2016年京津冀地區PM2.5時空分布特征及其與氣象因素的關系

楊興川，趙文吉*，熊秋林，王麗麗，趙文慧

1. 首都師范大學資源環境與旅游學院，北京 100048；2. 北京市環境保護監測中心，北京 100048

2016年京津冀地區PM2.5時空分布特征及其與氣象因素的關系

楊興川1，趙文吉1*，熊秋林1，王麗麗1，趙文慧2

1. 首都師范大學資源環境與旅游學院，北京 100048；2. 北京市環境保護監測中心，北京 100048

京津冀地區是典型的PM2.5高污染區，研究該地區PM2.5污染現況及其影響因素，對科學有效地治理大氣污染意義重大。利用2016年京津冀地區空氣質量監測站點的PM2.5數據，結合風速、日照時長、相對濕度等氣象資料，綜合運用空間插值、聚類分析和相關分析等方法，探討了PM2.5的時空分布特征及其與氣象因素的關系。結果表明，（1）2016年京津冀地區PM2.5年均質量濃度為71.8 μg?m-3，較2015年下降7.8%，PM2.5達標天數比例為67.7%。（2）京津冀地區PM2.5質量濃度呈北低南高的空間格局，南北差異顯著，北部屬于 PM2.5長期優良區，中部和南部 PM2.5污染較重，呈集中連片分布態勢。（3）京津冀地區PM2.5污染具有明顯的時間變化規律，從季節上看，夏季PM2.5污染相對較輕，春秋次之，冬季污染最重；從月份上看，PM2.5質量濃度呈現出“U”形起伏的變化規律，1月、3月和10—12月PM2.5日均值超標率高于40%，2月及4—9月超標率均低于30%；從日變化上看，春夏季PM2.5日變化呈單峰單谷型分布，秋冬季呈雙峰雙谷型分布，最大值出現在10:00左右，而最小值出現在16:00左右。（4）京津冀地區PM2.5與氣壓、相對濕度呈正相關，與氣溫、日照時長、風速呈負相關，其中風速、相對濕度和日照時長與PM2.5具有較強的相關性，各季節中，冬季的氣象因素對PM2.5質量濃度的影響比其他季節更為顯著。

PM2.5；京津冀；時空分布；氣象因素；相關性

PM2.5指大氣中粒徑小于或等于2.5 μm的顆粒物，它是導致許多城市空氣質量下降的主要污染物（李名升等，2016）。近年來，隨著中國城市化和工業化不斷推進，空氣污染問題日益凸顯，特別是以京津冀為代表的區域大氣重污染天氣頻發，嚴重影響經濟發展，危害人類身體健康（熊秋林等，2016；Xiong et al.，2015）。國內外學者在京津冀PM2.5源解析（刀谞等，2015；Zheng et al.，2015）、傳輸機制（劉旭艷，2015）、污染周期（吳健生等，2017）、模式預測（Su et al.，2017；Wang et al.，2017）等方面開展了卓有成效的研究。京津冀 PM2.5時空分布特征研究也逐漸成為大氣環境領域的一大研究熱點（Wang et al.，2016；Lv et al.，2016；Ma et al.，2016；周磊等，2016）。李珊珊等（2015）研究表明，京津冀地區 PM2.5具有春夏低、秋冬高的規律和雙峰型分布的日變化特征；王冠嵐等（2016）基于2014年京津冀13個城市的監測數據，發現京津冀空氣質量呈北優南劣分布，即北部優于中部、中部優于南部。在PM2.5與氣象因素關系方面，Li et al.（2015）研究表明，2006—2013年京津冀北部的PM2.5主要源自于地方排放，而在南部和中南部區域，氣象因素與局地排放對PM2.5的影響同樣重要。

京津冀地區 2015年的生產總值約占全國的10.2%，是中國經濟最發達的區域之一，但 PM2.5年均質量濃度達到77.0 μg?m-3，遠超全國平均水平，是全國空氣重污染高發地區（中華人民共和國環境保護部，2016）。由此可見，京津冀地區PM2.5污染狀況十分惡劣，治理形勢依然嚴峻。利用國家環境空氣質量監測網發布的數據，研究 PM2.5污染時空特征和氣象因素對 PM2.5污染的影響，對科學治理京津冀地區 PM2.5污染具有重要意義。因此，本文分析了2016年京津冀地區PM2.5的時空分布特征，以及主要氣象因素與 PM2.5的相互關系，以期為京津冀地區PM2.5污染防治工作提供科學依據。

