是否可以使用MODIS AOD来获得中国北京、天津、河北的PM2.5？外文翻译资料

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毕业论文

英文翻译

原文标题 Can MODIS AOD be employed to derive PM2.5 in Beijing-Tianjin-Hebei over China?

译文标题 是否可以使用MODIS AOD来获得中国北京、天津，河北的PM2.5？

二Ｏ一七 年 二 月 二十 日

是否可以使用MODIS AOD来获得中国北京、天津、河北的PM2.5？

Xiaoyan Ma^a, Jianying Wang^a, Fangqun Yu^b, Hailing Jia^a, Yanan Hu^a

^a Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disaster/Key Laboratory for Aerosol Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing, China ^b Atmospheric Sciences Research Center, State University of New York, Albany, NY, USA

强调

(1)PM_2.5和AOD之间的关系强烈依赖于季节，冬季的相关性更弱。

(2)衍生的PM_2.5通常与观察结果良好一致，在该区域高出约20％。

摘要：由于过去几十年的快速经济增长和城市化，中国的特殊物质（PM_2.5）浓度大幅增加，特别是在人口最多和工业化的地区。北京、天津，河北是中国污染最严重的地区之一，因此监测该地区PM_2.5浓度对人类健康至关重要。通过利用从北京、天津、河北对中国的地面观测新发布的每小时PM_2.5质量浓度，并根据2014年4月至2015年3月的MODIS 2级AOD数据，我们探索了表面PM_2.5质量浓度和MODIS AOD和从该区域的卫星检索获得地面PM_2.5的可能性。我们的研究表明，这种关系强烈依赖于季节，由于PM_2.5的独特的季节特征。PM_2.5和AOD春季和夏季的相关性相对较好（相关系数r在0.52〜0.79之间），比秋季和冬季（保定地区的r可以低到0.23）高。分析提供的数据显示，冬季样品的更糟的关系和/或更少的数量与显着高的PM_2.5浓度和在MODIS AOD中发生的大量缺失数据相关，这意味着当前MODIS AOD检索方案不能很好地解决高度污染的病例。在夏季从MODIS AOD得到的PM_2.5质量浓度基本上可以捕获时间序列的主要观察特征，并且如果更长的时间数据可用，预期与观察相比，得到值的大约20％的大偏差，用于分析。

关键词: PM_2.5 ;MODIS AOD，卫星检索 ;云 ;垂直剖面，相对湿度

1简介

公认的是，暴露于直径小于2.5mu;m（PM_2.5）的细颗粒物质可引起不良的健康影响，包括严重的呼吸系统相关症状和死亡，能够增加发病率和死亡率（Dockery等人，1993，Brunekreef和Holgate，2002，Pope等人，和 Cao等人，2014）。因此，在流行病学研究中，PM_2.5浓度的观察对于将空气污染物与发病率联系起来是必要的。然而，由于采样技术的困难和成本昂贵，这种观察在世界上通常是很稀少的。卫星观测提供大规模的空间覆盖，价格便宜，并因此被过去十年的许多研究用于分析气溶胶光学深度（AOD）和表面PM_2.5在世界不同地区的关系（ Chu等人，2003，Wang和Christopher，2003，Engel-Cox等，2004年，恩格尔-Cox等人，2006，Koelemeijer。等，2006年，Gupta等人，2006，霍夫和Christopher，2009年 和Schaap。等，2009年）。然而，这些结果随地区而变化，在AOD和PM_2.5之间产生大范围的相关性（Engel-Cox等人，2004，Engel-Cox等人，2006，Koelemeijer等人，2006，Gupta等人，2006，Hoff和Christopher，2009和Schaap等人，2009）。

北京，天津和河北是中国人口最多和污染最严重的地区之一。由于经济快速增长和工业化发展，导致严重的大气污染事件，在过去几十年中，该区域的PM_2.5浓度显著增加（Zhao et al。，2011 ; Cao et al。，2014 ; Zhang et al。 2014）。流行病学研究发现，空气污染造成的过早死亡占中国总死亡人数的约20％，比美国高出5倍（Krewski等，2000，Krewski等，2009，Lim et al。 ，2012 和 Pope and Dockery，2013）。因此，监测PM_2.5质量浓度在中国是相当必要的。自2013年1月1日起，全国约80个城市建成了496个监测点，以监测和发布关于空气质量数据的实时观测，其中包括PM_2.5。然而，监测地点不够密集，特别是在监测地点极为稀疏的农村地区，因此有必要使用卫星数据来推算缺少原位观测的地区的PM_2.5浓度。虽然许多研究已经探索了表面PM_2.5和卫星AOD在各个地区的联系，如前所述，但只有少数研究了中国的关系（Wang等人，2010年和Qu等人，2016年）。在本研究中，我们首先探讨MODIS AOD和表面PM2之间的关系。

2 数据

本研究中所用的数据包括北京，天津，石家庄和保定的MODIS 2级颗粒AOD数据，CALIPSO 3级气溶胶消光数据和表面PM_2.5浓度的小时观测数据（后两者均为河北省）（图1a）。在本研究中，AOD和PM_2.5都使用一年（2014年4月至2015年3月）的数据。

