2017年汾渭平原东部大气颗粒物污染特征分析

高度集中的煤炭产业和繁忙的交通运输使得汾渭平原成为全国污染最严重的地区之一.利用中国环境监测总站发布的大气环境监测资料,以统计的方法分析了2017年汾渭平原东部三门峡市、运城市、渭南市、洛阳市的颗粒物质量浓度演变特征,并与北京市开展对比分析.结果表明:①2017年汾渭平原东部颗粒物污染形势较为严峻,ρ（PM_2.5）年均值范围为61~75 μg/m3,高于北京市（58 μg/m3）,ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）范围为0.47~0.57,远低于北京市的0.66,说明汾渭平原东部一次颗粒物的贡献更为显著.②与北京市相比,汾渭平原东部重污染有效时数较长,在三门峡市、运城市、渭南市和洛阳市出现PM_2.5重度及以上污染过程的时数分别占全年总时数的6.56%、8.91%、9.23%和9.10%.但由于汾渭平原东部重污染期间颗粒物质量浓度较北京市低,因此造成汾渭平原东部和北京市重度及以上污染过程中颗粒物质量浓度平均值在颗粒物质量浓度年均值中占比基本相同.③汾渭平原东部颗粒物质量浓度的周变化特征与北京市有显著区别.④重污染期间,汾渭平原东部ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相同,均呈白天高、夜间低的特征,而北京市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相反,呈白天低、夜间高的特征,说明汾渭平原东部特殊的能源结构、边界层动力演变和局地环流造成高架点源对重污染期间污染物质量浓度的影响较显著.研究显示,汾渭平原东部应该加强重污染期间高架点源的管控.      

气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM_2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM_2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM_2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM_2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区"2+26"城市、长三角、成渝地区空气中的PM_2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM_2.5影响较大,2017年导致PM_2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM_2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.     

汾渭平原秋冬季PM2.5化学组分特征及其来源

汾渭平原是我国空气污染最严重的区域之一,2018年被列为重点区域. 本研究针对汾渭平原11城市开展PM_2.5化学组分连续观测,分析PM_2.5浓度和主要化学组分的时空分布规律,并利用PMF模型解析PM_2.5污染来源. 结果表明:①2018—2019年秋冬季汾渭平原11城市ρ(PM_2.5)平均值为(101.4±65.4)μg/m3,是京津冀及周边地区“2+26”城市的1.1倍. 临汾市ρ(PM_2.5)最高(216.8 μg/m3),是汾渭平原的2.1倍. ②2018—2019年秋冬季汾渭平原PM_2.5的主要化学组分是有机物、硝酸根离子、地壳物质和硫酸根离子,其中地壳物质占比是京津冀及周边地区的1.6倍. ③受污染物排放、气象条件以及地理位置的影响,汾渭平原PM_2.5中有机物、硝酸根离子、地壳物质、硫酸根离子、铵根离子和氯离子的空间分布具有明显的差异性. ④随着污染的加重,硝酸根离子、硫酸根离子和氯离子在PM_2.5中的占比均逐渐增加,地壳物质、元素碳、微量元素等与一次排放相关的组分占比随污染加重逐渐减少,表明污染期间燃煤源管控仍需进一步加严,而对扬尘源和机动车等污染源的管控起到了良好的效果. ⑤重污染过程期间,相对湿度增加、风速减小是影响PM_2.5浓度上升的客观因素,二次组分以及与燃煤源和生物质燃烧源有关的化学组分的增长是影响PM_2.5浓度上升的重要原因,二次源和燃烧源是PM_2.5的主要来源. 研究显示,汾渭平原秋冬季PM_2.5污染较重,尤其需要关注燃烧源的管控.      

全国2018~2019年秋冬季气象条件变化对PM2.5影响研究

本文基于WRF-CMAQ模型定量分析了气象条件变化对PM_2.5的影响.全国337个城市2018~2019秋冬季气象条件转差导致PM_2.5平均浓度同比上升约5.55%.24个省市气象条件同比转差，北京气象转差致使PM_2.5同比上升约3.66%.从重点区域来看，京津冀及周边“2+26”城市气象条件转差最显著，汾渭平原次之，长江三角洲（以下称长三角）基本持平，分别导致PM_2.5浓度同比上升约9.4%、8.3%、1.1%.“2+26”城市和汾渭平原气象条件在11月、1月、2月转差，10月、3月气象条件转好.长三角则10月、11月、3月气象条件转差；12月、1月、2月转好.“2+26”城市2018~2019秋冬季PM_2.5浓度同比上升主要为气象条件转差所致；汾渭平原PM_2.5同比变化较小，人为减排有效抵消了气象条件转差带来的不利影响；长三角PM_2.5浓度同比下降，与气象条件变幅小且污染排放较去年同期降低有关.     

