摘? 要：對(duì)PM2.5濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)及管控，對(duì)提高北京空氣質(zhì)量具有重要意義。文章首先分析了北京市的空氣質(zhì)量現(xiàn)狀，得出PM2.5為北京市的首要污染物。采用車載式大氣顆粒物激光雷達(dá)對(duì)北京市海淀區(qū)進(jìn)行走航探測(cè)，結(jié)合GPS定位，協(xié)同粒子后向軌跡追蹤圖，實(shí)時(shí)掌握區(qū)域關(guān)鍵路徑大氣污染區(qū)傳輸情況和污染來(lái)源。最后將100米以內(nèi)的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)與北京國(guó)控點(diǎn)平均數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示二者具有較好的一致性。

關(guān)鍵詞：大氣顆粒物激光雷達(dá)；PM2.5；移動(dòng)走航監(jiān)測(cè)；GPS定位

中圖分類號(hào)：TP39；X831；X87 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2023）17-0122-05

Monitoring and Early Warning of Air Pollution in Haidian District of Beijing Based on Lidar

GAO Jing

（School of Physics and Electronic Information， Dezhou University， Dezhou? 253023， China）

Abstract： Monitoring and controlling the concentration of PM2.5 is of great significance for improving the air quality in Beijing. This paper first analyzes the current air quality situation in Beijing and concludes that PM2.5 is the primary pollutant in Beijing. Using a vehicular atmospheric particle lidar for navigation detection in Haidian District of Beijing， combined with GPS positioning and particle backward trajectory tracking map， real-time grasp of the transmission situation and pollution sources of the key path atmospheric pollution area in the region. Finally， a comparison is made between the Lidar data within 100 and the average data of Beijing's national control points， and the results show good consistency between the two.

Keywords： atmospheric particle lidar; PM2.5; mobile navigation monitoring; GPS positioning

0? 引? 言

北京位于東經(jīng)115.7°—117.4°，北緯39.4°—41.6°，總面積為16 410.54平方千米。位于華北平原北部，背靠燕山，毗鄰天津市和河北省。北京的氣候?yàn)榈湫偷谋睖貛О霛駶?rùn)大陸性季風(fēng)氣候。北京轄16個(gè)區(qū)，共147個(gè)街道、38個(gè)鄉(xiāng)和144個(gè)鎮(zhèn)。為推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，以汽車制造為代表的現(xiàn)代制造業(yè)異軍突起，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步回升，工業(yè)成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到33.2%。第三產(chǎn)業(yè)平穩(wěn)增長(zhǎng)。在全市經(jīng)濟(jì)始終保持了快速、健康的發(fā)展態(tài)勢(shì)的同時(shí)，環(huán)境也面臨著很大的污染。

1? 北京市空氣質(zhì)量現(xiàn)狀

北京大氣污染來(lái)源復(fù)雜，主要以大家比較敏感的PM2.5來(lái)看，汽車尾氣排放約占45%，火電廠排放約占12%（主要是煤燃燒粉塵和濕法脫硫產(chǎn)生的石膏雨），冶金化工跟建材企業(yè)產(chǎn)生30%（北京周邊如廊坊很多高能耗的企業(yè)），其余的來(lái)源例如建筑工地等，甚至燒烤攤都能產(chǎn)生大量細(xì)微顆粒物[1]。這些來(lái)源復(fù)雜的污染物，囿于北京地理環(huán)境，在秋冬季節(jié)很容易積累形成霧霾。

圖1為北京市2016年一年的環(huán)境空氣質(zhì)量等級(jí)占比圖。從圖中可以看出一年內(nèi)的污染天氣達(dá)到了近200天，其中，重度污染占比為10%，圖2為主要的六項(xiàng)污染物污染貢獻(xiàn)率?？芍庇^看出列出的這六項(xiàng)污染物中PM2.5和PM10所占比重都很大，其中PM2.5的占比為36.8%，PM10所占比重為25.4%。

圖3為2016年北京一年四季的首要污染物占比圖。其中PM2.5在首要污染物中占比最大的季節(jié)分別為春季，秋季，冬季。夏季的首要污染物為臭氧，但PM2.5占比也排在第二位。綜上分析，PM2.5和PM10顆粒物為北京市的主導(dǎo)首要污染物[2]。為了提高北京市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)，首要解決顆粒物的問(wèn)題，因此對(duì)顆粒物濃度的監(jiān)測(cè)以及相關(guān)管控迫在眉睫[3]。

