基于卫星气溶胶光学厚度和化学传输模型估算中国长期PM 2.5浓度外文翻译资料

 2022-04-28 22:52:55

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基于卫星气溶胶光学厚度和化学传输模型估算中国长期PM 2.5浓度

摘要

由于中国缺少空间和时间上连续PM2.5浓度的监测数据，流行病学和细颗粒物的健康影响研究在中国有所限制。气溶胶光学厚度的卫星遥感广泛用于估算地面PM2.5浓度。c通过使用嵌套网格GEOS-Chem模星、最近的排放数据以及MODIS和MISRS卫星，我们生成了0.1°times;0.1°大小的中国地表PM2.5浓度地图。利用天基CALIOP激光雷达的气溶胶垂直廓线调整模拟结果中偏差的气候驱动因素，并对不完整取样进行校正。

我们发现卫星PM2.5浓度与从文献中收集的地面PM2.5测量值（r=0.74，斜率=0.77，截距=11.21mu;g/m3）之间存在显著的空间一致性。中国PM2.5浓度的人口加权平均值为哦71mu;g/m3，超过十亿人生活在PM2.5浓度超过世界卫生组织

中期标准-1mu;g/m3到35mu;g/m3的地方。我们的工作成果远远高于以前的结果，特别是在污染严重的地区。根据CALIOP观测到的地面AOD测量和垂直剖面估计，中国的总体人口加权平均不确定度为17.2mu;g/m3。

关键词：颗粒物 气溶胶光学厚度 卫星遥感

  1. 绪论

长期接触空气动力学直径小于2.5mu;m的精细颗粒物（PM2.5）会增加心血管和呼吸系统疾病以及诱因死亡率。随着中国经济的快速发展和城市化的推进，PM2.5的浓度水平已经成为世界上最高的水平。但是，由于中国缺少空间和时间上连续PM2.5浓度的监测数据，流行病学研究在中国有所限制。在2013年之前，中国全国范围内没有正式的PM2.5浓度数据集，只有一些研究小组由相应的监测站点。从2013年1月以来，中国已经建立了全国性的PM2.5监测网络，涵盖所有的省会城市和其他主要城市。不幸的是，大多数监测站点位于城市地区，地理覆盖范围有限。除此之外，监测点的测量信息无法提供整个区域的信息，所以我们需要通过对PM2.5空间模式的了解，来得到所需的数据。

卫星遥感的进展为地面空气质量的监测提供了有价值的见解。因为卫星具有广泛的时空覆盖范围，基于卫星的PM2.5浓度估计值是对地面PM2.5浓度测量的有效补充。由美国国家航空航天局（NASA）发射的Terra卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）和多角度成像光谱仪（MISR）提供了气溶胶光学深度（AOD）的全球观测值，其定义为在单位横截面的垂直柱上通过气溶胶的整体消光。AOD对细颗粒物敏感，两者具有很好的相关性。然而，为了通过AOD定量估算PM2.5浓度，PM2.5/AOD两者的关系是要被揭露的。

许多研究通过使用统计模型调查的AOD和地表PM2.5浓度的关系。使用简单的线性模型在早期的研究中获得了合理的成果。然而由于排放和气象条件变化的影响，这种关系不能延伸到其他地区或时间。最近的研究涉及到更先进的回归模型和气象参数，以提高AOD和PM2.5之间的关系表示，利用最近新建立的中国国家监测网络和地理加权回归模型估算地表PM2.5浓度，获得了很高的精度。然而统计模型很大程度依赖于PM2.5的地面检测数据，2013年之前的中国是不具备这样的条件的。

另一种模拟AOD-PM2.5关系的常用方法是使用化学传输模型来提供PM2.5/AOD比率的时空变化。Liu et al. (2004) 首先提出了该方法，并根据MISR观测值估算了美国PM2.5浓度。后来，van Donkelaar et al. (2010)利用MODIS和MISR数据结合使用，将方法扩展到全球范围，并获得了2001-2006年期间第一个全球表面PM2.5浓度图。这种方法也适用于生物质燃烧的案例，证明这种方法甚至可以在极端的事件。影响AOD和PM2.5之间关系的重要因素是相对垂直剖面，通过激光雷达反演正交极化仪器，可以根据需求对云层和烟雾雷达进行评估和调整。

