大气颗粒物污染对土地覆盖变化的响应

　　摘要:土地利用-覆盖变化(LUCC)直接或间接影响颗粒物污染。了解颗粒物污染对LUCC的响应，对维护和改善生态环境具有重要的意义。基于卫星遥感技术，从广域的空间尺度分析颗粒物污染对LUCC的响应。使用MODIS数据分别提取与颗粒物污染相关性较高的城市用地、林地等土地利用类型，确定土地利用类型的变化趋势，利用长时间序列MODIS气溶胶光学厚度(AOD，Aerosolopticaldepth)产品分析颗粒物污染与土地利用类型的变化的相关性。以山东省青岛市、淄博市、济南市3个典型城市为例，研究了AOD随土地利用类型的变化趋势。同时，考虑并分析了颗粒物污染对土地利用变化响应的敏感性，以及城市区域变化对环境的影响。研究结果表明，不同的城市类型，由于决定环境变化主导因素的差异，颗粒物污染对LUCC的响应具有明显的差异。青岛市地区，由于受海洋影响显著，大气颗粒物污染与LUCC的相关性较低，如中度污染天气与林地的相关系数为－0．451;而淄博市和济南市的相关系数分别为－0．473、－0．507。

　　关键词:土地利用-覆盖变化(LUCC);颗粒物污染;MODIS;气溶胶光学厚度(AOD);相关性分析

　　近年来，随着我国城市化进程的加快，土地利用变化的快速发展，尤其是植被覆盖被建筑物所替代，导致地表吸附、阻挡扬尘的能力降低，带来一系列的生态环境问题，其中大气污染问题日益严重，城市建设、工业生产等都直接导致了空气中颗粒物的增加。大气颗粒物已经成为影响我国城市空气质量的首要污染物，颗粒物污染问题愈发严重且来源比较复杂，目前已经严重影响到人们的正常生产生活。

　　国内外学者利用遥感技术研究土地利用-覆盖变化的历史较长，并取得了较多成果，土地利用信息提取、过程趋势及驱动力分析是当前研究的重点内容，目前，土地利用-覆盖变化(LUCC)的研究主要集中在空间分布规律及变化趋势探讨、多源遥感数据的LUCC过程动态监测及LUCC对全球气候变化的影响、机理研究等方面。同时，气溶胶的研究在国内外已经广泛开展，其信息获取经历了由最初的地面实时监测到利用卫星遥感数据定量反演的过程。研究学者在气溶胶光学特性及时空分布规律、近地表颗粒物浓度预测与模拟、大气污染动态监测、全球气候变化影响等方面做了大量研究，并取得了较大进展。

　　以往的研究对LUCC、气溶胶的进一步发展具有重要的推动作用，然而对于LUCC与气溶胶之间关系的研究相对较少，多针对短时间内的特定区域，缺乏长时间序列的研究。卫星遥感技术的不断发展为长时间土地覆盖信息及大气颗粒物污染信息的提取提供了便利。本文利用长时间序列MODIS数据研究大气颗粒物污染对LUCC的响应，探讨气溶胶随土地利用类型的变化趋势。

　　文中考虑到沿海地区由于受海洋环境的直接调节，空气质量受海洋影响比较明显，大气污染相对较轻;内陆地区远离海洋，空气质量受海洋影响较小，而城市扩张、森林砍伐等人为因素使绿色植被大面积减少，导致地表吸附颗粒物的能力降低，空气污染加重，森林、城市的变化对内陆地区空气质量的影响相对较大，初步推测城市大气颗粒物污染与土地覆盖变化存在着密切关系。因此，为探讨LUCC对大气颗粒物污染的影响，本文分别选取山东省青岛市、淄博市和济南市3个典型城市作为研究区，模拟沿海到内陆城市区域的变化，以ＲS和GIS为技术支撑，利用广尺度、长时间序列MODIS标准产品分别提取各城市近10年来土地覆盖信息与大气颗粒物污染时空分布信息，分析大气颗粒物污染与LUCC之间的相关性，确定LUCC对大气颗粒物污染的响应机制，该研究不但可以为区域和周边经济发展以及环境保护提供决策依据，而且对维持城市群生态环境安全也具有重要的理论和现实意义。

　　1、研究区与数据源介绍

　　1．1研究区概况

　　本文以山东省的3个典型城市，青岛市、淄博市和济南市为研究对象，开展大气颗粒物污染与土地覆盖变化的响应分析研究。青岛市位于山东省东南部，太平洋西岸，东、南濒临黄海，由于海洋环境的直接调节，青岛受东南季风及海流等因素的影响比较明显，海洋性气候显著，属于典型的东部沿海城市;该市经济发展迅速，人口分布比较集中。淄博市位于山东省中部，地处暖温带，属半湿润、半干旱的温带季风气候;是全国重要的石油化工基地，重工业发展迅速、经济发达。济南市位于山东省西部，南依泰山，北跨黄河，属于暖温带半湿润型气候;全市工业、软件等产业快速发展，旅游资源非常丰富，人口分布集中。3个城市横向分布，由沿海到内陆延伸，空间分布规律明显。

