2001-2018年济南气溶胶光学厚度时空分布及影响因素研究

吴燕杰 满其霞 艾文育 吕燕玲

( 山东师范大学地理与环境学院，250358，济南 )

1 引 言

气溶胶(Aerosol)是指大量悬浮在空气中直径在0.001～100 μm的固体小颗粒、液滴及有机物等众多物质共同构成的稳定混合物，是大气污染的重要组成部分.气溶胶对区域环境有辐射强迫作用[1]，会进一步影响降水、气温等气象要素[2-4]，通过呼吸进入肺部，影响人体健康[5].因此，气溶胶的时空分布特征及影响因素研究对污染防治和人类健康意义重大.气溶胶光学厚度是衡量大气气溶胶的重要因子，用以表征大气混浊度或大气中气溶胶总含量[6,7].一般而言，气溶胶光学厚度与大气中气溶胶含量、空气清洁度呈正相关[8].目前，AOD主要通过地基遥感和卫星遥感来探测，地基遥感可以提供AOD的时间变化特征，但是难以得到良好的空间变化信息，而卫星遥感信息获取方便，范围大、成本低，能够实现大范围长时间监测[9]，恰恰弥补了这一不足.

MODIS AOD产品时空分辨率高，数据质量好，在大气污染研究领域应用广泛.通常采用陆地植被暗像元方法(Dark Target Algorithm,DT)和深蓝通道算法(Deep Blue Algorithm,DB)获取陆地植被、沙漠等区域的气溶胶信息，采用水体DT特性获取海洋区域的气溶胶信息[10-13].Chu等人[14]对NASA提供的气溶胶光学厚度产品进行分析，证明了此产品可应用于大气污染研究.Justice等人[15]利用MODIS AOD产品和MISR数据估算了2000-2009年的AOD变化特征，结果表明欧洲和南美洲AOD呈下降趋势，东南亚呈上升趋势，经分析，AOD增加与工业污染增加呈正相关.李成才等人[16]利用MODIS AOD产品研究了中国东部地区气溶胶光学、季节变化特征，表明AOD变化主要影响因素是人口密集以及经济发展而产生的人为气溶胶.张明远等人[17]利用经济发展数据和MOD04_3Km产品对新疆2001-2017年AOD时空变化及影响因素进行研究，表明经济发展因素与AOD呈现明显的相关性.

陈飞龙等人[18]结合气象站点PM2.5浓度值与MODIS AOD数据进行特征及相关性分析，表明济南春夏季AOD与PM2.5变化趋势相反，且在空间分布上市区高于郊区.刘雨思等人[19]对济南大气PM2.5样品进行采集分析，表明济南市大气细粒子形成原因主要是汽车尾气及二次转化、燃煤及冶炼工业排放等.

近年来，济南关于气溶胶光学厚度的研究主要集中在AOD与PM2.5的相关性方面，而长时间序列的AOD时空变化及影响因素研究较少.因此，本文利用MOD04_3Km气溶胶数据产品，结合降水量、温度等气象要素及GDP、二氧化硫排放量等城市发展要素等因子，研究2001-2018年AOD时空变化特征及其影响因素，为济南大气污染成因分析及污染防治提供依据.

2 研究区概况

济南市(北纬36°40′，东经117°00′)地势南高北低，位于鲁西北冲积平原与鲁中南低山丘陵的交接带上，主要地形为平原、山地、丘陵，是中纬度暖温带半湿润季风型气候，泉水资源丰富(图1).随着经济社会的发展，济南工业化加剧，交通压力加重，大气状况日益严峻.然而，自2013年起，山东省颁布了《山东省2013-2020大气污染防治规划》，从污染产生、传播途径、污染处理三方面入手，实施外电引进，控制扬尘，交通尾气管控，大力发展清洁能源等措施防治大气污染，济南作为省会城市，积极响应，大气污染状况显著改善.

图1 济南市数字高程模型图(Digital Elevation Model,DEM)

3 数据源与数据处理

3.1遥感数据AOD遥感数据为MOD04_3KM气溶胶产品(Aqua卫星的二级产品数据)，来源于美国NASA官网(https://www.nasa.gov/)，时间分辨率为0.5 d，空间分辨率为3 Km，数据的时间跨度为2001-2018年.