在这项研究中，通过使用嵌套网格GEOS-Chem模星、最近的排放数据、MODIS和MISRS卫星以及其他校正因子，我们改进得到2006-2012中国地表PM2.5浓度地图。我们使用嵌套网格GEOS-Chem模型计算PM2.5/AOD转换因子，然后将这些因子应用于MODIS和MISR AOD数据的组合。基于卫星的地面PM2.5浓度在中国的分辨率为0.1°times;0.1°，并通过了误差估计值。最后，结果通过地面测量进行验证，并应用于人体暴露计算。

2．模型和方法

2.1基于地面的PM2.5测量

直到2013年，国家PM2.5浓度质量检测在中国空气质量监测中是不存在的，为了测量2006-2012年数据收集了文献。表S1列出了数据来源、地点位置，采样周期和其他信息。此外，从中国环境监测中心（CEMC）收集到2013年以后的PM2.5浓度作为我们工作中的补充数据集，其中涵盖74个中国城市。根据2012年发布的中国国家环境空气质量标准，地面PM2.5浓度数据是通过锥形元件振荡微量天平技术（TEOM）或beta;衰减方法测量获得。

2.2地面AOD测量

根据两个地面网络，气溶胶机器人网络和中国气溶胶遥感网络对卫星AOD过大的偏差进行过滤。图1给出了中国两个地面网络的空间分布。AERONET是世界范围内的气溶胶监测网络，已广泛用于卫星遥感或模式模拟评估。但是，AERONET在中国只有少数几个长期监测点。CARSNET是由中国气象局于2002年成立的中国气溶胶监测网络，其气溶胶光学性质研究采用与AERONET相同的CE-318太阳光度计。使用 AERONET和CARSNET数据中的440nm波长值和相关的埃斯指数得出550nm处的AOD数据。

2.3卫星监测

Terra卫星上的MODIS仪器测量广泛的空间和光谱信息，以10times;10km的分辨率在1-2天内提供全球覆盖。MISR仪器也安装在Terra卫星上，它使用同一场景、多角度、多光谱观测，以18times;18km的分辨率在2-9天内提供全球覆盖。本研究中使用了2006-2013年550nm波段的MODIS采集5.1级2级产品（MOD04）和MISR22级2级产品。两个AOD检索都是在无云条件下获得的。

MODIS BRDF/Albedo产品（MCD43B3）使用内核驱动的半经验BRDF模型估算16天平均地表反照率。它提供了定向半球反射率（黑色天空反照率）和各向同性照明下的双半球反射率（白色天空反照率），这是真实反照率的两个极端值。本研究中使用三种波长（0.47mu;m，0.66mu;m和2.1mu;m）的7年黑天反照率数据来确定不同的地表类型。

自2006年以来，Cloud-Aerosol激光雷达和红外探测卫星观测（CALIPSO）卫星上的CALIOP仪器已获得气溶胶和云的全球概况。CALIOP从其激光器发出1064nm和532nm的同步共同对准脉冲，并通过直径1米的望远镜观察背散射辐射。在30分辨率消光轮廓333米的垂直和33米的水平被检索并广泛用于建模垂直轮廓的验证和它们对卫星衍生PM2.5.

2.4结合MODIS和MISR AOD

与地面测量相比，卫星AOD反演具有区域偏差，地表反射率是不确定性的主要来源。为了减少偏见并合理合并这两种产品，van Donkelaar等人开发了一种使用黑色天空反照率区分地表类型的方法，并通过扩展在特定表面类型内的地面测量计算的偏差来识别AOD反演中的区域误差。

按照van Donkelaar等人描述的方法，我们使用MODIS BRDF / Albedo产品的7年月平均黑天空反照率（0.47mu;m/0.66mu;m和0.66mu;m/2.1mu;m）的两个比率将中国地区划分为九个类别，每个比率的组合为lt;0.4,0.4-0.6和gt;0.6。四种表面类型在中国占主导地位。在2006-2012年期间，我们使用地面AOD测量来计算卫星AOD的月平均偏差，并使用MODIS和MISR的反距离加权法对每个定义的地表类别类别进行插值。来自MODIS或MISR的每日卫星AOD数据，将相应的月偏差大于plusmn;20％或plusmn;0.1被排除在外，偏倚过滤的MODIS和MISR数据被平均以提供最终长期检索的估计值。所有的数据被重新调整到0.1°times;0.1°的分辨率。经过验证，MODIS和MISR的结合可以提供更可靠的AOD估计值，并且空间覆盖范围比任何一种仪器的估计值都要高。

