京津冀霧霾時空分布特征及其相關(guān)性研究

馬曉倩 , 劉 征 , 趙旭陽 , 田立慧 , 王 通

(1.河北師范大學 資源與環(huán)境科學學院，石家莊 050024； 2.石家莊學院 資源與環(huán)境科學學院，石家莊 050035)

京津冀霧霾時空分布特征及其相關(guān)性研究

馬曉倩1, 劉 征2, 趙旭陽2, 田立慧1, 王 通1

(1.河北師范大學 資源與環(huán)境科學學院，石家莊 050024； 2.石家莊學院 資源與環(huán)境科學學院，石家莊 050035)

京津冀地區(qū)是霧霾頻發(fā)的典型區(qū)，研究該地區(qū)霧霾的時空分布特征及其規(guī)律，對防治霧霾意義重大。對2013年12月至2014年11月的PM2.5數(shù)據(jù)分析表明：① 該時段內(nèi)京津冀霧霾時空分布差異甚大，秋末至初冬PM2.5濃度值驟然增高，空間范圍由東南向西北不斷地擴大。冬末至初春PM2.5濃度值迅速下降，空間范圍由西北向東南不斷縮小。② 該地區(qū)處于高壓控制下的低溫、無風或風力較小的天氣，最易形成霧霾。③ 第二產(chǎn)業(yè)能耗與PM2.5濃度關(guān)系最為密切，工業(yè)能耗與其關(guān)系最為顯著。④ 氣象要素是霧霾集聚、轉(zhuǎn)移與擴散的重要影響因子，社會經(jīng)濟要素是京津冀霧霾頻發(fā)的根本性原因。因此，防治霧霾，應該根據(jù)不同時間段的氣象條件，采取相應措施，而調(diào)整能源結(jié)構(gòu)才是治霾的根本所在。

霧霾；時空分布；PM2.5；京津冀

霾最早出現(xiàn)于倫敦的煙霧事件。霾天氣時PM2.5水平比往常高，PM2.5濃度的增加直接導致霾天氣頻發(fā)，霧中有毒有害物質(zhì)大幅增加。霧霾天氣不僅給人們的日常生活帶來諸多不便，還對人類的健康構(gòu)成危害。國外學者于20世紀90年代開始重視對霾的研究，主要針對霾現(xiàn)象對氣候的影響、區(qū)域霾組成與氣候特征的關(guān)系等方面[1-2]進行了研究。在20世紀初，霾研究才逐漸引起國內(nèi)學者的重視。國內(nèi)的研究多關(guān)注區(qū)域和城市范圍的能見度(霾)變化趨勢[3]，霾天氣的識別、形成機制、時空變化特征以及低能見度天氣的主要成因及其與天氣氣候的關(guān)系等[4-7]。過去主要針對一些城市或局部地區(qū)的霾分析研究[8-9]，近幾年才展開大范圍或全國范圍的時空分布特征研究。此外,關(guān)于霧霾方面的研究多集中在氣象因素方面，對社會經(jīng)濟因素的研究涉及較少。

1 研究區(qū)概況和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

京津冀包括北京、天津、石家莊、邢臺、邯鄲、衡水、保定、滄州、廊坊、唐山、張家口、承德、秦皇島等13個城市，區(qū)域面積18.34萬km2，人口8 500萬。位于環(huán)渤海的心臟地帶，主要以能源工業(yè)、冶金工業(yè)、裝備制造業(yè)和電子業(yè)為主，是我國經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)之一。其中，天津的重化工業(yè)占工業(yè)的80%以上，河北的工業(yè)發(fā)展方式仍以粗放型為主，所帶來的環(huán)境問題較突出。對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析得出，該地區(qū)優(yōu)良率較低，其中石家莊的優(yōu)良率最低，僅為52%，僅占總天數(shù)的1/2左右，次為北京，為69%，占總天數(shù)的2/3。石家莊出現(xiàn)重度污染和嚴重污染的天數(shù)最多，約為65 d。

