利用遥感技术，可在大尺度内快速获取地面信息，对焚烧火点的位置和焚烧烟尘的分布等进行准实时监测，为评价2008年重点禁烧区域的秸秆禁烧效果，及相应N02的污染变化情况，利用卫星遥感监测了2008年6-8月期间上述九省市的禁烧状况，以及对流层N02柱浓度区域分布状况．卫星遥感监测焚烧火点，是在获得地表热异常点的基础上，再利用土地分类数据确定火点类型，监测获得秸秆焚烧信息，本研究利用美国航天航空局(NASA)/Aura卫星上的臭氧探测仪(OMI)数据监测秸秆焚烧地区的对流层N02柱浓度，评价秸秆禁烧情况以及相应的N02浓度状况，并在此基础上分析秸秆禁烧对N02柱浓度的影响。
农作物秸秆可以经过秸秆颗粒机、秸秆压块机压制成圆柱状和块状的生物质颗粒燃料，这样做不仅可以解决农作秸秆的燃烧问题，而且还可以增加老百姓的收入，何乐而不为呢。
1、研究方法
生物燃烧的火点温度通常在500_1200Kl6]，按照维恩位移定律，这一温度范围的黑体辐射能量集中在2.5～5.7um.由于卫星观测像元空间尺度较大，实际的秸秆焚烧往往不能充满整个像元，观测的燃烧火焰辐射峰值一般分布在4-5um的中红外区域，这种温度异常点和常温背景(300K)在辐射峰值区具有明显差异，秸秆焚烧点温度异常像元与常温背景像元在中红外和热红外波段辐射能量的差异是卫星遥感监测秸秆焚烧火点异常的基础．美国上午星(Terra)，下午星(Aqua)上都搭载了中分辨率成像光谱仪(MODIS)遥感器，其有36个波段，包括中红外和热红外探测波段，以及相应用于监测非高温异常引起的虚假火点等探测波段，用于秸秆焚烧监测的MODIS通道中心波长和用途见表1．
秸秆焚烧火点的卫星遥感监测算法包括：温度异常像元的确定；背景像元平均温度的获取；非高温引起的温度异常像元去伪和温度异常像元中秸秆焚烧点的确定，
温度异常像元主要利用像元在中心波长为4岬和llpm 2个通道亮度温度值来判断．即4岬处的通道亮度温度T(4um)要大于设定的被认定为潜在火点的亮度温度值PT(4Um),且4um和llum波长处通道亮度温度差值也要同时大于这2个探测通道潜在火点的亮度温度差阈值．背景像元平均温度值的获取依赖于所选统计的背景窗口，对于空间分辨率为1～2km的数据，Giglio等建议窗口的变化范围为(3x3)～(21x21)个像元面积.MODIS标准火点产品MOD14则采用大小固定为5x5的窗口，本研究针对不同地区开展了不同空间尺度的统计试验，在温度异常去伪方面主要考虑了太阳耀斑的影响；为了将秸秆焚烧点和其他火点进行区分，基于土地覆盖类型数据，将监测出的火点分成秸秆焚烧、林火和草原火3种类型，其中秸秆焚烧数据是本研究关注的对象．比较详细的秸秆焚烧卫星遥感监测算法参考文献,
目前利用卫星遥感监测对流层N02柱浓度主要利用差分吸收光谱算法，该算法主要利用425-450nm之间窗口通道的探测量，反演获得太阳辐射以及被地面反射到卫星传感器的整个光路的N02斜柱浓度．基于SCIATRAN软件获得的大气质量因子将N02斜柱质量浓度转为垂直柱浓度，最后减去利用大气化学模式或其他方式获得平流层N02浓度，就获得了对流层N02柱浓度.N02柱浓度详细反演算法参考文献。
2、监测结果
2.1 秸秆焚烧监测结果
根据试验调整后的算法背景窗口和关键阈值对MODIS lB数据进行处理，就可得到秸秆焚烧区域火点监测结果．图l是2007年6月12日利用MODIS数据合成的真彩色图上叠加了秸秆焚烧点（红点）监测结果图，从图1中可以清晰地看出云覆盖情况，火点位置及所在行政区的分布情况，携带MODIS载荷的卫星在华北地区每天上午和下午各过境1次，因此基于MODIS数据，在监测区域无云情况下，每天上午和下午可以分别获得1幅秸秆焚烧点监测结果，但在云覆盖区域无法获得监测结果，
按上述方法对2007年和2008年6-8月的有效MODIS数据进行处理，得到每日秸秆焚烧点分布信息，再按月分别进行秸秆焚烧点累计，得到每月禁烧区实际发生的焚烧情况，图2是2007年和2008年6—8月按月累计的秸秆焚烧点分布情况，图3是按月统计的秸秆焚烧点的日均值，
由图2和图3可见，在华北平原麦收季节（每年6-7月），2008年实施秸秆禁烧后的秸秆焚烧点数，和2007年同期相比有明显的下降．但2008年8月份统计区的秸秆焚烧点数较2007年8月反而有微弱上升．
2.2 N02柱浓度
