杭州地區(qū)2015年P(guān)M濃度時(shí)空變化特征分析

聶晨暉，潘驍駿，金洪芳

(浙江省第二測(cè)繪院，浙江 杭州 310012)

?

杭州地區(qū)2015年P(guān)M濃度時(shí)空變化特征分析

聶晨暉，潘驍駿，金洪芳

(浙江省第二測(cè)繪院，浙江 杭州 310012)

在2015年杭州地區(qū)11個(gè)地面觀測(cè)站PM2.5質(zhì)量濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合MOD04_3K AOT產(chǎn)品，建立了利用AOT反演近地面PM2.5質(zhì)量濃度的模型。利用實(shí)測(cè)和遙感反演數(shù)據(jù)共同分析了杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)空變化特征。分析結(jié)果表明，PM2.5質(zhì)量濃度分布的日變化特征為：在杭州市中心城區(qū)，冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化，冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00，秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00；夏季表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的特征。PM2.5質(zhì)量濃度分布的季節(jié)性變化特征為：冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為：杭州地區(qū)東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域；杭州—富陽(yáng)—桐廬沿線、杭州—臨安沿線PM2.5質(zhì)量濃度存在高濃度的分布條帶，PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與城鎮(zhèn)化的格局相似。PM2.5質(zhì)量濃度空間分布與地形和植被指數(shù)呈負(fù)相關(guān)，春季地形和植被指數(shù)對(duì)PM2.5濃度分布的抑制影響最大。

杭州市；PM2.5質(zhì)量濃度；時(shí)空變化特征；遙感AOT；混合層高度

空氣污染尤其是PM2.5污染的日益嚴(yán)重，成為威脅人類健康的主要因素[1]。杭州市是我國(guó)重要的旅游城市，地處長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展區(qū)，空氣質(zhì)量受到區(qū)域工業(yè)大氣污染排放和城市地面交通尾氣排放等多重因素的影響。宋曉暉等[2]對(duì)杭州市2002—2010年大氣氣溶膠數(shù)據(jù)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)和分析，證明煤煙塵、城市揚(yáng)塵、二次粒子和機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣塵是杭州市空氣細(xì)顆粒物的主要來(lái)源；包貞等[3]在對(duì)杭州市PM2.5的來(lái)源解析的研究中發(fā)現(xiàn)，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣塵占比為21.6%，煤煙塵占比為16.7%，土壤和建筑水泥塵占比為12.2%；肖文豐等[4]對(duì)2011—2014年杭州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度變化特征進(jìn)行分析后，得出杭州市在2011—2014年期間，PM2.5質(zhì)量濃度峰值出現(xiàn)在2013年，其平均值為52.2 μg/m3，PM2.5質(zhì)量濃度日變化存在雙峰型特征，變化規(guī)律與機(jī)動(dòng)車(chē)污染排放和氣象條件變化密切相關(guān)。

對(duì)于PM2.5質(zhì)量濃度信息的獲取，目前最常規(guī)的手段是利用地面儀器進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)。這種常規(guī)監(jiān)測(cè)具有精度高、時(shí)間連續(xù)性強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，可以準(zhǔn)確把握PM2.5的時(shí)間變化特征；同時(shí)，將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與地理空間信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合起來(lái)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)發(fā)布共享[5-6]。但是地面觀測(cè)站點(diǎn)分布數(shù)量有限，利用常規(guī)地面的觀測(cè)手段難以準(zhǔn)確掌握區(qū)域尺度顆粒物分布狀況、污染源及傳輸特征等,利用遙感手段獲取的大氣氣溶膠光學(xué)厚度(aerosol optical thickness，AOT)數(shù)據(jù)與地面實(shí)測(cè)PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)建立回歸模型，可以實(shí)現(xiàn)利用AOT來(lái)反演大氣PM2.5的空間污染狀況。在以往的研究中，利用AOT和PM2.5建立的模型形式主要包括簡(jiǎn)單線性模型、多元線性回歸模型、地理加權(quán)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。AOT與PM2.5直接相關(guān)性在0.2～0.6之間，經(jīng)過(guò)垂直標(biāo)高和相對(duì)濕度訂正后的相關(guān)系數(shù)在0.5～0.88之間[7]，AOT與PM2.5之間的關(guān)系存在顯著的時(shí)空和季節(jié)差異。