1 數據與方法

1.1 數據來源

京津冀地區位于東經 113°27′～119°50′，北緯36°05′～42°40′之間，北靠燕山山脈，南面華北平原，西倚太行山，東臨渤海灣。屬于溫帶季風氣候，冬季干燥寒冷，夏季高溫多雨。PM2.5質量濃度數據為2016年北京市、天津市和河北省共103個環境空氣監測站點實時發布的24 h連續監測數據，其中包括北京市環境保護監測中心（http://www.china-jcw.cn/）發布的境內 35個環境空氣監測站點逐時數據，以及選取的天津市和河北省68個觀測資料完整站點的PM2.5質量濃度數據，其來源為中國環境監測總站的全國空氣質量實時發布平臺（http://www.moc.cma.gov.cn/）。氣象數據來源為中國氣象數據網（http://data.cma.cn/），包括京津冀地區178個站點的氣壓、相對濕度、氣溫等日平均值數據。PM2.5和氣象觀測站點分布如圖1所示。

圖1 京津冀地區PM2.5和氣象觀測站點分布Fig. 1 Distribution of PM2.5 and meteorologic observation sites in Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) area

1.2 分析方法

根據《環境空氣質量標準》（GB3095—2012）（中國環境科學研究院，2012）針對大氣污染物質量濃度數據統計有效性的要求，對 PM2.5數據進行質量控制，剔除缺測值和異常值。本研究中，以3、4、5月為春季，6、7、8月為夏季，9、10、11月為秋季，12、1、2月為冬季。PM2.5數據統計基礎為逐小時數據，站點00:00—23:00的平均值即為日均值，各城市境內全部站點的日均值為該城市當日總體的平均值，根據日均值求得月均值，季均值和年均值以月均值為基礎獲取。氣象數據統計以站點0:00—23:00的日平均值數據為基礎，再分別獲得月均值、季均值和年均值數據。

根據2016年京津冀103個空氣質量監測站點的數據，統計獲取不同時間尺度 PM2.5質量濃度變化趨勢，并采用Kriging空間插值方法，分析PM2.5時空分布特征。利用層次聚類方法，對京津冀 13個城市進行聚類分析，探討 PM2.5污染分布的區域特征。通過對京津冀的 PM2.5質量濃度和氣象參數的日均值數據進行 Pearson相關分析，研究 PM2.5與氣象因素之間的關系。

2 結果與討論

2.1 空間分布特征

2.1.1 PM2.5總體分布特征

2016年京津冀地區年均質量濃度為71.8 μg?m-3（表 1），大幅高于全國 PM2.5平均質量濃度（47.0 μg?m-3），與2015年相比則下降了7.8%，表明京津冀仍是全國大氣污染最嚴重的區域之一。PM2.5質量濃度的均值大于中位數，呈右偏態分布，日均質量濃度變化幅度大，其中邯鄲市最大，達到 688.8 μg?m-3。京津冀 PM2.5年均質量濃度呈北低南高態勢，南北差異顯著（圖2），北部張家口、承德、秦皇島的PM2.5年均質量濃度小于50.0 μg?m-3，是京津冀地區 PM2.5低污染區，其中張家口最低（32.3 μg?m-3），達到《環境空氣質量標準》一級標準（年均限值35 μg?m-3）；南部及中部的邯鄲、邢臺、衡水、石家莊和保定5個城市的PM2.5年均質量濃度都超過80 μg?m-3，石家莊PM2.5污染尤為嚴重，年均質量濃度高達97.6 μg?m-3；東南部的滄州、廊坊、唐山的 PM2.5年平均質量濃度在 65～75 μg?m-3之間；北京、天津的PM2.5年均質量濃度分別為73.6、70.1 μg?m-3，除張家口市外，其他城市的PM2.5質量濃度均超過一級標準。

