衛星遙感細顆粒物（PM2.5）監測技術指南
作者：lfb 時間：2022-11-21 來源：互聯網
1 適用范圍
本標準規定了細顆粒物衛星遙感監測的方法、結果驗證、質量控制等內容。
本標準適用于衛星遙感細顆粒物監測及其區域分布規律分析工作。
2 規范性文件
本標準內容引用了下列文件中的條款。凡是不注日期的引用文件，其新版本適用于本標準。
GB/T 31159-2014 大氣氣溶膠觀測術語
HJ 653 環境空氣顆粒物 連續自動監測系統技術要求及檢測方法
3 術語和定義
3.1
氣溶膠光學厚度 aerosol optical depth（AOD）
指從地面到大氣層頂垂直路徑中氣溶膠消光系數的總和，量綱為 1，引自 GB/T 31159-2014。
3.2
象元 PM2.5 濃度 pixel concentration of fine particulate matter
指 1 個衛星觀測象元范圍內的近地面大氣細顆粒物平均質量濃度，計量單位為微克/立方米（μg/m3）。
3.3
邊界層高度 height of the pIanetary boundary layer（HPBL）
指行星邊界層的厚度，表示污染物在垂直方向可以被熱力湍流稀釋的范圍，是用于大氣數值模式和大氣環境評價的重要物理參數之一。
4 總則
4.1 監測原理
根據 PM2.5 濃度與氣溶膠光學厚度、吸濕增長因子、密度、半徑、消光效率因子及大氣邊界層高度等因素的轉化關系計算象元 PM2.5 質量濃度，并形成區域 PM2.5濃度。象元 PM2.5濃度計算公式如下：
式中：
M ——象元 PM2.5 濃度，μg/m3；
ρ——PM2.5平均密度，μg /m3；
r ——PM2.5有效半徑，m；
Q ——PM2.5歸一化消光效率因子；
AOD ——氣溶膠光學厚度；
HPBL ——邊界層高度，m；
RH ——環境空氣相對濕度；
f ——氣溶膠消光吸濕增長因子，經驗吸濕增長因子公式為：
將公式（1）兩邊同時取自然對數計算，推廣為 PM2.5的多元線性回歸關系式：
式中：
β0、β1、β2、β3——方程回歸系數；
公式（2）為 PM2.5 濃度計算的多元線性回歸模型對數形式，是一種全局空間回歸模型，關鍵參數β0、β1、β2、β3代表研究區域內的平均值，考慮到回歸系數隨空間位置的變化性，公式（2） 進一步擴展為衛星遙感監測 PM2.5 濃度的空間變參數回歸模型：
式中：
β0、β1、β2、β3——隨不同空間位置變化的方程回歸系數；
ui——第i 個訓練樣本的地理橫坐標；
vi——第i 個訓練樣本的地理縱坐標；
根據公式（3），采用地理加權回歸方法結合 PM2.5濃度地面監測樣本數據，即可計算象元 PM2.5濃度。
4.2 監測數據選擇
利用衛星傳感器多光譜數據結合氣象參數及地面監測數據獲取區域PM2.5濃度。衛星傳感器應具有0.47μm附近和0.66μm附近的可見光波段、0.86μm附近的近紅外波段、2.1μm附近的中紅外波段和12μm附近的遠紅外波段；氣象參數包括邊界層高度、相對濕度兩個要素；地面監測數據包括小時PM2.5濃度均值及相應監測點位的地理坐標。?
4.3 監測內容
區域 PM2.5濃度。
4.4 監測處理流程
區域PM2.5濃度衛星遙感監測處理的一般流程如圖1所示：
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圖 1 衛星遙感監測 PM2.5 濃度計算流程圖
根據衛星遙感數據源的特點，綜合利用暗目標、深藍算法等反演方法，從衛星遙感光譜數據中獲取區域氣溶膠光學厚度結果；同時，從氣象模式模擬資料中提取出氣溶膠垂直訂正和濕度訂正所需要的邊界層高度和相對濕度數據，結合地面監測資料，采用地理加權回歸方法逐象元計算PM2.5濃度，獲取區域PM2.5濃度分布結果。
5 監測方法
5.1 AOD 遙感反演
利用衛星遙感數據，采用暗目標法和深藍算法反演獲取目標區域無云陸地象元的氣溶膠光學厚度（AOD），衛星遙感反演數據處理流程如下：
圖 2 衛星遙感反演氣溶膠光學厚度技術流程圖
在衛星遙感反演氣溶膠光學厚度之前，先完成兩項準備工作：
a）利用輻射傳輸模型結合衛星傳感器可見光和近紅外波段的光譜響應函數構建查找表；
b）利用歷史地表反射率數據（如MOD09）合成構建先驗地表反射率庫，用于亮象元氣溶膠光學厚度遙感反演。
開展氣溶膠光學厚度遙感反演，主要包括以下五個步驟：
a）遙感數據預處理：對衛星遙感數據進行質量檢查、輻射定標及幾何校正，然后計算可見光、近紅外和中紅外波段的表觀反射率及遠紅外波段的亮度溫度，并進行云、水體象元識別，提取目標區域無云陸地象元；
b）象元判別：根據衛星探測的中紅外波段（2.1μm附近）表觀反射率，將無云陸地象元分為暗象元和亮象元兩類；
c）暗象元氣溶膠光學厚度反演：針對暗象元，采用暗目標算法結合查找表進行氣溶膠光學厚度反演計算；
d）亮象元氣溶膠光學厚度反演：針對亮象元，采用深藍算法結合地表反射率庫及查找表進行AOD反演計算；
e）將暗象元氣溶膠光學厚度和亮象元氣溶膠光學厚度合并輸出為全區域氣溶膠光學厚度結果。
5.2 氣象資料提取
從天氣預報模式（如全球氣象預報模式（GFS）和中尺度天氣預報模式（WRF）等）模擬的資料中提取出區域大氣邊界層高度和相對濕度，并按氣溶膠光學厚度的空間分辨率采用雙線性插值方法進行重采樣。
5.3 數據匹配
利用地面監測站點的PM2.5濃度數據與區域氣溶膠光學厚度、氣象資料進行時間和空間上的衛星-模式-地面多源數據匹配，形成輸入數據集。以地面PM2.5濃度監測站點的地理坐標為中心位置，根據衛星監測時間，考慮大氣氣溶膠移動速度（一般微風情況下，氣溶膠移動速度約為3~5m/s）和衛星遙感象元鄰近效應，選取中心位置周邊15公里范圍和監測時間前后各半小時區間內的氣溶膠光學厚度、邊界層高度和相對濕度有效結果，計算平均值。后形成PM2.5濃度、氣溶膠光學厚度、邊界層高度和相對濕度輸入數據集。
5.4區域 PM2.5 回歸系數獲取
根據監測原理形成PM2.5濃度矩陣計算公式如下：
Y=Xβ t（4）
式中：
Y ——因變量矩陣，構建形式見附錄A；
X ——自變量矩陣，構建形式見附錄A；
β ——回歸系數矩陣，構建形式見附錄A。
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