隨著杭州G20峰會(huì)的落地及杭州市大氣污染防治實(shí)施計(jì)劃的開(kāi)展，杭州市大氣中PM2.5的時(shí)空變化特征及其變化趨勢(shì)分析，對(duì)于準(zhǔn)確把握治理過(guò)程中杭州大氣污染的規(guī)律特征及其變化趨勢(shì)，意義十分明顯。本文基于2015年MODIS/Terra AOT 產(chǎn)品、地面觀測(cè)的PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)，以及NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析數(shù)據(jù)中的風(fēng)速和空氣相對(duì)濕度數(shù)據(jù)，利用近地面風(fēng)場(chǎng)和大氣相對(duì)濕度數(shù)據(jù)計(jì)算混合層高度，實(shí)現(xiàn)大氣標(biāo)高訂正，同時(shí)構(gòu)建估算PM2.5質(zhì)量濃度估算的回歸模型，利用模型估算出杭州地區(qū)2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度變化的空間數(shù)據(jù)，并結(jié)合地面長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)分析杭州地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度的時(shí)間、空間變化特征，以及影響PM2.5質(zhì)量濃度空間分布的植被和地形因素，以期為區(qū)域大氣PM2.5的污染監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)防治區(qū)域的規(guī)劃和治理效果評(píng)估提供科學(xué)依據(jù)。

一、數(shù)據(jù)選取與處理

1. 地面站點(diǎn)觀測(cè)資料

PM2.5質(zhì)量濃度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的各采集站點(diǎn)位置如圖1所示。從圖中可以看出，11個(gè)地面觀測(cè)站點(diǎn)主要集中在杭州市的主城區(qū)及周邊的余杭區(qū)和蕭山區(qū)，距離最遠(yuǎn)的站點(diǎn)為千島湖站點(diǎn)；另外從圖1的地貌圖中也可以看出，杭州市東北區(qū)域地勢(shì)較為平坦，西南區(qū)域山地較多。PM2.5實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2015年1月1日—12月31日，采集時(shí)間間隔為1 h。

圖1 杭州市PM2.5采樣站點(diǎn)空間分布(A: 濱江;B: 西溪;C: 千島湖;D: 下沙;E: 臥龍橋;F: 浙江農(nóng)大;G: 朝暉五區(qū);H: 和睦小學(xué);I: 臨平鎮(zhèn);J: 城廂鎮(zhèn);K云棲)

2. MOD04_3K 氣溶膠產(chǎn)品

目前，NASA每日發(fā)布基于MODIS數(shù)據(jù)的全球海洋和陸地氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品，包括10和3 km的氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品。本文選擇Terra衛(wèi)星上3 km分辨率氣溶膠數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD04_3K，波長(zhǎng)選擇0.55 μm。MODIS 氣溶膠遙感產(chǎn)品采用的遙感反演算法主要有暗目標(biāo)算法[8]和深藍(lán)算法[9]，研究表明，采用暗像元法反演的氣溶膠光學(xué)厚度產(chǎn)品在陸地上空的精度約為15%[10]。本文數(shù)據(jù)產(chǎn)品選擇的方法為暗像元法。

3. NCEP氣象要素?cái)?shù)據(jù)

衛(wèi)星遙感反演得到的AOT和近地面干粒子質(zhì)量濃度之間進(jìn)行建模時(shí)，還需要考慮氣溶膠垂直分布和大氣水汽兩個(gè)關(guān)鍵要素[11]，需要進(jìn)行AOT的垂直訂正和濕度訂正，訂正所需要的參數(shù)包括風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)和空氣相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。本文氣象要素?cái)?shù)據(jù)來(lái)自NCEP再分析數(shù)據(jù)中的近地層10 m風(fēng)場(chǎng)和大氣相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。

