MODIS气溶胶产品在北京监测PM2.5质量浓度中的应用摘要：随着我国城市的发展，PM2.5已经成为大气污染的重要形式。本文以北京作为实验区，从MODIS3km气溶胶产品出发，选取地面气象资料对气溶胶光学厚度进行垂直订正和湿度订正，与同期观测的地面PM2.5资料进行相关分析。结果表明，两项订正可以提高AOD-PM2.5模型结果精度，建立较理想的遥感反演综合模型。为大范围定量监测PM2.5污染提供了一定的参考价值。关键词：MODIS气溶胶光学厚度PM2.5垂直订正湿度订正相关性分析中图分类号：X87文献标识码：A文章编号：1674-098X(2016)07(B)-001引言近年来，随着经济发展和城市化进程加快，我国大气污染问题日益凸显，特别是城市雾霾现象频发，雾霾范围不断扩大，呈现出时间长、区域化的特点。雾霾主要由二氧化硫、氮氧化物和可吸入颗粒构成，其中可吸入颗粒通常是指当量直径＜10微米的颗粒物，而许多城市首要污染颗粒物都是PM2.5。PM2.5不仅对可见光有较强的消光作用，造成大气能见度下降，而且对人体呼吸系统和心肺功能健康也有着较大影响。因此，全面掌握PM2.5的区域分布特征对研究大气污染的成因和建立有效的防治措施有着重要意义目前，PM2.5的监测方式主要有地面和遥感监测两种。地面监测能够提供较为准确的监测数据，但监测站分布不均匀且数量有限，难以获取大范围的监测数据；而卫星遥感监测具有经济性、覆盖范围广等优势，能够有效弥补地面监测的不足，因而被广泛应用于地面PM2.5的监测。Chu等［1］利用MODISAOD产品研宄了全球、区域和局部大气污染情况，证实了MODISAOD产品研究大气污染的可行性；Wang等［2］研宄美国多个地面污染物与MODISAOD的相关性，表明AOD可以定量评估当地的空气质量等级;Wang等［3］、Donkelaar等［4］将气溶胶垂直分布和相对湿度引入AOD—PM2.5线性模型中，并进行垂直和湿度订正，发现订正后AOD和近地面颗粒物之间的不确定性降低；谢志英等［5］结合地面能见度数据求得北京四季气溶胶标高并对MODIS气溶胶产品进行标高订正，提高了地面颗粒物与气溶胶的相关度。但国内的相关研宄大多使用的是MODIS10km空间分辨率的气溶胶产品，对MODIS3km空间分辨率的气溶胶产品与PM2.5的相关性的研究较少，同时考虑到气溶胶具有季节性变化的事实［6］,本文基于MODIS3kmAOD产品，结合地面能见度与相对湿度数据，探讨3km的AOD数据与PM2.5的关系，为北京地区长期、宏观地监测PM2.5质量浓度提供科学依据。2数据和方法（1）遥感数据：本文采用的为美国NASA发布的MODISTerraLevel2、版本为C006、空间分辨率为3km*3km的气溶胶产品数据，研宄地区为北京，选取时间范围为2014年12月至2015年11月且云量较少的气溶胶产品，利用ENVI软件对数据进行几何校正、投影转换、矢量裁剪等操作，为防止由于影像的投影变换定位偏差导致出现对比畸值［7］，提取以地面站点为中心3*3像元范围内的非空白AOD均值。但由于MODISAOD3km产品仅采用暗目标算法进行反演，所以该产品在冬季（12月、1月、2月）反演效果较差，故最终得到2015年春（3月、4月、5月）、夏（6月、7月8月）、秋（9月、10月、11月）三季共77d的AOD日均值数据。考虑到要进行精度验证，按时间顺序每隔3个数据选取1个数据作为验证数据，故最终获得58个建模数据，19个验证数据。(2)气象数据：地面能见度和相对湿度数据来源于美国国家海洋和大气管理局(简称NOAA)在北京地区建立的地面观测站，经纬度坐标为:40.08°N，116.585°Eo气象站每隔30min记录一条数据。为了与Terra卫星过境时间对应，选取卫星过境时间前后lh以内的数据做平均处理，作为其对应的地面能见度和相对湿度数据。(3)颗粒物浓度数据(PM2.5)：本研宄所采用的PM2.5数据来自北京市地面环境监测站。但由于缺乏所需地面站点的PM2.5质量浓度数据，本文参考中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站的方法，基于35个地面站点的PM2.5数据，利用协克里金插值方法得到对应地面站点的PM2.5数值。选取卫星过境时间前后lh以内的数据取平均值。3结果分析3.1AOD与PM2.5质量浓度季节变化特征2015年三季度AOD变化范围为0.10-1.89,均值为0.71。PM2.5的变化区间为3.60-248.68ug/m?，均值为...