HJ1264—2022

目次

前言.................................................................................................................................................................ii

1適用范圍........................................................................................................................................................1

2規范性文件....................................................................................................................................................1

3術語和定義....................................................................................................................................................1

4總則................................................................................................................................................................2

5監測方法........................................................................................................................................................4

6結果驗證........................................................................................................................................................5

7質量控制........................................................................................................................................................6

附錄A（資料性附錄）PM2.5濃度地理加權回歸計算方法.........................................................................7

i

HJ1264—2022

前言

為貫徹《中華人民共和國環境保護法》《中華人民共和國大氣污染防治法》，防治生態環境污染，改

善生態環境質量，規范和指導衛星遙感細顆粒物監測工作，制定本標準。

本標準規定了衛星遙感細顆粒物監測的方法、結果驗證、質量控制等內容。

本標準的附錄A為資料性附錄。

本標準為首次發布。

本標準由生態環境部生態環境監測司、法規與標準司組織制訂。

本標準主要起草單位：生態環境部衛星環境應用中心、江蘇省揚州環境監測中心。

本標準生態環境部2022年7月14日批準。

本標準自2023年1月15日起實施。

本標準由生態環境部解釋。

ii

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衛星遙感細顆粒物（PM2.5）監測技術指南

1適用范圍

本標準規定了衛星遙感細顆粒物監測的方法、結果驗證、質量控制等內容。

本標準適用于陸地區域衛星遙感細顆粒物監測工作，作為地面監測手段的補充，用于掌握大范圍細

顆粒物空間分布規律及變化趨勢。

2規范性引用文件

本標準引用了下列文件或其中的條款。凡是注明日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本標準。

凡是未注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本標準。

HJ93環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）采樣器技術要求及檢測方法

HJ653環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統技術要求及檢測方法

HJ655環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統安裝和驗收技術規范

HJ817環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統運行和質控技術規范

3術語和定義

下列術語和定義適用于本標準。

3.1

氣溶膠光學厚度aerosolopticaldepth（AOD）

從地面到大氣層頂垂直路徑中整層氣溶膠消光系數的總和，量綱為1。

3.2

像元PM2.5濃度pixelPM2.5concentration

衛星觀測1個像元范圍內的近地面大氣細顆粒物平均質量濃度，計量單位為μg/m3。

3.3

行星邊界層高度planetaryboundarylayerheight（PBLH）

行星邊界層也稱摩擦層或大氣邊界層，是對流層的最下層，一般自地面到1km～2km高度；行

星邊界層高度是指從地面到行星邊界層頂的高度，表示污染物在垂直方向能被熱力湍流所擴散的范圍。

3.4

地理加權回歸geographicallyweightedregression（GWR）

一種用回歸原理研究具有空間（或區域）分布特征的兩個或多個變量之間數量關系的方法，在數

據處理時考慮局部特征作為權重。

1

HJ1264—2022

4總則

4.1監測原理

根據PM2.5質量濃度與AOD、吸濕增長因子、密度、半徑、消光效率因子及行星邊界層高度等因

素的轉化關系計算PM2.5質量濃度。PM2.5質量濃度按公式（1）計算：

4?×rAOD

M(PM2.5)=××（1）

3QPBLH×f(RH)