4. 地形和NDVI數(shù)據(jù)

PM2.5的質(zhì)量濃度受地形、土地利用、植被特征、污染因子、氣象因子等共同影響，本文在分析PM2.5時(shí)空變化特征時(shí)，選擇地形因子和植被因子進(jìn)行相關(guān)分析，以進(jìn)一步探討PM2.5時(shí)空分布特征的影響要素及其定量關(guān)系。地形數(shù)據(jù)選擇ASTER-GDEM數(shù)據(jù)，植被因子數(shù)據(jù)選擇Landsat 8 OLI數(shù)據(jù)計(jì)算的NDVI值，由于Landsat 8 OLI在波段設(shè)置上較ETM/ETM+有所調(diào)整，其NIR和R波段對(duì)應(yīng)的分別為Band5和Band4波段。

二、模型和方法

1. 氣溶膠標(biāo)高訂正方法

地球重力使得氣溶膠顆粒密度隨高度呈負(fù)指數(shù)遞減[12]，整層大氣AOT和近地面氣溶膠消光系數(shù)存在如下關(guān)系[13]

(1)

式中，τa(λ)為大氣AOT；ka,0(λ)為近地面水平消光系數(shù)，此時(shí)的ka,0(λ)的成分仍然受大氣水汽含量的影響；HA為氣溶膠標(biāo)高?？梢钥闯?，氣溶膠標(biāo)高是近地面水平消光系數(shù)求取的關(guān)鍵參數(shù)之一。氣溶膠標(biāo)高是一個(gè)理想條件假定的等效高度，隨季節(jié)、地域變化而不斷變化，逐日變化特征也很明顯。

本文在氣溶膠標(biāo)高的計(jì)算方法上選擇混合層高度來(lái)代替，原因如下：①大氣混合層高度是研究污染物擴(kuò)散規(guī)律的一個(gè)重要參數(shù)，特別是對(duì)污染物垂直分布的影響，對(duì)于中性和不穩(wěn)定大氣層結(jié)，在離地面幾百米到2 km左右的高度上存在一個(gè)穩(wěn)定的逆溫層，使得污染物在垂直方向上的擴(kuò)散受到抑制，污染物會(huì)被限制在地面和逆溫層之間[14],因此在中性和不穩(wěn)定大氣層結(jié)條件下，混合層高度與大氣邊界層一致；②大氣邊界層的另一個(gè)重要特征就是由于熱力作用而導(dǎo)致的強(qiáng)烈日變化，即白天由于地表接收太陽(yáng)輻射后被加熱，邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動(dòng)使得這些熱量向上傳遞，空氣處于不穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài)，而夜間地面因長(zhǎng)波輻射冷卻后，熱通量向下，空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài)。

混合層的厚度與風(fēng)速和大氣穩(wěn)定度關(guān)系密切，風(fēng)和湍流是影響大氣擴(kuò)散能力的主要?jiǎng)恿σ蜃?，而大氣穩(wěn)定度則是決定大氣擴(kuò)散能力的熱力因子[15]?；旌蠈痈叨扔?jì)算采用《制定地方大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)方法》(GB/T 3840—1991)[16]中推薦的方法，大氣穩(wěn)定度等級(jí)的劃分采用帕斯奎爾(Pasquill)穩(wěn)定度分類法，具體計(jì)算方法可參考文獻(xiàn)[16]。

2. 水汽校正方法

水汽條件是改變粒子成分、尺度和光學(xué)性質(zhì)的重要因子，因此還要對(duì)氣溶膠標(biāo)高糾正后得到的水平消光系數(shù)ka,0(λ)進(jìn)行水汽濕度校正。試驗(yàn)表明，大氣中氣溶膠粒子的散射吸濕增長(zhǎng)因子可近似為相對(duì)濕度的函數(shù)，本文選擇文獻(xiàn)[11]中水汽校正模型，模型形式如下

(2)