2? 車載激光雷達(dá)簡(jiǎn)介

2.1? 車載激光雷達(dá)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)介

大氣環(huán)境車載激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由感知層、平臺(tái)層和應(yīng)用層三個(gè)部分組成，系統(tǒng)全程貫穿數(shù)據(jù)質(zhì)量控制[4]。感知層由車載激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和地面網(wǎng)格化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)組成。車載激光雷達(dá)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)較大范圍的大氣污染分布，同時(shí)具有較高的時(shí)間和空間分辨率。車載激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)包含定點(diǎn)垂直測(cè)量，掃描監(jiān)測(cè)和走航監(jiān)測(cè)三種監(jiān)測(cè)方式[5，6]。水平掃描用于對(duì)城市周邊重點(diǎn)區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，準(zhǔn)確排查污染來(lái)源，并評(píng)估其對(duì)環(huán)境空氣質(zhì)量的影響。垂直探測(cè)用于實(shí)時(shí)掌握區(qū)域大氣污染物垂直分布狀態(tài)，對(duì)污染事件提前預(yù)警。走航監(jiān)測(cè)用于實(shí)時(shí)掌握區(qū)域關(guān)鍵路徑大氣污染區(qū)傳輸情況，說(shuō)清傳輸污染來(lái)源及其貢獻(xiàn)率。監(jiān)測(cè)內(nèi)容根據(jù)地區(qū)大氣污染特點(diǎn)結(jié)合顆粒物激光雷達(dá)、臭氧激光雷達(dá)、測(cè)風(fēng)激光雷達(dá)以及溫濕度激光雷達(dá)等。地面網(wǎng)格化系統(tǒng)由高精度、易部署的微型站與國(guó)標(biāo)方法的揚(yáng)塵站、小型空氣自動(dòng)站等組合布點(diǎn)，構(gòu)成監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)全覆蓋的感知體系。平臺(tái)層通過(guò)無(wú)線傳輸方式接收監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，并對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，甄別異常數(shù)據(jù)。應(yīng)用層利用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、環(huán)境質(zhì)量模型，可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控、污染源解析、空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)預(yù)警等應(yīng)用，為環(huán)境管理部門有效監(jiān)管及科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)支撐。本文采用RayAL-MScan型車載顆粒物激光雷達(dá)，如圖4所示。

2.2? 車載激光雷達(dá)原理

大氣探測(cè)激光雷達(dá)是集“光機(jī)電理”為一體的主動(dòng)光學(xué)廓線定量遙感工具。依據(jù)米散射原理構(gòu)建的米散射激光雷達(dá)系統(tǒng)是研究最早也是最成熟的激光雷達(dá)系統(tǒng)，由激光發(fā)射系統(tǒng)、接收光學(xué)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)三部分組成[7]。其主要用于大氣中氣溶膠特性研究，涉及氣溶膠后向散射系數(shù)、消光系數(shù)、粒子譜分布等重要參數(shù)。用泵態(tài)激光器作為發(fā)射光源，其工作波長(zhǎng)為532 nm，單脈沖輸出能量≥1 MJ，脈沖頻率為2 kHz。接收系統(tǒng)采用望遠(yuǎn)鏡和各種形式的光電探測(cè)器，如光電倍增管、半導(dǎo)體光電二極管、雪崩光電二極管、紅外和可見(jiàn)光多元探測(cè)器件等組合。其中望遠(yuǎn)鏡的直徑為180 mm。粒子監(jiān)測(cè)儀的測(cè)量范圍為0～100 mg/m3，精度低于±10%。

從大氣探測(cè)激光雷達(dá)系統(tǒng)接收的后向散射回波信號(hào)中獲取氣溶膠消光系數(shù)的方法主要有：斜率法，Klett法和Fernald法等[8-10]。本節(jié)主要介紹常用的Klett算法和Fernald算法的具體算法。

2.2.1? Klett方法

Klett法主要適用于在非均勻大氣中氣溶膠濃度較大的情況下獲取后向散射系數(shù)。非均勻大氣中的空氣分子的后向散射和氣溶膠的后向散射不在同一數(shù)量級(jí)。在Klett反演算法中，假設(shè)大氣消光系數(shù)α和后向散射系數(shù)β之間滿足指數(shù)關(guān)系，即β = Cαk，求解得到大氣消光系數(shù)如式（1）所示。

