刘旭 闫益康 王海新 吴思莉

摘 要：利用卫星遥感技术反演大气气溶胶光学厚度，对W区及周边大尺度范围内的颗粒物区域传输与本地排放进行了分析；利用大气颗粒物监测激光雷达，对W区主城区及开发区等重点区域进行了激光水平扫描，利用消光系数、退偏振比等重要参数对W区颗粒物污染进行了分析；利用多参数微型空气站，对W区重点监测区域进行了网格化空气质量监测监管。将卫星遥感技术、激光雷达技术与微型站地面监测技术结合起来，为W区环境空气质量监管提供了可靠依据，为大气环境质量监管提供了典型案例。引入了多源信息集成与融合技术，提出一种基于卫星遥感、激光雷达、微型空气站和视频监控技术的空气质量监测系统模型，并将该模型应用于空气质量的监测与评价中。

关键词：卫星遥感；激光雷达；网格化管控技术；细颗粒物；可吸入颗粒物

中图分类号：X51 文献标志码：A 文章編号：2095-2945（2019）19-0001-06

Abstract： The atmospheric aerosol optical thickness is inversed by satellite remote sensing technology， the regional transmission and local emission of particulate matter in W area and surrounding large scale range are analyzed， and the Lidar is used to monitor atmospheric particulate matter. The laser horizontal scanning was carried out in the main urban area and development zone of W area， and the particle pollution in W area was analyzed by using important parameters such as extinction coefficient， depolarization ratio and so on. The gridding air quality monitoring and supervision has been carried out in the key monitoring area of W area. The combination of satellite remote sensing technology， Lidar technology and micro station ground monitoring technology provides a reliable basis for the supervision of ambient air quality in W area and a typical case for the supervision of atmospheric environmental quality. In this paper， the technology of multi-source information integration and fusion is introduced， and an air quality monitoring system model based on satellite remote sensing， Lidar， micro air station and video monitoring technology is proposed， and the model is applied to the monitoring and evaluation of air quality.

Keywords： satellite remote sensing； Lidar； gridding control technology； fine particles； respirable particles

1 概述

在T市乃至全国范围内，颗粒物污染已经对公众健康和生态环境构成了巨大的威胁[1]。2013年9月，国务院发布了“大气十条”政策，出台了大气污染监测、防治的十项措施。2017年，T市发布了“十三五”生态环境保护规划，对颗粒物等大气环境污染物防治提出了更高的要求。W区在T市范围内面临较大的环保压力，尤其是在环境空气污染物减排、预防等方面，仍有较大提升空间。

目前，对颗粒物污染的常规检测手段主要是通过地面仪器进行连续采样监测，通常监测站点数量有限[2]，难以在大区域尺度范围内掌握颗粒物的污染分布状况[3-4]。与之相比，卫星遥感监测具备大区域范围内连续观测的优势[5]，能够在不同尺度上反映颗粒物的宏观分布趋势，为颗粒物的来源、分布等分析提供重要依据。大气探测激光雷达以激光为光源，通过探测激光散射信号并进行数据反演[6-8]，从而得到大气中气溶胶粒子的相关信息，在较大尺度范围内形成颗粒物浓度连续监测，为区域内颗粒物分布和监测点位布设提供数据基础。空气质量监测微型站设备可以用于构建空气环境质量监测、预警、预报平台，实现网格化、大面积联防管控，促进环境污染大数据监测[9-11]，实现对现有国控站、市控站监测点位的低成本、小型化监测点位补充，网格化监测网络结合云计算、大数据，实现区域环境质量精细化管控。

2 实验部分

卫星遥感颗粒物监测技术可以实现大区域范围的颗粒物浓度监测，本文通过卫星遥感得到的后向散射消光系数，反演了大气气溶胶光学厚度，对京津冀区域内PM2.5浓度分布进行了分析。

针对W区PM2.5区域性污染，本文利用激光发射器发射脉冲激光，与大气颗粒物相互作用产生后向散射光，由信号接收系统接收后，反演出大气颗粒物的消光系数和退偏振度系数的空间分布，进而描述出W区大气质量状况。

