］。葵花-8搭载的AHI（Advanced Himawari Image）传感器波段设置包含对气溶胶敏感的蓝光通道，在陆地气溶胶反演方面具有很大的潜力。葛邦宇等（2018）利用暗目标法对葵花-8数据气溶胶进行了反演，分析了京津冀地区大气的空间分布和日变化情况［24］。Yan等（2018）利用最小反射率气溶胶反演方法对葵花-8卫星资料在北京及其附近区域进行了验证［25］；Zhang等（2018）利用葵花-8卫星资料与新的AOD反演方法与MODIS资料进行对比，验证了葵花-8卫星在东亚地区的适用性并表明，卫星与MODIS气溶胶产品的相关系数达到0.8以上，与陆基观测相比，同样达到了很高的相关系数（R=0.86）［26］。由于葵花-8卫星的使用，为研究AOD提供了大量有价值的数据，为观测快速变化的AOD提供了可能。

东南沿海是我国重要的海上交通要道与重要渔场，随着人们对环境问题的持续关注，能够实时动态高效的监测环境具有十分重要的意义。陈本清等（2005、2008）利用MODIS资料验证了其在台湾海峡及其周边的有效性，并揭示了时空变化的特征［27-28］。但近十年来，几乎所有的AOD的研究都关注京津冀与内陆地区，东南沿海的AOD研究较少，加之资料匮乏，尚不清楚东南沿海AOD的来源与变化规律。而葵花-8静止卫星的运行将极大地改变这样的状况。本研究将利用先进的葵花-8卫星资料分析东南沿海AOD的时空分布特征，以期初步认识该海区的大气气溶胶时空分布特征与时间变化特征。

1 资料与方法

葵花-8卫星AOD数据来源于日本气象厅，AOD仅有日间观测资料，分为二级（L2）和三级（L3）资料，空间分辨率均为5 km×5 km，其中二级资料每10 min产生一次数据，三级资料每1 h产生一次数据，数据的下载地址为http：//www.eorc.jaxa.jp/ptree/。葵花-8卫星AOD质量控制分为4个等级，分别为“very good”“good”“marginal”“no confidence”。Zang等（2018）选取了超过10 000个质量为“very good”的数据与AERONET数据进行比较，二者的相关系数达到0.74，不确定性为0.24，分时段对比发现，AOD的反演质量在当地时间12—14时质量最好，14—17时质量次之，09—11时质量最差。我们选择观测时段为北京时间08时至17时（世界时00时至09时）的逐时数据［29］。葵花-8采用了全盘扫描的方法，观测范围覆盖了整个东亚地区。

葵花-8卫星AOD数据利用可见光和近红外通道，并且提供了500 nm气溶胶光学厚度信息和相应的Ångström波长指数 α。AOD和 Ångström波长指数α是表征大气光学特性的基本参数。AOD反映了整层大气或某特定大气层中颗粒物对太阳辐射的削弱程度，是评价大气颗粒污染和气溶胶辐射气候效应的一个关键参数［30］。α可以用来推算大气气溶胶的含量，是定性衡量气溶胶粒子大小的一个重要光学参数，其值越小说明粒子越大，反之亦然［31］。具体的计算方法如下：

式（1）中：τ（λ）是AOD，具体计算方式如下：

式（2）中：β是浑浊系数。

葵花-8的AOD数据正是基于公式（1～2），通过引用基于确定的球形粒子气溶胶模型查找表，查找出相应数值后得出。

综上所述，本研究选取的范围为19°～30°N，114°～125°E范围的海区（图1）。所使用的AOD数据时段为2015年7月1日—2017年6月30日的逐小时数据。所产生AOD经过质量控制，剔除了数值质量较低的点，保证了结果的准确性。为了便于对比AOD在东南沿海的时空分布情况，在台湾海峡选取S1（25.29°N，120.58°E）、S2（24.53°N，119.77°E）和S3（23.53°N，118.89°E）3个代表站位，分别代表东南沿海的北部、中部和南部［32］。并选取了S4（23.0°N，122.5°E）代表西太平洋。

