卫星遥感细颗粒物（PM2.5）监测技术指南.docx

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1、HJ中华人民共和国国家生态环境标准HJ12642022卫星遥感细颗粒物(PM2,5)监测技术指南Technica1.guide1.ineforfineparticu1.atematter(PM2ji)monitoringbasedonsate1.1.iteremotesensing本电子版为正式标准文本，由生态环境部环境标准研究所审校排版。2022-07-14发布2023-01-15实施生态环境部发布I适用范困2规范性文件3术语和定义4总则5监测方法6转果脸证7质量控制附录A（资料性附录1112:V二二t/X.6PMn浓度地理加权回归计算方正7为贸彻4中华人民共和国环境保护法34中华人民共和国

2、大气污柒防治法X,防治生态环境污染，改善生态环境质量,规范和指导卫星遥感细颗粒物监测工作,制定本标准.本标准规定卫星遥感细颗粒物益测的方法、结果验证、防量控制等内容.本标准由生态环境部解择本标准的附录A为资料性附录.木标准为首次发布。木标准由生态环境部生态环境监测司、，法提与标准司组织制订。本标准主要起草单位：生态环境部上星环境应用中心、江苏省扬州环境监泅中心。本标准生态环境部2022年7F1.WH批准.本标准自2023年I月15日起实施.Ii卫星遥感细颗粒物(PM2.5)监测技术指南本标准规定了JI星遥感细颗粒物卷测的方法、结果会进、麻地控制等内容。本标准适用干陆地区域卫星遥感细嫉粒沏监测工

3、作,作为地面监测手段的补充用于掌握大范阚细颗粒物空间分布规律及变化趋势.2规范性引用文件本标准引用了下列文件或其中的条款.凡是注明H期的引用文件,仅注H期的版本适用于本标准.凡是未注11期的引用文件，其以新版本(包括所有的修改单)适用于本标准，HJ93环境空气颗粒物(PM111和PMis)采样器技术要求及检测方法HJ653环境空气颗粒勒(PM,和PMj.)连续自动监测系统技术要求及检测方法HJ655环境空气颗粒物(PM11,和PM,)连续自动监测系统安装和脸收技术规范HJ817环境空气酸粒物fPMhi和PMu)连续自动监刈系统运行和历控技术规他3术语和定义下列术语和定义适用于本标推.3.1气溶

4、胶光学厚度aeroso1.optica1.depth(AOD)从地面到大气层及垂直路径中整层气溶股消光系数的总和出纲为I.3.2像元PMi:浓度pixe1.PMjiconcentrationR星观测I个像元范围内的近地面大气细领粒物平均质限浓度,计麻单位为ng，m;3.3行星边界层高度p1.anetaryboundary1.ayerheight(PB1.H)行星边界层也称摩擦层或大气边界层.是对滤层而蜃下层,一般自地面到Ikm-2km高度：行型边界层高度是指从地面到行星边界层顶的高度，衣示污杂物在垂直方向能被热力湍流所扩波的葩阳。3.4地理加权回归geographica1.Iyweighted

5、regression(GR)一种用I可归原埋研究具有空间(或区豉分布特征的两个或多个变质之间数依关系的方法,在数据处理时考虑局部特征作为权hi.4总则4.1监测原理根据PM”质量浓度与AOD,吸湿增长因子、密度、半径、消光效率因子及行星边界层高度等因素的转化关系让算PMu侦破浓度。PMS般R浓度按公式(I)计算：4prAODM(PM少与XFX皿RM式中：PWr5)PMu质埴浓%g,m4/3球形粒子体积计算常数，吊纲为I；aPM1.s平均密度，gnsr-PM”粒子有效华径，m；QPM”粒子平均消光效率因子，成纲为I：AOD一气溶胶光学厚度，显纲为I：PB1.H行星边界层高度.m：RH环境空气相对

6、湿度，%：J1.Rth一气溶胶消光吸湿增长因子，量纲为1.气溶胶消光吸海增长因子按公式(2计舞：WRff=Q-R*100)gII(2)式中：/(/?/)一气溶般消光吸湿地长因子，纲为I；I常数，fi网为1：RH一环境空气相对湿度.%：1.ooI可温度和气压下的饱和绝对湿度，被纲为I：g-经验拟合系数，与气落胶成分有关，般可以取为U将公式(1)取自然对数变换为PM”旗量浓度的多元妓性回归关系式，见公式(3)：h(MPj)A,?7*(OD,(1.n(1.f100)(3)式中：M-自然对数运优：即外2.j方程回归系数；M(PM2S)PM：,质显浓度.gm,:AOD一气溶胶光学用度，琏纲为1：PB1.