3

式中：M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

4/3——球形粒子體積計算常數，量綱為1；

3

ρ——PM2.5平均密度，μg/m；

r——PM2.5粒子有效半徑，m；

Q——PM2.5粒子平均消光效率因子，量綱為1；

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

f(RH)——氣溶膠消光吸濕增長因子，量綱為1。

氣溶膠消光吸濕增長因子按公式（2）計算：

f(RH)=(1-RH/100)-g（2）

式中：f(RH)——氣溶膠消光吸濕增長因子，量綱為1；

1——常數，量綱為1；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1；

g——經驗擬合系數，與氣溶膠成分有關，一般可以取為1。

將公式（1）取自然對數變換為PM2.5質量濃度的多元線性回歸關系式，見公式（3）：

（）

ln(M(PM2.5))=β0+β1ln(AOD)+β2ln(HPBL)+β3ln(1-RH/100)3

式中：ln——自然對數運算；

、、、方程回歸系數；

β0β1β2β3——

3

M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1。

公式（）中參數、、、代表研究區域內的平均值，考慮到回歸系數隨空間位置的變化特

3β0β1β2β3

征，將公式（3）進一步擴展為衛星遙感監測PM2.5質量濃度的隨空間回歸模型，見公式（4）：

（）

ln(M(PM2.5(ui,vi)))=β0(ui,vi)+β1(ui,vi)ln(AOD)+β2(ui,vi)ln(HPBL)+β3(ui,vi)ln(1-RH/100)4

式中：ln——自然對數運算；

3

M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

ui——第i個（?=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標，量綱為1；

2

HJ1264—2022

vi——第?個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標，量綱為1；

、、、隨不同空間位置變化的方程回歸系數；

β0β1β2β3——

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1。

根據公式（4），采用地理加權回歸方法結合PM2.5質量濃度地面監測樣本數據，即可計算像元PM2.5

濃度。

4.2輸入數據選擇

本標準所用輸入數據包括多光譜衛星遙感數據、氣象參數及地面監測數據。其中，多光譜衛星遙感

數據的波段應包括0.47μm附近和0.66μm附近的可見光波段、0.86μm附近的近紅外波段、2.1μm附

近的短波紅外波段和12μm附近的遠紅外波段；氣象參數包括行星邊界層高度、環境空氣相對濕度兩

個數據；地面監測數據包括監測點位的PM2.5質量濃度小時均值及相應的地理坐標。

4.3監測內容

陸地區域PM2.5質量濃度及分布。

4.4監測流程

根據衛星遙感數據源的特點，綜合利用暗目標算法、深藍算法等反演方法，從衛星遙感光譜數據中

獲取區域AOD結果；同時，從氣象模式資料中提取出氣溶膠垂直訂正和濕度訂正所需要的行星邊界層

高度和相對濕度數據，結合地面監測資料，采用地理加權回歸方法逐像元計算PM2.5質量濃度，獲取陸

地區域PM2.5質量濃度分布結果。

陸地區域PM2.5質量濃度衛星遙感監測的一般流程如圖1所示：

衛星遙感數據

氣象模式資料氣溶膠光學厚度反演

邊界層高度、地面PM監測

數據匹配2.5

相對濕度數據

回歸系數獲取

像元PM2.5濃度計算

區域PM2.5濃度輸出

圖1陸地區域PM2.5質量濃度衛星遙感監測流程圖

3

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5監測方法

5.1AOD遙感反演

利用衛星遙感數據，采用暗目標法和深藍算法反演獲取目標區域無云陸地像元的AOD，衛星遙感

反演流程如下：

衛星遙感數據

遙感數據預處理

像元判別

暗亮

像像

元元查找表

查找表暗目標算法深藍算法

地表反射

率庫

區域氣溶膠光學

厚度結果

圖2衛星遙感反演AOD流程圖

開展AOD遙感反演，主要包括以下七個步驟：

a）查找表。利用輻射傳輸模型結合衛星傳感器可見光和近紅外波段的光譜響應函數構建查找表；

b）地表反射率庫。利用歷史地表反射率數據（如MOD09）合成先驗地表反射率庫，用于亮像元

AOD遙感反演；

c）遙感數據預處理。對衛星遙感數據進行質量檢查、輻射定標及幾何校正，然后計算可見光、近

紅外和短波紅外波段的表觀反射率及遠紅外波段的亮度溫度，并進行云、水體像元識別去除，

提取目標區域無云陸地像元；

d）像元判別。根據衛星探測的短波紅外波段（2.1μm附近）表觀反射率，將無云陸地像元分為

暗像元和亮像元兩類；

e）暗像元AOD計算。針對暗像元，采用暗目標算法結合查找表進行AOD反演計算；

f）亮像元AOD計算。針對亮像元，采用深藍算法結合地表反射率庫及查找表進行AOD反演計

算；

g）區域AOD輸出。將暗像元AOD和亮像元AOD合并輸出為全區域AOD結果。

PM2.5衛星遙感監測工作中，如無條件開展AOD遙感反演工作，也可采用官方發布的MOD04、

4

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MCD19A2等AOD數據產品作為衛星遙感細顆粒物計算模型的輸入參數。