式中，S（z） = ln （P（z） z2），zc為參考距離，一般選探測(cè)區(qū)域的最遠(yuǎn)距離。α （zc）為消光系數(shù)參考值。Klett方法適用于大氣邊界層、云層或者光學(xué)厚度較大的氣溶膠層等大氣氣溶膠濃度較高的區(qū)域。Klett法可以在非均勻大氣中計(jì)算出具有距離分辨率的消光系數(shù)，且采用由遠(yuǎn)及近的積分形式時(shí)，反演誤差逐漸收斂，缺點(diǎn)是未區(qū)分分子瑞利散射和氣溶膠米散射效應(yīng)，只能給出總消光系數(shù)。Klett法反演結(jié)果的主要誤差來(lái)自假設(shè)或估計(jì)的邊界值z(mì)c。

2.2.2? Fernald方法

在Fernald反演方法中將大氣看作兩部分：大氣分子與氣溶膠。β（z）表示為大氣分子后向散射系數(shù)和氣溶膠粒子的后向散射系數(shù)之和，α（z）表示為大氣分子消光系數(shù)和氣溶膠消光系數(shù)之和。Fernald法主要適用于在自由對(duì)流層等大氣氣溶膠含量較少的區(qū)域獲取后向散射系數(shù)。Fernald假設(shè)后向散射系數(shù)和消光系數(shù)之間是線性關(guān)系。通過(guò)Fernald法得到氣溶膠后向散射系數(shù)：

式中，S1為氣溶膠的后向散射比，又稱為激光雷達(dá)比，S2為空氣分子的消光后向散射比，X（z） = ln（P（z） z2）。要從回波信號(hào)P（z）中獲得氣溶膠消光系數(shù)αa（z），需要確定zc、S1、S2、αm（z），αa（zc）等參數(shù)的值。對(duì)于532 nm波長(zhǎng)，S1值為常數(shù)50，S2值為常數(shù)8π / 3。參考高度zc一般選取不含大氣氣溶膠的清潔大氣層所在的高度。大氣中分子的尺度譜和密度等分布相對(duì)比較穩(wěn)定，因此，分子的消光系數(shù)可根據(jù)美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)大氣分子模式較為精確地確定。

3? 監(jiān)測(cè)結(jié)果

大氣邊界層（Atmospheric Boundary Layer， ABL）：離地面約幾百米到1千米以下的大氣層，這層大氣受地表面熱力和動(dòng)力影響很大，不能忽略。對(duì)于顆粒物和污染物來(lái)說(shuō)，邊界層高度決定了污染物擴(kuò)散垂直空間范圍。圖5為2017年10月15日走航監(jiān)測(cè)顆粒物濃度時(shí)空演化圖。顏色深淺代表污染程度，紅色為污染程度比較重，其次黃色，以此類推藍(lán)色為污染比較輕或無(wú)污染（如顏色條自上而下所示）。走航探測(cè)的最大高度為11.25 km，從走航顆粒物濃度演化圖可以看出污染物主要在1 500 m高度的范圍內(nèi)。走航軌跡以北京航空航天大學(xué)（北四環(huán)）為走航起點(diǎn)，圍繞北四環(huán)，途徑東四環(huán)、南四環(huán)、西四環(huán)回到北四環(huán)。

圖6為2017年10月17日的走航顆粒物立體展示圖，由圖中可知由北四環(huán)至東四環(huán)和京哈高速交口附近路段顆粒物濃度較大（對(duì)應(yīng)走航采集點(diǎn)為0～98），從京哈高速至蓮石公路路段期間，走航探測(cè)到的顆粒物污染減小（對(duì)應(yīng)走航采集點(diǎn)為98～205），從蓮石公路至終點(diǎn)顆粒物濃度再次升高，但顆粒物濃度較起始走航位置低（對(duì)應(yīng)走航采集點(diǎn)為205～244）。在北四環(huán)與東四環(huán)走航時(shí)顆粒物濃度最大，并且在北四環(huán)和東四環(huán)走航時(shí)顆粒物濃度比在南四環(huán)和東四環(huán)大，走航時(shí)為東北風(fēng)，上風(fēng)口比下風(fēng)口顆粒物濃度較大，在100 m處主要污染物來(lái)源是地面的擴(kuò)散，并且在100 m及1 000 m污染物主要是高空擴(kuò)散，而高空擴(kuò)散污染物主要是來(lái)自外界污染的傳輸，主要是南四環(huán)來(lái)自北四環(huán)方向的污染物。