7、H行星边界层高度.m：Rtf环境空气相对湿度，%：100同温度和气压下的饱和绝对湿度，砧纲为I，公式3中参数四、为、儿代次研究区域内的平均依，考虑到W1.归系数随空间位置的变化特征,将公式(3)进一步扩展为卫星遥落监测PM”质量浓度的随空间回归模型,见公式4：In(M(PM2Au,y1.)=0iuiy,t(u1.yi)In(A)+2(u1.y1.)In(HPH1.)+j(u1.y,)In(1.-eW,1.(X)(4)式中：In一自然对数运算：M(PM2,j)PMr质量浓度，gmsU1一第i个(1=1.2,-.)训练样本的地理横坐标，瑶纲为I：V1笫I个(i=IX.)训练样本的地理纵坐标，埴纲为

8、1；跖r、)防不同空间位置变化的方程网归系数：AOD气溶胶光学皿度，吊纲为I；PB1.H行星边界层沟度，m；RH一环境空气相对湿度,%;100一同温度和气压下的饱和绝对湿度，Ift纳为I.根据公式(4晨采用地理加权卜，旧方法结合PM二SJOi浓度地面监测样本数据,即可计算像元PMt浓度。4.2 输入数据选择本标准所用输入数据包括多光谱卫星遥感数据、气做参数及地面监测数据.其中.多光谱卫星遥感数据的波段应包括0.47m附近和0.66m附近的可见光波段、0.86m附近的近红外波段、2m附近的短波红外波段和12m附近的远红外波段：气象参数包括行星边界层高度、环境空气相对湿度两个数据；地面部测数据包括

9、监测点位的PMr成吊:浓度小时均值及相应的地理坐标“4.3 监测内容陆地区域PM”质量浓度及分布，4.4 监测流程根据北星遥感数据源的特点,综合利用暗目标。法、深蓝算法等反演方法，从卫星遥感光渤数据中获取区域AOD结果：同时.从气鼎模式资料中提取出气溶股垂直订正和湿度订正所需要的行星边界层高度和相对湿度数据，结合地面监测资料.采用地理根权回归方法这像元计第PMU版量浓度,获取陆地区域PMU旗最浓度分布结果，暗地区域PM”质址浓度卫星遥礴监测的一般流程加图1所小：图1陆地区域PM质量浓度卫星遥感监测流程图5监测方法5.1 AOD遥感反演利用P星遥感数据,采用暗目标法和深粒见法反演获取目标区域无云

10、陆地像元的AOD.丑星遥Ji反演流程如下：图2卫星遥感反演AoD流程图开展AOD遥感反演.主要包括以下七个步骤：a）查找表.利用辎射传输模型结合卫星传感窗可见光和近女外波段的光谱响府函数构也杳找表：b）地农反射率库.利用历史地去反射率数期1.MO09合成先验地表反射率座，用于亮像元AoD谣感反演：C）遥感数据预处理,时卫星潮停数据进行加曜检以辐射定标及几何校正，然后计算可见光、近红外和短波红外波段的表观反射率及远红外波段的亮度温度.并进行云、水体像元识别去除.提取目标区域无云陆地像元：d）像元判别,根据卫星探测的迈波红外波段（2.1m附近）去观反射率，将无云附地像元分为暗像元和身像无两类：e）

11、暗像元AoD计算，针对暗像元，采用暗目标算法结合杳找表进行AoD反演计算；D亮像元AOD计算.针对亮像元，采用深蓝算法结合地衣反射率座及查找表进行AOD反演计算：g）区域AOD怆出.将暗像元AOD和亮像元AOD合并愉出为全区域AOD结果，PM”卫星.遥博监测工作中，如无条件开展AOD遥感反演工作，也可采用官方发布的MODO4、MCDI9A2等AOD数据产品作为卫星遥感细颗粒物计算模型的怆入参数.5.2 气象资料提取从气象模式（如全球t象预报模式（G1.oba1.Rra.astSystem.GFS和中尺度天气预报模式（Wea1.hbResearchandForecasting.WRF）等资料中提