5.2氣象資料提取

從氣象模式（如全球氣象預報模式（GlobalForecastSystem，GFS）和中尺度天氣預報模式（Weather

ResearchandForecasting，WRF））等資料中提取出區域行星邊界層高度和相對濕度數據，并按AOD的

空間分辨率采用雙線性插值方法進行重采樣。

5.3數據匹配

利用地面監測站點的PM2.5質量濃度數據與區域AOD、氣象資料進行時間和空間上的衛星—模式

—地面多源數據匹配，形成輸入數據集。

a）以PM2.5質量濃度地面監測站點所在地理坐標為中心，根據衛星監測時間，考慮大氣氣溶膠移

動速度（一般微風情況下，氣溶膠移動速度約為3m/s～5m/s）和衛星遙感像元鄰近效應，選

取中心位置周邊15km范圍和監測時間前后各半小時區間內的AOD、行星邊界層高度和相對

濕度有效結果，并計算平均值。

b）根據附錄A中公式（A.3）構建PM2.5質量濃度、AOD、行星邊界層高度和相對濕度輸入數據

集。

5.4回歸系數獲取

根據監測原理形成PM2.5質量濃度矩陣計算公式，見公式（5）：

Y=Xβ（5）

式中：Y——因變量矩陣，構建形式見附錄A；

X——自變量矩陣，構建形式見附錄A；

β——回歸系數矩陣，構建形式見附錄A。

回歸系數矩陣β根據地理加權方法（原理見附錄A）求解。設定高斯函數作為權重計算方法，采用

交叉驗證方法獲取最優帶寬，并計算獲取回歸系數矩陣β。

陸地區域PM2.5質量濃度回歸系數采用普通克里金插值方法（采用插值處理軟件默認參數，半變異

函數為球狀模型，搜索半徑為鄰近12個樣本點）獲取。根據回歸系數矩陣β的每一列按照對應的地理坐

標信息依據AOD的空間分辨率進行空間插值，即可得到區域連續的回歸系數。

5.5陸地區域PM2.5質量濃度計算

根據目標區域中每個像元對應的AOD、行星邊界層高度、相對濕度以及回歸系數，結合公式（5）

逐像元計算Y值，并計算像元PM2.5濃度，見公式（6）：

M(PM2.5)=exp(Y)（6）

3

式中：M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

exp——以e為底的指數函數；

Y——像元回歸因變量。

將所有計算像元PM2.5濃度按照衛星遙感數據的投影方式和地理坐標系統存儲，形成陸地區域PM2.5

質量濃度結果。

6結果驗證

采取十折交叉驗證方法驗證衛星遙感獲取的陸地區域PM2.5質量濃度監測結果。根據5.3形成的輸

5

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入數據集，將其按等比例隨機分成10個數據子集，分10次輪流選取其中1個數據子集作為測試比對數

據，其他9個子集作為PM2.5質量濃度反演訓練樣本數據，依據本標準的PM2.5質量濃度反演模型采用

訓練樣本數據計算回歸系數，然后根據該回歸系數采用測試比對數據計算像元PM2.5濃度遙感計算結果，

2

將遙感結果和地面監測值進行線性相關分析，并計算決定系數（R）和相對精度（RA），用于評估PM2.5

質量濃度預測結果在實際應用中的準確性。

在利用衛星遙感細顆粒物進行監測分析應用時，結果驗證應滿足決定系數（R2）大于0.7且相對精

度（RA）高于70%。決定系數（R2）和相對精度（RA）計算方式分別見公式（7）和公式（8）：

∑n(??-?)2

R2=i=1?（7）

n2

∑i=1(y?-?)

