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土地利用与土地覆盖变化对中国代表性城市空气质量的影响
摘要
中国大气颗粒物污染日益恶化。大气颗粒污染是影响土地利用和土地覆被变化（LUCC）的关键因素。了解颗粒污染对LUCC的影响对环境保护是必要的。选择中国，青岛，济南，郑州，西安，兰州，张掖，酒泉，乌鲁木齐这8个代表性城市，分析颗粒污染与LUCC的关系。以MODIS（中等分辨率成像光谱辐射计）气溶胶产品（MOD04）2001年到2010年的数据，用于估算近10年的大气颗粒物污染。六种土地利用类型，水，林地，草原，耕地，城市和未利用地，从MODIS土地覆盖产品（MOD12）获得，估算每个类别的LUCC。从上述两种数据分析了颗粒污染对LUCC的影响。此外，还考虑了颗粒污染物的时滞和城市型变化影响。分析结果表明，由于自然因素或城市蔓延或森林砍伐等人为因素，对LUCC的影响在不同地区呈现明显差异。沿海地区颗粒污染与LUCC的相关性较低，但内陆地区较高。影响城市空气质量的主要因素从海洋到林地转变为城市土地，最终从海岸向内陆移动到草原或未利用地。
关键词
土地利用与土地覆盖变化（LUCC）；城市空气质量；颗粒物污染；MODIS；中国
1、前言
大气颗粒物质包括悬浮在大气中的固体颗粒或液滴的胶体；这些颗粒或液滴的直径范围为0.001至20mu;m。随着中国经济的飞速发展，大气颗粒污染逐渐升高，对经济发展和人民生活产生了重大影响。尤其是，具有小于10和2.5微米的空气动力学直径的PM10和PM2.5可以容易地进入肺部并富含有机污染物和病毒，可能对人体健康造成严重危害。大气颗粒物还可以通过吸收和散射光而导致较差的大气可见度。
利用遥感技术研究土地利用和土地覆被变化（LUCC）具有悠久的历史，并取得了进展。LUCC是理解人类活动与环境之间相互作用的重要指标。近年来，发展中国家，特别是中国的土地覆被发展迅速。土地覆被的快速变化往往以城市扩张为特征，农田流离失所和森林砍伐，导致耕地流失，栖息地破坏，以及自然绿化地区的衰落。这些损失对当地和/或全球范围内的生物多样性，气候变化和大气颗粒物污染等城市环境条件有重大影响。
研究人员对大气颗粒污染进行了大量研究。关于大气颗粒污染的相关研究主要集中在其空间和时间分布上，健康影响，近表面颗粒物浓度转换，气溶胶光学深度（AOD）和颗粒物之间的相关分析，灰尘或阴霾影响。深入了解城市颗粒物污染的响应机制，在防治污染，保护生态环境方面具有重要的现实意义；然而，这些研究相对较少，很少被调查。许多因素可能会造成粉尘，家居垃圾和车辆废气等微粒污染，但大多数污染可以通过土地利用变化来反映。本文旨在研究城市颗粒物污染对LUCC的影响。
随着卫星遥感的发展，可以从目前的多源遥感数据产品中轻松获得长时间串联的LUCC和颗粒物信息。选择了中国东西部八个代表性城市，也代表了沿海到内陆的距离，研究了颗粒污染与LUCC的关系。城市颗粒污染数据从MODISAOD产品（MOD04）获得，相应时间的LUCC数据从2001年至2010年期间的MODIS土地覆盖产品（MOD12）中提取。MODIS产品从GSFC（戈达德太空飞行中心）1级和大气档案和分配系统（LAADS）（lt;http://ladsweb.nascom.nasa.govgt;）获得。
2、研究区概况
中国处于中东东部，东部海域和西部深入内陆地区。不同的地形，气候等因素在土地覆被分布上存在明显的差异。例如，林地主要位于东南沿海和东北部，草原（主要是未利用地）位于西部和西南部。
图1显示了中国在2001至2006六月的空气质素指标空间分布情况。从图1，可以观察到中国夏季气溶胶的空间分布和变化近10年。AOD总体较大，在中国呈现更严重的大气颗粒物污染。华东地区AOD分布较高，空气污染较严重；然而，中国中西部的AODs相对较低，空气污染总体较轻。AOD的年际范围分布和变化在波动较大的不同地区变化较大，不稳定。但是，不同地区的空气污染有一些差异。
关于城市选择，中国，青岛，济南，郑州，西安，兰州，张掖，酒泉，乌鲁木齐等8个代表性城市距离沿海地区相距不远，位于相似的纬度带内陆地区（纬度为34°〜44°N）为实验区。这些城市在气候，经济和土地利用方面明显不同。图2显示了中国八个代表性城市的空间分布。青岛位于中国东部沿海地区，受到海洋的重大影响。吉南是西部，是山东省的首府，人口密集。郑州和西安都是中国发达经济体的典型城市。兰州，张掖，酒泉，乌鲁木齐是中国典型的大陆干旱气候的西部城市。
3、数据与研究方法
3.1数据采集与准备
