杭州城區(qū)PM2.5和PM10污染特征及其影響因子分析

項佳娥，徐麗華， 張方方， 邱布布，朱 弘

1.浙江農(nóng)林大學(xué) a.環(huán)境與資源學(xué)院;b.浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室， 浙江 杭州 311300 2.浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 311300

杭州城區(qū)PM2.5和PM10污染特征及其影響因子分析

項佳娥1a,b，徐麗華1a,b， 張方方1a， 邱布布1a,b，朱 弘2

1.浙江農(nóng)林大學(xué) a.環(huán)境與資源學(xué)院;b.浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室， 浙江 杭州 311300 2.浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 311300

利用2013年12月—2014年11月杭州城區(qū)空氣質(zhì)量監(jiān)測站PM2.5、PM10濃度值結(jié)合氣象、道路、人口數(shù)據(jù)以及站點周邊綠地信息分析PM2.5、PM10濃度時空特征及其影響因子。結(jié)果表明，杭州城區(qū)各監(jiān)測站PM2.5和PM10晴天日濃度變化趨勢基本一致，PM2.5比PM10污染嚴重；晴天日PM2.5、PM10濃度值與對應(yīng)的溫度(-0.463，-0.281)、風(fēng)速(-0.305，-0.332)呈負相關(guān)，與濕度(0.257，0.239)呈正相關(guān)；晴天有風(fēng)時，杭州市區(qū)PM2.5、PM10污染北部重于南部,東部重于西部，濃度極高值集中在風(fēng)速小于5 m/s時段，且風(fēng)速越小濃度值越高；溫度為12 ℃左右，濕度在60%～80%時，顆粒物污染最嚴重；交通高峰時各監(jiān)測站PM2.5、PM10污染程度存在明顯差異。相關(guān)性分析表明，PM2.5、PM10污染程度與道路密度成正比，與緩沖區(qū)內(nèi)綠地覆蓋面積成反比。PM2.5污染程度與人口密度成正比，PM10污染與人口密度成反比。

PM2.5；PM10；氣象因子；道路密度；人口密度；綠地覆蓋面積

隨城市化進程加快，顆粒物污染日趨嚴重，由此引發(fā)的空氣質(zhì)量惡化已經(jīng)是大氣環(huán)境的重要問題[1-3]，已引起國內(nèi)外廣泛重視。2014年政府工作報告中提出的2014年重點工作之一是以PM2.5為突破口，在灰霾頻發(fā)的特大城市或重點區(qū)域深入實施大氣污染防治規(guī)劃。利用城市大氣中PM2.5(D≥2.5 μm)和PM10(D≥10 μm)濃度監(jiān)測值研究灰霾時空特征成為區(qū)域大氣環(huán)境研究的熱點[4-6]。李名升等[7]對全國2002—2012年P(guān)M10濃度時空分布研究表明，在環(huán)保政策下，全國污染濃度整體達標率提高，但時間差異明顯：1、11—12月污染最重，7—9月達標率最高，空間上北方污染重于南方。郭元喜等[8]研究發(fā)現(xiàn)，中國中東部秋季PM10濃度與日氣溫波動間存在顯著相關(guān)。趙晨曦等[9]對北京地區(qū)冬春季PM2.5、PM10污染水平時空分布研究發(fā)現(xiàn)，污染物存在明顯月變化及日變化，空間上存在城鄉(xiāng)差異，且受氣象因子影響。羅娜娜等[10]發(fā)現(xiàn)，北京地區(qū)PM2.5、PM10受到濕度和溫度的影響最大，車速、車流量、風(fēng)速次之，其中車速、車流量、低風(fēng)速對顆粒物PM2.5的影響更顯著。SAI Y I等[11]發(fā)現(xiàn)，氣溶膠存在季節(jié)變化和明顯的日變化，TIAN G等[12]研究表明，基于氣象因子和PM10濃度之間關(guān)系的城市規(guī)劃有助于大氣污染的緩解。綜上所述，區(qū)域、城市的PM10和PM2.5的濃度分布存在時間和空間分布不均，并初步揭示了濕度、溫度、風(fēng)速、汽車尾氣排放等是產(chǎn)生其濃度變化的影響因素。