式中：R2——決定系數，量綱為1；

像元濃度遙感計算結果，3；

y?i——PM2.5μg/m

3

y——區域內所有地面監測PM2.5質量濃度的平均值，μg/m；

第個（）地面站點質量濃度監測值，3。

yi——?i=1,2,?,?PM2.5μg/m

n

∑i=1|yi?y?|i

RA=(1?n)×100%（8）

∑i=1|??|

式中：RA——相對精度，%；

像元濃度遙感計算結果，3；

y?i——PM2.5μg/m

3

y——區域內所有地面監測PM2.5質量濃度的平均值，μg/m；

第個（?）地面站點質量濃度監測值，3。

yi——ii=1,2,,nPM2.5μg/m

7質量控制

7.1衛星數據質量

在進行遙感數據預處理前，要保證衛星遙感原始數據的質量，避免有噪聲條帶的數據參與后續處理，

導致結果產生誤差。同時，要保證相應的幾何定位數據質量，在利用不同衛星及傳感器的遙感數據前，

確保地理位置的幾何配準精度在一個像元之內。

7.2輸入參數精度

為提高PM2.5質量濃度遙感監測結果的準確性，一方面要采用較為成熟的氣象預報模式模擬數據（如

GFS、WRF等），保證行星邊界層高度和相對濕度的相對精度均達80%以上；另一方面保證輸入的地面

PM2.5質量濃度監測數據可靠，監測數據來自國家或省級生態環境監測部門正式公布結果，監測采樣儀

器、自動監測系統、安裝驗收和運行質控等技術要求分別符合HJ93、HJ653、HJ655和HJ817的規定，

42

同時保證監測點位足夠且分布相對較均勻，一般1×10km內至少有3個地面監測點位的PM2.5質量濃

度監測資料，部分PM2.5質量濃度分布空間差異較大且地面環境空氣質量監測網絡較發達的地區，可適

42

當提高至1×10km內有5個地面監測點位的PM2.5質量濃度監測資料。

6

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附錄A

（資料性附錄）

PM2.5質量濃度地理加權回歸計算方法

公式（5）中因變量矩陣Y、自變量矩陣X和回歸系數矩陣β根據匹配后的數據構建，其中因變

量矩陣Y構建形式見公式（A.1）：

ln(M(PM2.5(u1,v1)))

ln(M(PM(u,v)))

2.522（）

Y=[?]A.1

ln(M(PM2.5(un,vn)))

式中：Y——因變量矩陣；

3

M(PM2.5(ui,vi))——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的PM2.5質量濃度，μg/m；

n——訓練樣本數量；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標。

自變量矩陣Y構建形式見公式（A.2）：

ln(AOD(u1,v1))ln(PBLH(u1,v1))ln(1-RH(u1,v1)/100)

ln(AOD(u,v))ln(PBLH(u,v))

2222ln(1-RH(u2,v2)/100)（）

X=??A.2

?

ln(AOD(u,v))ln(PBLH(u,v))

[nnnnln(1-RH(un,vn)/100)]

式中：X——自變量矩陣；

AOD(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的AOD，量綱為1；

PBLH(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的行星邊界層高度，m；

RH(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的相對濕度，量綱為1；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1；

n——訓練樣本數量；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標。

回歸系數矩陣β構建方式見公式（A.3）：

β(u,v)β(u,v)β(u,v)

011022?0nn

β(u,v)β(u,v)?β(u,v)

1111221nn（）

β=?A.3

β2(u1,v1)β2(u2,v2)β2(un,vn)

?