2.5咏AOD估算PM2.5

化学传输模型用于提供空间和时间分辨的转换因子来计算卫星衍生的表面PM2.5浓度，CALIOP仪器的垂直校正因子用于校正模型模拟，方程如下：

其中，[PM 2.5，satellite] I，J和[PM 2.5，model ] I，J表示的PM 2.5从卫星或在网格模型模拟衍生浓度在第j天， [AOD satellite ] I，J是在网格i在第j天的AOD值 ; [AOD model ] i，j，v是在模型层v的第j天（共47层）的网格i中建模的AOD ;alpha;I，K，V是在一个网格中CALIOP观测获得的垂直校正系数。

在这项研究中，利用分辨率为0.5°times;0.667°的嵌套网格GEOS-Chem模型对中国2006-2012年气溶胶和气体浓度的空间分布进行了模拟。该模型由美国宇航局全球模拟同化办公室（GMAO）的戈达德地球观测系统（GEOS-5）的同化气象资料和多分辨率碳排放清单中的中国逐年排放量中国（MEIC;见支持信息）共同开发。横向边界条件由全球GEOS-Chem模拟提供，分辨率为2°times;2.5°。24小时PM2.55取模型底层的浓度代表地面浓度。在10:00和12:00当地太阳时间之间的550nm波长处的模拟AOD平均，对应于Terra卫星高架时间。每日转换系数地图从分辨率为0.5°times;0.667°至0.1°times;0.1°的模型线性插值，应用于卫星AOD。

气溶胶垂直剖面是影响PM2.5和AOD之间比率的最重要因素。CALIOP观测提供了有价值的信息来调整模型模拟中潜在的长期偏差来源，例如垂直混合或排放的模拟表示。继 van Donkelaar et al. ，我们使用CALIOP仪器的检索来评估和修正模拟的气溶胶垂直剖面。首先将CALIOP剖面中的气溶胶光学特性调整为与模型模拟中的一致。模型模拟中的气溶胶剖面随后根据模拟与取回的相对垂直剖面的比例进行缩放，并在三个月的移动平均值上对表面模型层标准化。在这个过程中，低于CALIOP检测极限的模型模拟被删除，以便在模型和卫星之间进行直接比较。云和气溶胶检测得分低于20的CALIOP反演也被剔除。根据校正后的剖面计算出的AOD列用于推断卫星PM2.5，如方程（1）。尽管CALIOP观测的空间和时间分辨率不足以进行日常校正，但偏差的气候驱动因素已经进行了调整，这对长期PM2.5估计值至关重要。

我们也考虑了卫星PM 2.5浓度的取样偏差，这在中国尤其大，因为当PM2.5浓度较高时，AOD数据通常会丢失。采样偏差校正因子在方程（2）及其在等式（3）：

其中beta; I，K是在网格的采样偏差校正系数 ; N k是一个月中的天数k，M i，k是模型采样与月份k的网格i的卫星观测一致的天数 ; [PM 2.5，卫星 ] I，K是原始卫星获得的PM的月平均数据2.5在一个月浓度ķ ; [CorrectedPM 2.5 ] i是最终检索到的长期PM 2.5集中在电网i。对于给定的模型网格i，采样校正因子计算为全月平均建模浓度与卫星数据采样模型的比值。比例因子然后用于在长期平均之前校正派生的月平均PM 2.5浓度。

3.结果

3.1PM2.5估算的输入因子

图1给出了2006-2012年通过MODIS和MISR获得的中国平均AOD值。MODIS和MISR都表现出一致的空间分布，特别是在华北平原、长江三角洲和四川盆地这些人为排放量较大的地方。由于塔克拉玛干沙漠的光亮表面，MODIS反演在中国西北部分地区无效;但是，MISR可以成功检索该地区的AOD。在AOD小于0.2-0.3的背景区，MODIS和MISR AOD非常相似，而在其他地区，MISR AOD系统地低于MODIS，东部地区差异达到0.35。当AOD超过0.6时，已知MISR版本22低估了陆地上的AOD，这是因为辐射的划分不恰当，也就是说，更多的顶部大气信号被地面上的MISR异质地分量。当吸收性气溶胶颗粒的单次散射反照率小于反演算法气候学时，AOD也会被低估。经过两组卫星数据的过滤和组合处理后，偏移的AOD被去除，并且获得了几乎全中国AOD的空间覆盖（图1c）。由于MISR在高值区域低估了西部的MISR，并且由于MISR能够在明亮的表面上检索数据，所以综合AOD地图在东部受MODIS支配，西部由MI

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