城市空氣污染對周邊區域空氣質量的影響

別 同,韓立建,何 亮,3,田淑芳,周偉奇,李偉峰,錢雨果

1 中國科學院生態環境研究中心 城市與區域生態國家重點實驗室,北京 100085 2 中國地質大學(北京), 地球科學與資源學院,北京 100083 3 中國人民武裝警察部隊武警黃金第八支隊,烏魯木齊 830026

近年來,由于快速城市化引起的城市擴張、人口增加、以及能源消耗的不斷上升等,導致了我國空氣污染問題愈發嚴重[1- 5],波及范圍越來越廣[6],持續時間越來越長。而這種污染通常呈現一種綜合性污染,主要包括本地源污染和外來污染,本地源污染會歸結為城市內部劇烈的污染排放,例如機動車、燃煤和工業揚塵等,而外來污染受氣象因素影響,具有區域擴散性[7-9]。目前對空氣污染的空間溢出效應的研究也越來越得到學者的重視,大多集中于對SO2,PM10以及PM2.5等在不同省市之間的空間溢出效應的探究[10-14],有研究表明一個地區的PM2.5污染受周圍其他(省、市)的影響,并且在重點城市之間空間溢出效應也較強[15-16]。空氣污染溢出效應研究主要以監測點數據為主,考慮省市之間較大范圍,缺乏考慮城市空氣污染對周邊區域較近距離的影響,并且以往研究發現城市是PM2.5污染的主要源頭[17],同時因PM2.5粒徑小,大氣留存時間較長,會在氣象條件和污染濃度差異的作用下,由上風向向下風向,由高濃度向低濃度區域擴散,進而對城市周邊區域產生影響,所以會隨著污染物濃度的升高以城市為單核心的空氣污染也會造成區域性即城市周邊區域的嚴重污染。

在基于大區域尺度空間上城市對周邊區域影響研究通常會比較城市與周邊PM2.5的濃度差異,而在城市群尺度上運用此方法就缺乏空間細致性特征,較難定量地分析城市PM2.5對周邊區域的方向性和距離性差異。為此,本研究建立了適用于城市群尺度上城市空氣污染對周邊區域影響的模型,并且以京津冀地區為例進行實證研究。

1 評估方法

為探究小區域尺度上城市空氣污染對周邊區域的影響,可建立以下模型,即以城市重心到城市邊界的平均距離為基本距離參考,利用ArcGIS對每個城市區域進行一級(一倍距離)、二級(二倍距離)…i級(i倍距離)緩沖區分析,然后對緩沖區進行j個象限分割,定量分析城市PM2.5污染對周邊區域影響的方向性和距離差異。

圖1 評估模型Fig.1 Evaluation model 圖中,0—i表示不同緩沖區的等級,其中0代表城區,即中心陰影區域;1—j表示不同方向

式中,Δpij:城區對周邊區域的影響比率,poj:城區在j方向上的濃度,pij:第i級緩沖區j方向上的濃度

本研究(圖1)選取i=2,j=8;即對每個城市進行一、二級緩沖區分析,然后對緩沖區進行8個象限分割,利用以上公式計算每個方向上城市對周邊區域的影響比率,從而定量探究小區域上城市空氣污染對周邊區域的影響,也力求驗證此模型的可行性。

2 典型研究區選擇與數據預處理

京津冀城市群(圖2)是目前以PM2.5為首要污染物的全球空氣污染最為嚴重的區域之一,作為中國的“首都圈”,又是中國北方經濟的重要核心區,包括北京市、天津市以及河北省的保定、唐山、廊坊、石家莊、秦皇島、張家口、承德、滄州、邯鄲、邢臺、衡水共13個地級市。在2016中國環境狀況公報中顯示,京津冀城市群2016年PM2.5的平均濃度為71 μg/m3,相比2015年有所降低,但距離世界衛生組織的第一階段空氣質量標準35 μg/m3仍有較大的差距。

圖2 京津冀地區圖Fig.2 The reigon of Beijing-Tianjin-Hebei

2.1 PM2.5數據

PM2.5數據來源于達爾豪斯大學大氣成分分析組(Atmospheric Composition Analysis Group at Dalhousie University)(數據編號V4.GL.02)。該數據是基于CEOS-Chem化學傳輸模型的模擬,利用中等分辨率成像光譜儀(MODIS)和多角度成像光譜儀(MISR)反演的氣溶膠光學深度數據(AOD)與氣溶膠垂直剖面和散射特性的結合估算而得到的數據集,結合地理加權回歸模型在全球范圍內與地面監測數據交互驗證,具有較好的精度(r2=0.81; slope=0.68),可在全球、國家和區域等多尺度開展應用研究[18]。本研究所選用的是2000、2005、2010、2015年京津冀城市群PM2.5數據,其空間分辨率為0.01°×0.01°,在京津冀地區約為1 km×1 km。