葵花-8的AOD资料为逐小时数据，为了得到日平均、月平均、季节平均、年平均、逐小时平均的结果，需要对数据进行进一步处理。可以把平均值表示为：

式（3）中：avalid表示在行数为i，列数为j格点上的平均值；N表示不同文件同一格点上，有数值并且通过质量控制的文件个数。aijn代表行数为i，列数为j的第n个文件格点上的AOD数值，aijn数值有3种情况，分别为缺测、反演失败、有数值并且有质量保证［33］。在文中作者采用的有数值且有质量保证的数据即为质量控制等级为“very good”的数据。3种情况下AOD的数值分别为0、0、实际值。只有当AOD为实际值时，该格点才参与运算，所得的日平均为参与计算格点的平均值。在此基础上进而得到月数据、季节数据、年数据。

在公式（3）基础上，选取不同日数的同一小时数据做平均后得到AOD的逐小时数据。

以往遥感反演AOD主要采用MODIS卫星资料，而MODIS对于AOD的反演使用了暗像元算法和深蓝算法［34-36］，葵花-8基于静止卫星具有时间分辨率高的特点，在MODIS的算法之上，开发了一个基于时空变化信息的能最大限度避免云污染和多云情况下数据缺测情形的算法。并通过严格的云检测从AODoriginal原始数据中提取AODpure，从而保证数据获取的质量［33］。

同时本研究还采用了来自福建省环境监测中心站9个设区城市环境监测国控点颗粒物小时浓度值，以此求得年平均。

2 结果与讨论

2.1 多年平均分析

图2 2015年7月—2017年6月研究海区及其周边地区年平均气溶胶光学厚度Fig.2 Annual mean AOD of the study sea areas and their surrounding areas from July 2015 to June 2017

图2给出了10°～35°N，110°～135°E范围内的AOD时空分布，范围包括了中国南海大部一直到大陆中北部。从分布图中我们可以看出陆地上北方AOD的数值远大于南方，而且呈现出沿海岸线AOD数值陡增且大于内陆的状况。这种特点在江苏沿海尤为明显，AOD数值大，且大于内陆。近海岸AOD自北向南逐渐减小。如果从气溶胶源主要在大陆上，由大陆向外输送的概念出发，AOD它从大陆向外输送，浓度也逐渐减小。出现这样的原因在于葵花-8的AOD产品对我国沿海海域海水的反射率估计不正确所造成的。因为对海洋下垫面的格点，习惯上反演AOD时用洋面的反射率，其值很小。但在中国东部沿海，由于泥沙较多等原因，海水反射率很高，使用于反演AOD这些通道的表观反射率也变大。反演时下垫面反射率仍用很小的值，其结果只能使AOD变大，造成不真实的大值。

但福建地区的AOD分布与北方不同，不存在AOD值从陆面到洋面是单调递减的现象。图3给出了福建沿海地区（宁德、福州、莆田、泉州、厦门、漳州）大于福建内陆地区（南平、三明、龙岩）2015—2017年九地市PM2.5和PM10的平均浓度对比，可以看出沿海城市的PM2.5与PM10浓度普遍偏高。从图4可以看出2015—2017年福建内陆各地市空气质量的优良率较沿海地区高，福建沿海地区的二次污染物化学反应速率及气溶胶（颗粒物）浓度均高于内陆地区，显现大气复合污染态势。原因有3点：首先，福建沿海地区污染排放源强于内陆地区，福建中南部沿海地区经济发达、人口稠密、汽车保有量大，并有较多工业区，气溶胶排放量相对大；而福建北部沿海地区由于污染传输路径受阻挡较小，在冬半年盛行偏北风的影响下，受北霾南输影响，是区域污染输送开始的第一站。夏半年盛行偏南风最后才到达福建沿海北部，是污染扩散的最后一站，因此全年气溶胶浓度平均值也高于内陆。其次是天气气候原因，福建沿海地区常年降水（不考虑台风产生的极端降水的贡献）平均值低于福建内陆地区，大气湿清除条件不如福建内陆地区好。最后，福建沿海森林覆盖率低于内陆，植被对颗粒物的吸附能力总量较低。

研究海区AOD最明显的空间分布特征为沿岸线呈带状分布，且随离岸距离的增加AOD逐渐降低。近岸海区AOD可达0.4以上，多年AOD平均高值区主要分布于福建沿海与台湾西部沿海海区（即台湾海峡两侧）。最低AOD出现在远离陆地的西太平洋海区，AOD约为0.2～0.3左右。

