卫星遥感在重大活动空气质量保障中的应用
张自力1, 于海燕1, 林燕2, 俞建1, 胡尊英1, 顾卿1     
1. 浙江省环境监测中心,浙江 杭州 310012;
2. 浙江省绿色环保科技服务中心,浙江 杭州 310012
摘要: 以2016年G20峰会重大活动保障工作为例,简述了卫星遥感技术近年来在大气环境空气质量监测取得的进展以及重大活动空气质量保障会商机制和组织架构,重点分析了如何充分应用大气遥感产品服务于重大活动空气质量保障工作。指出,现有卫星遥感技术已具备服务重大活动空气质量保障工作的要求,其产品可应用于空气质量监测、生物质燃烧遥感监测,同时大气遥感产品相对客观,可以成为重大活动空气质量保障的客观参考标准,为今后类似保障工作提供借鉴。
关键词: 重大活动    空气质量    卫星遥感    
Application of Satellite Remote Sensing in Air Quality Guarantee of Major Events
ZHANG Zi-li1, YU Hai-yan1, LIN Yan2, YU Jian1, HU Zun-ying1, GU Qing1     
1. Zhejiang Provincial Environment Monitoring Center, Hangzhou, Zhejiang 310012, China;
2. Zhejiang Green Environmental Protection Science and Technology Service Center, Hangzhou, Zhejiang 310012, China
Abstract: As an application instance, how to effectively use satellite remote sensing to serve air quality monitoring and guarantee of 2016 G20 was discussed in detail. New development in air quality monitoring using satellite remote sensing was briefly expressed such as new satellites recently launched and advancement of inversion algorithm on air quality indexes. Now it is possible to use satellite products to meet the requirements of air quality monitoring and guarantee for major events. Remote sensing has the advantage of large area synchronous observation compared that of the field observation. The products of remote sensing have be provided with fairly unified standard, and relatively objective and rigorous evaluating system so they can be used as evaluation standards for post-evaluation on air quality assurance for major events.
Key words: Major events    Air quality guarantee    Remote sensing    

2010年至今我国相继承办了多个大型国内、国际会议,包括2014年南京青年奥林匹克运动会、2014年北京APEC会议、2015年中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年大阅兵和2016年杭州G20峰会等。为保障上述重大活动期间空气质量,确保活动顺利进行,政府相关部门建立了污染应急联动机制,开展精准空气质量预报会商、制定管控减排应急措施确保活动期间空气质量。经过多年实践探索,国内空气质量保障预报会商机制从无到有、不断完善,预测预报水平日益提升。特定时段精准的空气质量预报可及时把握大气污染态势,为环境管理部门制定有针对性的污染管控措施提供关键技术支持,从而有效降低污染程度,最终实现重大活动期间空气质量保障目标[1]

当前,空气质量预报评估主要以城市自动站空气质量监测数据为主,采用数值或统计预报模式对未来24~72 h空气质量指数、等级、首要污染物等进行预报和评估。因此,用于空气质量预报预警的监测数据精度越高、越全面、时空分辨率越高,越能够客观表征实际的空气质量状况。由于当代卫星、计算机、大数据分析等新技术的飞速发展,大气遥感的新技术、新方法和新应用层出不穷,同时国家和地方生态环境部门持续推进“天地一体化”立体监测网络建设,已经包括气溶胶、颗粒物浓度、污染气体和温室气体等多种卫星遥感产品可应用于环境监测[2-3]。现主要探讨如何充分应用大气遥感产品服务于重大活动空气质量保障工作,并以2016年的G20峰会重大活动保障工作为例,探讨遥感技术在重大活动空气质量保障中的作用,为今后类似保障工作提供借鉴。

1 大气卫星遥感技术及会商支撑作用 1.1 大气卫星遥感技术进展

地面空气监测站点虽然监测精度高、但建站周期长、运维成本高。同时,地面监测站点主要分布在城市建成区,不可能无限加密布点,而卫星遥感的大范围和同步观测的特性恰好能弥补地面站在空间分布上的不足。将卫星遥感技术与地面实时监测技术相结合,能够更客观地认识大气污染状况,实现更加精准的空气质量预报预警。