杭州市地處東南沿海區(qū)域，植被覆蓋率高，旅游資源豐富，是國內(nèi)著名的旅游城市。近幾年杭州市極端灰霾天氣頻發(fā)，從而極大降低人居環(huán)境質(zhì)量，引起民眾對杭州天氣質(zhì)量的關(guān)注。但是定量分析杭州城市PM2.5、PM10濃度分布的時間和空間特征，及其與濕度、溫度、風(fēng)速、人類活動等因素的影響關(guān)系的相關(guān)研究較少，不利于科學(xué)、客觀地認識杭州市環(huán)境空氣質(zhì)量。齊冰等[13]對杭州、桐廬、建德、淳安4個區(qū)域PM2.5濃度及其與氣象因子間關(guān)系進行研究，但他們關(guān)注的區(qū)域是杭州與周邊縣級市之間的城鄉(xiāng)間差異，而非杭州城區(qū)范圍。本文基于杭州市現(xiàn)有國家控制空氣質(zhì)量監(jiān)測站PM2.5、PM10質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)(2013年12月—2014年11月)，分析杭州城區(qū)PM2.5、PM10污染的時空特征，并根據(jù)獲取的氣象數(shù)據(jù)(溫度、濕度和風(fēng)速、風(fēng)向)、道路數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)，監(jiān)測站點周邊綠地覆蓋面積等，初步分析自然條件和城市化產(chǎn)生的人類活動干擾對灰霾天氣的影響，為杭州市科學(xué)防治灰霾提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

杭州城區(qū)共有國家控制空氣質(zhì)量監(jiān)測站點10個，但其中兩個由于儀器異常等原因數(shù)據(jù)缺失嚴重，因此本研究只選擇剩余的8個監(jiān)測站點(表1、圖1)。

表1 研究區(qū)概況

圖1 杭州城區(qū)監(jiān)測站點分布

2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

PM2.5和PM10濃度實時監(jiān)測數(shù)據(jù)來自杭州PM2.5和杭州空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)網(wǎng)。數(shù)據(jù)單元為PM2.5、PM10濃度的小時值，時間段為2013年12月—2014年11月。PM2.5、PM10日濃度數(shù)據(jù)由當(dāng)日每小時濃度值累加除以小時數(shù)得到。《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》(HJ 633—2012)規(guī)定PM2.5和PM10濃度一級日均濃度達標界限分別為35、50 μg/m3，二級為75、150 μg/m3，三級為115、250 μg/m3，四級為150、350 μg/m3，五級為250、420 μg/m3?？諝赓|(zhì)量達到一級為優(yōu)，二級為良，三級為輕度污染，四級為中度污染，五級為重度污染[14]。

氣象數(shù)據(jù)來自杭州天氣網(wǎng)，杭州市氣象站位于西湖區(qū)饅頭山，氣象站與1～8號監(jiān)測點的距離分別約為14、3.6、27.5，11.9、9.8、9.1、29.6、20.3 km，該氣象數(shù)據(jù)可以用作科學(xué)研究[15]。氣象數(shù)據(jù)以小時為單元，日氣象數(shù)據(jù)由每小時數(shù)據(jù)累加除以小時數(shù)計算得到。

在ArcGIS平臺下以監(jiān)測站點為中心建立以500 m為半徑的緩沖區(qū)，統(tǒng)計該區(qū)內(nèi)部人口密度、道路密度(單位面積內(nèi)道路長度)、綠地覆蓋面積。人口密度以街道、鄉(xiāng)鎮(zhèn)為單位計算。

3 結(jié)果與討論

3.1 杭州城區(qū)全年P(guān)M2.5 、PM10污染狀況

將杭州市8個監(jiān)測站2013年12月—2014年11月PM2.5、PM10日濃度進行主成分分析(PCA)(表2)，發(fā)現(xiàn)第一主成分特征值為7.590、7.307，解釋了總方差(總變異)的94.875%、91.338%，第二個主成分只解釋了2.143%、3.044%，并且累計貢獻率分別達到97.018%、94.382%。說明不同監(jiān)測站點PM2.5、PM10濃度間存在明顯相關(guān)性，不同監(jiān)測站之間變化趨勢基本相似，受一個或幾個主導(dǎo)因子影響[16]。

表2 各監(jiān)測站PM2.5、PM10日濃度PCA分析

根據(jù)杭州市城區(qū)行政面積矢量圖計算其重心，將距離重心最近的監(jiān)測站點作為全市區(qū)代表監(jiān)測站。由于8號監(jiān)測點(該測點位于浙江大學(xué)華家池校區(qū)內(nèi)，植被覆蓋度較好，可認為其受周邊的汽車尾氣排放而產(chǎn)生濃度值巨變的可能性較弱，能較好反映城市灰霾濃度變化的特征)距離杭州市行政面積重心最近，故選該站點為杭州城區(qū)代表站。