N02数据来自荷兰皇家气象学院(KNMI)的基于oⅣn数据反演得到的对流层N02柱总量月均值，OMI数据反演得到的星下点像元分辨率为(13.5x24)km2.具体取样统计的华北附近区域范围为300N-410N，1150E～120.50E，对该范围内2007年和2008年6—8月的对流层N02平均垂直柱总量月均值变化进行统计，用2007年的N02平均垂直柱总量月均值减去2008年的N02平均垂直柱总量月均值，得到2007年和2008年N02的柱总量月均值变化分布（图4），2007年和2008年6-8月的N02垂直柱密度总量月均值(图5)。
由图4和图5可见，2008年实施秸秆禁烧后，和2007年同时期相比，2008年6--8月对流层N02垂直柱总量月均值稍有降低，但不显著．
3、讨论
利用遥感手段可以长期有效地监测大面积的火点分布情况，遥感具有的“大面积”和“区域连续分布”特点是其他监测手段不具备的，但也存在一定的不确定性，
遥感数据受卫星过境时间的限制，遥感数据为瞬时数据．本研究采用的MODIS数据搭载在Terra、Aqua平台上重访时间为ld，通过遥感数据反演的火点只代表Terra和Aqua过境某一时刻覆盖区域的火点分布情况，不能代表ld中所有火点的分布情况；当监测区域被云覆盖时，云下可能有火点发生，但红外遥感监测不到．所以，本研究尽量选取晴天少云数据进行秸秆焚烧点反演．
另外，在N02柱浓度卫星遥感反演算法方面，对流层N02柱浓度反演结果严重依赖于图像各像元中云所占的百分比，一些文献中提到，即使很少量(5%～20%)的云都可能使反演结果降低40%.也有学者认为，由于污染和云导致OMI的N02反演结果存在20%-50%的垂直柱浓度误差．与此相反的说法指出，由于云反射的影响，低云和雾也能提高探测传感器对痕量气体探测的灵敏度，当一定量的N02位于低云之上或之中的时候，云也能使N02柱浓度的反演结果增大．本研究中N02反演是针对云量少于10%的像元进行反演，但在云量判断方面存在一定程度的误差，会影响监测结果．
由于NOx寿命较短，其主要效应将表现为局地性或区域性，说明利用遥感手段获得的瞬时NOz柱浓度来自于目标区域附近，该N02柱浓度可以近似代表目标区域的N02柱浓度，另外NOx的寿命受温度等因素影响变化较大，从而使得NOx监测存在不确定性．
本研究采用的OMI数据和下午星MODIS的过境时间都在14:00左右，可以近似认为秸秆焚烧火点监测和N02柱浓度监测是同一时刻的。
在本研究区域，2008年6--7月每天平均获得了40个左右的秸秆焚烧点，远远少于2007年近250个点的平均值，说明这2个月禁烧令的实施是较有效的，而2008年8月份的秸秆焚烧点反而比2007年有少量增加．出现这种情况可能是由于遥感监测的不确定性或数据统计的时间差，2008年8月仅有20d数据参与统计，而2007年8月有31d．
利用和秸秆焚烧监测相近时间过境的卫星获得的N02柱浓度结果，获得2年间6-8月N02柱浓度的变化量．结果表明6月在秸秆焚烧点下降比较多的江苏和河南，N02柱浓度也相对减少．7月华北平原大部分地区的秸秆焚烧禁烧点都有明显减少，相应的在N02柱浓度变化量方面出现大范围的减小态势；从8月焚烧点的分布情况来看，山东和江苏的秸秆焚烧点有少量增加，但N02柱浓度呈部分地区减少，部分地区增加．应该说N02柱浓度的变化不全来源于秸秆焚烧点的变化，除了秸秆生物质燃烧外，工厂排放也是N02的主要来源.2008年秸秆禁烧期间对北京周边地区污染排放严重的企业也实施了减产或停产措施，这些排放源的变化对N02柱浓度均有影响，其次天气因素直接影响污染物的扩散状况．本研究利用N02月平均浓度的变化量，目的就是尽量消除天气因素、未进行减产和停产的工厂等固定点排放源等因素带来的影响，综合来看，在2008年6-7月北京周边地区很多工厂未实行减产或停产的期间，秸秆焚烧点大量的下降是N02柱浓度变小的主要原因．而正在奥林匹克运动会期间的8月，应该说北京周边该控制的排放源基本实施到位，工厂减排是降低N02柱浓度的重要因素，而秸杆禁烧对N02柱浓度的降低影响不大。
4、结语
2008年国家实施的秸秆禁烧措施对秸秆焚烧的控制取得了明显的效果，这一生物质焚烧源的控制也相应减少了相关地区的大气N02浓度．卫星遥感技术的瞬时大面积并具有周期性重复获取信息的特点，可以在区域尺度上为环境空气质量监测服务，是大气传统监测手段的一个补充。
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