2.2 土地覆蓋分類數據

本研究選取由中國科學院遙感與數字地球研究所提供的2000、2005、2010、2015年Landsat5、Landsat7、Landsat8遙感影像數據,利用eCognition軟件對京津冀城市群地區進行遙感分類得到土地覆蓋分類數據,空間分辨率為30 m×30 m,分類總體精度達到80%以上。

3 主要結果與討論

3.1 各地級市城區與周邊區域空氣質量時空分布

京津冀城市群各地級市城市區域與周邊區域空氣質量時空分布(圖3)所示,可直觀反映區域大氣環境質量的變化。北京和天津作為京津冀城市群的核心功能區,城市化發展程度較高,所以它們區域大氣質量變化較明顯。

圖3 城市與周邊PM2.5分布圖Fig.3 The PM2.5 distribution map of city and the surrounding area

2000年,北京、石家莊、保定等城市區域PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度且差異較大;衡水、滄州和廊坊城市區域PM2.5也高于一二級緩沖區濃度,但差異很小,近似相等;而天津城區PM2.5濃度低于一二級緩沖區濃度,差異也很小。從一二級緩沖區濃度看,除天津、秦皇島和承德外,其余城市及其周邊區域距離城區越遠,PM2.5濃度越低。

2005年,北京、石家莊、保定等城市區域PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度且差異較大;天津、滄州和廊坊城市區域PM2.5也高于一二級緩沖區濃度,但差異很小;而衡水城區PM2.5濃度低于一二級緩沖區濃度,差異也很小。從一二級緩沖區濃度看,除北京外,其余城市及其周邊區域距離城區越遠,PM2.5濃度越低。

2010年,北京、石家莊、保定等城市區域PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度且差異較大;天津、衡水和廊坊城市區域PM2.5也高于一二級緩沖區濃度,但差異很小;而滄州城區PM2.5濃度低于一二級緩沖區濃度,差異也很小。從一二級緩沖區濃度看,除秦皇島外,其余城市及其周邊區域距離城區越遠,PM2.5濃度越低。

2015年,北京、石家莊、保定等城市區域PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度且差異較大;天津和廊坊城市區域PM2.5也高于一二級緩沖區濃度,但差異很小;而衡水和滄州城區PM2.5濃度低于一二級緩沖區濃度,差異也很小。從一二級緩沖區濃度看,除衡水外,其余城市及其周邊區域距離城區越遠,PM2.5濃度越低。

2000—2015年,總的變化來看,京津冀城市群各地級市城市與周邊區域空氣質量時空分布分為以下兩種模式:

第一種模式是城區PM2.5濃度高,周邊區域低,具體表現在北京、石家莊、保定等這類重污染型城市和承德、張家口等這類輕污染型城市。北京、石家莊等城區人口密度高,居住用地密集,機動車流量大等,城市化程度相較于城區周邊高,這種模式較符合PM2.5是城市的主要來源。

第二種模式是城區PM2.5濃度低,周邊區域濃度高,且濃度相比差異很小,具體表現在天津、廊坊、衡水和滄州。天津和廊坊形成這種模式,主要是與地理位置和氣象因素(風向、風速等)有關,廊坊地處北京天津兩大城市之間,廊坊城區極其周邊PM2.5濃度會受北京及天津區域傳輸的影響,而天津城區周邊的西北部地區與北京周邊的東南部地區也是相互影響;衡水和滄州形成這種模式主要與本地的產業結構布局有關,城區周邊一般都分布較多重工業,而工業排放也被認為是PM2.5污染源之一,所以周邊區域PM2.5濃度也較高。

大部分城市與其周邊區域濃度距離城區越遠,濃度表現越低,并且在每個方向上濃度差異較顯著。在不同時間段,具有不同的特征,具體表現如下:

(1)2000—2005年,北京、石家莊、保定等城市區域PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度,并且城區濃度呈增長趨勢,周邊區域一級緩沖區普遍比二級緩沖區濃度高,且濃度在每個方向上差異較大,而天津和衡水城市區域PM2.5濃度低于一二級緩沖區濃度。

(2)2005—2010年和2010—2015年,同樣表現為北京、石家莊、保定等城區PM2.5濃度高于一二級緩沖區濃度,且濃度在周邊區域每個方向上存在差異,而衡水和滄州表現為城區PM2.5濃度低于周邊區域濃度。