由MOD04_3KM数据，提取济南市2001年1月1日-2018年12月31日的AOD产品.对实验数据进行拼接、重投影和裁剪等批处理工作.为使AOD时空差异更直观，将最大值作为单幅影像的AOD值，对日数据取最大值得月数据，再取均值季数据和年数据，并分析其时空分布特征.

3.2自然因素自然因素数据来源于气象局和地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)，主要包括济南平均气温、平均风速、降水天数和降水量，MODIS中国合成产品归一化植被指数(Normalized Differente Vegetation Index,NDVI)月数据、DEM数据(分辨率为30 m).对2010-2015年NDVI分季节数据和相应的AOD数据进行相关性分析，研究植被对济南AOD 的影响；对济南DEM与相应年份的AOD值进行随机点提取及相关性分析，研究地形对济南AOD的影响.

3.3城市发展数据城市发展数据(表1)，包括《济南市统计年鉴》中下载的济南2001-2018年二氧化硫排放量、GDP、年末总人口、全部工业单位个数、年末营运车辆数据、环境空气二氧化硫浓度年均值、环境空气二氧化氮浓度年均值、PM10浓度年均值，与对应年份AOD数据的年均值进行相关分析，研究济南城市发展因素对AOD的影响.

3.4像元统计法像元统计法对每个像元的灰度值进行函数运算，并将结果赋值给对应像元，以达到实验研究的目的.

3.4.1 最大值统计法 最大值统计法将逐个像元比较取最大值，算法如图2，其中InsRas表示输入图像，OutRas表示输出图像，表格内数字表示像素值.本文利用像元统计法，对每月份日数据取最大值，获取济南AOD分布月数据.

图2 最大值统计法

3.4.2 平均值统计法 平均值统计法将输入影像逐个像元求和取平均值，将结果数值作为输出影像对应像元的灰度值，算法如图3，其中InsRas表示输入图像，OutRas表示输出图像，表格内数字表示像素值.本文利用像元统计法，按照季节划分(以三个月为一组，进行气象划分—春：3-5月，夏：6-8月，秋：9-11月，冬：12-2月)，对济南AOD分布月数据求平均值，获取济南AOD分布季节均值数据；对1-12月济南AOD分布数据求平均值，获取济南AOD分布年均数据.

图3 平均值统计法

4 AOD时空分布及变化特征

4.1空间分布特征图4是2001-2018年济南年均AOD空间分布，中北部地区整体呈偏红色调，AOD值较高；南部地区偏蓝绿色调，AOD值较低；空间分布上济南气溶胶浓度由北至南呈阶梯式降低，莱芜区由中部向外辐散降低.

北部属平原地区，工业排污企业分布密集，污染严重，AOD最高值可达1.601；中部城区人口稠密，交通网络发达，机动车尾气排放量大，主城区AOD最高值同样高达1.601；南部山区地形起伏大，不适宜规划工业区和居住区，车流量较少，少污染源，气溶胶光学厚度值明显低于中北部；东南部莱芜区为新规划城区，工业和城区分布自成体系，经济开发强度弱于原有城区，污染程度大幅度降低.

济南由北向南，功能区可大致划分为工业区、城区、南部山区，与气溶胶浓度阶梯一一对应，由此可见工业污染以及人类活动对气溶胶影响明显.

表1 济南市2001-2018年城市发展统计数据

图4 2001-2018年济南年均AOD空间分布

4.2 时间变化特征

4.2.1 年际变化特征 图5是2001-2018年济南年均AOD年际变化图，2001-2018年间济南AOD整体呈现两升两降.2001-2006年间，济南城市AOD值整体呈升高趋势，AOD最高值介于2.00～2.50之间，现代化和工业化加剧了济南城市污染，AOD高值区域从中北部部分地区扩大到整个中北部地区；2007-2008年AOD值整体出现回落，AOD最高值降至1.50～2.00之间，奥运期间全国大力整治环境，出台的有关措施很大程度上遏制了排污企业，提升了污染治理标准，济南AOD值相对较高区域面积缩小，由聚块状分布缩减为零星散布；2009-2011年，AOD值整体再次回升，奥运之后一部分排污源再次抬头，AOD最高值再次攀升至2.00～2.50，相对重污染区仍然集中在中北地区；2012-2018年AOD值出现回落，济南出台强有力污染治理办法，推举一系列产业升级、能源转换措施，显著改善了城市空气质量，整体AOD值介于0～1.50之间，极个别地区AOD值较高，介于1.50～2.00之间，中北部相对重污染区不断瓦解缩小.

