大气气溶胶通常是指悬浮在大气中的固态或液态微粒.大气气溶胶具有很大的时空变化性，其分布特征对云、降水的形成具有非常重要的作用，是影响气候变化和大气空气质量的主要因素之一(罗云峰等，1998).一方面，气溶胶可以通过吸收和散射太阳辐射使到达地面的太阳辐射和日照减少(Wild et al., 2009；Kaiser and Qian， 2002；Zheng et al., 2008)，从而响应地球的辐射平衡(Stanhill，2007；Romanou et al., 2007；Wang et al., 2009).另一方面，气溶胶粒子又可以作为云的凝结核影响云的光学特性、云量以及云的寿命，从而影响降水量和水循环，产生间接效应(Rosenfeld et al., 2007；丁一汇等，2009；Cofala et al., 2004).气溶胶可以改变大气化学过程，进而影响温室气体浓度和分布.因此，气溶胶作为影响全球气候变化的一个重要因子引起科学界的普遍重视(石广玉等，2008；丁一汇和孙颖，2006；Zhao et al., 2008).

作为气溶胶最基本的光学特性之一，气溶胶光学厚度(AOD)是气溶胶作用研究的基础(赵小锋和叶红，2009).AOD作为大气气溶胶最重要的参数之一，是表征大气混浊度或大气中气溶胶总含量的重要物理量.卫星遥感是目前唯一可以提供区域和全球尺度气溶胶特性的探测手段，搭载在EOS 系列卫星上的中分辨率成像光谱仪(MODIS)自2000年来开展大气AOD反演业务，为大范围进行遥感大气气溶胶监测提供了可能.

近十年来，随着中国经济和工业不断快速发展，能源消耗也迅速增加.中国的能源结构是以煤炭和石油为主，占了总能源消耗的80%以上，因此人为产生的气溶胶排放量较高(Leil et al., 2010).中国地区气溶胶的分布和变化特征及其区域气候效应，引起了国内外学者的广泛关注.京津晋冀鲁区域作为中国重要的环首都经济圈，近年来经济发展迅速，人为活动引起气溶胶等污染物排放显著增加，并被认为可能引起该区域的环境问题和气候变化.本文利用MODIS气溶胶产品统计分析了京津冀晋鲁区域AOD的时空分布状况，以及年度和季节变化特征，为了解京津冀晋鲁区域大气气溶胶的时空分布变化规律提供参考.

为了观测大气气溶胶的变化情况，NASA在全球建立了地面太阳光度计观测网(AERONET)，对气溶胶的变化特征进行长期观测，中国也建立了地基气溶胶观测网(CARSNET).虽然地基大气气溶胶观测精度较高，但是站点的分布稀疏，不能获取到全国的空间分布特征.卫星遥感是目前唯一可以提供区域和全球尺度气溶胶特性的探测手段.对MODIS气溶胶产品的适用性验证，国内外已经做了大量的工作(Emer et al., 2005；Ichoku et al., 2005；Levy et al., 2009).通过与AERONET观测值的比较，认为MODIS_AOD仪器的系统误差为±0.05和反演算法带来的估计误差约为15%，达到设计目标.一些学者对中国地区MODIS的C005版本AOD与AERONET 监测的AOD资料比较研究后认为，MODIS陆地气溶胶光学厚度产品的反演精度在中国大部分站点比C004版产品有了较大提高，能够反演中国地区满足暗目标算法条件下气溶胶光学厚度时空分布和变化(李本纲等，2008；He et al., 2010；Li et al., 2010；Xie et al., 2011；李晓静等，2009).

为了深入了解中国地区气溶胶的分布和变化特征及其区域气候效应，国内外学者做了大量的研究.毛节泰等(2002)，毛节泰和李成才(2005)证明了MODIS气溶胶产品与地面光度计观测结果具有很好的相关性；并利用GMS资料来反演中国4季AOD的分布，发现长江中下游及沿海地区具有较大值.李成才等(2005)利用MODIS气溶胶产品统计了中国东部地区气溶胶光学特征和季节变化特点，认为人类活动是中国东部气溶胶的主要来源.关佳欣和李成才(2010)分析了我国华北、四川盆地、长江三角洲和珠江三角洲地区2000—2009年AOD的季节分布和变化，发现各地区平均AOD呈显著增长趋势.秦世广等(2010)利用地面水平能见度估算并分析了中国地区AOD长期变化特征，得出中国东南部地区多年平均光学厚度基本上都大于0.4，并且存在四川盆地、华北和河南以及长江中下游几个明显高值区.Zhang和Reid(2010)利用MODIS 资料对全球海上AOD进行了反演，分析了近10年AOD季节和年际间变化趋势.白淑英等(2012)分析了长江流域2000—2011年AOD时空变化特征，发现长江流域年平均AOD值在0.38~0.44之间变化，其中“第一阶梯”年平均AOD呈极显著下降趋势，“第二阶梯”和“第三阶梯”则呈上升趋势.罗宇翔等(2012)应用2001—2010年MODIS资料，分析了中国AOD年和季节的平均分布和变化特征，建立了近10年中国AOD的气候学特征.以上研究均有效利用MODIS气溶胶产品对中国全区或局地AOD的分布和变化特征进行了分析，但多为针对国家级大范围的研究，而对较小区域的研究较少，本文以重要的首都经济圈—京津冀晋鲁区域为研究区，分析该区域AOD的时空分布和变化特征.