圖7為北京2017年10月15日18：00—2017年10月16日18：00的AQI及PM2.5日變化圖。從圖中可以看出空氣質(zhì)量指數(shù)和PM2.5濃度的變化趨勢(shì)基本一致，均隨時(shí)間的變化呈現(xiàn)先逐漸變好，又逐漸變差的過(guò)程。選擇9：00—14：30作為激光雷達(dá)監(jiān)測(cè)時(shí)間，如圖7中框線所示。PM2.5激光雷達(dá)時(shí)空演化圖如圖8（a）所示。PM2.5濃度整體較小，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)，在高度2 km處監(jiān)測(cè)到一個(gè)PM2.5輸入源，并在13時(shí)左右發(fā)生沉降，導(dǎo)致近地面PM2.5濃度上升。圖8（b）表為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)（0～100 m）和北京國(guó)控點(diǎn)平均數(shù)據(jù)對(duì)比圖。經(jīng)過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)激光雷達(dá)測(cè)量PM2.5數(shù)據(jù)和國(guó)控點(diǎn)數(shù)據(jù)基本一致，但在監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)較小，空氣質(zhì)量?jī)?yōu)，整體呈現(xiàn)變差的趨勢(shì)。

4? 結(jié)? 論

通過(guò)車載激光雷達(dá)對(duì)北京北四環(huán)附近的走航探測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，得到北四環(huán)與東四環(huán)交口附近顆粒物濃度較大，南四環(huán)與西四環(huán)交叉口顆粒物濃度相對(duì)較小。走航監(jiān)測(cè)可以直觀地反映城市各個(gè)區(qū)域的污染情況，消光系數(shù)的數(shù)值大小可以反映城市顆粒物濃度的變化趨勢(shì)。結(jié)合北京市氣象條件，可以推測(cè)各個(gè)區(qū)域污染的來(lái)源。從走航監(jiān)測(cè)結(jié)果來(lái)看，空間顆粒物濃度有很大的變化，無(wú)論在水平尺度還是在垂直尺度，都有很明顯的變化。邊界層高度決定了污染物擴(kuò)散垂直空間范圍，是十分重要的污染物空間容量變化指標(biāo)。監(jiān)測(cè)顯示北京邊界層高度時(shí)間變化特征在正常范圍內(nèi)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 藉雪峰.北京市PM2.5質(zhì)量濃度與氣象因子的關(guān)系 [J].內(nèi)蒙古煤炭經(jīng)濟(jì)，2018（8）：18-19.

[2] 龍小菊.北京市區(qū)冬季PM2.5污染特征及來(lái)源分析 [J].中國(guó)環(huán)境管理干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，27（2）：64-67.

[3] 于博，程念亮，李紅霞，等.北京市PM2.5組分SO42-濃度的時(shí)空分布及來(lái)源分析 [J].環(huán)境工程，2016，34（7）：102-109.

[4] 宋鶴寧，刁淑然.車載激光雷達(dá)移動(dòng)測(cè)繪系統(tǒng)在高精度地圖采集中的應(yīng)用 [J].北京測(cè)繪，2022，36（8）：1074-1078.

[5] 蘇靖棋.車載激光雷達(dá)測(cè)量系統(tǒng) [J].現(xiàn)代城市軌道交通，2020（1）：110-113.

[6] 柴文軒，唐桂剛，王帥，等.京津冀地區(qū)一次浮塵過(guò)程的車載激光雷達(dá)走航觀測(cè) [J].中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)，2019，35（3）：138-145.

[7] 田曉敏，劉東，徐繼偉，等.大氣探測(cè)激光雷達(dá)技術(shù)綜述 [J].大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報(bào)，2018，13（5）：321-341.

[8] FERNALD F G. Analysis of atmospheric lidar observations： some comments [J].Applied Optics，1984，23（5）：652-653.

[9] KLETT J D. Extinction boundary value algorithms for lidar inversion [J].Applied Optics，1986，25（15）：2462-2464.

[10] COLLIS R T H，F(xiàn)ERNALD F G，LIGDA M G H. Laser radar echoes from a stratified clear atmosphere [J].Nature，1964，203（4951）：1274-1275.

作者簡(jiǎn)介：高靜（1996—），女，漢族，山東濰坊人，助教，碩士，研究方向：激光雷達(dá)大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)。