图3 2015—2017年福建省九地市PM2.5、PM10平均浓度对比Fig.3 Comparison of the mean concentrations of PM2.5 and PM10 in 9 cities of Fujian Province from 2015 to 2017

图4 2015—2017年福建省内陆地区和沿海地区PM2.5、PM10平均浓度对比Fig.4 Comparison diagram of the mean concentrations of PM2.5 and PM10 in the inland areas and the coastal areas of Fujian Province from 2015 to 2017

2.2 逐月变化分析

图5给出了AOD逐月变化规律，从整体上看依然呈现沿岸线带状分布且随着离岸距离的增加逐渐降低。1月AOD的分布整体比较零散，近岸数值较大，台湾海峡中部的数值要高于台湾海峡南部北部。2月AOD数值逐渐增大，数值大的范围也不断增大，从海峡中部一直延伸到东南沿海大部。3月为一年中AOD数值最大的年份，东南沿海的AOD值达到0.5以上，并且在台湾东部出现了0.5以上数值的大范围区域，台湾南部沿海为AOD大值区，数值可达到0.6以上。4月，台湾海峡依然为AOD大值区，达到0.5以上，但是范围和强度弱于3月。5、6月AOD数值逐渐降低，5月东南沿海的AOD为0.3，6月AOD仅为0.2，为全年的最低值之一。7、8、9月东南沿海AOD数值0.3以上的范围逐渐增加，并且随着月份增加福建与台湾南部沿海的AOD数值逐渐增加，呈现出AOD南大北小的情况。从10月份开始AOD数值0.3以上的范围开始逐渐减小，福建南部沿海与台湾南部沿海分别为海峡两岸的AOD大值区，其中台湾南部沿海的AOD达到了0.5以上。11月，东南沿海的AOD数值仅有0.3左右，福建沿海和台湾南部沿海的AOD在0.3以上，其中台湾南部为AOD大值区，部分地区可达0.5左右。12月，AOD数值0.3以上的区域从海峡两岸沿岸向整个东南沿海延伸。从逐月空间分布来看，1—3月AOD大值区从海峡两岸逐渐向中部延伸，而后扩展到整个东南沿海，3月到达AOD最强月份，4—6月逐渐消散，6月为整年AOD最小月份，7—12月AOD数值保持在一个较为平均的水平，整体数值与范围变化不大。

图6给出了东南沿海不同区域与西太平洋AOD数值逐月变化曲线。对北部来说，1—4月逐渐上升，4月份达到全年最大值0.58，后急速下降，6月后振荡走低，11月后开始回升。对于中部来说，1—3月AOD上升，3月达到当年的最高值0.62后断崖式下降，于6月达到当年的最低值0.24。6月份后AOD变化相对平稳，在0.30左右徘徊，11月后急速回升。与中部AOD相似，南部有着类似走势，3—4月间达到一年中的最大值后下降，于6月到达当年最低值。随后变化趋于稳定，从11月后AOD开始上升。西太平洋AOD的变化与东南沿海AOD变化相似，3月达到当年最大值后下降，到6月到达较低值后趋于平稳变化，当年11月后AOD开始上升。从图中还可以看出西太平洋AOD最低，东南沿海与西太平洋AOD变化趋势相似。综上所述东南沿海不同区域的走势在1—4月AOD走高后下落，6月份下落到当年低谷，随后的月份振荡波动，但波动范围不大，11月后数值开始攀升。

根据福建的气候特点，定义春季为3—6月，夏季为7—9月，秋季为10—11月，冬季为12至来年2月［37］。所研究海区AOD变化与福建及其周边地区气候息息相关。3—5月，影响我国东南地区的冷空气势力逐渐减弱，暖空气势力逐渐加强，东南沿海主导风向从东北风逐渐转为西南风，受西南暖湿气流影响，东南沿海温度随着月份逐渐上升，湿度逐渐加大，平流雾出现频率明显升高，AOD数值大。6月进入初夏，受到日益西伸、北抬的副热带高压影响，台湾海峡太阳辐射增强、日照时间变长，大气热湍流交换能力强，垂直扩散条件转好，7—9月AOD的分布与副高的变化有关。10—11月暖空气势力逐渐减弱，冷空气势力逐渐加强，偏北风势力逐渐占主导地位，且冷空气前锋的西北、东北气流干燥、风速加大，良好的水平输送条件使得东南沿海上空气溶胶易随风稀释、输送，在这两月份AOD浓度较低。12月到2月东南沿海主导天气形势为冷高压脊，因台湾海峡的“狭管效应”影响，海峡风速常年较大，这3个月是一年中风速最大的月份，由于夜晨逐渐降低，大气静稳，容易形成平流雾，白天在干冷的偏北风稀释、输送下，平流雾一般在中午前后消散。因此平均的AOD浓度也不会高于3—5月份。