图6是2001-2018年济南市气溶胶光学厚度年均值及最高值变化情况图，济南AOD年均值及最高值起伏不定，呈锯齿状.2001-2018年间济南AOD最高值在1.544～2.436之间波动，年均值在0.890～1.480之间变化，2006年AOD最高值及年均值最高，分别达到了2.436和1.480， 2001年最低，分别是1.544和0.890；AOD年均值在2001-2006年，极速上涨，从0.890增长到1.480；2006-2008年，AOD值第一次极速下跌，从1.480跌落到1.134；2008-2010发生了第二次上升，涨幅趋势平缓，从1.134上涨到1.398；2010-2018年，下降趋势平缓，AOD年均值从1.398下降到0.895.

图5 2001-2018年济南年均AOD年际变化

图6 2001-2018年AOD变化

4.2.2 季节变化特征 图7是济南市2001-2018 AOD季节变化图，济南市AOD值呈现强烈的季节变化.2001-2018年，春季AOD值最高值出现在2006年，值为0.691，最低值出现在2002年，值为0.390；夏季AOD最高值出现在2011年，值为0.91，最低值出现在2001年，值为0.348；秋季2010年最高，值为0.602，2017年最低值为0.275；冬季2017年最高，值为0.213，2004年最低值为0.13.冬季AOD值长期处于最低水平且波动幅度最小，主要因为季节气候，有利于气溶胶扩散[20,21]，济南属温带季风气候，秋冬季盛行北风，不利于气溶胶聚集，有效降低了AOD 值.结合图8、图9可以看出：济南整体区域AOD值春夏季明显高于秋冬季.夏季AOD值最高，均值为1.507；春季AOD值仅次于夏季，均值为1.357；秋、冬季气溶胶光学厚度依次降低，分别为1.022和0.439.由此可得，济南AOD变化规律：夏季>春季>秋季>冬季.

图7 济南市2001-2018 年AOD季节变化

图8 济南市2001-2018 年AOD均值季节变化图

图9 济南市2001-2018年AOD值季节统计图

5 气溶胶光学厚度的影响因素分析

5.1 AOD与自然因素的关系

5.1.1 气象因素 将获取的济南站点的气象数据(平均温度、平均风速、降水天数和降水量)按照季节划分规则计算，得到2001-2018年各年份的春、夏、秋、冬的气象数据，将其与前面得到的各年份的AOD季节数据进行相关性分析，结果如表2所示.对表2进行分析可得，平均气温在春、夏季与对应季节AOD数据呈正相关，秋、冬季与对应季节AOD数据呈负相关，且春季平均气温与春季AOD呈强相关，夏、秋、冬季呈弱相关；平均风速在春、夏季与对应季节AOD数据呈正相关，秋、冬季与对应季节AOD数据呈负相关，在春、冬季相关性较强，夏秋季相关性很弱；降水天数在春、夏、秋、冬四季都与对应季节AOD数据呈负相关，夏、冬季相关性较强，春季相关性较弱，秋季相关性很弱；降水量在春、夏、冬季与对应季节AOD数据呈负相关，且相关性较强，在秋季，降水量与AOD数据成正相关，中等相关性.

表2 AOD 与气象因素的相关性

5.1.2 植被因素 将获取的2010-2018年的500M NDVI月数据按照季节划分规则取均值得到2010-2018年NDVI各年份的季数据，将其与前面得到的2010-2018年的AOD季节数据进行相关性分析，结果如表3所示.对表3进行分析可得：在春季、秋季和冬季，NDVI与AOD呈负相关，在夏季NDVI和AOD呈正相关.但是，依据岳峰等[22]的研究，NDVI与AOD呈明显负相关.选取2001、2008与2015年NDVI数据(图10)，结合济南地形因素及济南城区规划，发现济南高密度植被覆盖区与工业密集区重合，工业区SO2等排污较多，而SO2排放量等与AOD呈极显著正相关[23]，因此植被因素对AOD的影响被削弱，在夏季与AOD呈正相关.

