城市气溶胶遥感监测

李卓玲+同丽嘎+张靖+刘丽

摘 要：以内蒙古包头市为研究区，以2015—2016年Landsat8 OLI和MOD09反射率产品为数据源，通过6S模型建立查找表，采用深蓝算法反演包头市气溶胶光学厚度（AOD）分布，并探讨其AOD分布特征。结果表明：2015年包头市夏季AOD水平最高，春、秋次之，冬季最低；区域AOD浓度高低与城市下垫面状态有关。本研究为进一步构建可持续的人居环境奠定基础。

关键词：气溶胶光学厚度；深蓝算法；AOD；季节动态

中图分类号：TP7 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2016.11.011

Abstract： Baotou City was taken as the study area， Landsat8 OLI and MOD09 surface reflectance product in 2015 was used to establish a lookup table by 6S model， the dark blue algorithm （DB） of aerosol optical thickness （AOD） was coined to explore its seasonal distribution. The results showed that the concentration of AOD in 2015 in summer was the highest than that in spring and autumn， and the lowest value was shown in winter， the AOD concentration of this city changed with the change of land cover types. This research might provide theoretical foundation for construction of sustainable human settlement environment by city mangers.

Key words： aerosoloptical depth； dark blue algorithms； AOD； seasonal dynamics

随着我国新型城镇化、工业化的快速推进，能源和资源消耗迅猛增长，城市人居环境作为人类主要的栖息地，遇到了城市空气污染、交通噪声污染、能源和资源短缺、建筑稠密等问题，涉及居民衣食住行的方方面面[1]。人居环境剧烈恶化的严峻态势也将危及到我国可持续发展的基础和居民生活质量的持续提升，生态安全和环境质量问题越来越成为政府和社会共同关注的焦点。

对于城市居民来说，健康是人类追逐的永恒主题之一。大气颗粒物是主要的空气污染物之一，它粒径较小，质量较轻，并附着硫化物、氮氧化物和重金属颗粒等大多是工业污染源排放的污染因子，在空气中停留时间长，其中的PM2.5甚至可进入人体呼吸系统的深部及血液循环系统，对人体健康影响较大。因此，各国纷纷对大气颗粒物污染开展了深入的研究。研究围绕以下几个方面：颗粒物污染理化特征及来源解析[2-3]，颗粒物的污染对人类健康的影响[4-6]，植被对大气颗粒物的消减作用研究[7-8]，颗粒物浓度变化与季节[9]、风速、气压等气象因素的关系研究[10]。如何准确地量化城市中的颗粒物污染及其分布特征，是摆在城市管理者面前急需要解决的问题。近年来，应用定量遥感的技术手段在反演城市颗粒物浓度和分布等方面得到了很好的应用[11]。大气中气溶胶光学厚度（AOD）是表征地表大气中颗粒物浓度含量的指标之一。

包头市作为内蒙古最重要的工业城市之一，也是中国重要的基础重工业基地，有众多高耗能企业，城市环境污染问题不容小视，而控制大气污染、改善空气质量是保证包头市可持续发展的必要条件之一。本研究以内蒙古包头市为研究区，以Landsat8 OLI和MOD09反射率产品为数据源，通过6S模型建立查找表，采用深蓝算法反演包头市大气光学厚度（AOD）分布，探讨包头市AOD分布特征，为构建可持续的人居环境研究奠定基础。

1 研究方法与数据来源

1.1 气溶胶反演原理

设地表为朗伯面，大气水平均一，则大气上界卫星观测到的表观反射率可以表示为：

式中：μs=cosθs，μv=cosθv，θs和θv分别为太阳天顶角与观测天顶角；ρTOA是大气顶部反射率；ρ0是大气的路径辐射项等效反射率；T（μs）和T（μv）分别是太阳辐射方向和观测方向的大气透过率，通常可以用T来表示；ρs为地表反射率；S为大气下界的半球反射率。ρ0，S和T都是气溶胶模式的函数，代表了大气的状态。

反演时，首先设定不同的大气模型、气溶胶特性、传感器光谱特性等参数，利用辐射传输模型构造查找表[12]；其次依据卫星不同的观测几何条件，读取查找表中不同光学厚度值对应的ρ0，S，T的值或其内插值；然后，通过某波段与受气溶胶影响较小波段的线性关系求解得到ρs；最后，将这些参数代入公式（1），计算不同光学厚度下假定的表观反射率ρTOA，与真实的ρTOA比较，差距最小所对应的AOD即为所求[13]。研究采用Hsu等[14]提出的适用于亮目标区域的深蓝算法，其原理为在亮像元地表，蓝光波段的地表反射率较小，根据同期地表反射率不变的特点，实现对气溶胶光学厚度的反演。

1.2 数据来源与处理

研究选用2015—2016年各季节的Landsat 8 OLI图像10景（轨道号127-32），采用差分GPS对该系列图像进行几何纠正（误差控制在2个像素以内），并按照包头市的行政区划裁切出研究区范围。根据王中挺等[15]的研究结果，采用卫星观测到的云的反射率在红光波段一般大于0.2，以此作为云去除阈值。深蓝算法需要获得地表蓝波段的真实反射率，即建立地表反射率库。地表反射率库的建立基于对地表反射率产品，即2015年MOD09蓝光反射率产品，重采样分辨率为300 m。由于OLI传感器和MODIS在蓝波段的波段响应函数差异，采用吕春光等[15]的研究结果进行反射率的校正。数据预处理及Landsat 8 OLI的表观反射率（ρTOA）计算在ENVI5.1软件中完成；AOD反演查找表与AOD反演过程在IDL语言编程下完成。在获得气溶胶光学厚度后，对结果图像进行3×3窗口平滑处理，最后采样为90 m，以消除大气状态的不稳定性。