基于土地利用的京津冀大气颗粒物浓度时空变化模拟研究

For the science of land use change, it is an important issue to investigate the environmental effect of land use and land cover change (LUCC). The Beijing-Tianjin-Hebei region will be selected as the study area. Based on the land use, simulation of spatial-temporal change of the atmospheric particles concentration will be simulated in the study. First, we will establish a classification of LUCC, this classification can character the differences of pollutants emissions intensity and scavenging capacity of terrestrial ecosystems. In order to obtain the PM concentration with high temporal resolution (each day) and multi-scale spatial resolution(10 km×10km and 1km×1km),we will employ the mixed effect model to develop an new model to simulate the relationship between factors (such as LUCC, climate and AOD from remote sensing) and spatial-temporal change of PM2.5 concentration. After these researches, the contribution of land use change to PM concentration change can be identified quantitatively. Local effect of land use intensity and the coupling effect of land use will be identified, spatial-temporal change characteristics of PM concentration will be revealed. The study can provide the exploration to deep the understanding of dynamic global land model and the scientific support of management of atmospheric particles pollution.

土地利用/覆被时空变化的环境效应研究是土地变化科学研究的重要领域之一，本项目以京津冀区域为研究区，系统开展基于土地利用的大气颗粒物浓度时空变化模拟研究。在建立综合表征污染物排放强度与陆地生态系统清除能力差异的土地利用/覆被分类体系基础上，应用混合效应模型等定量方法，建立土地利用/覆被因子、气象因子、遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）因子等与近地面层大气颗粒物（PM2.5）浓度时空变化之间的模拟模型，以期获得高时间分辨率（每天）、多尺度空间分辨率（10×10km和1×1km）PM浓度时空变化的模拟结果。实现土地利用时空差异对PM浓度时空变化贡献率的定量识别，实现土地利用强度本地效应和土地利用空间相互作用效应的定量识别，揭示研究区PM浓度时空变化规律。为土地变化科学中深化全球动态土地模型研究提供前期探索，为研究区大气颗粒物污染治理提供科学支撑。

2011年末以来，京津冀地区以PM2.5为主要污染物的大气污染日趋严重。有限的地面监测站点难以准确代表整个区域污染状况，借助科学方法与技术，实现研究区地理空间全覆盖和较高时空分辨率的大气颗粒物时空变化定量模拟与预测，是本研究要解决的科学问题。我们选用混合效应模型对京津冀地区PM2.5浓度时空变化开展模拟研究，主要研究内容包括混合效应模型构建的主要影响因子特征研究和大气颗粒物（PM2.5）时空变化定量模拟的混合效应模型构建研究。获得如下重要结果：（1）在MODIS C6气溶胶光学厚度（AOD）产品基础上，通过数据融合、地统计学插值、基于气象能见度的AOD补值、时间序列多项式模型插值等方法的联合应用，获得研究区时间分辨率为日、空间分辨率为10km×10km的全覆盖AOD数据集，既为混合效应模型构建奠定了完善的数据基础，又一定程度上反映大气颗粒物污染的时空变化特征。（2）建立由建设用地、水体、有林地、灌木林地、草地、裸土地和植被覆盖度组成的土地利用分类体系，以表征研究区大气污染源时空差异特征；应用通用陆面模型的土壤风蚀尘子模型，估算土壤风蚀释尘量，弥补了研究区土壤释尘量数据的缺失。（3）应用气象能见度、MODIS AOD数据和Peterson模型与高斯模型，模拟了研究区气溶胶标高的时空差异特征，以表征大气污染物垂直扩散能力的时空差异。（4）在上述主要影响因子研究基础上，在整个研究区或内部典型区先后尝试建立了基于单纯AOD因子的PM2.5浓度时空变化模型、基于AOD+区域差异因子的PM2.5浓度时空变化模型、基于AOD+气象因子+土地利用因子的PM2.5浓度时空变化模型，验证结果表明，模拟结果精度较高；估算结果表明，2011年末以来，全区PM2.5浓度在空间上呈现“全域南高北低、平原地区西南高东北低”的分布大势，季节上表现为冬半年明显高于夏半年。本研究具备应用潜力，但目前离应用尚有一些差距，主要是预测模型的时空精度需要进一步提高，这是今后两年努力的方向。