式中，Edry為氣溶膠“干”消光系數(shù)；RH表示空氣相對(duì)濕度(用百分?jǐn)?shù)表示)?？諝庀鄬?duì)濕度數(shù)據(jù)選擇NCEP相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。

3. 時(shí)空匹配與相關(guān)性建模

PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)空分析與建模主要包括3個(gè)主要部分，分別為：①氣溶膠遙感數(shù)據(jù)糾正部分，實(shí)現(xiàn)氣溶膠標(biāo)高訂正和水汽校正；②實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及時(shí)空匹配部分，主要進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)地面觀測(cè)站點(diǎn)的PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)間變化統(tǒng)計(jì)特征分析，以及實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)時(shí)間-空間匹配工作，時(shí)間匹配要求實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感衛(wèi)星過(guò)境的當(dāng)?shù)貢r(shí)間匹配在±1 h以內(nèi)，空間數(shù)據(jù)要求與實(shí)測(cè)站點(diǎn)空間位置匹配的3×3網(wǎng)格像元的平均值；③PM2.5質(zhì)量濃度建模部分，氣溶膠“干”消光系數(shù)與顆粒物濃度呈正相關(guān)，通過(guò)將地面站大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配得到建模數(shù)據(jù)集，可以通過(guò)擬合線性模型來(lái)描述氣溶膠“干”消光系數(shù)與顆粒物濃度的定量關(guān)系，模型形式見(jiàn)式(3)，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間數(shù)據(jù)，還需要分季節(jié)來(lái)進(jìn)行建模，本文按照冬季(12、1、2月份)、春季(3、4、5月份)、夏季(6、7、8月份)、秋季(9、10、11月份)等季節(jié)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行線性擬合建模。

PM2.5=aEdry+b

(3)

三、結(jié)果與分析

1. PM2.5時(shí)間特征分析

城市PM2.5受人類活動(dòng)強(qiáng)烈影響，具有典型的日變化特征，繪制的各季度平均日變化曲線如圖2所示?？梢钥闯?，位于杭州市中心城區(qū)的朝暉五區(qū)站點(diǎn)，在冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化，冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00，秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00；除千島湖站點(diǎn)外，其他各站點(diǎn)也存在日間變化的峰值特點(diǎn)，但是變化幅度不如朝暉五區(qū)典型。需要注意的是，在夏季，大部分站點(diǎn)都表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的現(xiàn)象，這與夏季氣象條件密切相關(guān)：白天太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，地表溫度快速升高，邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，大氣混合層高度升高，夜晚地表溫度降低，空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài)，不利于污染物擴(kuò)散。

圖2 杭州市PM2.5質(zhì)量濃度代表性站點(diǎn)各季度平均日變化曲線

2. AOT與PM2.5分析建模

圖3是各季度標(biāo)高和水汽糾正后的AOT和PM2.5質(zhì)量濃度線性回歸圖?？梢钥闯?，糾正后的模型決定系數(shù)在0.347～0.740 3之間。模型擬合相關(guān)性在不同季節(jié)表現(xiàn)不同，夏季模型精度最高，冬季模型精度最差。模型精度受多種因素影響，杭州地區(qū)秋、冬季節(jié)大氣混合層高度較低，不利于大氣顆粒污染物的擴(kuò)散，此外，秋、冬季節(jié)冷空氣南下頻繁，氣象條件的變化導(dǎo)致大氣污染物時(shí)空變異性加劇，從而使匹配的建模數(shù)據(jù)集存在諸多不確定性，模型擬合的相關(guān)性也隨之降低。

圖3 各季度標(biāo)高和水汽糾正后的AOT和PM2.5質(zhì)量濃度線性回歸圖

3. PM2.5空間特征分析

圖4是利用建立的模型估算的各個(gè)季節(jié)PM2.5質(zhì)量濃度空間分布結(jié)果?？梢钥闯觯琍M2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為：東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域；杭州—富陽(yáng)—桐廬沿線、杭州—臨安沿線，PM2.5存在高濃度的分布條帶。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與杭州市主城區(qū)、臨平鎮(zhèn)、濱江、蕭山、杭州—富陽(yáng)—桐廬沿線、杭州—臨安沿線等城鎮(zhèn)化的格局相似。PM2.5質(zhì)量濃度的季節(jié)性特征與地面觀測(cè)結(jié)果一致，即：冬季>春季>秋季>夏季。