[β3(u1,v1)β3(u3,v3)β3(un,vn)]

式中：β——回歸系數矩陣；

、、、第個訓練樣本的回歸系數；

β0(ui,vi)β1(ui,vi)β2(ui,vi)β3(ui,vi)——?

n——訓練樣本數量；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標。

回歸系數矩陣β一般通過地理加權方法獲取。先計算兩個樣本之間的距離，見公式（A.4）：

7

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22

dij=√(ui-uj)+(vi-vj)（A.4）

式中：dij——第i個訓練樣本坐標和第j個訓練樣本坐標的距離；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標；

uj——第j個（j=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

v?——第j個（j=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標。

然后設定帶寬(b?)計算權重函數，見公式（A.5）：

d

W=exp(-[ij]2)（A.5）

ijb?

式中：Wij——第j個（j=1,2,?,n）訓練樣本對第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的影響權重系數；

b?——設定帶寬；

dij——第i個訓練樣本坐標和第j個訓練樣本坐標的距離。

再計算權重函數對角矩陣，見公式（A.6）：

Wi10?0

0W?0

W(u,v)=[i2]（A.6）

ii????

00?Win

式中：W(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的權重函數矩；

n——訓練樣本數量；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標；

Wij——第j個（j=1,2,?,n）訓練樣本對第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的影響權重系數。