本文旨在探讨京津冀晋鲁区域AOD的长时间变化和空间分布规律，揭示京津冀晋鲁区域2000—2013年这14年间气溶胶污染的总体特征，而气溶胶特性受具体天气过程影响极大，不适合直接用AOD日数据进行统计和分析.因此，本文采用NASA发布的MODIS Level 3，版本为C5.1、波段为550 nm的气溶胶数据集，分辨率为1°×1°，时间从2000年3月到2013 年12月，来自EOS-Terra的月平均数据集(Levy et al., 2009).文中分析年平均AOD值和季节平均AOD值是通过月平均值累加平均得到，然后再计算多年平均值.分析季节变化时，采用的划分标准是3—5月为春季，6—8月为夏季，9—11月为秋季，12月—次年2月为冬季.

图 1为研究区近14年AOD逐年和季节变化情况，近14年来京津冀晋鲁区域的年平均AOD值在0.428~0.550之间变化，2006年最高(0.550)，2004年最低(0.428)，全区近14年平均AOD值为0.488，与全球陆上平均AOD为0.19相比(Remer et al., 2008)，该区域气溶胶浓度显得非常高.表 1为不同年段AOD的增长情况，分析表明：虽然14年间AOD呈微弱增长趋势，平均增长率仅为0.042%，但主要是由于年际间AOD值波动起伏较大造成；可以看出，以2008年为界可将AOD时变特征划分为两个阶段，第一阶段为2000—2007年，大体呈明显增长趋势，平均增长率为1.349%，第二阶段为2008—2013年，大体呈明显下降趋势，增长率为-1.483%.

图 1(Fig. 1)

图 1 2000—2013年京津冀晋鲁区域AOD逐年和季节变化 Fig. 1 Inter-annual and seasonal variations of AOD during 2000—2013

由图 1和表 1分析可知，从季节AOD值来看，近14年京津冀晋鲁区域AOD春夏季较大，秋冬季较小，夏季最大，冬季最小.

表1(Table 1)

表1 不同年段AOD增长率 Table 1 Increase rate of AOD during different stages

表1 不同年段AOD增长率 Table 1 Increase rate of AOD during different stages 年段 年平均 春季 夏季 秋季 冬季 2000—2013 0.042 0.222 -0.031 0.143 0.440 2000—2007 1.349 1.773 4.390 0.118 0.739 2008—2013 -1.483 -1.588 -5.190 0.172 0.091

夏季AOD值最大，14年均值达0.673，甚至高于受沙尘影响的春季，主要是因为京津冀晋鲁区域夏季气温和湿度都比较高，有利于“气-粒”转化过程中生成气溶胶，夏季混合层发展较高，水溶性气溶胶吸湿膨胀也导致季节平均AOD高于春季(李成才等，2003).在2000—2007年间，京津冀晋鲁区域的夏季除了具有最高的平均AOD以外，还具有高达4.39%的平均年增长率，远高于其它季节的增长速度，其中一个重要原因是人为排放的逐年增长导致气溶胶浓度逐年增加，另外，气溶胶含量的增加还有可能导致有效降水的减少，两者相互作用，进一步加剧了夏季AOD的升高.而2008—2013年间，京津冀晋鲁区域的夏季虽然多年平均AOD下降幅度不大，然而已经完成从增长到负增长的转变，多年平均增长率为-5.19%.

冬季AOD值最小，14年均值为0.312，在冬季风的作用下，空气由西北部的低值区向东南部的高值区流动，有效稀释了气溶胶的浓度.相对于其它季节，冬季AOD并未出现年际间的波动，总体上没有明显的增长趋势，说明冬季风非常有利于京津冀晋鲁区域气溶胶的扩散.

尽管京津冀晋鲁区域春季的AOD小于夏季，但还是远高于秋冬两季，其原因主要是受沙尘天气的影响，且气候干燥，风速较大，也有利于本地扬尘天气的产生.尤其从2000—2007和2008—2013两个阶段的对比可以看出，2008年以前沙尘天气对气溶胶含量的影响较大，气溶胶总体呈增长趋势，多年平均增长率为1.773%，而2008年以后，我国北方加大了沙尘治理的力度，沙尘天气对气溶胶的影响减弱，气溶胶含量转变为负增长，多年平均增长率为-1.588%.

同样，季节AOD值的变化也受2008年北京奥运会的影响较大，除冬季以外，其它3季在2008年前后均呈现出了较为明显的下降趋势，夏季(2007—2009年)、春季(2006—2011年)和秋季(2006—2008年)，3个季节在相应阶段的平均增长率分别为-7.279%、-1.417%和-1.811%.也很好的说明了在2008年北京奥运会举办前后的环境治理措施对气溶胶的减少起到明显的效果.