表1 京津冀日均PM2.5質量濃度統計Table 1 Summary of daily PM2.5 concentrations at BTH μg?m-3

圖2 京津冀2016年PM2.5空間分布Fig. 2 Spatial characteristics of annual PM2.5 concentrations of BTH in 2016

2016年京津冀地區 PM2.5日均質量濃度在8.5～341.1 μg?m-3之間，相對集中在 25.0～85.0 μg?m-3之間，約占全年的65.0%（圖3），采用日均值二級標準（75 μg?m-3）進行評價，2016年京津冀地區PM2.5達標天數為246天，其中優和良的比例為24.2%和43.5%，在超標天數中，輕度污染、中度污染、重度污染和嚴重污染占比分別為18.4%、5.4%、7.1%和1.4%，從PM2.5超標的時段來看，主要集中在1—3月和11—12月，11月和12月日均值超標比例達到64.5%。

圖3 京津冀2016年PM2.5日均質量濃度分布Fig. 3 Frequency distribution histograms of PM2.5 daily concentrations of BTH in 2016

2.1.2 PM2.5季節性空間分布特征

京津冀地區四季各個城市和站點的 PM2.5污染情況空間分布如圖 4，由圖可知，各季節 PM2.5質量濃度空間分布與年空間分布特征類似，即 PM2.5污染呈北輕南重，南北差異顯著。京津冀南部和中部地區屬于長期高污染區，北部地區的污染較輕。春季除衡水 PM2.5超過二級標準外，其他城市均達標，相對于春季，夏季空氣質量普遍較好，各城市均達到二級標準，從站點來看，北京春夏季的PM2.5質量濃度相對較高；秋季石家莊是京津冀地區PM2.5的高污染中心，污染程度從石家莊向南、向北逐漸減弱，冬季 PM2.5污染最為嚴重，京津冀南部和中部呈大范圍連片污染的分布特征，僅北部的張家口、承德和秦皇島達到二級標準。

2.1.3 PM2.5區域分布特征

為分析京津冀地區 PM2.5污染分布的區域特征，對13個城市的PM2.5質量濃度進行層次聚類分析，聚類方法為Ward最小方差法，聚類結果如圖5所示。由圖可知，京津冀地區的 PM2.5污染分布區域集聚性明顯，呈集中連片分布態勢，整體以燕山—太行山脈為界，劃分為南北兩個大區，并細分為5個小區。結合表1可知，燕山—太行山脈以北的張家口、承德和秦皇島是PM2.5低污染區，PM2.5質量濃度為 32.3～46.4 μg?m-3；以南區域 PM2.5污染嚴重，燕山—太行山脈以南的4個區域包括中部的北京和廊坊（66.4～73.6 μg?m-3），中東部的滄州、天津和唐山（68.9～74.3 μg?m-3），南部的邯鄲和衡水（81.8～87.6 μg?m-3），以及污染最嚴重的保定、邢臺和石家莊（87.8～97.6 μg?m-3）。京津冀地區 PM2.5污染的區域分布特征與地形、產業結構、能源結構、經濟發展方式和氣候條件等存在密切的聯系（張殷俊等，2015）。

2.2 時間變化特征

2.2.1 PM2.5質量濃度月變化

京津冀地區PM2.5月均質量濃度呈現出“U”形起伏的變化規律，1—4月呈下降趨勢，5—9月略有下降，基本保持平穩，10—12月呈明顯上升趨勢，各月的日均值超標率與月均質量濃度的變化特征相似（圖6）。1—4月PM2.5平均質量濃度存在一定起伏，在 55.2～86.6 μg?m-3之間，日均值超標率范圍為24.1%～45.2%；5—9月平均質量濃度在39.7～60.6 μg?m-3之間，日均值超標率皆低于30%，優良天氣多集中出現在該時段，其中8月PM2.5平均質量濃度最低，且日均值達標率為100%；10—12月PM2.5平均質量濃度達到 107.0 μg?m-3，其中 12月 PM2.5質量濃度最高，達到142.8 μg?m-3，達到中度污染級別，是月均濃度值最低的8 月份的3.6倍，日均值超標率也最高，達到83.3%，污染程度最為嚴重。京津冀地區 PM2.5質量濃度季節性變化顯著，呈秋冬季高，春夏季低的規律（圖7），冬季PM2.5平均質量濃度明顯高于其他3個季節，達到95.2 μg?m-3，其次依次為秋季、春季和夏季，PM2.5質量濃度分別為 77.4、64.2 和 51.0 μg?m-3。