1.2 研究方法

本研究統(tǒng)計了2013年12月至2014年11月環(huán)保局PM2.5監(jiān)測網(wǎng)發(fā)布的PM2.5的實時濃度值以及同期的氣象資料(氣溫、濕度、氣壓、能見度、最大風速、平均風速和降水量)和京津冀各地區(qū)的汽車擁有量、施工面積、竣工面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(包括二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)和建筑業(yè)生產(chǎn)總值)、能源消費總量、生活能源消費量以及各產(chǎn)業(yè)的能耗等數(shù)據(jù)，各城市有效樣本數(shù)均為362 d。采用GIS空間分析方法以及SPSS相關(guān)分析法，得出京津冀PM2.5的時空分布特征。對本區(qū)域的氣象要素和社會經(jīng)濟要素進行相關(guān)性分析，探究PM2.5與氣象和社會經(jīng)濟要素的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5濃度時空分布特征

2.1.1 時間動態(tài)變化特征。由京津冀2013年11月至2014年11月PM2.5濃度值變化情況(圖1)可知，在時間序列上，總體變化趨勢呈現(xiàn)出秋末至冬初驟然上升、春初驟然下降的特征。具體變化特征為：在11月至次年2月呈不斷攀升的趨勢，在冬季(12月至次年2月)濃度值達到最高值，霧霾最嚴重。進入春季(3—5月)PM2.5濃度值呈下降趨勢，春末形成較穩(wěn)定的良好狀態(tài)。夏季PM2.5濃度值降至最低，秋末PM2.5濃度值驟然上升，之后再次進入攀升期。PM2.5濃度值隨四季的天氣變化形成了一個惡性循環(huán)。

圖1 京津冀各市PM2.5濃度月平均值Fig.1 The monthly average PM2.5 concentration of cities in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

2.1.2 空間分布特征。京津冀PM2.5濃度值空間分布總體特征表現(xiàn)為從西北向東南逐漸增高，南北差異甚大，其中河北省南半部的濃度值最高，主要包括保定、石家莊、邢臺和邯鄲，霧霾最為嚴重(圖2)。另外還表現(xiàn)為塊狀分布，以邢臺和石家莊為核心向外圍逐漸減輕的空間分布特征。將時間和空間相結(jié)合發(fā)現(xiàn)，京津冀PM2.5濃度值從12月至次年2月，霧霾最早出現(xiàn)在京津冀南部地區(qū)，空間范圍不斷擴大，到2月份已覆蓋整個地區(qū)。3—5月，霧霾的空間范圍由西北向東南迅速縮小。5月之后一直保持較好的狀態(tài)，這種狀況一直持續(xù)到9月。10月霧霾的空間范圍驟然增大，且有不斷擴大的趨勢。

圖2 京津冀PM2.5平均濃度空間分布Fig.2 The average concentration of PM2.5 in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

2.2 研究區(qū)PM2.5濃度變化影響因素

2.2.1 氣象要素。霧霾的時空分布特征與氣象要素密切相關(guān)，影響霧霾集聚、轉(zhuǎn)移與擴散的主要因子有風、濕度、溫度和降水等。且各氣象要素對北京、天津和石家莊PM2.5濃度的影響程度存在一定的差異(表1)。

(1)PM2.5濃度與氣溫的關(guān)系。PM2.5濃度的日變化與北京、天津和石家莊的氣溫日變化呈負相關(guān)的關(guān)系，說明氣溫對京津冀地區(qū)PM2.5濃度具有顯著的正效應。這是因為氣溫的垂直分布是影響大氣污染物在垂直方向上擴散的關(guān)鍵性因子[10-11]。當處于高溫時，大氣不穩(wěn)定，熱力對流明顯，在其作用下，污染物被抬升，向上擴散，PM2.5濃度就會降低；反之，大氣層結(jié)穩(wěn)定，不利于擴散，還可能引起PM2.5濃度的提高，加重霧霾。

(2)PM2.5濃度與濕度的關(guān)系。北京、天津和石家莊的相對濕度與PM2.5濃度日變化呈顯著負相關(guān)，說明相對濕度對京津冀地區(qū)的霧霾有顯著的正效應。京津冀地區(qū)夏季空氣中水汽含量較多，相對濕度和降水量達到一年中的最大值，此時PM2.5濃度也為一年中的最低值；冬春季的相對濕度較小，降水量也較少，同時受到冬季取暖和春季沙塵的影響，該時段的PM2.5濃度較高。