基于遥感的大气环境观测研究始于20世纪70年代,早期主要运用卫星资料反演大气气溶胶光学特性,并逐渐发展到颗粒物浓度、污染气体二氧化氮(NO2)、二氧化硫(SO2)、臭氧(O3)和温室气体一氧化碳(CO)等大气痕量气体和污染的全球尺度遥感观测,并在大气污染事件的分析预报以及污染源排放强度估算等领域也有了一些业务化探索[4-7]。近年来,随着欧洲“哨兵”、美国NPP、日本“葵花8号”和中国“高分5号”(GF-5)等卫星的成功发射,卫星载荷迭代更新,卫星遥感的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率得到很大提升,局地区域尺度的大气污染遥感监测成为了可能。如“葵花8号”扫描时间间隔缩短至10 min,最高空间分辨率可达0.5 km。“高分5号”卫星是具有我国特色的大气环境遥感监测专用卫星,业务化后可实现对气溶胶、SO2、NO2、二氧化碳(CO2)、甲烷(CH4)、秸秆焚烧、城市热岛等多个大气环境要素进行监测。这些新的卫星为大气遥感实现精细化监测提供了新的观测资料,目前国内外相关研究已经涉及大气污染物的生成及区域输送、生物质燃烧监测、污染源解析等多个领域,并产生了一些达到业务要求的大气遥感产品[2-3, 8-10]

1.2 重大活动空气质量保障的卫星遥感信息支撑

空气质量预报预警是基于监测网络、预报模型和专家会商等方式,预报未来空气质量,并向公众发布预报信息,为政府提供应急措施参考,降低空气污染危害的一种技术手段[11]。而重大活动期间的空气质量预报预警工作要求高于日常预报,且需要跨区域多省市通力合作,需要建立高规格的组织会商机制。当前,重大活动空气质量预报已形成3个层面的组织会商机制,基本构架见图 1,其中第1层为由相关环境管理部门组成的保障现场指挥中心,负责把握全局,决策部署,统筹协调各项工作;第2层为保障专家委员会,一般由国内空气质量监测和预报领域资深研究学者组成,对每日预报会商结果和针对性污染管控措施提供专业技术指导和决策建议;第3层为会商技术支撑工作组,负责保障期间具体的数据分析和预报会商工作,包括空气质量预报组、气象预报组、空气质量监测分析组和污染源监控评估组等[1, 11]

图 1 重大活动空气质量保障预报会商基本架构

在重大活动空气质量保障的3级组织架构中,作为一种新的监测方法,卫星遥感技术可以提供大气业务化产品,服务于空气质量监测、污染源监控,进一步增强重点活动空气质量保障信息化支撑能力。(1)作为新的空气质量监测方法可以提供近实时空气质量监测产品;(2)卫星遥感在秸秆焚烧等生物质燃烧的独有监测能力使其在空气质量预报中也能够发挥污染源清单实时更新的作用,成为空气质量预报和预警重要的参考产品;(3)大气卫星遥感产品一次成像全域覆盖,人为干预少,结果相对客观,可以成为重大活动空气保障效果的客观参考标准。

2 2016年G20峰会空气质量保障实例

G20领导人第11次峰会于2016年9月4—5日在杭州举办,是一次高规格的外交大会[11]。为保障G20峰会期间的空气质量,借鉴国内举办重大活动时空气质量的保障经验,浙江省政府制定了《G20峰会浙江省环境保障工作方案》(以下简称《方案》),加强环境空气质量监测和预测预报,制定严格的大气污染物保障措施,同时协调周边城市协同参与,确保G20峰会期间空气质量[12]

根据《方案》要求,会期保障阶段为2016年8月24日—9月6日,共计14 d。在保障期间分3个阶段实施递进式管控措施:第1阶段为8月24—27日,实施工地停工管控措施; 第2阶段为8月28—31日,实施机动车限行措施; 第3阶段为9月1—6日,采取应急管控措施[13]。管控前后分3个时段探讨峰会前后空气质量变化及保障措施效果评估:2016年8月14—23日为保障措施实施前阶段,2016年8月24—31日为保障措施实施第1阶段,2016年9月1—6日为保障措施实施第2阶段。