圖4 京津冀2016年各季節PM2.5分布特征Fig. 4 Spatial characteristics of seasonal PM2.5 concentrations of BTH in 2016

圖5 京津冀2016年PM2.5聚類分布圖Fig. 5 The clustering distribution of PM2.5 for BTH in 2016

圖6 京津冀2016年PM2.5月均質量濃度箱型圖Fig. 6 Box-plot of monthly PM2.5 concentrations of BTH in 2016

圖7 京津冀2016年PM2.5季均質量濃度箱型圖Fig. 7 Box-plot of Seasonal PM2.5 concentrations of BTH in 2016

2.2.2 PM2.5質量濃度日變化

2016年京津冀PM2.5的日變化曲線如圖8。由圖可知，春夏季京津冀地區 PM2.5日變化呈單峰單谷型分布，PM2.5質量濃度峰值出現在上午07:00—09:00，谷值出現在 14:00—16:00，夏季 PM2.5質量濃度日較差最小，這與夏季空氣質量相對較好有關。秋冬季京津冀地區 PM2.5日變化呈雙峰雙谷型分布，PM2.5質量濃度日較差大，雙峰分別出現在09:00—11:00和21:00—23:00，且夜間PM2.5小時峰值高于白天，PM2.5質量濃度峰值相對春夏兩季有延后的趨勢，這是由于秋冬季節日照時間減少，大氣層較穩定，靜穩天氣居多，導致污染物擴散、沉降所需時間增長，從而使PM2.5質量濃度峰值后移。雙谷分別出現在06:00—08:00和14:00—16:00，且傍晚 PM2.5小時谷值低于早晨。秋冬季節京津冀地區污染排放量增大和不利的氣象條件共同作用，導致 PM2.5日變化出現雙峰雙谷現象（郭家瑜等，2016；楊俊益，2012）。

圖8 京津冀2016年PM2.5質量濃度日變化趨勢Fig. 8 Diurnal variations of PM2.5 concentrations of BTH in 2016

2.3 PM2.5與氣象因素相關性

污染物質量濃度與氣象因素關系密切，由于氣象因素的變化影響大氣污染物的擴散、沉降和稀釋，在不同的氣象條件下，同一污染源排放造成的污染物質量濃度相差極大（何沐全等，2017），研究表明，氣象因素可解釋部分的 PM2.5日變化趨勢（Batterman et al.，2016）。

對2016年京津冀地區的PM2.5與氣象因素進行 Pearson相關性分析（表 2），可以看出，總體上氣壓與 PM2.5質量濃度呈正相關，冬季氣壓與PM2.5質量濃度相關性最為顯著，這與冬季京津冀地區長期受蒙古高壓控制，京津冀及周邊地區易形成均壓場，地面和低空風速較小，抑制污染物擴散有關（楊孝文等，2016）。全年來看，溫度與PM2.5質量濃度呈較弱的負相關，冬季二者的相關性水平較高；溫度升高有利于大氣熱力條件增強，加劇大氣湍流交換，使得大氣的平輸送和垂直擴散能力增強，冬季京津冀地區氣溫呈穩定下降趨勢，大氣對流運動減弱，污染物不易擴散，造成PM2.5質量濃度升高。

表2 PM2.5和氣象因素之間相關性Table 2 Correlation coefficients of PM2.5 and meteorological factors

