旅游城市大氣污染特征及污染物擴散時空特征研究

文章編號：1674-6139（2025）06-0040-04

中圖分類號：X511文獻標志碼：B

Study on Air Pollution Characteristics and Spatiotemporal Pollutant Diffusion in Tourist Cities

RenXinlu1，LiuYi1，LuQian2

（1.School of Management，Guangzhou Huashang College，Guangzhou 5113Oo，China; 2.SchoolofGeogaphcalSiencsandourism，ShoolofTocewCuisine，HanshanoalUniversity，haoou5oina）

Abstract：Inodertoformulateefectiveevironmentalprotectionpliciesandmeasuesndeducethethreatofairpolutiotohu manhealthndeont，iticearytodyaracteistsfirlltiodespaotempoalracifl tantdifusionintouristcities.Amobilemonitoringvehiclewasusedtocollctdatafrom15monitoringpointsinatouristcityasthere searcharea，andsomatogaphyasusedfordtectingirlutioncaracteristcs.Tecaracteristsofirolutionarecoclud edbasedontetestresultsByombingtieralyssandspatialinterpatiometds，tespatiotemporalaracteritfpol lutantdifusionaredetermindTeresultsidicatethattereremainlysixpesofirpolutants，andterearesignificantierence inairqualitylevelsmongdiferentmoitoringpontsTheoncentrationofpolutantsvariesbyonthndisprmarilyoncetratedinthe southern and northwestern edge regions.

Key words;touristcity；characteristicsofatmosphericpolution；polutant diffusion；spatiotemporal characteristict

前言

旅游城市，作為現代生活節奏下人們尋求心靈放松與探索新奇的首選之地，環境狀況直接關聯著居民福祉與游客滿意度。隨著旅游業的蓬勃發展，旅游城市面臨著巨大的環境壓力，其中大氣污染問題尤為緊迫[1]。這些城市往往因高密度的人口聚集、頻繁的交通流動以及為滿足旅游需求而增加的能源消耗，編織了一張復雜的大氣污染網絡[2]

具體而言，旅游旺季期間，機動車尾氣排放激增，加之游客活動帶來的額外能源使用，使得如顆粒物 ），二氧化硫（ SO₂ ）及氮氧化物（ NO_x ）等污染物濃度顯著上升。這些污染物不僅加劇了城市的“霧霾”現象，還可能導致酸雨、光化學煙霧等環境問題，對游客的觀光體驗造成負面沖擊，損害了旅游城市的形象與吸引力。

因此，深人研究旅游城市大氣污染的特征及其污染物擴散的時空模式至關重要。這不僅有助于保護城市居民與游客的生態環境權益，還能為旅游城市的可持續發展提供有力支撐，推動綠色旅游、低碳出行等環保理念的普及與實踐。研究旨在通過分析旅游城市大氣污染的特征，揭示污染物擴散的時空規律，以期為旅游城市的大氣污染治理提供科學依據，有助于指導城市規劃和環境管理決策，促進城市可持續發展。

旅游城市概況

以某旅游城市為研究區，該旅游城市具有得天獨厚的地理優勢和豐富的旅游資源，如豐富的自然景觀資源，包括壯觀的山脈、蜿蜒的河流等。城市歷史悠久，文化底蘊深厚，擁有眾多的歷史遺跡、古建筑、博物館等。且城市內及周邊地區分布有多個著名的旅游景區，如著名的山岳景區、海濱度假區等。這些獨特的優勢促進了該城市旅游業的發展，從而推動了城市經濟的快速增長。但旅游熱潮也加劇了大氣污染，汽車尾氣、油煙排放激增為主要污染源。該城市的大氣污染物種類較為多樣，使該城市的大氣污染程度較為嚴重，尤其是在旅游高峰期，空氣質量更是受到嚴重挑戰。

為了加強大氣污染治理，保障居民和游客的生態環境權益，促進城市的可持續發展，進行旅游城市大氣污染特征及污染物擴散時空特征分析是十分必要的[3]。

2 研究方法

2.1 數據來源

為了準確評估該城市的大氣污染狀況，研究使用了15個監測點采集到的數據作為研究基礎。監測點采集的數據包括各種大氣污染物的濃度值以及相關的氣象數據。為方便采集，使用移動監測車進行采集。

移動監測車不受固定監測站點位置的限制，可以根據研究需要自由調整監測區域和路徑，從而捕捉大氣污染物的時空變化[4]。這些數據對于分析大氣污染物的擴散和傳輸機制至關重要，有助于更深入地了解大氣污染的特征和規律。

2.2大氣污染物檢測方法

研究采用氣相色譜法對氣態、蒸汽態污染物和顆粒物污染物進行檢測[5]

氣相色譜法通過將被測試物質與氣相色譜儀中的載氣混合并通過色譜柱進行分離，然后利用檢測器對各個成分進行檢測和定量分析。這種方法可以高效地將混合物中的各個成分分離開來，從而實現對各個成分的準確測定。通常包括以下步驟：