(3)PM2.5濃度與氣壓的關(guān)系。北京、天津和石家莊氣壓與PM2.5濃度日變化呈顯著正相關(guān)(表1)，說明氣壓對京津冀地區(qū)PM2.5濃度有顯著的負效應。當大氣處于低壓控制時，熱力對流顯著，大氣不穩(wěn)定，底層空氣輻合上升。PM2.5伴隨著空氣的上升被輸送到高空，有助于PM2.5向高空擴散。當處于高壓控制時，下沉運動顯著，形成下沉逆溫，不利于PM2.5向上擴散。如果高壓移動緩慢，還會形成由高壓控制的穩(wěn)定層結(jié)，更不利于PM2.5的擴散[12]。如果再遇不利地形條件，往往形成嚴重的霧霾天氣。如2014年1月河北的石家莊、邢臺、衡水的AQI最高值達500，其中邢臺PM2.5濃度值為548，石家莊PM2.5濃度值為544，屬六級嚴重污染。

表1 2013年12月至2014年11月逐日PM2.5與氣象要素相關(guān)系數(shù)Tab.1 Daily PM2.5 and meteorological elements correlation coefficient from December 2013 to November 2014

說明：*， **的分別代表通過了0.05，0.01置信度檢驗；N代表參與相關(guān)分析的天數(shù)。下表同。

(4)PM2.5濃度與風速的關(guān)系。PM2.5濃度的日變化與北京、天津和石家莊的風速變化存在顯著負相關(guān)(表1)，說明風速對京津冀地區(qū)PM2.5濃度有顯著的正效應。邊界層內(nèi)影響污染物稀釋擴散的重要因子為風，造成快速水平輸送的主要原因是風速，而決定大氣污染物濃度分布的是風向。

按照風速等級，統(tǒng)計了2013年12月至2014年11月期間不同風速等級內(nèi)PM2.5濃度不同濃度段的天數(shù)(圖3)。分析可得，當風速處于3級時，PM2.5高濃度的天數(shù)明顯增多，當風速處于3級以上時，PM2.5高濃度天數(shù)較少。由此可見，3級風是PM2.5濃度開始積累的界限值。當風速低于3級時，PM2.5濃度開始積累，并向周圍轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)大范圍霧霾天氣。當風速高于3級時，PM2.5會逐漸擴散，濃度降低，霧霾減弱?？梢姡F霾的擴散與風力存在很大的關(guān)聯(lián)性。

圖3 風級與PM2.5濃度關(guān)系Fig.3 Wind diagram and PM2.5 concentration

2.2.2 社會經(jīng)濟因素。對2013年12月至2014年11月京津冀霧霾分析結(jié)果顯示，CO對京津冀地區(qū)的霧霾影響最大。北京是NO2和SO2，天津是SO2和NO2，石家莊是PM10和NO2。對這些因子(CO，NO2，SO2)進行源調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)污染排放源主要有機動車排放流動源、民用燃煤源、工業(yè)點源等。因此，本研究選取汽車擁有量、施工面積、竣工面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、能源消費總量、生活能源消費量以及各產(chǎn)業(yè)的能耗等因子和PM2.5濃度進行相關(guān)性分析。

(1)PM2.5濃度與揚塵污染的相關(guān)性。PM2.5濃度值與施工面積存在顯著正相關(guān)性(表2)，相關(guān)系數(shù)為60.2%。其中與民用汽車擁有量和竣工面積的相關(guān)系數(shù)分別為56.9%和58.3%。揚塵污染直接影響著京津冀地區(qū)的空氣質(zhì)量和霧霾狀況。

表2 PM2.5濃度與汽車擁有量和建筑施工的相關(guān)性分析Tab.2 Correlation of PM2.5 and car ownership and construction data

京津冀地區(qū)房屋施工面積增長率與改革開放前相比約呈幾十倍乃至幾百倍的增長，建筑揚塵也隨之快速增長。隨著人均機動車擁有量(年均增長約24萬輛)和貨運量的逐年增長，交通運輸產(chǎn)生的揚塵以及汽車尾氣也呈現(xiàn)出逐年增長的趨勢。揚塵污染近年來引起關(guān)注，雖進行了大范圍的整治，但無組織揚塵(交通、料堆、工地等)的治理還很有限，收效甚微，建筑及交通揚塵污染還不能得到有效遏制。