成渝城市群PM2.5的时空分布及其影响因素研究

随着工业化与城镇化的深入推进,成渝城市群的PM_2.5污染不断加剧,呈明显的区域性与复合性特征.该研究以2015—2017年成渝城市群空气质量监测站的日均ρ（PM_2.5）数据为基础,结合区域气象、遥感与统计年鉴等多源数据,采用反距离插值法分析了ρ（PM_2.5）的时空分布差异,采用Moran's I指数与LISA指数探索了ρ（PM_2.5）的全局和局部空间自相关性,并利用空间回归模型研究了自然、经济社会等因素对ρ（PM_2.5）的影响.结果表明:①成渝城市群ρ（PM_2.5）分布存在明显的时空差异.时间上,2015年PM_2.5污染最严重,ρ（PM_2.5）年均值为54.38 μg/m3,2016年、2017年PM_2.5污染状况逐年减轻,ρ（PM_2.5）年均值分别为53.68与47.56 μg/m3;空间上,成渝城市群东北部ρ（PM_2.5）较低,而南部ρ（PM_2.5）较高.②空间自相关分析结果表明,PM_2.5污染在成渝城市群存在显著的空间聚集性,成渝城市群南部ρ（PM_2.5）呈高值-高值聚集,成渝城市群北部ρ（PM_2.5）则呈低值-低值聚集.③空间回归结果表明,成渝城市群范围内某一地区邻近区域的ρ（PM_2.5）平均值增加1%时,该地区ρ（PM_2.5）将上升至少0.38%.城镇化率对ρ（PM_2.5）的影响最大,其次是第一产业增加值,再次是工业增加值占比和降水量.城镇化率、降水量与ρ（PM_2.5）呈负相关,而第一产业增加值、工业增加值占比与ρ（PM_2.5）呈正相关.研究显示,加快城镇化进程、减少第一产业排放、降低工业增加值占比（尤其是重污染工业）是有效解决成渝城市群PM_2.5污染的重要手段.      

中国重点城市大气污染与健康风险的时空分布特征

基于中国168个大气污染防治重点城市2015～2020年的5种污染物浓度监测数据,利用MAKESENS模型和综合风险指数(ARI),定量分析全国与6大城市群的大气污染总健康风险的时空分布特征.结果表明：(1)中国重点城市PM_2.5污染最严重,仅15%的城市PM_2.5浓度6 a均值达到了国家二级标准,NO₂次之,77%的城市NO₂浓度6 a均值达到了国家二级标准,京津冀和汾渭平原城市群空气污染最严重,PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度6 a均值高于其他城市群;(2)中国重点城市PM_2.5、 SO₂、 CO和NO₂浓度呈下降趋势,除成渝城市群外,其余地区O₃浓度呈上升趋势;京津冀和汾渭平原城市群SO₂浓度下降最显著;(3)中国重点城市大气污染健康风险总体呈下降趋势,2017～2018年出现急剧下降,暴露在极高风险下的人口从1...     

2015~2019年河南省PM2.5时空特征与驱动因素分析

PM_2.5是雾-霾中的主要成分,河南省已成为PM_2.5污染防治重点地区之一.基于2015～2019年河南省PM_2.5浓度数据,使用空间自相关和空间热点探测方法分析其时空特征,引入地理探测器方法分析气象因素、空气质量因素和社会因素对PM_2.5浓度的解释力度.结果表明,河南省2015～2019年PM_2.5浓度整体呈现降低趋势,高污染天数减少和低污染天数增加,高污染逐步向中污染转化;PM_2.5浓度具备明显的空间聚集特征,全局空间自相关指数先降后升,空间热点集中在豫北地区（安阳市、鹤壁市、新乡市和焦作市）,空间冷点集中在豫西地区（三门峡市、洛阳市和南阳市）;空间重心转移呈现出北上的趋势;单因子探测显示,在9个影响因子中,土地利用类型（解释力度为0.511,下同）、降水量（0.312）和NO₂浓度（0.277）是影响PM_2.5浓度最明显的因子,其余因子影响力排序为PM₁₀浓度（0.255）、温度（0....     