12、取出区域行星边界层高度和相对湿改数据,并按AOD的空间分辨率采用双线性插值方法进行重采样.5.3 数据匹配利用地面监测站点的PM,s质量浓哎数据与反域.XOD,气象资料进行时间和空间上的卫星一模式一地面多源数据匹配.形成输入数据集.a）以PM痂鼠浓度地面监测站点所在地理塞标为中心,根据U星监测时间，考虑大气气溶胶移动速度（一般费风情况卜，气溶胶移动速度约为3ms5ms）和卫星遥感像元制近效应，选取中心位置闷边15km范附和监测时间的后分半小时区间内的AOD、行星边界层高度和相对湿度有效结果,并计算平均值，b?据附录A中公式（A.3）构建PM”质盘浓度、AOD、行星边界层高度和相对湿度输入数楙5

13、4 回归系数获取根据监测原理形成PM-J面量浓度矩阵计算公式，见公式（5）：Y=XS（5）式中：r一因变星阴阵，构建形式见附求a：一自变敬城阵,构建形式见附录A：一回归系数地阵，构建形式见附录A.回归系数矩阵/?根据地理加权方法（原理见附录A）求解，设定离斯函数作为权JR计算方法，采用交叉验证方法扶取最优带宽并计算获取回用系数矩阵小陆地区域PMU筋量浓度门系数采用普通克里金捕住方法（采用辅值处理软件战认参数.半变异函数为球状帙型，拽索半径为笑近12个样本点获取，根据W1.归系数矩啊勺每列按照对应的地理坐标信息依据AOD的空间分辨率进行空间插值，即可得到区域连续的回归系数，5.5 陆地区域PM

14、质量浓度计算根据目标区域中每个像元对应的AOD、行星边界层高度、相对湿度以及耐打系数.绪合公式式中：APM5）PM”侦量浓度，,m,;exp一以e为底的指数函数：Y一像元网归因变R1.将所有计算像元PM”浓度按照卫星遥感数据的投影方式和地理坐标系统存储，形成附地区域PMS麻量浓度结果，6结果验证采取十折交叉验证方法骆证卫星遥感获取的附地区域PM”质业浓度监测结果，根据5.3形成的输入数据集.将其按等比例RS机分成10个数据子集.分10次轮流选取其中1个数据子集作为测试比对数据，其他9个子集作为PMr质量浓度反演训练样本数据，依据本标准的PM：,质埴浓度反演模型采用训练样本数据计算回归系数,

15、然后根Ie该回归系数采用测试比对数据计匏像元PMU浓度递患计算结果,将潮礴结果和地面监测值进行线性相关分析，并计算决定系数（内）和相对精度（4）,用于评估PMC质员浓度预测结果在实际应用中的准确性.在利用卫星遥感细颗粒物进行监测分析应用时，结果验证应满足决定系数（川大于0.7且相对精度（RA高于70%.决定系数（If）和相对精度（RA）计算方式分别见公式（7）和公式（8）：tt1.=yy（7）/-（y1-yF地面咕点PM”质域浓度监测使，gm/-R（1-1.（8）式中：RA相对精度，%.V1像元PM”浓慢遥感计竟结果.grn,:V区域内所有地面监测PM门质出浓度的平均值.m,:,V1第冷（=.

16、2.n地面站点PM工Swiii浓度依浏此gn.7质量控制7.1 卫星数据质量在进行遥感数据预处理前要保证卫星遥感原始数据的质量,避免仃噪声条带的数据参与后续处理.导孜结果产生误差。同时，要保证相应的几何定位数据册博，在利用不同卫星及传感器的遥感数据前，确保地理位置的几何配准精度在一个像元之内.7.2 输入参数精度为提高PM1.J质展浓废遥感监测结果的准确性，-方面要采用较为成熟的气象预报模式模拟数据（如GPS.WRF等）,保证行星边界层高度和相对温度的相对精度均达80%以上；另一方面保证输入的地面PM”J负状浓度监测数据可能.监测数据来自国家或省级生态环境监测部门正式公布结果，监测采样仪器、自

17、动监测系统、安装验收和运行侦控等技术要求分别符合HJ93、HJ653、HJ655和HJ817的规定，同时保证监测戊位足够且分布相对较均匀，一般I10*km内至少有3个地面监测点位的PMM质址浓度监测资料，部分PM”质量浓度分布空间差异较大且地面环境空气质量监测网络较发达的地区,可适当提高至1IO1km2内有5个地面而测点位的PM”质量浓度监测资快附录A(资料性附录)PM：，质浓度地理加权回归计算方法公式(5中因变此矩阵丫、自变吊矩阵X和回归系数矩阵A根据匹配后的数据构建，其中因变At矩阵y构建形式见公式a.i)：n(WMS.r刈,/)=1.Y)X(AI)式中：Y.一因变量矩阵：MPMR(松)第