图1（a）研究地点（北京，天津，石家庄和保定）的位置; （b）2014年4月至2015年3月各站点月平均PM_2.5和AOD的直方图; （c）从常规气象站获得的相对湿度（RH）的时间序列; 和（d）每个地点四个季节的气溶胶灭火的垂直剖面。

中等分辨率成像光谱辐射计（MODIS）测量从0.41到14mu;m的36个波长的大气顶部（TOA）辐射。本研究使用MODIS 2级颗粒（颗粒：一个MODIS轨道数据的5分钟段）AOD数据（MYD04_L2，第6集），报告为10 kmtimes;10 km，不确定性水平为土地plusmn;0.05plusmn;0.20 AOD（Chu et al。，2002，Kaufman et al，1997，Remer et al 2005 and Levy et al，2007）。

在CALIPSO上的具有正交偏振（CALIOP）仪器的云-气溶胶激光器是两个波长（532和1064nm）的偏振激光雷达。CALIOP提供了关于云和气溶胶的垂直和地理分布的大量和独特的信息。CALIOP在全球进行高度分辨衰减背散射的几乎连续的观测（Sassen，2000 和 Winker等，2003）。在这项研究中，我们使用3级月网格（2°times;5°）产品，提供同一时间段532 nm气溶胶消光系数的垂直剖面，以检查气溶胶向上运输的季节性变化。

小时表面PM_2.5质量浓度由中国EPA观测网在80个主要城市（http://datacenter.mep.gov.cn /）收集。在每个场地安装自动监测系统，用于根据中国环境保护标准测量SO₂，NO₂，O₃，CO和PM_2.5和PM₁₀的环境浓度。北京有12个监测点，天津15个，石家庄8个，保定6个。对于每个城市，所有空气污染物的小时和日均浓度通过对来自城市所有监测点的小时数据进行平均来计算。每个污染物的日平均浓度只有当有超过16小时的有效数据时才计算。

为了比较MODIS AOD与PM_2.5，在10 kmtimes;10 km分辨率的MODIS AOD检索和地面PM_2.5测量需要在空间和时间上共同定位，基于Chu等人。（2002），我们在卫星过路的plusmn;30分钟内进行了地面PM_2.5测量，MODIS AOD检索集中在PM_2.5监测点。我们还消除了所有那些AOD-PM_2.5对，其中像素数小于3，AOD的标准偏差大于0.5，以避免可能的云污染（Gupta等人，2006）。此外，使用从对应于BTH区域中的每个站点的常规气象站获得的相对湿度（RH），云量和降水数据来分析PM_2.5和AOD的季节变化。

3。结果与讨论

2014年4月至2015年3月的月平均PM_2.5质量浓度和AOD如图1所示。1 b和在总结表1。研究发现，冬季（12月-1月-2月，DJF）所有地点均出现高PM_2.5，这在保定（182mu;g/m³）中特别明显，而JJA的低值（63mu;g/m³在天津至83/mu;g/m³在石家庄）。先前的研究表明，DJF中的严重混浊（例如高PM_2.5浓度）是由于中国东北部大部分地区稳定的天气气候条件，而不是排放量的突然增加（Zhang et al。，2014Qu etal2013Qu等人，2015a，Qu等人，2015b 和Qu等人，2016）。相反，AOD在夏季（6月-7月-8月，JJA）（0.65,1.18,0.98和0.90）和春季（3月-4月-5月，MAM）和0.83），而DJF（0.15,0.67,0.50和0.29）在北京，天津，石家庄和保定分别为低值。PM_2.5和AOD的标准偏差总体非常高，PM_2.5的年均值范围为62-104mu;g/m³，该区域的AOD为0.56至0.72，表明该区域的日间变异性强。已知AOD代表垂直整合的气溶胶消光效率，并且因而通过化学成分、尺寸分布、混合状态，垂直轮廓和水份吸收来调节。图4中BTH的相对湿度（RH）的季节周期。1 ccedil;表明，相对湿度是最高的（65％以上）的JJA，以及从12月最低（根据网站的34〜50％）至四月（42〜53％），其中至少部分解释AOD的高幅度JJA由于气溶胶颗粒在高RH条件下的吸湿性增长（Qu等，2015a和Qu等,2015b）。从CALIPSO数据（获得垂直剖面图1 D）表明，气溶胶粒子就可解除，因为强烈的垂直运输在JJA和MAM高海拔地区（马和Yu 2014年），这显然是从该机的三位介绍（张等人，2006，Li et al。，2015a and Li et al。2015b ）。图1所示的 DJF和SON中相对弱的垂直传输。图 1d可以解释与JJA和MAM相比较低的AOD。相比之下，当直径小于2.5mu;m的气溶胶颗粒时，PM_2.5浓度占表面总质量浓度。因此，大颗粒如矿物粉尘和海盐，通常仅占总质量的小百分比，但对AOD有显着贡献。这也可能导致PM_{2.5 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料}

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