相對于氣壓和溫度，風速、相對濕度和日照時長與PM2.5具有較高的相關性。全年看，風速與PM2.5質量濃度呈顯著負相關，冬季風速與 PM2.5質量濃度相關性最高；由于風速決定污染物稀釋的程度，風速越大，越有利于污染物擴散，從而降低 PM2.5質量濃度，冬季京津冀地區污染排放總量大，且受北風和東南風交替控制，風速對顆粒物擴散影響大（王曉琦等，2016）。相對濕度與 PM2.5質量濃度呈顯著正相關，冬季 PM2.5質量濃度與相對濕度相關程度最高（0.65），相關研究表明，相對濕度較高時，由于吸濕增長的影響，顆粒物容易聚集，加劇PM2.5污染（劉永林等，2016）。日照有助于加速顆粒物運動速度，促進污染物擴散（王海暢等，2015），京津冀地區日照時長與PM2.5呈負相關；冬季PM2.5質量濃度與日照時長的相關性最高，京津冀冬季平均日照時長在一年中最短，不利于PM2.5污染擴散。綜上可知，各季節中，冬季的氣象因素對 PM2.5質量濃度的影響比其他季節顯著，PM2.5質量濃度受風速、相對濕度和日照時長影響更大。

2016年京津冀地區冬季 PM2.5質量濃度與各氣象因素日變化趨勢如圖9。由圖可知，冬季京津冀地區污染天氣頻發，冬季PM2.5平均質量濃度為95.2 μg?m-3，風速、相對濕度和日照時長分別達到2.0 m?s-1、54.6%和 5.3 h，而氣壓和溫度分別為1007.4 hPa和-2.4 ℃。以2016年12月16日—12月22日出現的大范圍PM2.5重污染為例，分析冬季氣象因素對PM2.5質量濃度的影響。在這次污染過程中，PM2.5質量濃度急劇升高，平均值為233.2 μg?m-3，增長約1.8倍，并在12月21日達到峰值，為262.0 μg?m-3；各氣象因素中，相對濕度平均值達到76.9%，并在12月20日達到最大（88.4%），氣溫有一定回升，增幅約為41.6%，而日照時長、風速和氣壓則有不同程度的下降，降幅分別為49.1%，30%和0.2%。綜上可知，不利的氣象因素加劇了污染物擴散條件的惡化，并與京津冀地區巨大的污染排放量和污染物區域傳輸等疊加，使得大氣中污染物持續累積，導致了此次大范圍的PM2.5質量濃度嚴重超標。

為進一步探討PM2.5與相對濕度，風速和日照時長的關系，對其進行統計分析，結果如圖10所示。相對濕度和PM2.5質量濃度呈U型曲線關系（圖10A），即相對濕度較小時（＜30%），PM2.5質量濃度隨相對濕度增大而降低，當相對濕度達到一定水平后，相對濕度增大使PM2.5質量濃度升高，相對濕度在10%～30%時，PM2.5日均質量濃度最小（32.3 μg?m-3），而當相對濕度＞90%時，PM2.5日均質量濃度達到 126.0 μg?m-3。日照時長和風速與 PM2.5質量濃度均呈線性關系（圖 10B，圖10C），由圖可知，隨著風速和日照時數增大，PM2.5質量濃度逐漸降低。風速在0～1.5 m?s-1時，PM2.5日均質量濃度最大，可達 100.9 μg?m-3，而當風速大于6 m?s-1時，PM2.5質量濃度最小（23.6 μg?m-3）；日照時長小于 3 h，PM2.5日均質量濃度最大，達到 102.5 μg?m-3，日照時長每增加3 h，PM2.5日均質量濃度降低約 6.7 μg?m-3。

圖9 京津冀2016年冬季PM2.5質量濃度和氣象因素日變化Fig. 9 Daily variation of Winter PM2.5 and meteorological variables of BTH in 2016

圖10 京津冀2016年PM2.5質量濃度和氣象因素統計Fig. 10 Statistical of PM2.5 and meteorological variables of BTH in 2016

3 結論

（1）2016年京津冀地區PM2.5日均質量濃度在8.5～341.1 μg?m-3之間，年均質量濃度為 71.8 μg?m-3，PM2.5達標天數比例為67.7%。京津冀地區PM2.5質量濃度呈北低南高態勢，南北差異顯著，整體上以燕山—太行山脈為界，劃分為兩個大區，以北是PM2.5低污染區，優良天氣居多，以南區域PM2.5污染嚴重，并呈集中連片分布態勢。