圖4 2015年杭州地區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度空間分布遙感反演結(jié)果

4. 影響PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)空分布與變化的下墊面要素分析

影響PM2.5時(shí)空分布與變化的要素包括污染源的排放類型和強(qiáng)度、天氣和氣候條件、下墊面特征等因素，其中下墊面特征要素包括土地利用類型、地形和植被分布等。本文在分析影響杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)空分布的下墊面要素時(shí)，選擇地形要素、植被指數(shù)數(shù)據(jù)與PM2.5質(zhì)量濃度空間分布遙感反演結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,PM2.5質(zhì)量濃度分布與DEM、NDVI的各季節(jié)的相關(guān)性結(jié)果見(jiàn)表1。PM2.5質(zhì)量濃度與DEM、NDVI都呈負(fù)相關(guān)，其中DEM與PM2.5質(zhì)量濃度的負(fù)相關(guān)性較NDVI大，說(shuō)明地形對(duì)PM2.5空間分布影響大于植被。在季節(jié)表現(xiàn)上，春季地形、NDVI對(duì)PM2.5濃度分布的抑制影響較大，夏季的抑制影響則較小，這與夏季混合層高度較高、下墊面特征對(duì)其影響較小關(guān)系密切。

表1 PM2.5質(zhì)量濃度與NDVI、DEM的相關(guān)性

四、結(jié) 論

通過(guò)對(duì)杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度的地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感反演數(shù)據(jù)綜合分析發(fā)現(xiàn)：

1) 從地面站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度分布的日變化特征為：杭州市中心城區(qū)在冬季、春季及秋季都存在典型的雙峰變化，冬季、春季的峰值出現(xiàn)在9:00—12:00，秋季峰值出現(xiàn)在6:00—9:00；除千島湖站點(diǎn)外，杭州市主城區(qū)周邊各站點(diǎn)也存在日間變化的峰值特點(diǎn)，但是變化幅度不如中心城區(qū)典型。在夏季，大部分站點(diǎn)都表現(xiàn)出夜間濃度高于白天的現(xiàn)象，這與夏季氣象條件密切相關(guān)，白天太陽(yáng)輻射強(qiáng)烈，地表溫度快速升高，邊界層內(nèi)的湍流運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)，大氣混合層高度升高，夜晚地表溫度降低，空氣處于穩(wěn)定層結(jié)狀態(tài)，不利于污染物擴(kuò)散。

2) 從地面站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感反演的空間數(shù)據(jù)都可以得出，杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度分布的季節(jié)性變化特征為：冬季>春季>秋季>夏季。

3) 從遙感反演的空間數(shù)據(jù)可以得出，杭州市2015年P(guān)M2.5質(zhì)量濃度的空間分布格局為：東北區(qū)域的濃度明顯高于其他區(qū)域；杭州—富陽(yáng)—桐廬沿線、杭州—臨安沿線，PM2.5質(zhì)量濃度存在高濃度的分布條帶。PM2.5質(zhì)量濃度的空間分布與杭州市主城區(qū)、臨平鎮(zhèn)、濱江、蕭山、杭州—富陽(yáng)—桐廬沿線、杭州—臨安沿線等城鎮(zhèn)化的格局相似。

4) 從影響杭州市PM2.5質(zhì)量濃度時(shí)空分布的下墊面地形要素和植被指數(shù)數(shù)據(jù)相關(guān)分析中得出，PM2.5質(zhì)量濃度空間分布與DEM、NDVI均呈負(fù)相關(guān)，其中在季節(jié)表現(xiàn)上，春季地形、NDVI對(duì)PM2.5濃度分布的抑制影響較大，夏季對(duì)PM2.5濃度分布的抑制影響較小，這與夏季混合層高度較高、下墊面特征對(duì)其影響較小關(guān)系密切。

[1] 方冬青, 魏永杰, 黃偉, 等. 北京市2014年10月重霾污染特征及有機(jī)碳來(lái)源解析[J]．環(huán)境科學(xué)研究，2016，29(1)：12-19．

[2] 宋曉暉,畢曉輝,吳建會(huì), 等. 杭州市空氣顆粒物污染特征及變化規(guī)律研究[J]．環(huán)境污染與防治，2012,34(7):60-63.