基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

唐山市基于GIS的PM2.5空间聚集性及分区管控

以ArcGIS软件为平台,采用唐山市206个在线监测点数据,分析了PM_2.5在采暖期、重污染期、非采暖期3个时期的全局和局部空间自相关性,研究其大气污染空间分布特征.结果表明,3个时期均具有一定的空间自相关性,且重污染期的全局空间自相关最强;采暖期和重污染期PM_2.5高值聚类主要发生在中部地区,低值聚类则主要分布在北部山区及沿海少部分区域;非采暖期高值聚类主要分布在丰润区和丰南区,低值聚类发生在遵化市北部地区.通过空间插值模拟全市的PM_2.5分布状况,结果显示唐山市在重污染期PM_2.5均值最高格点值达241μg/m³,而非采暖期最低值只有37μg/m³;基于PM_2.5浓度变化特征和空间分布,将唐山所辖18个区县划分为5个区域,针对各区域提出PM_2.5分区管控措施建议.     

长三角地区PM2.5区域性污染时空变化特征

为定量分析长三角地区PM_2.5区域性污染的变化特征,建立适用于长三角地区的PM_2.5区域污染划分标准,基于2015—2020年长三角地区41个城市日均ρ(PM_2.5)开展区域污染变化趋势研究,并针对长三角PM_2.5重度区域污染开展了时空变化以及网络特征分析. 结果表明:①2015—2020年长三角三省一市年均ρ(PM_2.5)降幅均在25%以上,城市ρ(PM_2.5)分布呈北高南低的特征,南北城市之间ρ(PM_2.5)差异较大,ρ(PM_2.5)最高值与最低值相差35~46 μg/m3. ②2015—2020年长三角PM_2.5区域污染天数比例为16.9%~35.9%,以轻度污染为主,不同年份中度和重度污染天数比例差异较大,且主要出现在秋冬季,轻度、中度和重度污染天数均呈波动下降趋势. ③与2015年相比,2019年和2020年PM_2.5区域污染天数分别减少了38和69 d,且PM_2.5重度区域污染持续天数和重度及以上污染城市数量均呈减少趋势. ④PM_2.5重度区域污染日,长三角城市之间表现出较强的污染关联性,并可划分为4个子群. 以连云港市为代表的子群1位于长三角地区北部,PM_2.5污染相对较重,受长三角区域内输送影响较小,但对区域内其他城市有一定的输送影响;以宁波市为代表的子群2和以南京市为代表的子群4受长三角区域内输送影响较大,并指示了东路沿海和中路两条污染传输通道;以安庆市为代表的子群3位于内陆地区,污染独立性相对较强,受长三角区域内输送影响较小,同时对长三角其他城市影响也较小. 研究显示,长三角地区PM_2.5污染改善显著,但重度区域污染尚未消除,中北部城市的联防联控将对改善PM_2.5区域污染起积极作用.      

城市主要大气污染物时空分布特征及其相关性

为制订合理的大气污染物减排措施,利用中国环境监测总站公布的2015年1-12月299座城市实时发布的环境空气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）及气态污染物（CO、NO₂和SO₂）的质量浓度数据,对其进行了时空分布特征及其相关性研究.结果表明:① 2015年城市环境空气颗粒物污染严重,299座城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值分别主要集中在25~60和40~110 μg/m3,年均值达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的城市所占比例分别仅为24%和38%.② 城市大气污染物浓度具有明显的季节性特征,基本呈冬季>春秋季>夏季的趋势,其中冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）、ρ（SO₂）分别为（73±27）（114±42）（1.49±0.61）（36±14）（42±33）μg/m3.③ 高ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）主要集中在华北平原,年均值分别为（70±16）（117±22）μg/m3;高ρ（CO）主要出现在山西省,年均值为（1.76±0.48）mg/m3;高ρ（NO₂）主要分布在京津冀、山东省和长江三角洲,年均值分别为（42±6）（39±9）（34±8）μg/m3;高ρ（SO₂）主要分布在山西、山东两省,年均值分别为（54±10）（41±16）μg/m3.④ Pearson相关系数研究表明,我国城市环境空气颗粒物与气态污染物具有较强的复合性,并且具有秋冬季明显强于春夏季的季节性特征.研究显示,我国城市大气污染具有较强的季节性、区域性与复合性,在降低环境空气颗粒物浓度的同时,对气态污染物的削减也不容忽视.      