（2）京津冀地區 PM2.5污染具有明顯的時間變化規律。從季節上看，夏季 PM2.5污染相對較輕，春秋次之，冬季污染最重。從月份上看，PM2.5均質量濃度呈現出“U”形起伏的變化規律，1月、3月和10—12月PM2.5平均質量濃度日均值超標率在40%以上，2月及4—9月超標率均低于30%。從日變化上看，春夏季PM2.5日變化呈單峰單谷型分布，秋冬季呈雙峰雙谷型分布，最大值出現在10:00左右，最小值出現在16:00左右。

（3）京津冀地區 PM2.5與氣壓、相對濕度呈正相關，與氣溫、日照時長、風速呈負相關，其中風速、相對濕度和日照時長與 PM2.5具有較高的相關性。各季節中，冬季的氣象因素對 PM2.5質量濃度的影響比其他季節更為顯著。日照時長和風速與PM2.5質量濃度呈線性關系，一般地，風速、日照時數越大，PM2.5質量濃度越低；而相對濕度和PM2.5質量濃度呈U型曲線關系。

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Spatio-temporal Distribution of PM2.5in Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) Area in 2016 and Its Relationship with Meteorological Factors

YANG Xingchuan1, ZHAO Wenji1*, XIONG Qiulin1, WANG Lili1, ZHAO Wenhui2
1. Capital Normal University, School of Resources, Environment & Tourism, Beijing 100048, China;
2. Beijing Municipal Environmental Monitoring Center, Beijing 100048, China

Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) area is a typical PM2.5high-polluted area. The research of this region’s pollution status and influencing factors of PM2.5is significant for air pollution controlling. Based on the PM2.5data and meteorological data in BTH of 2016, this paper explored the spatiotemporal characteristics of PM2.5and its relationship with meteorological factors using spatial interpolation combined the methods of cluster analysis and correlation analysis. The results showed that: (1) The average concentration of PM2.5in BTH was 71.8 μg?m-3in 2016, which decreased 7.8% comparing with 2015, and about 67.7% days meet Grade Ⅱ standard of ambient air quality standards (GB 3095—2012). (2) The PM2.5in the north was obviously worse than that of the south, and it had concentrated contiguous distribution trend in BTH with the northern part was in good condition all the year around while the central and southern part were heavily polluted areas. (3) It was very obvious that PM2.5changes with time. The seasonal comparison indicated that PM2.5pollution was lowest in summer and heavy in winter. Monthly data showed a U-shaped variation in 2016, about 26.6% days failed to meet Grade Ⅱ air quality standards. In January, March and October to December,daily average of PM2.5exceeded the standard rate was more than 40%, while it was less than 30% in February and April to September. Diurnal data showed a unimodal variation (spring and summer ) and an bimodal variation (autumn and winter) in BTH，the highest value appeared around 10:00, and the lowest value appeared around 16:00. (4) The concentration of PM2.5in BTH was positively correlated with air pressure and relative humidity, negatively correlated with air temperature, sunshine duration and wind speed. The wind speed, relative humidity and sunshine duration were significant factors for PM2.5, the influence of meteorological factors on PM2.5in winter was more significant than that in other seasons.

PM2.5; Beijing-Tianjin-Hebei (BTH); Spatio-temporal Distribution; meteorological factors; Correlation

10.16258/j.cnki.1674-5906.2017.10.014

X513; X16

A

1674-5906（2017）10-1747-08

楊興川, 趙文吉, 熊秋林, 王麗麗, 趙文慧. 2017. 2016年京津冀地區PM2.5時空分布特征及其與氣象因素的關系[J].生態環境學報, 26(10): 1747-1754.

YANG Xingchuan, ZHAO Wenji, XIONG Qiulin, WANG Lili, ZHAO Wenhui. 2017. Spatio-temporal distribution of PM2.5in Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) area in 2016 and its relationship with meteorological factors [J]. Ecology and Environmental Sciences,26(10): 1747-1754.

國家青年科學基金項目（41201488）；國家基礎測繪基金項目（2011A2011）

楊興川（1993年生），男，碩士研究生，研究方向為GIS在環境監測中的應用。E-mail: mxoyxc@163.com

*通信作者：趙文吉，男，教授。E-mail:zhwenji1215@163.com

2017-07-19