[3] 包貞，馮銀廠，焦荔，等. 杭州市大氣PM2.5和PM10污染特征及來(lái)源解析[J]．中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)，2010,26(2):44-48.

[4] 肖文豐，楊煥強(qiáng)，周斌，等. 2011—2014年杭州市大氣PM2.5質(zhì)量濃度變化特征分析[J]．杭州師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2016,15(2):214-219.

[5] 沈霖,陳能.基于WebGIS的PM2.5及空氣質(zhì)量信息的發(fā)布與共享[J].測(cè)繪通報(bào)，2012(S1)：772.

[6] 陳年松.基于“天地圖”的江蘇省城市空氣質(zhì)量PM2.5監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].測(cè)繪與空間地理信息，2014,37(2):116-120.

[7] 亢紅霞，那曉東，臧淑英. 基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(AOT) 估算PM2. 5的研究進(jìn)展[J]. 環(huán)境科學(xué)與管理,2016,41(2):30-34.

[8] KAUFMAN Y J，TANRé D，REMER L A，et al. Operational Remote Sensing of Tropospheric Aerosol over Land from EOS-MODIS[J]. Journal of Geophysical Research,1997,102(D14):17051-17067.

[9] HSU C N, TSAY S C, KING M D，et al. Deep Blue Retrievals of Asian Aerosol Properties during ACE-Asia [J].IEEE Transactions Geoscience and Remote Sensing,2006,44(11):3180-3195.

[10] LEVY R C, REMER L A, KLEIDMAN R G. Global Evaluation of the Collection 5 MODIS Dark-target Aerosol Products over Land[J]. Atmospheric Chemistry & Physics, 2010(10): 10399-10420.

[11] 陶金花,張美根,陳良富,等. 一種基于衛(wèi)星遙感AOT 估算近地面顆粒物的方法[J]. 中國(guó)科學(xué)(地球科學(xué))，2013(43): 143-154.

[12] 徐希孺.遙感物理[M].北京:北京大學(xué)出版社, 2005：298-299.

[13] WANG Z F,CHEN L F, TAO J H, et al. Satellite-based Estimation of Regional Particulate Matter (PM) in Beijing Using Vertical-and-RH Correcting Method[J]. Remote Sensing of Environment,2010,114(1):50-63.

[14] 劉北平.確定大氣混合層高度方法的研究[J]. 環(huán)境科學(xué)研究，1990,3(1):8-12.

[15] 陳建文, 胡琳, 王娟敏, 等. 陜西省混合層高度變化規(guī)律研究 [J].水土保持研究, 2014,21(5):322-331.

[16] 國(guó)家技術(shù)監(jiān)督局,國(guó)家環(huán)境保護(hù)局. 制定地方大氣污染物排放標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)方法：GB/T 3840—1991[S]. 北京: 中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社，1992.

Temporal and Spatial Variations of PM2.5in Hangzhou Region in 2015

NIE Chenhui，PAN Xiaojun，JIN Hongfang

2016-05-31

浙江省科技計(jì)劃(2015C33048)

聶晨暉(1983—)，男，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)閿z影測(cè)量與遙感。E-mail：rick20081983@163.com

聶晨暉，潘驍駿，金洪芳.杭州地區(qū)2015年P(guān)M2.5濃度時(shí)空變化特征分析[J].測(cè)繪通報(bào)，2016(11)：75-79.

10.13474/j.cnki.11-2246.2016.0370.

P237

B

0494-0911(2016)11-0075-05