獲取回歸系數，計算方法見公式（A.7）：

T-1T

β(ui,vi)=[XW(ui,vi)X]XW(ui,vi)Y（A.7）

式中：n——訓練樣本數量；

β(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的回歸系數；

ui——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標；

vi——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標；

X——自變量矩陣；

Y——因變量矩陣；

W(ui,vi)——第i個（i=1,2,?,n）訓練樣本的權重函數矩。

獲取回歸系數后即可根據公式（A.3）構建回歸系數矩陣β，根據公式（5）計算獲取因變量。求

解最優回歸結果需要在獲取最優帶寬的前提下獲取最優回歸系數矩陣，一般采用交叉驗證

（cross-validation，CV）的方法獲取最優帶寬值。即先根據監測點之間的距離范圍，以像元大小為步

長設定等間隔帶寬值系列，依次以第?個訓練樣本點作為回歸點，根據回歸點周圍站點的數據組按照公

式（5）和公式（A.1）～公式（A.7）進行地理加權回歸計算，計算所有回歸點的因變量實際值與回歸

值之間差值的平方和作為回歸殘差平方和CV(b?)，其計算公式見（A.8）：

n

1

CV(b?)=∑[y-y(b?)]2（A.8）

ni≠i

i=1

8

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式中：CV(b?)——回歸殘差平方和；

b?——設定帶寬；

?不包括回歸點本身的回歸值；

y≠i(b)——

第個訓練樣本的因變量值。

yi——i

根據公式（5）和公式（A.1）～公式（A.7）計算不同帶寬b?相應的CV(b?)值，并找到最小的CV(b?)值所對

應的帶寬，此即最優帶寬。將最優帶寬代入公式（5）和公式（A.1）～公式（A.7）計算最優因變量值。

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中華人民共和國國家生態環境標準

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衛星遙感細顆粒物（PM2.5）監測

技術指南

Technicalguidelineforfineparticulatematter(PM2.5)monitoring

basedonsatelliteremotesensing

本電子版為正式標準文本，由生態環境部環境標準研究所審校排版。

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衛星遙感細顆粒物（PM2.5）監測技術指南

1適用范圍

本標準規定了衛星遙感細顆粒物監測的方法、結果驗證、質量控制等內容。

本標準適用于陸地區域衛星遙感細顆粒物監測工作，作為地面監測手段的補充，用于掌握大范圍細

顆粒物空間分布規律及變化趨勢。

2規范性引用文件

本標準引用了下列文件或其中的條款。凡是注明日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本標準。

凡是未注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本標準。

HJ93環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）采樣器技術要求及檢測方法

HJ653環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統技術要求及檢測方法

HJ655環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統安裝和驗收技術規范

HJ817環境空氣顆粒物（PM10和PM2.5）連續自動監測系統運行和質控技術規范

3術語和定義

下列術語和定義適用于本標準。

3.1

氣溶膠光學厚度aerosolopticaldepth（AOD）

從地面到大氣層頂垂直路徑中整層氣溶膠消光系數的總和，量綱為1。

3.2

像元PM2.5濃度pixelPM2.5concentration

衛星觀測1個像元范圍內的近地面大氣細顆粒物平均質量濃度，計量單位為μg/m3。

3.3

行星邊界層高度planetaryboundarylayerheight（PBLH）

行星邊界層也稱摩擦層或大氣邊界層，是對流層的最下層，一般自地面到1km～2km高度；行

星邊界層高度是指從地面到行星邊界層頂的高度，表示污染物在垂直方向能被熱力湍流所擴散的范圍。

3.4

地理加權回歸geographicallyweightedregression（GWR）

一種用回歸原理研究具有空間（或區域）分布特征的兩個或多個變量之間數量關系的方法，在數

據處理時考慮局部特征作為權重。

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4總則

4.1監測原理

根據PM2.5質量濃度與AOD、吸濕增長因子、密度、半徑、消光效率因子及行星邊界層高度等因

素的轉化關系計算PM2.5質量濃度。PM2.5質量濃度按公式（1）計算：

4?×rAOD

M(PM2.5)=××（1）

3QPBLH×f(RH)

3

式中：M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

4/3——球形粒子體積計算常數，量綱為1；

3

ρ——PM2.5平均密度，μg/m；

r——PM2.5粒子有效半徑，m；

Q——PM2.5粒子平均消光效率因子，量綱為1；

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

f(RH)——氣溶膠消光吸濕增長因子，量綱為1。

氣溶膠消光吸濕增長因子按公式（2）計算：

f(RH)=(1-RH/100)-g（2）

式中：f(RH)——氣溶膠消光吸濕增長因子，量綱為1；

1——常數，量綱為1；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1；

g——經驗擬合系數，與氣溶膠成分有關，一般可以取為1。

將公式（1）取自然對數變換為PM2.5質量濃度的多元線性回歸關系式，見公式（3）：

（）

ln(M(PM2.5))=β0+β1ln(AOD)+β2ln(HPBL)+β3ln(1-RH/100)3

式中：ln——自然對數運算；

、、、方程回歸系數；

β0β1β2β3——

3

M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1。

公式（）中參數、、、代表研究區域內的平均值，考慮到回歸系數隨空間位置的變化特

3β0β1β2β3

征，將公式（3）進一步擴展為衛星遙感監測PM2.5質量濃度的隨空間回歸模型，見公式（4）：

（）

ln(M(PM2.5(ui,vi)))=β0(ui,vi)+β1(ui,vi)ln(AOD)+β2(ui,vi)ln(HPBL)+β3(ui,vi)ln(1-RH/100)4

式中：ln——自然對數運算；

3

M(PM2.5)——PM2.5質量濃度，μg/m；

ui——第i個（?=1,2,?,n）訓練樣本的地理橫坐標，量綱為1；

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vi——第?個（i=1,2,?,n）訓練樣本的地理縱坐標，量綱為1；

