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遥感数据在PM2.5 研究中的应用前景 清洁的空气是人类健康和福祉的基本需求，空气污染在全球范围内对健康构 成了严重威胁。世界卫生组织（WHO ）根据各国公布的监测数据绘制了世界91 个国家和1081 个城市的PM10 年均浓度分布图（图1，图2 ）。 图1 世界各国2003-2010年间PM10年均浓度分布图（WHO 2011-9-26 ） （/mapLibrary/Files/Maps/Global_pm10_countries_2003_2010.png ） 图2 世界1081个城市2003-2010年间PM10年均浓度分布图（WHO 2011-9-26 ） （/mapLibrary/Files/Maps/Global_pm10_cities_2003_2010.png ） 要想获悉更细致、更全面的关于空气颗粒污染物的分布情况，必须借助先进 的科学技术。使用遥感数据进行空气污染估算具有以下优势：能够长期监测、实 时观测和提供空气质量预报。 1 气溶胶光学厚度与PM2.5 的关系 估算 PM2.5 的常用方法有：二元函数、多变量函数、神经网络、模型与卫 星数据结合、经验方法、数据同化等。这些方法在以下方面具有应用前景：把卫 星数据和全球过程模型相结合；把统计模型、卫星数据和地面观测相结合；把地 面仪器、雷达和卫星监测相结合。 图3 估算PM2.5 的常用方法 气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth ，AOD ）定义为介质的消光系数在 垂直方向上的积分，用于描述气溶胶对光的衰减作用。AOD 是对大气柱总的测 量，不能直接提供污染物的垂直分布信息。 估算 PM2.5 需要准确知道大气垂直结构、气象效应、昼夜效应、气溶胶质 量、气溶胶类型和气溶胶吸湿性，这些重要的因素受季节、湿度和大气边界层的 影响，随着区域的变化而发生变化。 Van Donkelaar 等通过把MODIS/MISR 卫星观测数据中获得的气溶胶光学厚 度数据与全球化学传输模型GEOS-Chem 相结合，制作出全球PM2.5 年均浓度分 布图（图4 ）。 采取以下措施可以提高遥感数据和 PM2.5 之间的相关性：根据当地环境条 件调整卫星数据的气溶胶光学厚度反演；应用传输模型、预测模型、数值模型和 统计模型；增加使用其他卫星的气溶胶数据和痕量气体数据；生成每日 AOD—PM 关系的地面仪器测量网；使用地面和星载激光雷达获取气溶胶和边界 层的垂直分辨率；当地气象数据。 图4 基于卫星数据模拟的2001-2006 年间全球PM2.5 年均浓度分布图 （加拿大达尔豪西大学Aaron van Donkelaar 和Randall Martin ，2010-9-22. /topics/earth/features/health-sapping.html ） 2 未来遥感在空气质量研究中的应用 遥感卫星数据是提供空间上覆盖全球的气溶胶和痕量气体数据的最佳方式； 它能为全球和区域模型提供重要的库存信息；为模型和预测提供重要的近实时数 据。未来可提供气溶胶数据的传感器见表1。当前有许多关于未来十年的卫星任 务计划，传感器技术和反演算法有待不断提高，气溶胶垂直分布的监测能力也需 不断改善，从而使用户获得更高分辨率的痕量气体产品以及新的痕量气体产品。 表1 遥感监测气溶胶数据的传感器 传感器 发射时间 监测对象 资料信息 GLORY-APS ? Aerosols Narrow swath NPP-VIIRS 2011 Aerosols Calibration/Algorithms NPOES-VIIRS 2013 Aerosols Calibration/Algorithms LDCM 2012 Aerosols Narrow swath/Few bands ADM-Aoleus 201