霾高發季節鄭州五城區PM2.5污染水平的對比分析及影響因素初探

杜曉軒,楚明浩,楊 磊

(中原工學院 能源與環境學院，河南 鄭州 450007)

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霾高發季節鄭州五城區PM2.5污染水平的對比分析及影響因素初探

杜曉軒,楚明浩,楊 磊

(中原工學院 能源與環境學院，河南 鄭州 450007)

指出了冬季是鄭州市區霾天氣高發季節，環境空氣中PM2.5質量濃度在鄭州市各城區的差異和影響因素尚需進一步討論。采用全國城市空氣質量實時發布平臺于2015年11月18日至2016年1月31日期間發布的鄭州市五城區監測點的PM2.5質量濃度數據和鄭州市經濟統計數據，分析了各城區間PM2.5污染水平的特征、相互關系及影響因素。結果顯示：霾高發季節鄭州市各城區之間的PM2.5質量濃度相關性顯著，各城區的經濟結構對PM2.5污染水平的影響也比較顯著，城市的綠色發展對區域PM2.5污染水平具有積極作用。

PM2.5；霾；氣象因素；經濟數據；鄭州

1　引言

隨著中原地區的快速發展，PM2.5污染問題日益突出。作為中原腹地的鄭州，由于自然、交通、工業、生活等種類繁多的污染源加劇了鄭州地區的PM2.5污染。鄭州市人口密集，相關研究表明，現在的大氣顆粒物污染受自然源的影響在減弱，城市人為影響逐漸增強[1]。同時，由于城市熱島效應的存在，城區更容易發生霾天氣[2]。由于受到城市功能區劃分和局部污染源等的影響，不同區域空氣污染存在很大差異[3]。因此，在霾高發季節，探討鄭州市各城區的顆粒物(特別是PM2.5)污染現狀、相互關系及影響因素非常必要。

2　數據來源與分析方法

2.1數據來源

筆者采用了全國城市空氣質量實時發布平臺發布的鄭州市城區各測點PM2.5質量濃度數據[4]、鄭州市統計局發布鄭州各城區面積、經濟狀況等指標數據、中國氣象局發布的鄭州市氣象資料數據。

2.1.1PM2.5質量濃度數據收集

全國城市空氣質量實時發布平臺系統在鄭州市區共有九個測點，分別為：崗李水庫、供水公司、河醫大、經開區管委、市監測站、四十七中、煙廠、銀行學校、鄭紡機，各測點對應鄭州市各城區如表1所示。 各測點的觀測PM2.5質量濃度數據統計學結果見表2。

2.1.2氣象參數數據

鄭州地區屬于溫帶季風氣候，冬季這里受來自高緯內陸偏北風的影響，盛行極地大陸氣團，寒冷干燥。鄭州市的風玫瑰圖如圖1所示，研究期間的鄭州市風向頻率和強度如表3所示。

表1　鄭州市各城區測點分布及地理位置

表2　鄭州各城區測點PM2.5質量濃度數據統計學結果

圖1　鄭州市風玫瑰圖

序號時間風向強度111月23日東北5211月24日北4312月1日西北4412月2日西北4512月3日西北3612月10日東北4712月11日東北3812月14日西北3912月15日西北51012月16日西北31112月24日西41212月26日東北41312月27日東北5141月4日北3151月10日東北4161月11日東北5171月22日北3181月23日西北3191月24日西3201月25日西3211月26日西3221月30日東北3

根據鄭州市統計局官網，研究的霾高發季節鄭州市五城區主要經濟發展和能源消耗數據[5]如表4所示。

2.2分析方法

采用IBM SPSS Statistics 19數據分析軟件中的雙因素相關性分析模式中的Pearson相關性分析方法，對鄭州市五城區間的PM2.5質量濃度數據進行分析。