从2001年到2010年，中国8个城市的大气颗粒污染和LUCC数据得到了证实。图3显示了中国地区颗粒物污染对LUCC的响应的主要步骤。
从MOD04气溶胶产品获得大气颗粒物污染。MOD04由美国航空航天局从MODIS2级产品生产，并监测7个波长，包括470,550,659,865,1240,1640和2130nm，空间分辨率为10km。MOD04产品已在不同领域得到验证，具有较高的精度，已广泛应用于气候变化研究和环境质量监测。目前的MOD04气溶胶产品具有5.1（C5）和6（C6）版本。C6版本包含DB（深蓝色）气溶胶检索算法，其包括所有黑暗和明亮表面（包括城市，干旱地区甚至沙漠）的AOD检索。最新的研究表明，DBC6能够在清除和浑浊的日子中与AERONET测量相比能够获得AOD，并且具有比DT（DarkTarget）气溶胶检索算法更低的检索不确定性（Hsu等人，2006，2013；Bilal和Nichol，2015）。从MOD04C6产品中提取2001年至2010年夏季八个地区的AODs，分析颗粒物浓度变化。
LUCC信息从MODIS年度土地利用覆盖产品（MOD12Q1）中提取。MOD12Q1主要基于国际地圈-生物圈计划（IGBP）分类系统，获得决策树和人工神经网络的分类算法。它是一个重要的数据源，已广泛应用于监测LUCC动态。对MOD12Q1的准确度评估研究表明，林地，草地，耕地，裸地和水域的总体分类准确度较高，城市土地和湿地的准确度较低。因此，选择MOD12Q1产品，以更高的精度提取土地类型，但对于城市土地提取，采用MOD09A1（MODIS8天合成网格3级产品）的表面反射产物。
3.2颗粒污染物的信息提取及LUCC
为了比较不同区域的颗粒分布，首先计算AODs的平均值，结果如下：
其中AOD平均值是平均每日AOD，AOD（i，j）是行j和列i的像素值，N是有效像素的总数（Nfrac14;m*n）。
考虑到大气能见度（V）与空气污染之间的相关性，可见度分为以下四个层次：（1）当V超过10公里时，颗粒污染被标记为“无污染”（2）当V在5之间时10公里，
当V在2.5〜5公里之间时，被标记为“轻微污染”（3），标记为“中等污染”，（4）当V小于2.5公里时，被标记为“重污染”。使用Koschmieder（Koschmieder1924；Shengetal。，2009）提出的经验公式，基于可见度计算颗粒污染，，其中H是从数字高程模型（DEM）获得的高程（km），AODT是AOD阈值。
上述可见度V可以与AOD直接相关，表1列出了平均每日AOD分割。计算每个空气污染水平的总天数，并相应计算有效百分比（表2）。
表2显示了2001年至2010年中国代表城市不同空气污染水平的有效日数据。青岛，济南，郑州，西安是四个典型的中部和东部城市，发达经济体密集，人口密度大，空气污染严重，全年无污染天数不到30％。但是，兰州的污染天数已达50％以上，近年来在张掖，酒泉，乌鲁木齐占80％，表明这些城市空气质量总体上好转。
LUCC数据的数据处理主要包括重新投影和类合并。根据中国分类制度，MOD12Q1的土地覆被类别分为水，林地，草地，耕地，城市用地和未利用地区六类。根据以前的研究，从MOD12Q1数据中获得了水，林地，草地，耕地和未利用的土地类别。城市土地面积相对较小，容易受周围地形的影响；因此，应用归一化差异建立指数（NDBI）和更高分辨率图像的视觉解释方法来帮助提取城市土地，提高整体分类精度。
城市土地提取的清晰图像采用最小值综合技术MOD09A1数据，可以有效消除遥感影像中的云污染。计算出NDBI以下列方程来突出显示城市土地信息：
其中RSWIR和RNIR分别是对应于MODIS的频带6和频带2的短波红外和近红外光谱反射率。表3显示了2001年至2010年中国代表城市不同土地利用类型的面积统计。
对于中国四个中部和东部沿海城市，青岛，济南，郑州，西安等地，主要的土地利用类型是林地和城市土地，过去10年呈上升趋势。对于兰州，张掖，酒泉，乌鲁木齐四个深圳内陆城市，主要由草原和未利用地组成。兰州60％以上的兰州（实际上超过90％），张掖和乌鲁木齐以及酒泉未使用地90％。不过，近十年来，不同城市的LUCC显示出明显的差距。
选择目前广泛应用于各种科学领域的皮尔逊产品相关系数（PPCC，简称“R”），以分析LUCC与颗粒污染之间的相关性。相关系数（R）计算如下：
4、结果与讨论
4.1颗粒污染物对LUCC的影响
通过计算当前颗粒污染与LUCC之间的相关性，研究了中国8个地区颗粒物污染对LUCC的影响（表4）。4-6显示了不同地区LUCC的空气污染变化。