根据激光雷达的监测结果，本文利用中国节能环保集团微型站监测设备和系统对W区颗粒物浓度热点区域进行现场实际调研和考察，并根据实地考察及分析结果，我们将W区的重点监测区域分为了三个部分进行重点监测。在构建微型站监测网络的同时，我们同步建设了重点污染区域视频监控设施，实现污染实时发现、证据留存、监督整改等功能。

3 结果与分析

3.1 卫星遥感反演京津冀地区PM2.5时空分布

如图1所示为2018年8月24日-28日， PM2.5平均浓度的空间分布图示。其中，箭头指向的区域为T市W区。对京津冀的卫星遥感统计时间分为三个时段，分别是00-06LT、07-18LT（Day）、19-23LT，图中未显示时段代表无数据。受8月23日污染影响（PM2.5为69？滋g/m3）以及夜间颗粒物沉降导致的浓度富集因素，8月24日凌晨（00-06LT）包括W区（主要分布在W区东部）在内的T市和C市北部的PM2.5浓度仍然偏高，平均浓度超过50？滋g/m3；24日白天，整个京津冀地区空气质量明显改善，W区平均颗粒物浓度低于25？滋g/m3；自25日起，空气污染从京津冀南方开始加重，向北方延伸，至27日白天形成了以石家庄和北京市为中心的南北两个污染区，W区的空气质量也受到影响；27日夜间至28日，悬浮颗粒物浓度下降，空气质量得以改善。

整体而言，24-28日期间，除24日早间，其他时间W区空气质量均优于京津冀的平均状态。

根据气象数据，对气团流动因素进行结合，实现8月24日-8月28日的W区环境空气质量后向轨迹追踪。如图2所示为T市W区8月24日至8月28日期间逐日气团后向轨迹分布。

8月24日，W区气团来自于较洁净的黑龙江和内蒙古等地，携带的清洁气流有利于23日夜间富集的污染物的消散；从8月25日开始，来自东北地区的气团逐渐减弱，至26-27日演变为来自于京津冀南部的气团，此时京津冀南部地区的污染加重，从而会对W的空气质量产生不利影响。至28日，达到W的气团则变为发源于黄海海域的长距离输送的气团，向W输入清洁气流，有助于W空气质量的改善。

3.2 激光雷达反演W城区PM2.5区域分布

2018年8月25日至2018年8月28日，本文以保利·上河雅颂南区24号楼楼顶为中心，开展半径10km内雷达扫描，经由散射信号接收系统接收信号后，计算反演出激光雷达水平观测的部分消光系数图，图中底图为高清地图，圆形区域为测试区域。

以27日/28日两天的激光雷达扫描结果为例，如图3为2018年8月27日05：05-09：32和8月27日20：02-28日01：21消光系数图。27日05：05-06：11时间段内在监测点东北方向出现轻度污染，泉旺路，北财源道内开始形成团状污染，经地图查看，污染可能来自周围一些药业、化工公司。07：18分，观测点北面出现片状污染区域且东北方向较严重，至08：25，污染扩散北偏东0-20°范围内形成严重片状污染，09：32，监测区域出现洁净空气。27日20：02-22：00，泉达路、前进道、富民道范围内出现团状污染，至23：07，这个区域又出现团状污染，并且泉水道、建设路出现条状污染，至28日00：14，南东路、京福公路条状污染。受东南风影响（12km/h），区域内呈现清洁状态。

2018年8月25-28日激光雷达水平观测结果显示：

（1）监测范围内05：00-10：00左右时间段颗粒物污染程度明显高于其他时间段。导致该现象产生的原因为：其一，夜晚气温较白天低，大气边界层高度下降，大气对流减弱，颗粒物污染沉降，不利于污染物扩散；其二，应考虑周边企业在此时间段内存在生产经营行为。