3.2 定量化分析各城市區域對周邊區域的影響

總體上大部分城市對周邊區域產生影響,少數城市表現為周邊區域對城市產生影響,但是京津冀城市群各地級市城市區域對周邊區域的影響在每個方向上差異顯著,且不同年份方向性特征不同(圖4)。具體表現為:

(1)2000年，北京和邢臺在方向3、4、5上城市對周邊區域影響較大，且北京城區對周邊區域影響比率在方向4上達到最高,為63%,其他城市在方向上都不具有相似特征;石家莊表現在方向4、5、6上影響比率較高,保定表現在方向3、5上影響比率較高,唐山在方向2上影響比率較高,邯鄲在方向4、5上影響比率較高,秦皇島在方向2、5上影響比率較高,承德、張家口分別在方向4、方向2上影響比率較高,而天津、廊坊、衡水和滄州每個方向上城市對周邊區域影響比率很低,接近于0或者小于0,可以認為是周邊區域對城市本身會產生較大影響;

(2)2005年,北京和邢臺在方向3、4、5上城市對周邊區域影響比率較高,其他城市在方向上不具有相似性特征:石家莊表現在方向4、5、6上影響比率較高,保定在方向3、5上影響比率較高,唐山方向2上影響比率較高,邯鄲在方向4、5上影響比率較高,秦皇島在方向2、5上影響比率較高,承德在方向4、5上影響比率較高,張家口在方向3、4上影響比率較高,而天津、廊坊、衡水和滄州這四個城市影響比率都較小,在每個方向上接近于0或者小于0,說明周邊區域對城市本身影響較大;

(3)2010年,北京在方向3、4、5上城市對周邊區域影響比率較高,石家莊在方向5上影響比率較高,邢臺在方向4、5上影響比率較高,保定在方向3、4、5上影響比率較高,唐山在方向2上影響比率較高,邯鄲在方向4、5上影響比率較高,秦皇島在方向2、4上影響比率較高,承德和張家口分別在方向4、方向1上影響比率較高,而天津、廊坊、衡水和滄州這四個城市影響比率都較小,說明周邊區域對城市本身影響較大;

(4)2015年,北京和邢臺在方向3、4、5上城市對周邊區域影響比率較高,石家莊在方向5、6上影響比率較高,保定在方向3、4上影響比率較高,唐山在方向2上影響比率較高,邯鄲在方向4、5上影響比率較高,秦皇島和張家口分別在方向4、方向1上影響比率較高,承德在方向4、5、6上影響比率較高,而天津、廊坊、衡水和滄州這4個城市影響比率都較小,在每個方向上接近于0或者小于0,說明周邊區域對城市本身影響較大。

京津冀城市群各地級市城市區域對周邊區域影響不僅在不同年份具有不同的方向性特征,而且在不同時間段方向性特征也會發生相應變化,具體表現為:

(1)2000—2015年,北京城區對周邊區域的影響一直保持在方向3、4、5影響較大,即在北京的西北部地區城市對周邊潛在影響較大;唐山和邯鄲對周邊區域影響的方向性特征也始終不變;天津、廊坊、衡水和滄州這四個城市在每個方向城區對周邊影響存在一種相對平衡穩定分布的一個狀態,所以方向性特征不明顯,而且每個方向上影響都很小,甚至為負,可以認為是周邊區域對城區本身有很大的潛在影響;其余各地級市都存在方向上變化,分析原因首先是跟風向因素相關,然后是與產業結構地理位置、重工業分布相關。

(2)2000—2005年,除天津、廊坊、衡水和滄州外,大部分城市對周邊區域影響的方向性特征都沒變化,北京和邢臺對周邊區域一直在方向3、4、5上影響較大,石家莊也保持在方向4、5、6上影響較大,保定、唐山、邯鄲和秦皇島的方向性特征也同樣沒變化,而承德由在方向4上增加為在方向4、5上影響較大,張家口由方向2變為在方向3、4上影響較大;

(3)2005—2010年,除天津、廊坊、衡水和滄州外,北京、唐山和邯鄲的方向性特征都沒變化,其他城市對周邊區域影響都存在方向上變化,石家莊由在方向4、5、6上減少為在方向5上影響較大,張家口在方向3、4上變為在方向1上影響較大等;

(4)2010—2015年,除天津、廊坊、衡水和滄州外,北京、唐山、邯鄲和張家口城市對周邊區域影響方向性特征沒有變化,其他城市都發生相應變化,石家莊在方向5上變為在方向5、6上影響較大,承德在方向4上變為在方向4、5、6上影響較大等。