18、冷1=/.2.,/)训缥样本的PM”质显浓度,Mm;n训练样本数次；ui一第i个(i=K2,v)调练样本的地理横坐标：vj氟个(i=2Q训练样本的地理板坐标r自变量矩阵V构建形式见公式(A.2)：fn(AOD(UitV1.)In(PB1.U(tt1.,v)1.n(I-KHKX)Iff(AODW2M1.B1.H(“2胆(Iw32J2W。)(A2)/I(AOD(It1.1.1.Viv)In(PB1.1.(u11.v,)1.(犷100)式中：X一自变量矩阵：Aoa“E)第件行=12/)训练杼本的AOD,法纲为I；PB1.H(Ua)第，个&12加训练样本的行星边界层高度，in；/RH(MM)细个=12

19、川训练样本的相时湿度，髭纲为I；100同温度和气乐下的饱和绝对湿度,量纲为I：n训练样本软麻;、%一第小3=12川训练样本的地理横坐标：vi第i个(i=24训练样本的地理板坐标。【可归系数矩阵构建方式见公式A.3)：(A3)P?HE町也立-A用、/%WbdV*UxI)”%3r%(3QSwM%(33卜%(yJ式中：一回妇系数矩阵：为BAUi舟、%(%.的、t(t1.,Vi)笫i个训练样本的回归系数：W训练样本数最：u1.第1,个f=1.2.-)训练样本的地理横坐标：v1细个(=12Q训练样本的地理纵坐标，回归系数地阵夕般通过地理加权方法获取。先”算两个样本之间的距离，见公式(A.4)：(A.4)

20、式中：dv第j个训练样本坐标和第J个训练样本坐标的跟离;u1.第i个（i=12”）训练样本的地理横坐标：V1第i（i=Z而训练秆人的地理纵坐标;uj一第/个=1.,2,v）训练样本的地理横坐标:第/个9=I,2,-,m训练样本的地理纵坐标.然后设定带宽而计算权申函数,见公式（A.5）：(A5)式中：%一勃个=1,2,-,m）训练样本对第，个（E2而训练样本的影响权屯系数：i-设定带宽：dy一第i个训练样本坐标和购个训练样本坐标的距离.再计豫权期函数对角矩阵，见公式（A.6：；/O0I(A.6)(A.7)昭.争AI式中：Wa仇时细个=12JI）训练样本的权重函数即：n训练样本数;鼠Ui第i个r=

21、1.,2,-）训练样本的地理横坐标：一第i个（r=,rt）训练样本的地理纵坐标：%一笫j个（六12训练样本对第/个行=I2”）训练样本的影响权，支系数、获取回归系数.计中方法见公式A.7）：加仇V=1.XrWIM.1XrXK式中：一训练样本数量；IKUtF）第i个（r=1.-）训炼样本的回归系数：Ui一第i个（f=1.-f训统样本的地理横坐标：/V1第i个（i=1.2.“）训练样本的地现现出标；X自变At矩阵：Y因变琉矩阵：僧MM）一第i个（i=1.2.训练样木的权重函数矩。获取回归系数后即可根据公式（A3）构建回归系数矩阵根据公式（5）计算获取因变量。求好最优回归结果衢要在获取最优带宽的前提

22、下获取最优网归系数矩阵，一般采用交叉验证（cross-va1.idation,CV）的方法获取最优带宽值.即先根据监测点之间的距禹范围.以像元大小为步长设定等间附带宽值系列，依次以第i个训练样本点作为回归点，根据回归点周的站点的数据现按照公式（5）和公式（A.I）公式A.7）迸行地理加权回归计算,计算所有回归点的因变量实际伯与回归（ft之间整伯的平方和作为I可归残差平方和CVA）,其计算公式见（A.8：(A.8)武中：CV（三）一回归残曲平方和:b-设定带宽：.”（八）不包括I可也点本身的网归位:笫i个训练样本的因变罐值。根据公式5）和公式（AJ）一式（A.7）计算不同带皿相应的CV而限并找到最小fCV（M值所对应的带宽，此即Ai优带宽。将最优带宽代入公式（5和公式A.I）公式A7计算址优因变值.