(2)PM2.5濃度與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的相關(guān)性分析。京津冀地區(qū)的PM2.5濃度與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值呈顯著正相關(guān)(表3)，相關(guān)系數(shù)為1，具有很高的相關(guān)度。其次就是工業(yè)生產(chǎn)總值，與PM2.5濃度也具有明顯的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為99.8%。數(shù)據(jù)顯示，京津冀地區(qū)的PM2.5濃度與第二產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度最大，尤其是第二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)。京津冀地區(qū)一次PM2.5的主要來源之一是工業(yè)過程[13]，其中工業(yè)過程排放主要來源于鋼鐵、煉焦、水泥等行業(yè)，貢獻率為54%?？梢?，工業(yè)生產(chǎn)，尤其鋼鐵、煤炭和水泥行業(yè)給京津冀地區(qū)帶來了更大的污染源。

表3 PM2.5與地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值及三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)性分析Tab.3 Correlation analysis of PM2.5 and regional GDP, Per capita GDP and various industrial GDP

(3)PM2.5與能耗的相關(guān)性。PM2.5濃度與建筑業(yè)能耗呈顯著正相關(guān)(表4)，相關(guān)系數(shù)為1。與能源消費總量、第一產(chǎn)業(yè)能耗、第二產(chǎn)業(yè)能耗、工業(yè)能耗和生活消費能耗的相關(guān)系數(shù)分別為97.7%，97.3%，99.5%，99.5%和85.9%。京津冀地區(qū)一次PM2.5主要來源于工業(yè)過程和民用部門，其中工業(yè)過程排放主要來源于鋼鐵、煉焦等行業(yè)，貢獻率為54%；民用部門排放主要來源于民用燃煤，貢獻率為29%[13]。京津冀各市的能源消費量一直處于增長趨勢，唐山、天津、北京、石家莊等地的增長速度更大。這與京津冀霧霾的空間分布特征相吻合。

表4 PM2.5與各行業(yè)能耗量的相關(guān)性分析Tab.4 Correlation analysis of PM2.5 and energy consumption in various industries

PM2.5濃度與區(qū)域性污染的關(guān)系。在風場的影響下，1月北京污染中區(qū)域傳輸所帶給北京的污染主要影響北京西南部，而1月邯鄲、邢臺和石家莊一帶是PM10的高濃度區(qū)，北京受此高濃度區(qū)輸送的影響較大[14]。此外，分析三地PM2.5污染源解析報告[15-17]還發(fā)現(xiàn)京津冀三地30%左右受區(qū)域傳輸?shù)挠绊憽Ｓ纱丝梢?，京津冀霧霾的范圍擴大，區(qū)域傳輸是重要的影響因子之一。

在ArcGIS 10.0中對京津冀地區(qū)PM2.5進行空間局部相關(guān)測度(圖4)，LH為被高值包圍區(qū)，LL為低值集聚區(qū)，HL為被低值包圍區(qū)，HH為高值集聚區(qū)。結(jié)果顯示了0.1顯著水平下的自相關(guān)區(qū)域，PM2.5高值集聚區(qū)位于京津冀南部，PM2.5低值集聚區(qū)位于京津冀東北部。

圖4 PM2.5散點集聚圖Fig.4 Scatter gathering figure of PM2.5

通過空間自相關(guān)分析，可依據(jù)區(qū)域的相關(guān)性在高污染區(qū)注重聯(lián)防聯(lián)控，統(tǒng)一行動，對低污染區(qū)進行監(jiān)控、防控。

3 討論

研究表明，在有利于霧霾擴散的天氣形勢控制下，PM2.5濃度降低，霧霾減輕；當不利于霧霾擴散的天氣形勢出現(xiàn)時，PM2.5濃度會迅速上升，霧霾加重，這說明氣象要素是影響霧霾聚集、轉(zhuǎn)移與擴散的主要因子，社會經(jīng)濟發(fā)展帶來的污染是霧霾形成的根本原因。

氣象要素對霧霾的影響季節(jié)性較明顯，夏季京津冀地區(qū)受低壓控制，氣溫為一年中的最高值，蒸發(fā)旺盛，空氣較為濕潤，且大氣層較活躍，空氣流動性強，帶來降水和風的可能性高；冬季受高壓控制，氣溫為一年中的最低值，天氣活動較穩(wěn)定，出現(xiàn)降水和風的可能性較低。氣象是京津冀霧霾時間分布特征的主要影響因素。