2.1 遥感数据和方法

使用的卫星资料主要包括美国的MODIS和OMI数据,得到的卫星遥感产品包括PM2.5、秸秆焚烧火点、NO2柱浓度和SO2柱浓度产品,遥感数据及产品算法见表 1

表 1 遥感数据及产品算法
大气环境遥感产品 卫星传感器 接收方式 反演算法 监测频次/(次·d-1) 产品响应速度
PM2.5 MODIS 广播 基于气溶胶光学厚度的湿度订正和垂直订正算法 2 当日或次日
秸秆焚烧火点 MODIS 广播 绝对阈值判断法和相对火点判定法 2 当日或次日
NO2柱浓度 OMI NASA卫星资料分发网络 差分吸收光谱算法 1 延迟1—3日
SO2柱浓度 OMI NASA卫星资料分发网络 差分吸收光谱算法 1 延迟1—3日

MODIS是美国地球观测系统(EOS,Earth Observing System)的极地轨道环境遥感卫星Terra和Aqua所携带的“图谱合一”的光学遥感仪器,有36个离散光谱波段,光谱范围从0.04~14.4 μm,最大空间分辨率250 m,扫描宽度2 330 km。OMI是美国国家航空航天局(NASA)于2004年7月15日发射的Aura地球观测系统卫星上携带的4个传感器之一, 由荷兰、芬兰与NASA合作制造,是GOME和SCIAMACHY的继承仪器,轨道扫描幅为2 600 km,空间分辨率是(13×24)km2,每天覆盖全球1次。OMI有3个通道,波长覆盖范围为270~500 nm,平均光谱分辨率为0.5 nm。该传感器主要监测大气中的臭氧柱浓度和廓线、气溶胶、云、表面紫外辐射,还有其他的痕量气体,如NO2、SO2、甲醛(HCHO)、氧化溴(BrO)等。

在G20空气质量保障工作中,MODIS数据主要用于生产PM2.5、秸秆禁烧火点等产品,OMI数据用于生产NO2、SO2柱浓度。MODIS数据通过自建的卫星数据广播系统(DVB-S)获得,OMI数据来自于NASA卫星资料分发网络(https://mirador.gsfc.nasa.gov/)。上述卫星遥感数据经接收或下载进入浙江省环境监测中心建立的大气遥感业务系统,系统集成了多种产品算法,生成相应的大气遥感监测产品。秸秆焚烧遥感监测方法采用绝对阈值判断法和相对火点判定法提取火点信息,具体可参考文献[14]。PM2.5遥感监测结果基于MODIS数据反演的气溶胶光学厚度(AOD)产品,进行垂直订正和湿度影响订正得到近地面PM2.5结果。NO2柱浓度主要基于差分吸收光谱算法(DOAS,Differential Optical Absorption Spectroscopy)。SO2柱浓度采用DOAS算法。上述算法具体可参考文献[15]。

2.2 遥感每日监测

图 2(a)(b)(c)(d)(e)(f)为G20峰会会期保障措施正式实施第一天(2016年8月24日)的环境空气质量卫星遥感监测产品。MODIS影像一日两景,其真彩图和相应PM2.5监测结果如图 2(a)(b)所示。当日浙江省及周边省市以晴好天气为主,上午和下午的卫星遥感监测结果均显示该区域ρ(PM2.5)不高,基本维持在50 μg/m3以下。图 2(c)(d)是更为精细化的杭州市PM2.5遥感监测结果。该日杭州市总体PM2.5浓度不高,仅在该日上午包括西湖区、拱墅区、下城区、上城区等主城区PM2.5浓度稍高于50 μg/m3。SO2、NO2柱浓度遥感监测结果如图 2(e)(f)所示,SO2柱浓度高值区域集中于安徽省和江苏省北部交界区,NO2柱浓度高值区域主要分布于安徽省和江西省交界,而G20峰会会期保障区域杭州市总体不高。图 2(g)为秸秆焚烧遥感监测结果,浙江省及周边省市未监测到秸秆焚烧火点。

图 2 2016年8月24日遥感监测结果

2.3 空气质量保障效果后评估 2.3.1 PM2.5遥感监测评估

基于MODIS卫星数据,监测了浙江省及周边地区PM2.5浓度分布情况以及保障措施前后变化,结果见图 3(a)(b)(c)。遥感监测结果显示:浙江省及周边省市保障措施实施前(2016年8月14—23日)PM2.5平均质量浓度为40.62 μg/m3,PM2.5高浓度区主要位于安徽省和江苏省的北部交界地区以及江西省南部地区。保障措施实施第1阶段(2016年8月24—31日),PM2.5在前期基础上进一步降低,平均质量浓度仅为33.78 μg/m3,比管控措施实施前下降16.8%,达到PM2.5一级标准,全地区无显著高浓度区域。保障措施实施第2阶段(2016年9月1—6日),浙江省及周边省市PM2.5浓度有所上升,其中安徽省、江苏省中南部以及江西中南部PM2.5平均浓度上升明显,全地区平均值为52.55 μg/m3,较第一阶段上升50%,但仍显著低于PM2.5二级限值(75 μg/m3)。

