1 引言

气溶胶对大气能见度、人体健康以及人类生产生活等都具有重要的影响,同时也是极其重要的气候强迫因子。对气溶胶的环境和气候效应的研究已经成为当前大气科学研究的热点之一^[1-4]。改革开放以来,我国经历了快速发展,高强度的污染物排放使多个地区环境质量逐渐恶化,大气污染已成为最严重的环境问题之一。我国西北地区既是生态环境脆弱区,又是气候变化敏感区^[5],同时其具有的复杂地形地貌和大气污染排放源,使得该地区气溶胶的含量、种类等都存在较大的时空分布差异。因此,准确评估西北地区气溶胶的物理光学特性以及时空分布特性等对于气候变化研究和国计民生都具有重要的研究意义。

高分辨率的卫星遥感为大气污染监测提供了一种有效手段,弥补了一般地面观测难以反映污染物空间具体分布和变化趋势的不足。中分辨率成像光谱仪(MODIS)作为一种主要探测气溶胶光学特性的卫星遥感仪器,已得到广泛应用。其具有36个通道,覆盖了紫外、可见、近红外、红外等通道,为反演气溶胶和地表特征提供了丰富的信息。但卫星接收到的辐射受到地球大气的散射以及地表反射的复杂影响,且光学厚度反演过程中地表反照率和气溶胶模型带来的误差难以估计,使得MODIS本身反演结果存在不确定性,因此,卫星遥感需要地面太阳光度计的协同观测进行对比与验证研究。

现今,国内外已建立了AERONET(美国NASA全球气溶胶监测网)、SKYNET(日本气溶胶/辐射观测网)、CARSNET(中国气溶胶地基遥感监测网)等著名的地面气溶胶综合观测站,积累了大量宝贵的观测数据^[6-8],为MODIS遥感气溶胶的精度和可靠性验证提供数据支持,取得了大量有意义的研究成果。如:利用太阳光度计的观测资料验证了MODIS产品在北京、香港、武汉以及珠江三角洲、西北干旱半干旱等地区的气溶胶光学厚度(AOD)精度^[9-14];周春艳等^[15]利用AERONET资料对比分析了MODIS气溶胶第四版(C4)和第五版(C5)产品,发现C5气溶胶产品更接近地表观测结果;Sayer等^[16]利用AERONET观测网111个站点评估MODIS三种气溶胶产品的反演精度;Che等^[17]利用CARSNET的地基观测资料对比分析了MODIS第六版(C6)产品^[18]的AOD在中国东部地区的精度。Xie等^[19]用CARSNET资料与MOD04_L2产品进行对比发现,暗目标法(DT)更适用于植被覆盖率高的地区,而深蓝法(DB)更适用于荒漠以及地表极其复杂的大城市。

然而,AERONET、SKYNET等太阳光度计观测网在西安地区无观测站点,导致MODIS产品在西安地区精确性和适用性的地面验证工作难以开展。本文基于西安理工大学(位于西安城区)太阳光度计(POM-02)观测资料,对其进行定标处理并获得了AOD,结合Terra卫星上MODIS C061数据中暗目标法、深蓝法、暗目标与深蓝算法结合(DT&DB)的三种气溶胶产品,利用统计方法,对MODIS三种气溶胶产品与地基观测资料进行对比分析,研究MODIS三种气溶胶产品在西安地区的适用性,并在此基础上分析关中地区AOD的时空分布特征及其可能原因。

2 数据介绍与处理

2.1 太阳光度计(POM-02)

POM-02型太阳光度计由日本PREDE公司生产,是SKYNET的主要观测设备之一^[20]。该仪器作为气溶胶光学特性最主要最基本的地基探测手段,其光学特性的精度已得到广泛认可和使用。POM-02型太阳光度计可以获得从紫外到近红外共11个波段的太阳直接辐射值,其中心波长分别为315,340,380,400,500,675,870,940,1020,1627,2200 nm。其中,315 nm和940 nm通道的数据可分别用于反演柱总臭氧含量^[21]和柱总水汽量^[22-23]。1627 nm和2200 nm通道的辐射值可用于反演云光学特征参数;其他通道的直接福射值可用于计算气溶胶光学厚度值。除了雨雪天气,仪器在白天实时跟踪太阳并观测,约10 min观测一次数据。本研究利用西安理工大学2016年POM-02(2015年购买并投入使用)的观测数据用于AOD的反演,验证MODIS产品的反演精度。