2013—2015年中国PM2.5污染状况时空变化

自2013年我国首次开展全国范围PM_2.5近地面监测以来,少有研究从全国空间尺度分析近3年全国PM_2.5污染状况时空变化的总体特征,识别PM_2.5污染加剧或缓解的空间范围,更缺乏直接对比评估国家大气污染重点防控区内外PM_2.5污染特征变化的差异.基于2013—2015年PM_2.5监测数据,综合运用时空统计分析与空间插值制图手段,揭示近3年ρ(PM_2.5)及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析“三区十群”区域内外ρ(PM_2.5)的变化差异.结果表明,2013—2015年,全国持续监测的413个站点中有335个监测站点ρ(PM_2.5)年均值下降,其中218个站点实现连续两年年均浓度降低,74个站点ρ(PM_2.5)年均值降至符合国家二级标准;全国大部分地区ρ(PM_2.5)年超标率由50%以上降至30%以下,重度污染站点占比由88.38%降至73.77%,严重污染站点占比由65.86%降至36.35%;长三角城市群、长株潭城市群、武汉及周边城市群、陕西关中城市群PM_2.5污染呈现明显好转趋势;西藏、云贵高原以及海峡西岸城市群、珠三角城市群等沿海地区ρ(PM_2.5)一直较低,空气质量相对优良;但与此同时,京津冀城市群、山东半岛城市群及河南中部和北部地区仍是中国PM_2.5重污染区域,新疆西南部、合肥、南昌等地区逐渐形成新的PM_2.5重污染格局.      

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

保定市大气污染来源与燃煤治理成效

为支撑保定市空气污染控制目标实现,于2014年起开展了保定市大气污染研究工作,明确了保定市大气污染的主要来源与成因,并提出了有针对性的治理对策.结果表明:①保定市大气重污染主要发生在冬季,民用燃煤排放是大气重污染发生的根本原因.2013年12月1日-2014年2月28日冬季ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别为2014年年均值的1.93、1.64、1.46和1.61倍.民用燃煤源占2014年PM_2.5全年来源的19.8%,占冬季PM_2.5来源的30.9%.②集中供热和清洁取暖措施对空气质量改善效果明显.2015-2018年民用散煤综合整治后,ρ（PM_2.5）年均值由2013年的135 μg/m3降至2018年的67 μg/m3,降幅达50.4%,全年重度污染和严重污染天数占比从30.0%降至9.0%.清洁取暖率较高区县的冬季空气综合指数和ρ（PM_2.5）明显低于清洁取暖率低的区县.③民用散煤综合整治降低了冬季PM_2.5中民用燃煤源占比,优化了能源结构.民用燃煤在PM_2.5中占比由2014年冬季的30.9%分别降至2017-2018年冬季的25.0%和2018-2019年冬季的22.0%,煤炭消费量占比由2014年的49.6%降至2017年的38.4%,电力消费量占比由2014年的33.8%升至2017年的39.5%,天然气消费量占比由2014年的2.6%升至2017年的6.8%.总体而言,尽管保定市空气质量得到了一定改善,但总燃煤量占比仍高于北京市（9.8%）和天津市（36.1%）,其主城区南部区县仍可进一步提高清洁取暖率,以促进空气质量不断改善.      

2000~2016年中国PM2.5时空格局

本文在检验PM_2.5遥感数据可靠性的基础上,使用标准偏差分析、Hurst指数、Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验和局部空间自相关等方法,在像元尺度上研究了2000~2016年中国PM_2.5浓度的分布格局和演变过程.结果表明：①在空间分布上,PM_2.5的浓度东部高,多年平均值为30.21μg/m³,西部低,多年平均值为4.37μg/m³,东西两侧差异巨大.西部地区和东北地区PM_2.5的浓度整体呈现增长的态势,但西部地区变化较为平缓.PM_2.5污染严重的区域分布在人口多且密集,经济较为发达的区域,如华北平原,东北平原,长江中下游平原,四川盆地等地区.②在时间序列上,以2007年为界,PM_2.5的年变化趋势可分为两个阶段,从2000~2007期间我国的PM_2.5浓度总体呈现上升趋势,年均增长0.95μg/m³,2007~2016年PM_2.5浓度呈波动下降趋势,年均下降0.15 μg/m³;③稳定性：PM_2.5浓度的稳定性在空间上差异显著,整体呈现出西部较稳定、东部不稳定的分布状态.东部极不稳定区域主要分布在四川盆地,华北平原,东北平原中部,长江中下游平原;④持续性：中国PM_2.5持续性特征以弱反持续为主,主要分布在中国东部地区,预测未来PM_2.5的变化规律与目前相反.其次弱持续性分布的区域较广,主要分布在山地、高原及高寒地区,说明这一区域未来PM_2.5变化趋势与过去的变化趋势相同,但又具有复杂性和反复性.⑤人口暴露分析：分析不同PM_2.5浓度级别上的人口百分比,发现2016年中国有52%的人口生活在PM_2.5浓度年平均值为35 μg/m³以上的环境中,还有14.38%的人暴露在PM_2.5年均浓度值为60 μg/m³以上的环境中.