2.3 季节变化分析

图5 东南沿海气溶胶光学厚度逐月空间分布Fig.5 Spatial distribution of monthly mean AOD in the coastal SE China

图6 东南沿海典型海区与西太平洋气溶胶光学厚度逐月变化Fig.6 Monthly variation of mean AOD in typical areas in the coastal SE China and western Pacific

图7给出了东南沿海AOD随季节变化的空间分布。整体上看春季AOD数值最大，冬季次之，夏秋最小。春季东南沿海AOD数值达到了0.5以上，远离陆地的西太平洋也达到了0.3以上。夏季AOD数值大值区为福建沿海与台湾西部沿海海区，数值均为0.3，台湾海峡中部数值为0.2，整个海区呈现双峰一谷变化特征。秋季AOD数值0.3以上的范围从海峡两岸向中部延伸，大值区出现在闽南沿海与台湾中南部沿海。冬季AOD数值0.3以上区域进一步扩大，大值区地域范围与秋季类似。

图8给出了东南沿海典型海区与西太平洋气溶胶光学厚度的季节变化折线，整体上看4个典型海区在春季AOD达到最大值后迅速下降，海区北部、南部、西太平洋AOD数值从夏季到秋季下降缓慢，到秋季到达当年的最小值后略微爬升。海区中部在夏季到达最低谷后，AOD呈阶梯式上升。4个典型海区均在春季达到AOD极值，3个特征海区的AOD均值为0.52左右，西太平洋AOD为0.32。海区海峡中部在夏季达到波谷值0.32。海区北部、南部、西太平洋AOD数值在秋季达到最低，分别为0.30、0.30、0.12。

图7 东南沿海气溶胶光学厚度季节变化空间分布Fig.7 Spatial distribution and variation of seasonal mean AOD in the coastal SE China

图8 东南沿海典型海区与西太平洋气溶胶光学厚度季节变化Fig.8 Seasonal variation of mean AOD in typical areas in the coastal SE China and western Pacific

造成AOD季节变化规律的原因为：春季，影响福建的冷空气势力逐渐减弱，暖空气势力逐渐加强，东南沿海台湾海峡上空主导风向从东北风逐渐转为西南风，受西南暖湿气流影响，东南沿海温度上升，湿度加大，平流雾出现频率明显升高，海上平流雾不同于内陆辐射雾，其范围较大、持续时间较长，加之太阳辐射增温能力较弱，平流雾午后到夜里仍可能维持，因此春季东南沿海气溶胶AOD最高。

夏季，受庞大的副热带高压影响，东南沿海太阳辐射强、日照时间长，大气热湍流交换能力强，垂直扩散条件好，即使夜晨因大气静稳出现平流雾，午后也会因太阳辐射加热而消散，因此夏季是东南沿海一年中气溶胶AOD最低的季节。

秋季，暖空气势力逐渐减弱，冷空气势力逐渐加强，偏北风势力逐渐占主导地位，且冷空气前锋的西北、东北气流干燥、风速加大，良好的水平输送条件使得东南沿海上空气溶胶易随风稀释、输送，因此观测浓度明显小于春季，与夏季接近。

冬季，东南沿海主导天气形势为冷高压脊，因台湾海峡的“狭管效应”影响，海峡风速常年较大，而冬季是一年中风速最大的季节，由于夜晨气温低，大气静稳，容易形成平流雾，白天在干冷的偏北风稀释、输送下，平流雾一般在中午前后消散。由于卫星资料只有日间数据，因此冬季夜晨AOD较高的现象没有反应出来。