2.2 MODIS

Terra卫星于1999年12月发射升空^[24-25],其搭载的MODIS传感器能获得从可见光(0.405 μm)到热红外(14.385 μm)36个波段的观测数据。目前,MODIS AOD的产品现已发展到C061版本,主要包括暗目标法、深蓝法以及暗目标法与深蓝算法结合的三种算法。研究表明^[26]:传统MODIS暗目标法较适合于暗地表,而深蓝算法能够较好地反演亮地表的AOD。因此不同的反演算法适合于不同区域和下垫面。本研究采用地基观测对MODIS卫星产品在西安地区的适用性进行验证与分析。主要利用了2016年Terra MODIS AOD产品数据集(MOD04_L2)中的3种反演产品(DT,DB,DT&DB),其空间分辨率为10 km×10 km,版本号为C6.1。同时,为了剔除云的影响,MODIS云产品(MOD06_L2)也被使用。

2.3 MODIS与太阳光度计的匹配原则

由于MODIS的观测时间、观测区域等与太阳光度计存在较大差异,而两者能够同时、同地地观测同一对象成为它们能够互相对比验证的前提。因此MODIS与太阳光度计观测的时空匹配至关重要,具体的匹配原则如图1所示。空间匹配原则:以西安理工大学地基观测仪器所处的经纬度(108.99°E, 34.26°N)为中心,选取0.5°×0.5°的经纬度范围内的卫星数据平均值与POM-02反演的气溶胶光学厚度结果进行匹配。时间匹配原则:根据MODIS过境时刻对太阳光度计观测结果进行半小时平均(过境前后15 min)。波段匹配原则:为与MODIS产品的波段相对应,将太阳光度计400 nm、670 nm的结果进行插值获得550 nm的气溶胶光学厚度。除此之外,云的存在会大大降低气溶胶光学特性的反演精度,为了最大程度提高反演精度,利用MODIS的云产品来确定选取的时空区域内晴朗无云,否则数据无效。

经过上述相应的时间、空间、波段匹配以及剔云处理之后,挑选出符合条件的数据,将MODIS相关产品与太阳光度计的相关结果进行对比与统计分析,从而获得MODIS各种不同产品(DT,DB,DT&DB)在西安地区的适用性,为MODIS产品在西安地区的使用提供理论依据。

图 1. 太阳光度计与MODIS气溶胶产品的匹配原则和对比分析路线

Fig. 1. Matching principle and comparative analysis route between sky radiometer and MODIS aerosol product

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3 太阳光度计的定标及反演

某一波长处整层大气的光学厚度遵循比尔-朗伯-布格定律,其表达式为

V(λ)=V0(λ)·d-2·exp[-m(θ)·τ(λ)],(1)

式中:V(λ)为太阳光度计接收到的波长为λ的太阳直接辐射通量;V₀(λ)为大气层处波长为λ的太阳直接辐射通量,即仪器的定标系数;d为日地距离因子;m(θ)为大气光学质量;τ(λ)为在波长λ处整层大气的光学厚度。

m(θ)在太阳天顶角θ小于75°时可近似表示为

m(θ)=1/cos(θ)。(2)

对(1)式两边取自然对数,有

ln[V(λ)·d2]=ln[V0(λ)-m(θ)·τ(λ)]。(3)

因此,由(3)式可知,在V(λ)、d、m(θ)等参数已知的情况下,仅需知道仪器的标定系数V₀(λ)即可获得整层大气的消光厚度。目前,一般采用Langley定标法来获得V₀(λ)。定标时选取天气干燥洁净、大气状态稳定的理想天气,且光学质量数为2~5时,根据(3)式进行拟合获得太阳光度计定标系数(相关性要求在0.99以上)。由图2可知,虽然每天的相关系数都能满足定标要求,但每天获得的定标值依然具有较大差别,因此仅使用某天的定标值进行光学厚度的反演会带来较大的误差。研究表明,至少需要选择8天以上的理想天气进行Langley定标才有一定代表性,因此选择如下8天的观测数据进行拟合(图2),用获得的平均定标系数来计算相应波长的光学厚度。

整层大气的消光光学厚度可表示为

τ(λ)=τa(λ)-τR(λ)-τabs(λ),(4)