、、、隨不同空間位置變化的方程回歸系數；

β0β1β2β3——

AOD——氣溶膠光學厚度，量綱為1；

PBLH——行星邊界層高度，m；

RH——環境空氣相對濕度，%；

100——同溫度和氣壓下的飽和絕對濕度，量綱為1。

根據公式（4），采用地理加權回歸方法結合PM2.5質量濃度地面監測樣本數據，即可計算像元PM2.5

濃度。

4.2輸入數據選擇

本標準所用輸入數據包括多光譜衛星遙感數據、氣象參數及地面監測數據。其中，多光譜衛星遙感

數據的波段應包括0.47μm附近和0.66μm附近的可見光波段、0.86μm附近的近紅外波段、2.1μm附

近的短波紅外波段和12μm附近的遠紅外波段；氣象參數包括行星邊界層高度、環境空氣相對濕度兩

個數據；地面監測數據包括監測點位的PM2.5質量濃度小時均值及相應的地理坐標。

4.3監測內容

陸地區域PM2.5質量濃度及分布。

4.4監測流程

根據衛星遙感數據源的特點，綜合利用暗目標算法、深藍算法等反演方法，從衛星遙感光譜數據中

獲取區域AOD結果；同時，從氣象模式資料中提取出氣溶膠垂直訂正和濕度訂正所需要的行星邊界層

高度和相對濕度數據，結合地面監測資料，采用地理加權回歸方法逐像元計算PM2.5質量濃度，獲取陸

地區域PM2.5質量濃度分布結果。

陸地區域PM2.5質量濃度衛星遙感監測的一般流程如圖1所示：

衛星遙感數據

氣象模式資料氣溶膠光學厚度反演

邊界層高度、地面PM監測

數據匹配2.5

相對濕度數據

回歸系數獲取

像元PM2.5濃度計算

區域PM2.5濃度輸出

圖1陸地區域PM2.5質量濃度衛星遙感監測流程圖

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5監測方法

5.1AOD遙感反演

利用衛星遙感數據，采用暗目標法和深藍算法反演獲取目標區域無云陸地像元的AOD，衛星遙感

反演流程如下：

衛星遙感數據

遙感數據預處理

像元判別

暗亮

像像

元元查找表

查找表暗目標算法深藍算法

地表反射

率庫

區域氣溶膠光學

厚度結果

圖2衛星遙感反演AOD流程圖

開展AOD遙感反演，主要包括以下七個步驟：

a）查找表。利用輻射傳輸模型結合衛星傳感器可見光和近紅外波段的光譜響應函數構建查找表；

b）地表反射率庫。利用歷史地表反射率數據（如MOD09）合成先驗地表反射率庫，用于亮像元

AOD遙感反演；

c）遙感數據預處理。對衛星遙感數據進行質量檢查、輻射定標及幾何校正，然后計算可見光、近

紅外和短波紅外波段的表觀反射率及遠紅外波段的亮度溫度，并進行云、水體像元識別去除，

提取目標區域無云陸地像元；

d）像元判別。根據衛星探測的短波紅外波段（2.1μm附近）表觀反射率，將無云陸地像元分為

暗像元和亮像元兩類；

e）暗像元AOD計算。針對暗像元，采用暗目標算法結合查找表進行AOD反演計算；

f）亮像元AOD計算。針對亮像元，采用深藍算法結合地表反射率庫及查找表進行AOD反演計

算；

g）區域AOD輸出。將暗像元AOD和亮像元AOD合并輸出為全區域AOD結果。

PM2.5衛星遙感監測工作中，如無條件開展AOD遙感反演工作，也可采用官方發布的MOD04、

4

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MCD19A2等AOD數據產品作為衛星遙感細顆粒物計算模型的輸入參數。

5.2氣象資料提取

從氣象模式（如全球氣象預報模式（GlobalForecastSystem，GFS）和中尺度天氣預報模式（Weather

ResearchandForecasting，WRF））等資料中提取出區域行星邊界層高度和相對濕度數據，并按AOD的

空間分辨率采用雙線性插值方法進行重采樣。

5.3數據匹配

利用地面監測站點的PM2.5質量濃度數據與區域AOD、氣象資料進行時間和空間上的衛星—模式

—地面多源數據匹配，形成輸入數據集。

a）以PM2.5質量濃度地面監測站點所在地理坐標為中心，根據衛星監測時間，考慮大氣氣溶膠移

動速度（一般微風情況下，氣溶膠移動速度約為3m/s～5m/s）和衛星遙感像元鄰近效應，選

取中心位置周邊15km范圍和監測時間前后各半小時區間內的AOD、行星邊界層高度和相對

濕度有效結果，并計算平均值。

b）根據附錄A中公式（A.3）構建PM2.5質量濃度、AOD、行星邊界層高度和相對濕度輸入數據

集。

5.4回歸系數獲取

根據監測原理形成PM2.5質量濃度矩陣計算公式，見公式（5）：

Y=Xβ（5）

式中：Y——因變量矩陣，構建形式見附錄A；

X——自變量矩陣，構建形式見附錄A；