表3 AOD与NDVI的相关性

图10 济南NDVI分布图

5.1.3 地形因素 将由30 m分辨率的济南DEM数据中提取的高程数据，同济南AOD值进行相关分析，结果如表4所示.结合表4和图1可得，济南南部山区地势较高，海拔高于350 m，中北部平原地带地势较低，海拔值在0～350 m左右.随着海拔高度的升高，AOD值不断减小，即济南气溶胶光学厚度与海拔高度呈负相关，气溶胶浓度随海拔的升高不断降低.

表4 AOD与DEM的相关性

5.2AOD与城市发展的关系从《山东统计年鉴》中获取GDP、年末总人口、年末营运车辆、全部工业单位个数、SO2排放量、环境空气SO2浓度、环境空气NO2浓度年均值、PM10浓度年均值等数据，对其与济南市AOD进行相关分析，得到表5.

1) GDP、年末总人口、年末营运车辆与AOD值呈现弱负相关，即随着经济发展，气溶胶浓度呈下降趋势，与张明远等[17]研究的经济发展因素与AOD呈现明显正相关这一结论相悖.胡宗义等[24]研究表明，环保政策可以有效缓解经济发展带来的高污染.国家在2010年颁布了《关于推进大气污染联防联控工作改善区域空气质量的指导意见》，各地纷纷出台环保政策，很大程度上削弱了经济发展带来的大气污染.

2)全部工业单位个数与AOD值呈弱正相关，即排污总量一定程度上影响空气清洁度，导致气溶胶浓度上升.

3)二氧化硫排放量与AOD呈现强正相关，即二氧化硫是导致AOD值升高的主要原因之一.因此，政策原因引起的人为干预对气溶胶光学厚度影响大于经济、自然等因素的自然作用，加强人为干预排污治污是治理大气污染的首选之道.

4) SO2浓度与AOD值呈弱正相关，NO2浓度与AOD值呈弱负相关，对气溶胶浓度影响不大；PM10与AOD值呈极弱相关，对气溶胶影响甚微.

表5 AOD与城市发展因素的相关性

6 结果与分析

6.1结果分析利用2001-2018年MOD04_3Km气溶胶产品分析济南市AOD时空变化特征，结合自然因素数据和城市发展数据分析济南市气溶胶光学厚度影响因素，并得到以下结论：

1) 空间分布上，济南市气溶胶浓度呈现由北至南逐渐降低的趋势，莱芜区作为新发展城区，独立性较明显，存在小范围气溶胶辐射中心；

2) 时间变化上，2001-2018年间，济南的气溶胶光学厚度经两升两降，2010年至今一直呈逐渐下降趋势；

3) 济南市气溶胶分布季节性特征显著.春夏气溶胶浓度明显高于秋冬季浓度，其中，夏季浓度最高，冬季采暖季浓度最低；

4) 济南气溶胶空间分布明显受到工业区的影响；在影响济南AOD的因子中，SO2年排放量与AOD值呈极显著正相关，工厂数、工厂排污增加是气溶胶浓度升高的主要原因.由于济南工业区与高密度植被覆盖区高度重合，在对AOD与NDVI进行相关性分析时，受工业排污影响较大，植被因素对AOD的影响被削弱，在夏季NDVI与AOD呈正相关.但是，由于济南城市地形极不典型的个例状况，并不能排除高植被覆盖率能够有效减小AOD 浓度的效用，因此增加森林覆盖度仍是改善大气状况的有效措施.

6.2 污染防治意见

6.2.1 政府出台相关大气治理政策，加大对于污染企业的管控力度 研究结果表明，人为干预对大气污染具有明显效用.加强对中北部工业区的管控，关停重污染企业，对于排放超额的污染企业进行排污限额，从源头上减少污染物总量.

6.2.2 合理规划工业布局，推动新旧动能转换试点建设 污染型企业排污是气溶胶浓度升高的主要原因，济南的化工企业和重污染企业主要集中在中北部，需要采取强硬的治理手段，推动新旧动能转换，替换能源结构老化的污染企业以及排污超标的化工厂，实现污染物减排.

6.2.3 植树造林，增加城市森林覆盖度 植被对悬浮颗粒物具有一定的吸收和阻滞作用，有助于降低大气气溶胶浓度.在划定现有林带的基础上，积极植树造林，禁止乱砍滥伐，增加森林覆盖度，改善大气状况.