式中:τ_a(λ)为气溶胶光学厚度;τ_R(λ)为分子的瑞利散射光学厚度(可由经验公式获得);τ_abs(λ)为吸收气体的光学厚度,主要包括臭氧和二氧化碳。臭氧吸收光学厚度 τo3(λ)可表示为

τo3(λ)=Ko3(λ)·Uo3,(5)

式中: Ko3(λ)为臭氧的吸收系数; Uo3为臭氧柱含量,可由OMI卫星获得。图3给出了2016年OMI卫星获得的西安地区臭氧柱含量(国际上以DU为单位,定义为标准大气压和温度下的厚度,1 DU=0.01 mm)的日变化和季节变化图,可以看出,臭氧柱含量具有明显的日变化和季节变化特征,整体呈春季最大、夏季最小的趋势。同理,二氧化氮的光学厚度可由(5)式进行计算。

图 2. 西安地区太阳光度计2016年8个时段Langley标定方法的结果。(a) 2016/02/08上午;(b) 2016/05/10上午; (c) 2016/09/10上午; (d) 2016/09/11上午; (e) 2016/10/18上午; (f) 2016/02/02下午; (g) 2016/05/10下午; (h) 2016/09/11下午

Fig. 2. Results of Langley calibration method from 8-period measurements by sky radiometer for Xi'an region in 2016. (a) 2016/02/08 AM; (b) 2016/05/10 AM; (c) 2016/09/10 AM; (d) 2016/09/11 AM; (e) 2016/10/18 AM; (f) 2016/02/02 PM; (g) 2016/05/10 PM; (h) 2016/09/11 PM

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图 3. 2016年OMI的臭氧柱含量日变化及月平均分布图。(a)日均值;(b)月均值

Fig. 3. Daily variation and monthly average distribution of Ozone column amount from OMI measurements in 2016. (a) Daily mean values; (b) monthly mean values

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气溶胶光学厚度可以表示为

τa(λ)=β·λ-α,(6)

式中:β为大气浑浊度系数,β越大表示大气越混浊;α为Ångström波长指数,α的数值与大气气溶胶的平均半径有关,反映了气溶胶粒子谱的分布特征,一般情况下,α越小表明气溶胶粒子尺度越大,反之,气溶胶粒子尺度越小。这两个参数可以通过拟合多个波段气溶胶光学厚度得到。将α和β代入(6)式即可获得太阳光度计在550 nm处的气溶胶光学厚度,便于与MODIS进行对比。

4 MODIS气溶胶产品的适用性研究

图4为MODIS三种反演算法在西安地区(POM-02观测站点区域内)的每月观测样本数和月平均值,可以看出,MODIS三种反演算法的观测样本数各有不同,DT算法的有效样本数最多,DB和DT&DB算法样本量相当。三种反演方法的AOD月均值具有较一致的变化趋势,但在数值上存在明显的差异^[18],整体而言:DT算法的反演值最高,DB算法的反演值最低,DT&DB算法居中。上述哪种算法更适用于西安地区,有待于进一步验证和分析。

本文结合MODIS与太阳光度计的时空匹配原则(如图1所示),利用MODIS云产品选取该时空区域内云量小于5%的天气,最终获得18天晴空天气用来分析三种反演算法在西安地区的适用性。图5为2016年晴空条件下太阳光度计在不同波长下的观测结果,随着波长的增加,气溶胶光学厚度逐渐降低,在400 nm处为0.49±0.17,在1020 nm处为0.21±0.068。经过MODIS三种产品与太阳光度计的AOD对比分析(如图6、7所示)发现,DT&DB产品与太阳光度计的相关系数最高,为0.92;DT产品的相关系数略低,为0.91;DB产品的相关系数最低,为0.70。这说明DT&DB产品更适合用于西安地区气溶胶光学特性的分析。从日变化对比(图7)中可知,DT、DB、DT&DB三种算法与太阳光度计的最大差值分别为0.15、0.23和0.15;整体差异分别为0.052±0.042、0.080±0.066和0.058±0.039(图8)。上述结果均表明DT&DB算法与DT算法在西安地区整体表现相当,DT&DB算法在相关性及稳定性上略优于DT算法。

图 4. 西安地区MODIS三种反演方法的结果。(a)每月有效观测样本数;(b) AOD月均值

Fig. 4. Results of three MODIS inversion algorithms for Xi'an region. (a) Numbers of effective observation samples per month; (b) monthly mean values of AOD