步驟1：將采集到的氣體樣品通過進樣口注入氣相色譜儀中。

步驟2：在色譜柱中，樣品中的各組分根據它們與色譜柱材料的相互作用程度進行分離。通常，強相互作用的物質會在色譜柱中停留更長的時間，而弱相互作用的物質則較快通過。

步驟3：經過色譜柱分離后的組分依次進入檢測器。

步驟4：通過數據處理系統對檢測器輸出的電信號進行分析，得到各組分的濃度或質量信息。

通過氣相色譜法，可以準確地測定大氣中各種污染物的濃度和組成，為環境監測、污染源識別和治理提供科學依據[6-7]

2.3旅游城市大氣污染特征

基于大氣污染物檢測數據，得出旅游城市大氣污染特征見表1。

從表1中可以看出，研究區大氣污染組成特征為6種污染物，且不同檢測點的各種污染物濃度存在顯著變化。 SO₂ 的濃度在 15.12μg/m³ 到 25.15μg/m³ 之間變化，而 PM_2.5 的濃度則在 41.62μg/m³ 到58.52μg/m³ 之間變化，這些變化反映了不同地區的工業活動、交通流量、氣象條件等多種因素的影響。

3污染物擴散時空特征分析

3.1 時空特征分析方法

對于污染物擴散的時間特征，按照時間序列分析是一種有效的方法。該方法主要關注研究區每種污染物濃度的平均值隨時間的變化。對于污染物擴散的空間特征，需要對數據進行空間插值。在地理空間分析中，反距離加權法通過已知點的屬性值和它們與未知點之間的距離來計算未知點的屬性值。步驟如下：

首先，需要有一組已知點及其對應的大氣污染物總體濃度平均值 u_j ，也就是檢測點所有污染物的濃度值總和除以污染物類型數量。

對于每個已知點，計算其與未知點之間的歐式距離 L_i 。

基于距離來計算權重如式（1）：

式（1）中， w_i 代表第 j 個已知點的權重；k代表距離的冪， k 值決定了權重隨距離衰減的速度，通常取值為2。

通過加權平均來計算未知點的屬性值如式（2）：

式（2）中， R 代表未知點的屬性值； m 代表已知點的數量。將計算出來的所有點插值結果繪制在地圖上，得到空間分布圖。

3.2 結果與分析

3.2.1 時間特征污染物擴散時間特征見表2。

從表2中可以看出， SO₂ 濃度2月至7月升至峰值 60.32μg/m³ 后，8月至12月降至 42.09μg/m³ 。NO₂ 濃度1月至7月遞增至 45.20μg/m³， 3月后下降但仍高于年初。CO濃度全年波動小，臭氧濃度2月至4月上升，5月略降，6月至10月再升，11月、12月下降。 PM_2.5 與 PM₁₀ 濃度1月至4月顯著下降，5月至12月上升， PM₁₀ 濃度整體高于 PM_2.5 。總之， PM_2.5 和PM₁₀ 的濃度變化幅度較大，CO濃度變化較為穩定。

3.2.2 空間特征

污染物擴散空間特征分布圖見圖1。

從圖1中可以看出，污染物主要集中分布在旅游城市地圖中的南部邊緣地區，以及西北部邊緣地區，這是因為這兩個地區為人員密集區，分布著交通通道，導致廢氣排放增加，從而形成污染物的高濃度區域。

4結束語

隨著全球旅游業的蓬勃興起，眾多旅游城市在享受經濟繁榮的同時，也遭遇了嚴峻的環境考驗，大氣污染問題尤為突出，成為制約可持續發展的瓶頸。研究深入剖析了旅游城市大氣污染的獨特構成，明確指出交通尾氣與旅游活動密集區域是兩大主要污染源。進一步，借助精密的時空分析技術，揭示了污染物擴散的非均質性與動態性特征，這一過程復雜多變，既受到風向、風速、溫濕度等氣象要素的顯著影響，也受制于復雜地形、城市建筑布局等地理環境因素的共同作用。這些發現不僅凸顯了旅游城市大氣污染治理的緊迫性與挑戰性，也為精準施策、構建綠色旅游生態體系提供了前瞻性指引，為制定污染防治措施提供了理論依據。

參考文獻：

[1]黃欣悅，劉海隆.基于空間計量模型的四川省大氣污染特征及影響因素分析[J].中國環境監測，2024，40（2）：124-131.

[2]楊云蕓，唐杰，王璐，等.湖南省大氣污染特征及氣象影響分析[J].中國環境監測，2024，40（1）：79-86.

[3]賈艷青，蘭杰，劉秀麗.山西省大氣污染特征及對公眾健康的空間影響[J].中國環境監測，2023，39（6）：78-89

[4]黃威，楊洪濤，周軍軍.2015年-2019年撫州市臨川區主要大氣污染物時空變化及成因分析[J].中國環境監測，2023，39（4）：99-109.

[5]張永林，吳睿，楊孝文，等.典型城市道路交通加密監測點大氣污染特征及影響因素[J].環境工程技術學報，2023，13（3）：929-939.

[6]郭亞軍，王花蘭，李明璇，等.高速公路路域大氣污染特征分析[J].環境工程，2023，41（12）：166-171.

[7]馮春莉，饒永才，孟慶江，等.徐州市供暖期空氣污染特征及來源分析[J].環境工程技術學報，2023，13（2）：501-509.