2014—2017年京津冀區域大氣顆粒物污染演變特征分析

郭 敏 ，尹立峰，王 興 ，李懷明，李敏姣，蘇 新

(1.天津市環境保護科學研究院 天津300191；2.河北工業大學 天津300130；3.天津市聯合環保工程設計有限公司 天津300191)

0 引 言

2013年9 月國務院出臺《大氣污染防治行動計劃》，提出了“到2017年，力爭達到重點區域空氣質量明顯改善、重污染天氣發生頻次明顯減少、京津冀區域細顆粒物(PM2.5)下降25%”的目標，經過近5年的努力，到2017年該目標已經得以實現。鑒于《大氣污染防治行動計劃》實施以來京津冀區域環境空氣質量整體演變及其污染特征仍是未來空氣質量持續改善政策制定的重要依據[1-3]，本文以2014—2017年京津冀區域顆粒物污染演變特征為例，基于反距離權重插值模擬，結合細顆粒物(PM10)與可吸入顆粒物(PM2.5)濃度的比值關系，從時間、空間角度剖析京津冀區域大氣顆粒物污染演變特征，為未來京津冀區域環境空氣質量持續改善的協同管理和精細化控制提供參考。

1 研究方法

1.1 數據來源

本文分析使用的2014—2017年PM10和PM2.5濃度數據為中國空氣質量在線監測分析平臺每日空氣質量數據，以及京津冀大氣污染傳輸通道北京、天津和河北省石家莊、唐山、廊坊、保定、滄州、衡水、邢臺、邯鄲，以及河北省北部秦皇島、承德、張家口13個重點城市89個國控及部分市控空氣質量監測點PM10和PM2.5日均濃度監測數據。

1.2 處理方法

由于時間跨度較大，對獲取數據分析發現，個別數據存在1～2d缺失現場。為保證污染特征模擬演變的連續性，本文采用拉格朗日插值對空缺失數據進行補充，對顆粒物污染特征的演變采用反距離權重插值法進行模擬分析。該方法通過一個權重函數方程來計算已知點的權重進而預測未知點，這個計算過程包含了未知點周圍很多的測量點，是一個考慮了多個測量點的、更加復雜先進的鄰近插值法[4]。其權重方程如下：

式中：iλ是每個點的權重，隨距離增加而減少；dio是預測點與已知點兩端間的距離；p是減少距離的因素數量；N是周圍點的數量。

反距離權重法的公式是：

式中：S0是位置的被預測值；Si是位置的觀測點。

2 結果與分析

2.1 大氣顆粒物污染演變特征

2014—2017 年，京津冀區域各年PM2.5和PM10月均濃度變化均呈“U”型分布，全年采暖期濃度約為非采暖期1.5倍，各月份月均濃度分別超過其年均二級標準值35μg/m3和70μg/m3，5～9月份濃度是全年較低時期。除2015年12月受區域長期不利氣象條件影響，月均值攀升外，2014—2017年其余各月PM2.5和PM10月均濃度同比均呈下降趨勢(圖1)。

圖1 京津冀區域2014年和2017年采暖季PM2.5、PM10污染特征演變圖Fig.1 Evolution of pollution characteristics of PM2.5 and PM10 in heating season in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2014 and 2017

京津冀區域各主要城市PM2.5和PM10年均濃度空間分布除北部城市秦皇島、承德、張家口外，其他各城市沒有顯著差異，2014—2017年京津冀各城市除北部張家口外PM2.5和PM10年均濃度均超過國家二級標準，總體上2014—2017年各城市PM2.5和PM10濃度呈下降趨勢。2014年河北南部城市邯鄲、邢臺、石家莊、保定PM2.5和PM10年均濃度較高，但這些城市改善也較為明顯，2017年PM2.5年均濃度均達到90mg/m3以下，PM10年均濃度均達到160mg/m3以下，年均濃度同比分別下降30.8%和29.5%，其中改善最明顯的是河北省保定市，PM2.5和PM10年均濃度同比分別下降46.3%和37.3%。結合上述監測數據分析，本文采用反距離權重插值法分別對2014年和2017年PM2.5、PM10在采暖季和非采暖季污染演變特征進行模擬，如圖1、2所示。

2.2 顆粒物污染特征分析

通過上述的直觀模擬分析，大氣污染防治行動計劃的實施使京津冀區域環境空氣質量得到了有效改善，2014—2017年PM2.5和PM10濃度顯著下降，然而顆粒物仍是京津冀區域首要污染物。通過對PM2.5/PM10(PM2.5質量濃度占PM10質量濃度的比例)的變化特征研究來了解顆粒物的產生原因具有重要意義。一般來講PM2.5/PM10越大，說明空氣中細顆粒物的質量濃度越高，細顆粒物污染越嚴重[5-7]。

2.2.1 PM2.5/PM10比值年際變化特征分析

對2014—2017年監測數據進行統計分析，如圖3所示。2014年、2015年PM2.5在PM10中的平均占比均為0.64，2016年為0.67，2017年為0.63，變化趨勢不明顯，說明雖然京津冀區域顆粒物濃度得到顯著下降，但以細顆粒物為主的污染特征變化不大。

2.2.2 PM2.5/PM10比值月際變化特征分析

對2014—2017年PM2.5/PM10監測數據比值月際變化進行統計分析，如圖4所示。各年比值季節性波動較為明顯，從PM2.5在PM10中的平均占比來看采暖季偏高，4～6月和9～10月較低，7～8月偏高，總體趨勢為春、秋季比值較低，夏、冬季比值較高。

圖2 京津冀區域2014年和2017年非采暖季PM2.5、PM10污染特征演變圖Fig.2 Evolution of pollution characteristics of PM2.5 and PM10 in non-heating season in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2014 and 2017

圖3 京津冀區域2014—2017年PM2.5/PM10比值年際變化情況Fig.3 Interannual variation of PM2.5/PM10 ratio in Beijing-Tianjin-Hebei，region from 2014 to 2017

圖4 京津冀區域2014—2017年PM2.5/PM10比值月際變化情況Fig.4 Monthly variation of PM2.5/PM10 ratio in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2014 to 2017

2.2.3 PM2.5/PM10比值空間變化特征分析

如圖5所示，京津冀區域各主要城市2014—2017年PM2.5/PM10比值變化整體呈先下降后上升趨勢，但變化幅度仍不夠顯著。各區之間PM2.5/PM10占比維持在0.45～0.8之間，沒有顯著改變，這表明顆粒物及細顆粒物污染仍然比較嚴重。

圖5 京津冀區域各主要城市2014—2017年PM2.5/PM10比值空間變化情況Fig.5 Spatial variation of PM2.5/PM10 ratio in major cities in Beijing-Tianjin-Hebei region from 2014 to 2017

3 結 論

京津冀區域PM2.5、PM10濃度5年來下降趨勢明顯，說明大氣污染防治行動計劃實施以來，各項措施的實施有效改善了PM2.5、PM10污染狀況，但目前仍處于超標水平，顆粒物污染仍比較嚴重。根據PM2.5/PM10比值可以看出，顆粒物污染，特別是二次污染問題仍是影響京津冀區域環境空氣質量的主要問題，一旦遇到不利氣象條件，顆粒物濃度容易快速累積上升。如2015年12月，受到長期靜穩天氣的不利氣象條件影響，PM2.5、PM10濃度顯著高于往年同期，各次重污染天氣過程發生時，首要污染物以PM2.5與PM10為主，特別是PM2.5。