基于OMI卫星数据和数值模拟的中国大气SO2浓度监测与排放量估算

摘要

二氧化硫(Sulfur dioxide，SO2)作为大气中一种重要的痕量气体，是大气污染的主要成分之一，对大气环境和人体健康造成非常严重的影响。随着改革开放以来社会经济迅速发展，我国SO2排放量不断增加，至2005年全国SO2排放总量为2549万吨，比2000年增加了约27％，总量居世界第一。为此，国家把SO2作为“十一五”期间大气污染减排的唯一约束性指标：至2010年SO2排放比2005年减少10％。
　　本文通过2005～2010年臭氧监测仪(OMI)卫星遥感数据分析我国大气SO2时空分布特征，采用中尺度气象模式(WRF)和通用多尺度空气质量模式(CMAQ)对大气SO2进行模拟，分析了各地SO2的源汇关系，并提出基于遥感数据的SO2排放量估算方法，以期为国家SO2减排及污染控制提供理论依据和方法参考。
　　本文主要研究工作和成果如下：
　　(1)OMI/SO2数据获取与处理。对2005～2010年的OMI PBL SO2数据，剔除了太阳天顶角比较高，云量大的数据，通过大气质量因子(AMF)对SO2数据重新校正，计算出中国地区不同月份的大气SO2平均浓度。通过与东亚酸沉降监测网(EANET)中国站点SO2浓度数据和重点城市空气污染指数(API)转换的浓度数据对比，卫星数据与地面监测数据具有一致的季节变化趋势和较好的相关性。
　　(2)基于OMI数据分析中国大气SO2浓度时空分布特征。由卫星数据分析，中国大气SO2分布具有明显的时空变化特征。空间分布上，全国SO2柱含量分布不均匀，东西部地区反差很大，东部地区的浓度明显高于西部地区，其中山西、河北、山东三省交界区域SO2浓度最高。季节变化上，东部地区季节变化明显，夏季浓度最低，冬季浓度最高；而西部地区季节变化幅度不大，但其变化趋势与东部地区相反，表现为夏季浓度高，冬季浓度比较低。年度变化上，呈现明显的波动性，2007年浓度最高，2009年又降至最低，而2010年浓度又开始回升。通过SO2浓度与能源消耗量的相关性分析知，SO2浓度与煤炭的消耗量相关性最好，说明大气中SO2主要来源于煤炭燃烧排放。
　　(3)中国大气SO2数值模拟分析。以INTEX-B资料为大气质量模拟所需的排放方案，采用WRF与CMAQ模型对中国地区不同季节的大气SO2浓度进行了模拟。模拟结果的空间分布和季节变化与卫星监测结果类似，冬季是一年中SO2浓度最高的季节，空间分布上东部地区明显高于西北地区。模拟显示不同地区SO2浓度的日变化不同，各地垂直变化主要表现为SO2主要分布在800hPa以下。SO2沉降主要集中于SO2高排放区域，季节分布上秋冬季节SO2沉降量大，且主要分布于中国的中东部地区。
　　(4)中国大气SO2浓度及沉降的源汇分析。提出四种模拟方案进行各地SO2浓度及沉降量源汇分析。对比四种模拟方案，100RM-S方案相关性及误差都要优于其它方案，其误差分布表现为模拟区域的周边地区误差比较大，而中国的大部分地区，特别是SO2浓度比较高的中东部地区误差在3％以内。采用100RM-S方案计算了各区域及分省SO2浓度及沉降量的源汇关系。区域上中部地区对周边影响最大，西南区则主要受自身排放影响；河北、山西等省份对周边地区影响比较大，而北京、天津等地受周边省份影响大；1月源汇明显，而7月则自身排放影响占主导；SO2浓度的源汇明显，而SO2沉降则受自身排放影响比重大。
　　(5)基于卫星数据的SO2排放量估算。通过分析大气中SO2的收支平衡方程，提出了基于线性比例和基于源汇关系的SO2排放量估算方法。分别以CMAQ模拟的1月、4月、7月和10月SO2浓度和各地SO2源汇关系以及OMI卫星观测浓度值，估算出中东部地区12省市的SO2排放量。由于排放因子等不确定性因素的影响，各种以统计数据估算的SO2排放量之间差异较大。而基于卫星观测的SO2数据，结合CMAQ模型，自上而下的进行SO2排放量的估算，避免了地面不确定性因素影响，将是对传统排放系数法估算有效的补充与提高。

目录

文摘

英文文摘

图索引

表索引

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状与进展

1.2.1 痕量气体卫星遥感研究进展

1.2.2 SO2输送及源汇研究进展

1.2.3 排放量估算研究进展

1.2.4 存在的问题

1.3 研究目标与研究内容

1.3.1 研究目标

1.3.2 研究内容

1.3.3 技术路线

1.4 论文组织

第2章 OMI/SO2数据来源与处理

2.1 Aura卫星及臭氧探测器OMI。

2.1.1 Aura卫星及其搭载的传感器

2.1.2 OMI仪器介绍

2.2 BRD(Band Residual Difference)反演算法

2.3 大气质量因子

2.4 数据处理

2.5 卫星数据与地面监测数据对比

2.5.1 EANET观测数据对比

2.5.2 与重点城市API数据对比

2.6 本章小结

第3章 基于卫星数据的中国SO2分布特征分析

3.1 中国SO2空间分布特征

3.2 中国SO2季节变化

3.3 中国SO2年度变化

3.4 SO2浓度变化因素分析

3.5 本章小结

第4章 中国大气SO2数值模拟

4.1 模式介绍

4.1.1 中尺度气象模式WRF

4.1.2 CMAQ模式

4.2 排放资料

4.2.1 INTEX-B排放资料

4.2.2 排放资料处理

4.3 模拟参数设置

4.3.1 WRF参数设置

4.3.2 CMAQ参数设置

4.4 本章小结

第5章 中国大气SO2模拟结果分析

5.1 模拟结果与卫星数据对比

5.1.1 模拟结果与卫星数据时空差异分析

5.1.2 模拟结果与卫星数据区域上差异分析

5.2 模拟的SO2分布情况

5.2.1 模拟的SO2分布情况

5.2.2 重点城市模拟结果

5.3 SO2沉降分析

5.3.1 SO2沉降分析

5.3.2 沉降与排放对比

5.3.3 各省区排放与沉降对比

5.4 本章小结

第6章 中国大气SO2源汇关系分析

6.1 模拟区域划分

6.2 模拟方案对比

6.2.1 相关分析

6.2.2 统计分析

6.2.3 误差分布

6.3 SO2浓度源汇关系

6.3.1 SO2浓度各区域源汇关系

6.3.2 SO2浓度区域与省源汇关系

6.3.3 SO2浓度分省源汇关系

6.4 SO2沉降源汇关系

6.4.1 SO2沉降各区域源汇关系

6.4.2 SO2沉降区域与省源汇关系

6.4.3 SO2沉降分省源汇关系

6.5 本章小结

第7章 基于卫星数据的排放量估算

7.1 SO2排放量估算方法

7.1.1 大气中SO2的收支平衡方程

7.1.2 基于线性比例的排放量估算方法

7.1.3 基于源汇关系的排放量估算方法

7.2 SO2排放量估算

7.2.1 基于线性比例的排放量估算

7.2.2 基于源汇关系的排放量估算

7.3 排放量估算对比分析

7.4 本章小结

第8章 结论与展望

8.1 主要研究结论

8.2 主要创新点

8.3 问题与展望

附录A

参考文献

在读期间发表的学术论文及研究成果

致谢