基于卫星遥感与地面监测结合的大范围生态环境污染源识别研究

引言：

生态环境污染源的识别不仅是一种科学方法，更是一种战略思维，其要求我们从环境变化中寻找规律，识别出导致污染的关键源头，只有确定了污染源，我们才能制定出针对性的治理计划。本研究提出的多源数据融合技术路线，能提升污染源定位精度，重构环境监管的时空维度，随着碳监测等新兴需求涌现，基于卫星遥感与地面监测结合的技术范式有望在全球气候变化治理中发挥更为重要的作用。

一、污染源识别的关键方法

（一）遥感影像特征提取

卫星遥感技术的优势在于其宏观视角下的污染特征捕获能力，通过多光谱与高光谱传感器的协同解译，可实现污染物的光谱指纹识别，其中可见光-近红外波段对水体富营养化、土壤重金属等面源污染具有显著响应特征，而热红外波段则对工业热污染源定位具有一定优势。以Sentinel-5P 的TROPOMI 传感器为例，其 0.25^∘×0.125^∘ °的空间分辨率配合每日重访周期，能够有效捕捉 NO2、SO2等气态污染物的柱浓度分布，通过波段差值指数可消除地表背景干扰。针对高光谱数据，采用连续小波变换结合包络线去除法，可在 2150nm 附近识别出原油污染的特征吸收谷。对于突发性污染事件，夜间灯光数据与热异常点的时空耦合分析，可突破日光观测限制实现 24 小时污染监控。但要注意，云雾覆盖导致的信号衰减需通过 SAR 遥感辅助观测进行补偿，而像元混合效应则需依赖端元分解算法提升亚像元级识别能力。

（二）地面监测数据支撑

固定监测站点提供PM2.5、臭氧等参数的小时级连续观测，其数据通过克里金插值生成 1km×1km 的污染浓度场，作为遥感反演结果的验证基准。移动监测平台则弥补固定站点空间盲区，车载激光雷达通过差分吸收原理获取垂直方向上 0-3km 的污染物剖面数据，与卫星的柱浓度观测形成立体校验。在水体污染监测中，原位荧光光谱仪对溶解性有机物的指纹识别分辨率可达 0.1nm ，可精准区分农业径流与工业废水污染源。

（三）多源融合识别方法

在特征级融合阶段，采用张量补全算法将离散的地面点数据与二维遥感影像重构为时空连续的三维数据立方体，其在于通过 Tucker 分解处理缺失值并保留多维度关联特征。决策级融合则依托随机森林与地理加权回归）的混合模型，其中卫星反演的气溶胶光学厚度与地面能见度观测分别作为特征变量输入，通过SHAP 值分析可量化各数据源贡献度。针对移动污染源，耦合 CALPUFF 大气扩散模型与Sentinel-5P 的NO2 观测数据，采用伴随矩阵法逆向追踪排放源位置，其回溯误差在静稳天气条件下可控制在 3km 范围内。

二、基于卫星遥感与地面监测结合的典型应用场景分析

（一）大气污染源识别

卫星遥感与地面监测协同的大气污染源识别技术已在工业排放监控、城市雾霾溯源及跨境污染传输研究中展现出显著优势。

一是工业排放 NO₂ 监测：以京津冀地区为例，Sentinel-5P 的 NO2 对流层垂直柱浓度数据可清晰呈现沿太行山麓分布的钢铁企业聚集带，其空间分辨率虽仅3.5×7km² ，但结合地面微站的CO 浓度实时监测，通过高斯烟羽模型反演可精准定位到具体高炉设备，实现工业NO₂排放源的精细化识别。

二是二次污染物 PM2.5 监测：对于 PM2.5 这类的二次污染物，葵花 8 号卫星的气溶胶光学厚度产品经相对湿度订正后与地面激光雷达的消光系数垂直剖面融合，利用三维变分同化技术重构出污染物的立体输送路径，为城市雾霾溯源提供关键依据。

三是无组织排放VOCs 监测：无人机载的差分吸收激光雷达在夜间或低云条件下可弥补卫星观测空白，其 30m 垂直分辨率数据与 TROPOMI 卫星的柱浓度观测耦合，使太原盆地焦化厂无组织排放 VOCs 的检测限从 ppm 级提升至 ppb级，大幅提高无组织排放VOCs 的探测灵敏度。