3　數據分析

對所收集的PM2.5質量濃度數據分析，中原區PM2.5平均值為138 μg/m3，金水區PM2.5平均值為140 μg/m3，惠濟區PM2.5平均值為144 μg/m3，二七區PM2.5平均值為143 μg/m3，管城回族區PM2.5平均值為141 μg/m3。按從大到小的順序排序：惠濟區、二七區、管城回族區、金水區、中原區。將各城區空氣質量不達標天數由大到小排序：管城回族區51 d，占總天數69%；惠濟區47 d，占總天數64%；二七區47 d，占總天數64%；中原區45 d，占總天數61%；金水區45 d，占總天數61%。

從表4可知鄭州市各城區“規模以上工業綜合能源消費量”與“規模以上工業增加值”排名一致，按由大到小的順序排序：中原區、二七區、管城回族區、惠濟區、金水區。其中，中原區的“規模以上工業綜合能源消費量(t標準煤)”最大，比其他四個區的“規模以上工業綜合能源消費量”總和還多。但是其區域內的PM2.5質量濃度并不明顯高于其它城區，這主要是受氣象條件影響，冬季鄭州主要刮西北風，中原區位于上風口，有利于顆粒物的擴散到其他地區，而二七區、管城回族區位于中原區的下風口，受中原區顆粒物污染的影響較深。所以單個的區域性治理對改善空氣質量效果不顯著。

鄭州各城區PM2.5的24h平均質量濃度數據與國家標準相比較如圖2所示。

表4　鄭州市五城區的主要經濟發展和能源消耗數據

圖2　霾高發季節鄭州各城區PM2.5的24 h質量濃度與國家標準對比

由圖2可知，鄭州市各城區PM2.5質量濃度的24 h平均值遠遠高于國家標準，平均值大約是標準限值的兩倍，同時各城區的霾天數均超過統計天數的60 %，相比較下中原區、金水區空氣質量PM2.5污染情況比惠濟區、二七區、管城回族區輕，鄭州市區空氣質量遠未達到國家二級標準[6]，空氣污染嚴重。各城區各天PM2.5質量濃度數據分析得到鄭州市五城區相關性結果，如表5所示。

從表5可知，中原區和金水區最相關(Pearson系數為1.000)[7]，中原區和二七區、管城回族區相關性較強(Pearson系數為0.993)，中原區和惠濟區相關性略小(Pearson系數為0.971)。原因可能為中原區和金水區同樣受到惠濟區PM2.5的影響，同時，中原區和金水區均又存在大量建筑施工，導致兩城區PM2.5污染具有較高的相關性。

金水區和二七區、管城回族區相關性較高(Pearson系數為0.993)，金水區和惠濟區相關性較弱(Pearson系數為0.971)。原因可能為金水區、二七區、管城回族區在地理位置上緊鄰，它們的交通線聯系密切，同時，這三城區的商業活動相類似。

表5　霾高發期鄭州市五城區PM2.5質量濃度相關性分析

惠濟區和二七區、管城回族區相關性較高(Pearson系數為0.993)，惠濟區和中原區、金水區相關性較高(Pearson系數為0.971)。主要是因為三地受外部顆粒物影響較大，惠濟區在鄭州市區的最北部，受西北季風影響，北方的顆粒物污染給惠濟區帶來重要的影響，而二七區和管城區同樣是鄭州的出入要地，受交通的影響較大。

二七區和管城回族區最相關(Pearson系數為1.000)，和其余三地相關性相同(Pearson系數為0.993)，且均低于管城回族區。二七區的火車站與管城回族區的機場高速出入口和京港澳高速出入口是鄭州市重要的交通樞紐，可以認為兩區車流高是這兩區PM2.5質量濃度相關性高的原因。

4　結論

(1)霾高發季節鄭州市五城區的PM2.5日平均質量濃度均高于國家二級污染標準，鄭州地區的PM2.5污染具有廣泛性。鄭州的工業區在東南、西南、西北方向，所以惠濟區、管城區、二七區、中原區的PM2.5質量濃度相對較高，金水區處于鄭州的東北方向且它是鄭州的金融中心，工業較少，所以PM2.5污染較輕。