京津冀城市群中北京、石家莊、邢臺、邯鄲、承德和張家口這些城市對周邊區域影響比率都較高,大部分處于30%—45%,而天津、唐山等城市影響比率都較小,大部分都接近于0,但這種潛在影響并不能反映實際影響大小。北京的方向性特征表現在方向3、4、5上,即在西北部地區城市對周邊區域影響較大,則西北部周邊區域PM2.5濃度應該較高,而在實際中西北部地區受到氣象、地形因素影響,西北部PM2.5濃度一直較低,空氣質量最好;天津和唐山城市PM2.5對周邊區域影響較小,則周邊區域濃度應該較低,但是天津和唐山分布較多重工業,而且天津周邊受北京和廊坊影響,PM2.5濃度在城區和郊區都很高。所以本研究中城市對周邊區域的潛在影響大小,與實際產生的影響是有差異的,潛在影響大可能意味著真實影響小,潛在影響小也可能意味著真實影響大。本研究主要關注的是在年際尺度的變化,缺少了氣象因素(風向、風速等)的考慮,京津冀城市群屬于季風控制區,冬春和夏秋季風方向相反,氣象因素對本研究的影響結果是有貢獻的,所以需要進一步開展年內的精細尺度與風向因素的研究。在以往的研究中,城市與周邊區域的空氣污染是存在相互影響,有很多是采用污染擴散追蹤[19- 20]等方法探究周邊的污染源對城市的影響范圍及影響途徑,較少地分析城市對周邊造成影響,本研究通過建立城市空氣污染對周邊區域空氣質量影響的定量方法,以京津冀地區為例探究這種影響的方向性和距離性差異,表明京津冀地區各地級市距離周邊越遠,這種影響越大,并且這種影響具有方向性和距離性等方面的特征,有力地論證了方法的有效性,但是這種定量方法對于深入研究城市對周邊影響依舊有待改進。空氣污染來源復雜,影響因素多[21],從污染的來源上分析,城市的復合景觀格局特征及其生態環境效應對污染的影響具有舉足輕重的作用,有研究表明建筑用地和林地作為城市下墊面的兩種重要表現形式,建筑用地對PM2.5是有貢獻作用,而林地對PM2.5是有消除作用,同時不同城市功能區的建筑用地對PM2.5污染的貢獻差異顯著,這恰恰體現了城市復合景觀格局對空氣污染物的“源匯”貢獻關系[22],因此,建議進一步加強探討城市與區域復合景觀格局對空氣污染的源匯效應解析,以進一步評估城市與區域空氣質量的相互影響效應。另外,本文中選用的PM2.5數據,受分辨率影響,會存在極高和極低值被區域忽略的問題,在今后的相關研究中,應該加強更高時空分辨率PM2.5濃度數據的獲取,以更準確解析梯度差異和城市PM2.5對周邊區域的定量影響。

圖4 城市PM2.5對周邊影響分布圖Fig.4 The distribution map of impact of urban air pollution on its surrounding areas

4 結論與政策

為有效評估城市空氣污染對周邊區域影響,建立了城市空氣污染對周邊影響的定量方法,并以京津冀區域開展實證研究,利用2000、2005、2010、2015年的PM2.5數據、土地覆蓋類型數據驗證模型的可行性,進而得到以下結論:

(1)2000—2015年,京津冀城市群各地級市與周邊區域空氣質量時空分布分為以下兩種模式:第一種模式是城區濃度高,周邊區域低;第二種模式是城區濃度低,周邊區域高且濃度差異很小。

(2)各地級市對周邊區域影響程度和范圍呈上升趨勢,并且這種影響具體表現在距離性和方向性兩方面:①大部分城市距離城區越遠,城市PM2.5對周邊區域的影響越大。②2000—2015年,除天津、廊坊、衡水和滄州,其余城市空氣污染對周邊影響的方向性特征差異明顯。例如:北京城市區域對周邊區域影響大一直保持在西北部地區;而天津、滄州、衡水、廊坊對周邊區域影響很小,方向性特征不明顯。

在科學研究方面,本文建立了小區域尺度上城市空氣污染對周邊區域影響的評估模型可以有效地定量解析城市對周邊區域潛在影響的方向性和距離性差異,為定量地開展城市化的生態環境效應研究提供了方法和實證拓展。

在污染治理措施方面,需要更為嚴格的城市空氣污染防控策略,建立城市與周邊區域污染水平差異指標,以動態評估城市空氣污染對周邊區域的影響程度,其中天津、衡水、滄州和廊坊由于方向性特征不明顯,并且PM2..5濃度都較高,要限制周邊整個區域的污染,而北京、石家莊、邢臺、邯鄲和保定等城市則要加強城市內部污染的管控;同時要增加建設城市周邊區域距離城市不同距離、不同方向位置的空氣污染監測點,為監測評估提供實證案例。