近5年，京津冀各市的能源消費總量(圖5)及汽車擁有量(圖6)都處于增長趨勢。石家莊、唐山、滄州、保定、邯鄲、天津和北京的能源消費總量及汽車擁有量都要高于其他地區(qū)，這一分布和京津冀霧霾的時空分布特征基本相吻合。不難發(fā)現(xiàn)它們對京津冀霧霾的空間分布及霧霾強度有著根本性的影響。

圖5 能源消耗總量Fig.5 The total energy consumption

圖6 民用汽車擁有量Fig.6 The car ownership

4 結(jié)論

(1)京津冀PM2.5時空分布差異性大。PM2.5濃度值，在秋末至初冬驟然增高，空間范圍由東南向西北不斷擴大，冬末至初春迅速下降，空間范圍由西北向東南不斷縮小。這一特征與京津冀的氣象要素關(guān)聯(lián)性最大；PM2.5南北差異甚大，河北省南半部的濃度值最高，主要包括保定、石家莊、邢臺和邯鄲。此分布特征與京津冀的地形和社會經(jīng)濟要素關(guān)系最為密切。

(2)PM2.5的時空分布特征與氣象要素密切相關(guān)。各氣象要素對北京、天津和石家莊的影響存在差異，其中氣壓和濕度同京津冀PM2.5濃度呈正相關(guān)，其他呈負相關(guān)。氣象要素主要影響霧霾的集聚、擴散與轉(zhuǎn)移。

(3)PM2.5的時空分布特征與社會生產(chǎn)生活密切相關(guān)。京津冀地區(qū)PM2.5與汽車擁有量和第二產(chǎn)業(yè)尤其是工業(yè)能耗的關(guān)系最為密切，和建筑業(yè)能耗、揚塵竣工面積、區(qū)域傳輸?shù)纫泊嬖陉P(guān)聯(lián)性。社會經(jīng)濟因素是影響霧霾頻發(fā)的根本性原因。

(4)加強區(qū)域合作，聯(lián)防聯(lián)治。根治霧霾，首先要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整開始，加快京津冀重化工業(yè)的轉(zhuǎn)型，尤其要治理對大氣有嚴重污染的企業(yè)；其次要加強工業(yè)廢氣、粉塵和揚塵污染治理，全面加強城市揚塵污染控制，加強城鄉(xiāng)綠化生態(tài)建設，降低揚塵的污染程度。最后還要完善京津冀區(qū)域性治理的配套設施，推動京津冀一體化，共同為治理霧霾努力。

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The Spatial and Temporal Variation of Haze and Its Relativity in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

Ma Xiaoqian1， Liu Zheng2， Zhao Xuyang2， Tian Lihui1， Wang Tong1

(1.College of Resources and Environment, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050024,China； 2.College of Resources and Environment, Shijiazhuang University, Shijiazhuang 050035, China)

Beijing-Tianjin-Hebei Region is typical haze-prone area, to research the temporal and spatial distribution of haze in this area and its distributing characteristics has great significance for the prevention of haze. The research showed that: ① Beijing, Tianjin and north-south distribution of haze during this period varies greatly, late fall to early winter PM2.5 concentration suddenly increased, the spatial extent of constantly expanding from southeast to northwest. Late winter to early spring PM2.5 concentration decreased rapidly shrinking space range from northwest to northeast. ② When the weather is cold high pressure control, no wind or the wind is relatively small, the most vulnerable to the formation of fog haze; ③ The second industrial energy consumption and PM2.5 concentrations closer relationship, especially industrial energy consumption. ④ Meteorological elements are gathering haze, transfer and diffusion of important influencing factors, and socio-economic factors that affect the fundamental reason for Beijing, Tianjin and haze-prone. Therefore, prevention of haze, should be based on weather conditions in different time periods, and to take appropriate preventive measures. The socio-economic factors as the fundamental starting point, the search for effective measures to control the haze.

temporal-spatial distribution； haze； PM2.5； Beijing-Tianjin-Hebei Region

2015-01-24；

2016-02-17

河北省社會科學發(fā)展民生調(diào)研專項項目(201401 314)；河北省財政科研課題項目

馬曉倩(1990-)，女，河北邢臺市人，碩士研究生，主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究，(E-mail)maxiaoqian1990@163.com。

趙旭陽(1959-)，男，河北石家莊市人，教授，主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究，(E-mail)log2008@163.com。

X51

A

1003-2363(2016)02-0134-05