图 3 浙江省及周边省市PM2.5遥感监测结果

杭州市PM2.5遥感监测结果见图 4(a)(b)(c),保障措施前(2016年8月14—23日)全市PM2.5平均值为37.25 μg/m3,优于《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)PM2.5二级标准,全市显著高值区不明显,低值区主要位于千岛湖地区。保障措施第1阶段,杭州全市PM2.5浓度进一步下降,全市平均值为31.73 μg/m3,达到《GB 3095—2012》PM2.5一级标准,较前期降幅达14.8%。第2阶段9月1日、4日和5日以多云为主,缺失3 d的遥感数据,遥感结果与其他阶段缺乏可比性。仅就已有遥感结果定性分析,利用第2阶段9月2日和9月3日的遥感数据得到全市PM2.5平均值为50.8 μg/m3,见图 4(c),与第一阶段相比PM2.5浓度有所升高,升幅60.1%,但总体仍满足《GB 3095—2012》PM2.5二级标准限值要求。

图 4 杭州市PM2.5遥感监测结果

2.3.2 秸秆焚烧火点遥感监测

2016年8月14日至9月30日的G20峰会期间,杭州市共监测秸秆焚烧火点34个,较2015年同期下降明显,降幅达到63.5%。G20管控期间与2015年同期火点数逐日分布见图 5。G20第1阶段保障措施(2016年8月24—31日)和第2阶段加强管控措施(2016年9月1—5日)实施后,秸秆焚烧日均火点数较管控前(2016年8月14—23日)分别下降了87%和93%,管控效果明显。

图 5 2015年和2016年8—9月同期秸秆焚烧监测结果

2.3.3 SO2柱浓度遥感监测

G20期间浙江省及周边省市SO2柱浓度各阶段分布情况见图 6(a)(b)(c)。管控措施实施前,浙江省及周边省市SO2柱浓度普遍较低,基本<0.5 DU,区域高值区主要分布在安徽省北部和江苏西北部地区,江西省中部区域SO2柱浓度总体也较高。G20所在地杭州市及其附近地区包括杭嘉湖平原、上海市、安徽省南部等地区无明显SO2高值分布。

图 6 浙江省及周边省市SO2柱浓度遥感监测结果

第1阶段保障措施(2016年8月24—31日)实施后,安徽省和江苏省的大部分地区SO2柱浓度高值区有所扩大,全区域SO2平均柱浓度较前一阶段上升2%,受全区域柱浓度升高的影响,杭州及周边浙江省及周边省市的SO2柱浓度较之前也有所提升。

第2阶段加强管控措施(2016年9月1—5日)实施后,浙江省及周边省市SO2柱浓度增高的态势有所控制,全区域SO2平均柱浓度较前一阶段下降,降幅为1%。空间分布上,SO2柱浓度高值区域主要集中于安徽省和江苏省的交界区域,而杭州市在采取第1阶段和第2阶段管控措施后,其SO2柱浓度基本维持不变。

2.3.4 NO2柱浓度遥感监测

浙江省及周边省市NO2遥感监测结果见图 7(a)(b)(c),保障措施实施前,浙江省及周边省市NO2柱浓度总体不高,高值区主要集中于安徽省中南部、江苏省西南部地区以及江西省中部。杭州地区NO2柱浓度为4.45×1015 molec/cm2,略低于周边其他地区。

图 7 浙江省及周边省市NO2遥感监测结果

第1阶段保障措施(2016年8月24—31日)实施后,全区域NO2柱浓度较前期上升11.3%。NO2柱浓度高值带东移,江苏省和安徽省交界地带以及上海市NO2柱浓度达到5×1015 molec/cm2,杭州地区NO2柱浓度也比前期显著提升。