（二）水环境污染监测

水体污染的星地协同监测突破了传统采样点稀疏导致的盲区。一是在跨境河流污染溯源中具有不可替代性，Landsat-9 的 SWIR 波段对水体有色可溶性有机物的敏感度可达 0.5mg/L ，结合无人机高光谱成像的叶绿素 a 荧光峰检测，能有效区分农业面源与城市污水污染，助力跨境河流污染的精准溯源与针对性治理；二是针对重金属污染，哨兵 2 号 MSI 影像的波段比值与地面激光诱导击穿光谱检测的铅含量构建随机森林模型，使湘江流域沉积物铅污染制图精度（R²）从0.61 提升至 0.89，大幅提高重金属污染分布监测的准确性。

（三）土壤与生态退化

复合型土壤污染与生态退化过程的监测要多维度数据的融合解译，通过技术与数据的协同实现精准、高效监测。

一是在生态敏感区监测中，针对非法采砂等地表扰动行为，PlanetScope 卫星群 3m 分辨率的日覆盖能力配合 InSAR 地表形变监测，使黄河河道采砂活动识别响应时间从周级缩短至小时级，大幅提升地表扰动行为的发现与干预效率。

二是对于更具隐蔽性的土壤有机污染，高分 5 号高光谱数据在 2300nm 处的芳香烃特征吸收与地面 LIBS 技术的苯系物检测结果进行主成分分析，成功在长三角某化工遗留地块发现地下 3m 处的历史渗漏点，其定位误差小于 0.5m ，实现隐蔽性土壤有机污染的精准定位。

三是融合多源数据的生态风险预警系统已在环渤海区域投入业务化运行，通过耦合遥感生态指数、土壤微生物多样性及地下水脆弱性评价，实现重点工业园区周边生态退化风险的月度动态评估，为生态保护与风险干预提供及时数据支撑。

三、未来发展方向

（一）技术创新

未来生态环境污染源识别技术的突破，集中于智能算法与新型观测平台的深度融合，通过技术协同提升污染源识别的精度与能力。

1 新型观测平台突破

量子遥感卫星的发展有望突破传统光学探测的灵敏度极限，如量子纠缠光子对在大气污染物检测中的应用，可把甲烷等温室气体的检测限降低至ppt 级，大幅提升微量污染物的探测能力；而超表面成像技术则能实现亚波长尺度下的污染物光谱特征解析，为更精细地识别污染物成分与特性提供技术支撑。

2 智能算法突破

人工智能领域，基于物理约束的神经网络替代了传统反演算法，通过嵌入大气扩散方程、水体对流-扩散模型等物理规律，在数据缺失场景下仍能保持九成以上的污染源定位精度，提升了算法在复杂环境下的适用性与可靠性。

（二）应用拓展

污染源识别技术的应用边界正向更广阔时空尺度和更复杂环境系统延伸，为多领域研究与治理提供支撑。

1 全球碳监测领域，下一代温室气体监测卫星可实现 0.5°×0.5° °的碳通量网格化计算，配合地面碳同位素监测站的溯源技术，能够区分化石燃料排放与自然碳循环过程。

2 城市代谢研究正成为新热点，通过高时空分辨率遥感数据与市政污水管网GIS 数据的融合分析，可构建城市尺度污染物质流与经济产业的关联图谱。

3 在健康风险预警方面，PM2.5 组分遥感反演结果与社区级电子病历大数据的时空耦合，使呼吸系统疾病与特定工业排放源的关联性研究进入微观尺度。

四、结语：

卫星遥感与地面监测的深度融合正在重塑污染源识别的技术范式，其突破了传统环境监测的时空局限，在应对突发污染事件、追踪跨境环境责任等复杂场景中展现出重要价值。值得注意的是，发展中国家在卫星数据获取与分析能力上的不平衡，可能加剧全球环境治理的数字鸿沟，这也提醒我们在推进技术创新的同时，也要关注环境监测资源的公平可及性。未来污染源识别技术的发展，也是关乎全球环境正义的社会命题。

参考文献：

[1]郭凤云，刘波，姬勇力，等.卫星遥感技术在环境保护中的应用[J].地理空间信息，2021，（6）：5.

[2]陈策.基于数据同化算法的卫星遥感监测土壤含盐量模型研究[D].西北农林科技大学，2023.

[3]冯宇.卫星遥感数据反演污染物浓度及时空分布研究[D].河北工业大学，2023.