2.4 逐小时变化分析

葵花-8卫星为静止卫星，可全时刻观测东南沿海及其周边海域的AOD变化状况，为研究和分析AOD逐小时的变化规律提供了有利的条件，葵花-8卫星每日有效观测的时刻为北京时间上午08时至下午17时。图9中从08时开始，东南沿海两岸AOD数值较低，分布较为零散。随后AOD数值逐渐增大，相对大值范围从两岸逐渐向中部延伸。从下午14时开始，AOD的数值逐渐增加到全天最大。15时，东南沿海AOD数值达到0.4左右，该数值的范围达到全天最大，为一天之中AOD强度与范围最大的时刻。16时到17时，AOD从海区中部向两岸逐渐消散。AOD数值变化的趋势与人类生产生活的时刻高度吻合。

图9 东南沿海气溶胶光学厚度逐小时变化空间分布Fig.9 Spatial distribution and variation of hourly mean AOD in the coastal SE China

图10给出了东南沿海不同区域与西太平洋AOD随时间变化的曲线。海区北部AOD数值从08时开始逐渐上升，15时达到当日最大值后缓慢下降。海区中部AOD数值呈振荡上升的趋势，从08时到11时，11时以后AOD数值暴涨，14时达到当日最大值，为0.45，与14时相比，15时AOD数值轻微下降，15时后，AOD数值暴跌。海区南部AOD从08时到12时振荡上升，12时后AOD数值迅速攀升，15时达到当日最大值后迅速下落。与东南沿海类似，西太平洋AOD从8时到15时缓慢增长，15时达到当日最大值后降低。海区中部的AOD数值最大，南部次之，北部最小。西太平洋的AOD数值要远小于东南沿海。

图10 东南沿海典型海区与西太平洋气溶胶光学厚度逐时变化Fig.10 Hourly variation of mean AOD in typical areas of the coastal SE China and western Pacific

这种变化初步的原因为，受海陆风与大气化学过程影响，我省陆风转海风的时间一般出现在10—11时，最迟可达12时以后，期间受海陆风环流影响，陆地上的污染物输送向海上，导致东南沿海上空气溶胶浓度不断上升、积累。虽然在随后的时间中海陆风由陆风转向海风，但在午后由于太阳辐射，在东南沿海上产生了强烈的光化学反应，虽然有海风将气溶胶输送到陆地，但此时光化学反应速率远大于输送，造成东南沿海AOD继续上升。随着太阳辐射减弱和海陆风的输送作用，AOD数值降低。

3 结论

本研究利用葵花-8卫星AOD数据三级（L3）资料，从年平均、逐月变化、季节变化、逐小时变化分析了东南沿海AOD的时空分布及其变化。得出了以下结论：

（1）东南沿海AOD空间分布特征为沿岸线呈带状分布，且随离岸距离的增加逐渐降低。多年AOD平均高值区主要分布于福建沿海与台湾西部沿海海区（即台湾海峡两侧）。最低AOD出现在远离陆地的西太平洋海区。

（2）1—3月AOD大值区从台湾海峡两岸逐渐向中部延伸，3月为AOD最强月份，4—6月逐渐消散，6月AOD最小，7—12月AOD数值保持在一个较为平均的水平。1—4月东南沿海AOD走高后下落，6月份下落到当年低谷，随后的月份AOD在0.30范围附近振荡波动，11月后数值攀升。

（3）东南沿海春季AOD数值最大，冬季次之，夏秋最小。4个典型海区均在春季达到AOD极值，而后迅速下降。东南沿海北部、南部、西太平洋AOD数值从夏季到秋季下降缓慢，到秋季到达当年的最小值后略微爬升。海区中部AOD在夏季到达最低谷后，呈阶梯式上升。季节变化原因在春季是受大环流背景下平流雾与太阳辐射的作用；夏季受到副高与太阳辐射的影响；秋季受到偏北风、冷空气的主导作用；冬季受冷高压脊与“狭管效应”的共同作用。

（4）08时东南沿海AOD数值逐渐增大。14时，AOD的数值到达当日最大。15时AOD范围最大。而后，AOD逐渐消散。典型海区的变化大体相似，从08时到15时数值上升，而后降低。东南沿海AOD数值远大于西太平洋。海峡上这种变化的原因在于海陆风与光化学反应的相互影响。

本研究在使用葵花-8卫星数据的时候主要考虑了年平均、逐月变化、季节变化与逐日变化，对AOD分布和变化的因素进行了分析，但因资料年限较短，分析多基于预报员预报经验，随着葵花-8卫星探测水平进一步提高，数据年限增长。作者将在将来工作中更加深入地研究AOD变化规律和机制。