青岛颗粒污染对LUCC的影响较小；相关性一般低于其他区域（表4）。林地和低污染日（一级和二级）近年来呈现出越来越大的趋势（图4a）。林地变化趋势与二级（R=0.570）更为一致，但与高污染日（三级和四级）（R=0.459，〜0.137）基本矛盾。作为沿海城市，青岛受到海洋的重大影响，东南季风在夏季占主导地位，降低了空气中的污染物，导致了LUCC与颗粒污染的相关性较低。
城市土地对济南颗粒污染影响较明显，与青岛相关性较高。城市土地呈现增长趋势，与二级呈现几乎相同的趋势（R=0.558），但与I水平相反（R=0.220）。作为山东省的首府，济南经济发展迅速，近10年来，济南城市扩张速度加快，大型植被面积已被城市建筑物所取代，导致空气污染增加（图4b）。
林地和城市土地对郑州颗粒物污染影响相对明显，林地对颗粒物污染的影响普遍高于城市土地（表4）。林地和城市土地呈现增长趋势，高污染日（三，四级）下降，低污染日（一，二级）日益增加（图5a）。城市土地与高污染天数呈现相同的趋势，林地具有相反的高污染天数（R=0.4818,0.315）。城市快速扩张在过去十年中造成严重的颗粒污染；然而，越来越多的林地面积有助于减少大气中的污染物，提高整体空气质量。
在西安进行了植被恢复工程（如大型造林，转化林地），启动了林地的快速发展。林地呈逐渐增加的趋势，而草地呈现相反的趋势（图5b）。林地和草原与城市颗粒物污染相关性较高。然而，颗粒污染的总体趋势越来越好。
林地呈现增长趋势，而兰州地区草地呈下降趋势（图5c）。两者对颗粒物污染影响明显，与草原相比，林地相关性较高。林地变化趋势与无污染天数相似，但与轻微污染日相比（R=0.388*，0.646*）。近年来林地面积迅速增加，有效提高了城市空气质量。
张掖颗粒污染对LUCC的反应相对较差。草地呈现增长趋势，而未开发土地呈下降趋势（图5d）。除2003年和2007年以外，草原有明显的相反趋势，轻微污染日（R=0.239）和类似趋势，无污染日。然而，未利用土地颗粒污染的变化趋势并不明显。这个城市主要包括草原和未利用的土地，近年来土地利用结构发生了重大变化。农地和未利用地大幅度转变为森林和草地，有效提高了西部大开发战略下的城市空气质量。
2006年以后，草原是西部典型的城市，草地呈现持续下降的趋势，未利用的土地呈现相反的趋势。过去10年没有污染日出现整体上升趋势（图6a）。未利用的土地在轻微污染天数（R=0.644*）的情况下呈现出类似的下降趋势，但没有污染天数呈现相反的增长趋势。草原对城市颗粒污染影响明显，空气质量得到改善，未利用地显示出相反的效果。
乌鲁木齐八大地区空气质量最好。根据他们之间的相关性，草原和未利用的土地对城市空气污染具有明显的影响。观察到草地呈下降趋势，未利用土地呈上升趋势，城市空气质量下降（图6b）。自2004年以来，草原呈现出类似的增长趋势，无污染日（R=0.626*），呈现相反的下降趋势，污染日为轻微，但未利用地对城市颗粒物污染的影响与草原相反。
4.2颗粒污染物对LUCC的时滞影响
LUCC对大气颗粒物污染的响应可能显示出时滞效应。由于自然灾害或人为活动，LUCC发生在短时间内，对现有的城市空气污染影响较小，但几年后影响较大。因此，计算了随后三年当前LUCC与颗粒物污染之间的相关关系，对LUCC颗粒污染进行时滞效应分析（表5）。
青岛市后续三颗粒物污染对LUCC的影响较小（表5）。林地在未来三年对颗粒物污染具有相对影响，一年后最大影响（R=0.278，0.608*，0.579）。济南市后续三年城市土地对颗粒物污染影响较大，两年后最大影响（R=0.576，0.824**，0.007）。
对于四个代表性城市，中国中部的郑州，西安，兰州和张掖，林地和城市土地在未来三年对城市颗粒物污染显示出明显的响应，一年后出现最大影响（即R=-0.275,0.844**，-0.711*，R=0.254,0.709*，-0.899**）。草原在今年对颗粒物污染影响较小（R=0.006,0.094,0.095），但在随后的几年（R=0.415，-0.852**，0.596*）在郑州也有明显的影响。根据它们之间的相关性，后续三年颗粒污染对LUCC的影响相对较小。兰州后续三年林地草原有一定的效果。草原和未利用土地对颗粒物污染的影响较小，两年后（张掖市的土地面积分别为（R=0.470，-0.430，0.330），城市土地面积分别为（-0.424,0.378，0.361）。lt;
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