由图 2可知，2000年3月—2013年12月京津冀晋鲁区域的月AOD在0.267~0.838之间变化，月际间的变化幅度较大，具有季节性变化周期，高值出现在夏季的6月，低值出现在冬季的12月和1月，呈中高两低的走势.

图 2(Fig. 2)

图 2 2000—2013年京津冀晋鲁区域AOD月变化特征 Fig. 2 Monthly AOD time series from 2000 to 2013

图 3展示了京津冀晋鲁区域2000—2013年平均和四季AOD空间分布.从年平均分布来看，大体上呈现南高北低的格局，高值区分布在河北南部、天津南部和山东西部，平均可达0.72，而低值区分布在河北的北部和山西北部，平均仅为0.23，北京则处于中上水平，平均为0.58.分析其原因可能是，山东 西部为中国小麦的主产区之一，不但人口稠密，农 民还有焚烧秸秆的习惯(厉青等，2009；陶金花等，2009)，对气溶胶浓度的增长具有较大影响.河北南部为河北省重要的工业区，表明工业的发展对该地区气溶胶浓度的增长具有重要影响.北京和天津则主要受城市化和人口密集、经济发达的影响，而人类活动产生的气溶胶排放大致和人口密度成正比，因此也使其气溶胶浓度处于一个较高的水平.山西则基本处于较低的水平.

图 3(Fig. 3)

图 3 2000—2013年京津冀晋鲁区域AOD年平均和四季分布 Fig. 3 Average annual and seasonal spatial distribution of aerosol optical depth during 2000—2013

从四季分布来看，全区四季AOD的区域分布特征与年平均分布特征基本相似，但四季AOD浓度呈现出强烈的季节变化.

春季，全区AOD较高，平均值为0.56，高于年际平均值，河北南部和山东西部均有明显的高值区，平均可达0.84和0.79，河北南部的工业区是其AOD处于高值的重要原因.北京、天津和山东的大部分区域均处于中上的水平，AOD平均值为0.68，山西全境和河北北部则基本处于较低的水平，AOD平均值为0.35.

夏季，京津冀晋鲁区域平均AOD达到全年最大值，平均值为0.67，高值区明显扩张，全区除河北北部和山西北部组成的北部边缘处于低值外，其余区域基本处于高值区，河北中南部、山东中西部、以及北京南部和天津处于红色高值区，山西南部和山东中东部则处于中值区，山东和河北的低值区域明显收缩.高值中心位于河北南部，AOD最高可达1.03.夏季普遍的高AOD值与人类活动增加以及气温和空气湿度增高有利于雾霾形成有重要关系(史军等，2010；付晓辉等，2010).

秋季，全区大范围平均AOD大幅下降，红色高值区彻底消失，全区AOD平均值仅为0.40，低于多年平均值，高值区为河北最南边和山东最西边，AOD最大值也仅为0.64，天津、河北中部和山东中西部均处于黄色中值区，平均为0.51，北京、山西、河北北部则处于低值区.

冬季，在北方冬季风的作用下，有利于气溶胶的扩散和输送.多年平均值仅为0.31，达到一年中的最小值.全区AOD基本处于低值水平，北部边缘的绿色低值区向南部扩张，除山东还大部处于黄色中值区，其它区域基本处于绿色低值区，高值中心山东最西边AOD最大值也仅为0.61，其它区域AOD值则均在0.6以下.

1)近14年来，全区年平均AOD值在0.428~0.550之间变化，出现双峰(2003年和2006年)和双谷(2004年和2009年)，年际间变化浮动大，使多年AOD呈微弱增长趋势.大体上可以2008年为界，将近14年的AOD变化分为两个阶段，第一阶段(2000—2007年)呈明显的上升趋势，增长率为1.349%，第二阶段(2008—2013年)呈明显的下降趋势，增长率为-1.483%.

2)全区四季AOD多年变化除夏季呈微弱下降趋势，其它三季均为上升趋势，冬季增长率最大.从第一阶段和第二阶段变化来看，AOD最高的夏季有回落的趋势，而AOD最低的冬季呈上升的势头.

3)全区多年AOD空间分布大体上呈南高北低的格局，高值区分布在河北南部、天津和山东西部，平均可达0.72，而低值区分布在河北北边和山西北边，平均仅为0.23，北京则处于中上水平，平均为0.58.

4)全区四季AOD空间分布与多年平均分布格局基本一致，高值区和低值区分布类似，但四季AOD浓度呈现出强烈的季节变化.春季较高，夏季最高，进入秋季显著降低，冬季最低，冬季到来年春季跳跃性增高.

本文在月尺度下研究了京津冀晋鲁区域AOD的时空动态变化，由于实际上AOD还受地表覆盖、地形、环流、人类活动等多重因素影响，且不同时间尺度、不同研究范围等对AOD的影响也不相同.因此，未来要全方面考虑地表覆盖、气候因素及人类活动等因素，进一步深入研究AOD时空变化与驱动因素之间的关系，并结合不同的时间尺度进行对比分析.