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图 5. 不同波长下气溶胶光学厚度变化特征(N:样本数)

Fig. 5. Variation characteristics of AOD under different wavelengths (N: number of samples)

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图 6. 太阳光度计与MODIS三种反演算法获得的气溶胶光学厚度的相关性。(a) DT;(b) DB;(c) DT&DB

Fig. 6. Correlation between AODs calculated from sky radiometer and three MODIS inversion algorithms. (a) DT; (b) DB; (c) DT&DB

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图 7. MODIS算法与太阳光度计反演的气溶胶光学厚度逐日对比图。(a) DT和POM-02;(b) DB和POM-02;(c) DT&DB和 POM-02

Fig. 7. Daily comparisons of AODs inverted from three MODIS algorithms and sky radiometer. (a) DT and POM-02; (b) DB and POM-02; (c) DT&DB and POM-02

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图 8. MODIS三种算法与POM-02反演的AOD差值

Fig. 8. AOD differences between three MODIS algorithms and POM-02

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5 西安及周边地区气溶胶光学厚度分布

图9给出了由MODIS DT&DB算法获得的2016年西安地区AOD的年均值分布。由图9可知,关中地区气溶胶光学厚度呈现东高西低的趋势,高值区主要位于西安、咸阳和渭南等地,低值区则位于宝鸡、太白等区域,该结论与王钊等^[27]的结果一致。主要原因是关中地区气溶胶大部分来源于沙尘气溶胶和人类活动产生的气溶胶,其分布特征受地形和盛行风向的影响,使得气溶胶水平扩散受到抑制并在东部地区出现堆积,从而呈现出东高西低的趋势。

图 9. 由DT&DB算法获得的关中地区气溶胶光学厚度年平均分布图

Fig. 9. Annual mean distribution of AODs in Guanzhong Plain calculated by DT&DB algorithm

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图10为关中地区气溶胶光学厚度的季节分布。由图10可知:关中地区不同季节的AOD分布特征与年分布相似,整体呈现东高西低的趋势,不同季节AOD的高值中心和量值都存在较大差异:春季关中地区AOD高值中心主要位于西安东部以及渭南地区,主要原因是关中地区位于黄土高原的下游地区,春季黄土高原产生的沙尘气溶胶随风向下游地区输送导致关中地区东部春季气溶胶含量增加;夏季高值地区主要集中在渭南及其以东地区,这主要是夏季农业活动、秸秆焚烧导致该地区气溶胶含量剧增,夏季大气湿度较大促使气溶胶吸湿性增长;冬季高值中心位于西安、咸阳等地区,气溶胶主要由交通运输、工业排放等产生的气溶胶组成。除西安、咸阳地区以外,其他地区冬季AOD值都较低。在西安、咸阳地区,春季气溶胶光学厚度最大,为0.65;秋季最低,为0.54;夏季和冬季分别为0.6和0.56(图11)。

图 10. 由DT&DB算法获得的西安及周边地区气溶胶光学厚度季节分布图。(a)春季;(b)夏季;(c)秋季;(d)冬季

Fig. 10. Seasonal mean distributions of AOD in Xi'an and its surrounding regions calculated by DT&DB algorithm. (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

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图 11. 由DT&DB算法获得的西安、咸阳地区四个季节的气溶胶光学厚度

Fig. 11. Histogram of AODs in four seasons in Xi'an and Xianyang regions calculated by DT&DB algorithm

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6 结论

以西北典型城市西安为研究对象,利用太阳光度计的实时观测数据,选取符合条件的天气对太阳光度计进行定标,获得定标常数,反演了太阳光度计的气溶胶光学厚度。并与MODIS观测资料进行时空同步匹配,验证了DT、DB、DT&DB三种反演算法的精度并评估了它们在西安地区的适用性,最后获得了西安及周边地区气溶胶光学厚度的时空分布特征。结果表明:DT&DB算法与太阳光度计的相关性最高,关中地区气溶胶光学厚度整体呈现东高西低的趋势,高值中心位于西安、咸阳和渭南等地,在西安、咸阳地区气溶胶光学厚度春季最大、秋季最小。下一步将利用多站点的长期连续地基观测和多种卫星观测进行相互对比和验证。

致谢 感谢NASA提供的MODIS资料。