(2)鄭州市五城區測試日期內PM2.5的平均質量濃度變化非常大，主要是冬季不穩定的氣象因素造成了PM2.5污染的波動性。

(3)鄭州市區五城區間環境空氣的PM2.5污染水平均顯示出較高的相關性，因此五城區PM2.5污染有極大的相關性。其中，“中原區PM2.5污染”、“金水區PM2.5污染”、“惠濟區PM2.5污染”、“二七區PM2.5污染”、“管城回族區PM2.5污染”彼此之間呈現出高度相關。

(4)控制大氣顆粒物污染，須首先全面治理顆粒物污染源的排放，對建筑工地、發電廠、工廠等排放大量顆粒物工程項目，應全面監管，從源頭減少顆粒物的排放。對城市各城區的發展進行統籌規劃，將工業區規劃到城市南部或西南部，從氣象條件角度可降低顆粒物在城區擴散幾率。

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[2]鄭祚芳．城市化對北京霾日數影響統計分析[J]．生態環境學報，2013，22(8)：1381～1385．

[3]劉永紅，余志，黃艷玲，等．城市空氣污染分布不均勻特征分析[J]．中國環境監測，2011，27(3)：93～96．

[4]全國城市空氣質量實時發布平臺．2015年11月18日-2016年1月31日空氣質量PM2.5數據[EB].http://106.37.208.233:20035/

[5]鄭州市統計局．2015年1月1日-2016年2月29日經濟數據，http://www.zzstjj.gov.cn/zztj/index.htm/[EB]，2016年3月15日．

[6]環境保護部，國家質量監督檢驗檢疫總局．環境空氣質量標準(GB3095-2012)[S] ．北京：北京中國環境科學出版社，2012.

[7]衷克定．數據統計分析與實踐—SPSS for Windows[M] ．北京：高等教育出版社，2005：199～217．

[8]胡子超,吳廣芬,郭旭. 采暖期和非采暖期PM2.5污染特征分析——以煙臺市為例[J]. 四川環境, 2016(2) .

[9]張永,劉玉敏,郭新彪. 室內外PM2.5質量濃度(重量法)的Meta分析[J]. 首都公共衛生, 2010(5) .

[10]郭慶元,丁治英. 試論霧霾產生的原因及防治對策——以西安市為例[J]. 安徽農業科學, 2015(36) .

[11]王芳,李明明,吳煥波. 大氣顆粒物中水溶性離子分布特征比較分析[J]. 城市環境與城市生態,2016(1) .

Comparative Analysis and Influencing Factors of PM2.5Pollution in Five Districts in Zhengzhou during Haze Seasons

Du Xiaoxuan, Chu Minghao, Yang Lei

(EnergyandEnvironmentSchool,ZhongyuanUniversityofTechnology,Zhengzhou,Henan, 450007,China)

Zhengzhou had a high frequency of haze in winter. There are some questions on the differences of aerosol PM2.5mass concentration among the districts of Zhengzhou and the influencing factors on those differences. This study collected PM2.5mass concentration data during Nov. 18, 2015 to Jan. 31, 2016 and economy statistic data from 2015 to 2016 of five districts in Zhengzhou. PM2.5pollution characteristics and interrelation of those districts and their influencing factors were analyzed based on Pearson’s correlation analysis and other methods. The results showed that the correlations between PM2.5mass concentration data of all districts were significant in the haze season. Economic development contributed to high PM2.5mass concentrations for all districts. Hence, green-development might produce positive effects to reduce PM2.5pollution in city developing process.

PM2.5;haze;weather factor;economic data; Zhengzhou

2016-05-17

河南省高等學校供熱空調重點學科開放實驗室研究基金資助課題(編號:2016HAC202)

杜曉軒(1992—)，男，中原工學院能源與環境學院學生。

X51

A

1674-9944(2016)14-0101-04