　　1．2数据源及预处理

　　1．2．1数据源介绍

　　文章所需的数据源主要包括2001—2010年山东省青岛、淄博和济南3个城市的大气颗粒物污染数据和土地覆盖分类数据，两种数据主要来源于MODIS标准产品，其中还包括LandsatTM、ETM+、MODIS地表反射率产品等辅助数据，以上数据均统一到同一投影和坐标系中，采用的投影为阿尔伯斯圆锥等面积投影(Albersconicalequalareaprojection)，简称阿尔伯斯投影，坐标系为WGS-1984，所有数据在处理过程中保证像元大小一致。本文研究所采用的数据统一来源于http://ladsweb．nascom．nasa．gov/data/search．html。

　　本文使用的大气颗粒物污染数据是MODISLevel2中的气溶胶产品(MOD04)。MODIS(中分辨率成像光谱仪)是搭载在Terra和Aqua上的重要传感器，具有36个光谱通道，分布在可见光、近红外到热红外波谱范围内，刈幅宽达到2330km。MODIS数据因重访周期短、数据质量高的特点，被广泛应用到资源环境监测、全球气候变化等多个方面;同时，基于MODIS的提取结果，NASA业务化提供了表观反射率、云、气溶胶、土地覆盖等多种标准产品，其中MOD04是NASA提供的气溶胶产品，该产品包括470、550、660nm等7个波长处逐日的气溶胶数据，陆地地区的气溶胶数据是通过浓密植被法反演获得，该产品在近地面颗粒物浓度模拟转换、大尺度地区气溶胶研究等方面得到广泛应用。文中分别提取青岛、淄博、济南3个城市2001—2010年夏季的MOD04数据，时间为每年第150—245天，共96d。

　　土地覆盖数据是根据山东省3个典型城市近年来的土地利用变化特点，以林地、城市用地2种主要土地利用类型来分析二者的相关性。林地是使用MODIS土地覆盖分类产品(MOD12Q1)，该数据主要根据国际生物圈计划的分类系统，利用决策树和人工神经网络的分类算法分类得到，共包含5种土地利用分类方案，空间分辨率为500m。该产品是区域土地覆盖变化监测的重要数据源，已被广泛应用到土地利用变化动态监测、土地覆盖及土地利用分类研究中，研究表明，MODIS土地覆盖产品在中国区域有较高的整体分类精度，尤其对于大面积的主要自然植被类型如作物、林地、草地等，分类精度较高。城市用地选用MODIS8d合成的地表反射率产品(MOD09A1)，该数据是经过了大气校正和气溶胶订正后作进一步处理后生成的栅格化3级数据产品(L3G)，是表面波谱的反射估计，包含了8d之内最有可能的L2G观测数值，空间分辨率为500m。文中分别提取青岛、淄博、济南3个城市2001—2010年MOD12Q1数据及每年8月份各四景MOD09A1数据。

　　1．2．2数据预处理

　　本文涉及到的数据处理主要包括气溶胶数据及土地覆盖类型数据的获取、投影转换、影像裁剪、数据合成、类别合并及信息统计等。对于MOD04气溶胶数据，文中研究采用的是550nm波长处的AOD数据集，为保证投影信息一致，首先对AOD数据进行投影转换，即由原来的正弦曲线投影转为Albers投影，AOD数据处理主要包括两个方面:季度合成和日均AOD计算。在数据处理过程中，获取的MOD04气溶胶产品中普遍存在两个问题:部分数据有效观测值较少及数据中存在奇异值，因此，为保证本文研究的精度，文中对获取的气溶胶数据逐一进行筛选，仅保留有效气溶胶数据(影像中有效像元数大于等于50%视为有效数据)，利用公式(1)和(2)对气溶胶数据进行季度合成和日均AOD计算，在计算过程中剔除数据中的无效像元值及奇异值。

　　AODQS=ΣSs=1[(AOD(s))]/S(1)AODAvg=Σmi=1Σnj=1(AOD(i，j[))]/N(2)式中，AODQS表示气溶胶季度合成数据，AOD表示有效气溶胶数据，总数为S，s表示第s幅数据;AODAvg表示日均AOD值，AOD(i，j)表示数据中第i行j列像元值，N表示有效像元总数，其中N=m×n。