（2）监测点周围颗粒物污染较为严重。这与监测点处于W区城区中心，周围人口密集高，建筑物密集，交通与生产生活的污染排放较大有关。

3.3 环境空气质量微型站监测

3.3.1 比对学习和数据处理平台

中节能天融科技有限公司是专业的环境监测专业公司，在空气质量微型站监测设备、平台和数据处理方面具备雄厚的技术基础和丰富的实践经验。

由于环境空气质量微型站监测设备多为光散射法监测，与国控空气站、市控空气站的监测方法有所区别，其监测数值与精度也有较大差异，因此多以微型站设备监测数据的趋势作为微型站设备的监测结果。为提高微型站监测设备的监测精度和数据水平，将微型站监测设备安装至国控站或市控站附近进行比对学习，是非常必要的一种校准手段。为支持本文监测项目的进行，提前将10台微型站监测设备安装至W区政府大楼楼顶，与国控站数据进行比对学习。通过多参数比对学习方法，天融科技技术人员将微型站设备数据与市控站标准数据进行拟合，得到了微型站设备W区域系列参数，并将比对学习的参数定制化地加入到W设备数据平台，为下一步的各个点位的监测数据准确性提供了保障。

3.3.2 微型站设备监测区域板块划分及点位布设

如图6所示，W区微型站设备监测板块划分结果如下：

（1）工业园区重点监测板块（加密监测）：面积为2km*3km，机械类、电子制造、纺织类、制药类、涂料类企业密布。在该区域内进行加密布设微型站设备，监测该区域内颗粒物污染情况。该区域颗粒物污染原因推测为机械、电子、纺织、涂料、制药等企业的工业粉尘、供热燃气锅炉等产生的一次颗粒物，以及上述工业企业排放的某些污染气体组分（二氧化硫、氮氧化物、碳氢化合物等）之间，或这些组分与大气中的正常组分（如氧气）之间通过光化学氧化反应、催化氧化反应或其他化学反应转化生成的二次颗粒物。

（2）前進道监测板块：该区域多为新居民区，在建工地分布较多，在该区域内布设微型站监测设备，重点监测该区域内及周边建筑工地扬尘颗粒物、油烟颗粒物等污染情况；该区域污染原因推测为饭店餐饮油烟等产生的一次颗粒物、机动车尾气等产生的二次颗粒物等因素。

（3）W主居民区监测板块：该区域主要为居民办公区，主要监测目标为该区域及周边的机动车尾气、餐饮油烟污染、机动车扬尘等造成的二次颗粒物污染情况；该区域颗粒物污染原因推测为建筑工地的建筑扬尘、饭店餐饮油烟等产生的一次颗粒物、机动车尾气等产生的二次颗粒物等因素。

根据监测板块划分结果，天融科技技术人员按照国家相关标准和实地考察结果，在计划监测区域进行了点位选择，布设10台微型站监测设备。

3.3.3 重点污染天气及其网格化分析

在微型站监测时段内，10月3-5日和10月13-15日是两个污染较为严重的时段，本文根据网格化环境空气质量监测结果，对上述两个时段进行了重点分析。

根据网格化监测板块结果，天融科技对W区两个重点时段颗粒物污染数据进行分析，并对数据分析结果进行评价。

结论如下：

（1）在3日23：00-4日7：00、4日23：00-5日5：00等夜晚时间段，颗粒物浓度处于明显的上升阶段，13日的12：00-20：00、14日的18：00-24：00颗粒物浓度上升明显，并整体呈现长时间的颗粒物污染情况。

（2）颗粒物的污染时间多为傍晚和深夜，清晨到上午会得到缓解，结合监测热点板块的特征可推测，造成颗粒物污染的主要因素多为企业生产排污、施工场地扬尘、下班时间交通拥堵产生的大量汽车尾气以及餐饮集中区域的油烟排放有关。

4 结论和建议

本文将卫星遥感、激光雷达和地面网格化管控技术有机结合，对W区大气环境质量进行了大区域尺度（卫星遥感）、城区尺度（激光雷达）和热点网格尺度（微型站监测）的三个尺度的监测，并对每个尺度进行了W区域定制化研究和分析。同时，本文利用视频监控设施对重点监控区域进行实时监控、证据留存、智能识别和整改监督。主要监测内容包括空气质量视频监控、工业废气视频监控、建筑工地视频监控、渣土场及车辆视频监控、机动车检测线视频监控、高空瞭望监控视频、污染源排水口视频监控和水环境视频监控内容。