第2阶段加强管控措施(2016年9月1—5日)实施后,浙江省及周边省市NO2柱浓度继续增高,但增幅有所减缓,全区NO2平均柱浓度仅比第1阶段增高1.7%。主要集中于安徽省和江苏省的交界区域,而杭州虽交界于高值区域,但受到第2阶段加强管控措施的影响,总体柱浓度较第1阶段下降明显。

3 结论与展望

(1) 在重大活动空气质量保障工作,卫星遥感技术可以提供大气业务化产品,弥补地面监测在空间分布上的不足。同时,大气卫星遥感产品,结果相对客观,可以成为重大活动空气保障效果的客观参考标准之一。

(2) 2016年G20峰会期间,卫星遥感在PM2.5、秸秆焚烧、SO2柱浓度、NO2柱浓度等方面提供实时或近实时产品,为环境空气质量保障提供了重要监测依据。

(3) 卫星遥感监测与地面常规自动监测方法在原理方法上有显著不同,导致二者物理意义、结果表达上有所差异。因此,地面和卫星遥感观测结果不宜简单对比,应互为补充,发挥卫星遥感对于大气污染整体状况及传输过程宏观研判的优势。

(4) 今后可以将卫星遥感监测纳入重大活动空气质量保障常态工作,引入新的卫星遥感资料,探索分辨精度更优、满足业务化的近地面O3、NO2、SO2遥感监测方法和产品。

参考文献
[1]
王晓彦, 李健军, 刘冰, 等. 重大活动空气质量保障预报会商机制及经验探讨[J]. 中国环境监测, 2019, 35(1): 148-152.
[2]
陈良富, 陶金花, 王子峰, 等. 空气质量卫星遥感监测技术进展[J]. 大气与环境光学学报, 2015, 10(2): 117-125.
[3]
李旭文, 张悦, 姜晟, 等. "哨兵-5P"卫星TROPOMI传感器在江苏省域大气污染监测中的初步应用[J]. 环境监控与预警, 2019, 11(2): 10-16. DOI:10.3969/j.issn.1674-6732.2019.02.002
[4]
LIU Y, PARK R J, JACOB D J, et al. Mapping annual mean ground-level PM2.5 concentrations using multiangle imaging spectroradiometer aerosol optical thickness over the contiguous United States[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 2004, 109(D22): 1-10.
[5]
CHU D A. Analysis of the relationship between MODIS aerosol optical depth and PM2.5 in the summertime US[C]. International Society for Optics and Photonics, 2006. https://www.researchgate.net/publication/278127776_Analysis_of_the_relationship_between_MODIS_aerosol_optical_depth_and_PM25_in_the_summertime_US
[6]
GUPTA P, CHRISTOPHER S A, WANG J, et al. Satellite remote sensing of particulate matter and air quality assessment over global cities[J]. Atmospheric Environment, 2006, 40(30): 5880-5892. DOI:10.1016/j.atmosenv.2006.03.016
[7]
HUTCHISON K D, FARUQUI S J, SMTIH S. Improving correlations between MODIS aerosol optical thickness and ground-based PM2.5 observations through 3D spatial analyses[J]. Atmos Environ, 2008, 42: 530-543. DOI:10.1016/j.atmosenv.2007.09.050
[8]
李成才, 毛节泰, 刘启汉, 等. 利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染[J]. 大气科学, 2003, 27(5): 869-880. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2003.05.08
[9]
王钊, 彭艳, 张树誉. MODIS资料反演AOD及其在区域大气污染监测中的应用[J]. 高原气象, 2008(4): 911-917.
[10]
李令军, 王英, 张强, 等. 麦秸焚烧对北京市空气质量影响探讨[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2008(2): 232-242.
[11]
徐圣辰, 王晓元, 田旭东. G20峰会空气质量保障机制的构建[J]. 中国环境监测, 2017, 33(1): 1-6.
[12]
赵辉, 郑有飞, 魏莉, 等. G20峰会期间杭州及周边地区空气质量的演变与评估[J]. 中国环境科学, 2017, 37(6): 2016-2024. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2017.06.003
[13]
赵军平, 罗玲, 郑亦佳, 等. G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析[J]. 环境科学学报, 2017, 37(10): 3885-3893.
[14]
生态环境部.卫星遥感秸秆焚烧监测技术规范[R].北京: 中国环境出版集团, 2018.
[15]
陶金花, 李小英, 王子峰, 等. 大气遥感定量反演算法与系统[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2014.