本文得到结论如下：

（1）8月24-28日期间W区的空气质量主要受区域气团传输的影响。

（2）除了区域传输外，W区污染还受到本地排放的影

响，但是本地排放的影响范围小，作用时间短，且密集的建筑物和发达的交通加重了W区的夜间污染。

（3）颗粒物污染时间多集中在下午至傍晚（11：00-16：00）、凌晨至清晨（0：00-7：00）这两个时间段，因此我们对W区的重点监测区域做如下分析：

a.工业园区重点监测板块（加密监测）：该区域以机械类、电子制造、纺织类、制药类、涂料类企业为主，因此考虑到夜晚颗粒物沉降因素外，还应考虑该区域生产企业存在夜间生产行为或减排设施工况不正常的因素，建议加强对企业偷排漏排、违规生产等现象的管控。

b.前进道监测板块：该区域多为新居民区，在建工地分布较多，施工扬尘为颗粒物污染的主要贡献源，应联合住建委等相关监管部门做好施工场地的监管，严格执行进出车辆路面硬化、运货车辆加盖苫布、道路即时喷淋等措施，同时主干道路机动车尾气等产生的二次颗粒物等因素也应予以考虑，加强进出车辆的管控。

c.W主居民区监测板块：该区域多为生活居民区，主要污染源为机动车尾气、餐饮油烟污染、机动车扬尘等造成的二次颗粒物污染，因此应对主要路段加强上下班时段车流量的疏通，防止交通拥堵产生大量尾气，夜晚应加强餐饮集中区域的油烟排放，禁止路边烧烤等不规范的餐饮经营行为。

本文根据环境监管的整体流程，构建基于多源融合的环境大数据的分析服务体系。环境大数据分析服务体系包括数据收集、数据融合及数据运用三个阶段，整个过程囊括了从环境监测到环境监管过程中的说清现状、发现问题、分析问题、溯源追因四個过程。环境大数据分析服务体系从全方位监测出发，最终实现全方位监管。通过卫星遥感监测服务，客观监测PM2.5等指标，评估大尺度区域空气质量，划定污染重点关注区域；运用激光雷达监测服务，监测空气污染分布和垂直扩散、传输等情况，将污染范围细化，定位区域；围绕制定的区域，划分网格，布设微型空气质量监测站，精准确定区域自身污染源和跨界污染源，实现污染的追根溯源；同时，采用视频监控服务，对污染事件的发现进行取证，对污染事件后续处理情况进行实时监督，过程跟进。

多源融合技术将卫星遥感、激光雷达、微型空气站和视频监控技术等“空天地”多维度的环境监测技术进行一体化融合，实现宏观微观监测融合、人防技防管控融合，从而实现说清污染来源、分析污染规律、发现污染成因、锁定污染元凶的精准溯源的目的，具备专业技术融合、无需建设施工、数据实时分析等优势。

参考文献：

[1]黄亚华.大气环境颗粒物污染的预防和治理[J].科技展望，2016，26（22）.

[2]杨岚.遥感技术在大气环境监测中的应用[J].科技与生活，2010（21）：111-111.

[3]徐颖.试论杭州市大气环境中颗粒物污染状况及其防治对策[J].污染防治技术，1993（2）：25-28.

[4]邢悦.大气颗粒物污染与防治策略分析[J].环境与生活，2014（14）：202-203.

[5]李倩，李成才，王烨芳，等.利用激光雷达和卫星遥感获得城市地面大气悬浮颗粒物浓度分布[J].北京大学学报（自然科学版），2013，49（4）：673-682.

[6]伍德侠，宫正宇，潘本锋，等.颗粒物激光雷达在大气复合污染立体监测中的应用[J].中国环境监测，2015（5）.

[7]徐赤东，纪玉峰.偏振微脉冲激光雷达测量颗粒物污染变化的个例研究[J].大气与环境光学学报，2011，06（1）：27-32.

[8]王界，潘本锋，伍德侠，等.大气颗粒物激光雷达在“空天地一体化”立体监测中的应用[A].2014大气颗粒污染物监测与防治技术研讨会论文集[C].2014.

[9]杨宁，关玉春，陈魁，等.天津市街镇级空气自动监测系统设计及应用[J].环境与可持续发展，2017，42（2）：187-189.

[10]种星，许萌萌.浅谈开展大气环境网格化监管的意义[J].科学时代，2015（9）.

[11]王春迎，潘本峰，吴修祥，等.基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究[J].中国环境监测，2016，32（6）.