郭晗文等[17]研究表明，降雨對顆粒物具有清洗作用，對PM2.5、PM10濃度值變化影響較大。因此，本研究將8號監(jiān)測站雨天、雨后及數(shù)據(jù)異常天去除，PM2.5、PM10有效數(shù)據(jù)分別剩余143、144 d。統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，PM2.5濃度達到二級標準為50 d，約占全年晴天的三分之一，PM10濃度達到二級標準有96 d，約為三分之二。PM2.5濃度達到三、四、五級分別為115、129、141 d，PM10濃度達到三、四、五級分別為137、142、144 d。PM10濃度值不超過五級，而PM2.5濃度最高日超過五級。綜上所述，杭州城區(qū)PM2.5比PM10污染更嚴重，PM2.5顆粒物污染是杭州城區(qū)空氣質(zhì)量提升的首要治理對象。

3.2 杭州城區(qū)PM2.5和PM10濃度與溫度、濕度和風(fēng)速、風(fēng)向間關(guān)系

城區(qū)代表站PM2.5、PM10日濃度與氣象因子間相關(guān)性如表3所示。PM2.5、PM10濃度與溫度(-0.463，-0.281)、風(fēng)速(-0.305，-0.332)均呈負相關(guān)，與濕度(0.257， 0.239)呈正相關(guān)(P<0.01)。相關(guān)性分析表明，溫度低、風(fēng)速小天氣對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度值較高。溫度低則不利于顆粒物在垂直方向擴散[18]，顆粒物在近地面處累積，濃度值升高；風(fēng)速小則空氣流動較緩慢，導(dǎo)致污染物水平方向擴散較弱，不利于高污染區(qū)域與低污染區(qū)域間顆粒物傳輸。 PM2.5、PM10濃度與濕度呈正相關(guān)表明，濕度越大，顆粒物污染越嚴重，這與顆粒物形成機制相關(guān)。顆粒物形成需要凝結(jié)核，空氣濕度高時，水汽在其形成過程中容易充當(dāng)凝結(jié)核，吸附空氣中的化學(xué)分子，物理粒子等，加速顆粒物的形成，從而使PM2.5、PM10濃度值有所升高[19]。溫度、濕度兩者與PM10濃度相關(guān)性低于PM2.5，表明溫度越高，濕度越小，PM2.5比PM10濃度值下降速度更快。風(fēng)速與PM2.5濃度的相關(guān)性低于PM10，說明刮風(fēng)對于PM2.5的影響弱于PM10，因PM10是來自揚塵、沙塵等機械過程所產(chǎn)生粒徑較大的可吸入顆粒物，而PM2.5則來自化石燃油燃燒等產(chǎn)生粒徑較小的可吸入顆粒物。

表3城區(qū)代表站PM2.5、PM10日濃度與氣象因子間相關(guān)性

注：“**”表示置信水平為99%的顯著相關(guān)。

為更明晰氣象因子對顆粒物污染影響，將PM2.5、PM10濃度與溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)在origin軟件平臺進行分析(圖2、圖3)。由圖2可知，PM2.5、PM10濃度隨著風(fēng)速增大而降低的趨勢非常明顯，有風(fēng)狀態(tài)下，杭州城區(qū)PM2.5和PM10濃度整體呈現(xiàn)北部重于南部、東部重于西部；PM2.5、PM10濃度極高值基本上集中在風(fēng)速小于5 m/s的時段，且風(fēng)速越小對應(yīng)的濃度值越高。當(dāng)風(fēng)向(0°為正北，90°為正東)為300°～360°和0°～60°時，無論風(fēng)速大小，顆粒物污染均比其余風(fēng)向盛行時嚴重，其次為風(fēng)向在90°左右時污染亦較嚴重。這是受北方污染和杭州自身產(chǎn)業(yè)布局影響：在300°～360°時以西北風(fēng)為主，0°～60°時以東北風(fēng)為主，已有研究表明，中國北方整體污染較為嚴重，北風(fēng)利于污染物由北向南轉(zhuǎn)移，形成跨界污染現(xiàn)象，加重杭州區(qū)域污染[20]。杭州自身產(chǎn)業(yè)布局西部以西湖風(fēng)景區(qū)等旅游區(qū)、生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)為主，產(chǎn)生的污染物較少，自我凈化能力較強，而東部有濱江高新產(chǎn)業(yè)區(qū)、臨江工業(yè)園區(qū)等產(chǎn)業(yè)園區(qū)分布，制造業(yè)、化工業(yè)等工業(yè)較為發(fā)達，污染相對嚴重，東風(fēng)容易攜帶污染物吹向杭州城區(qū)，加重顆粒物污染狀況。

圖2 PM2.5、PM10日濃度與風(fēng)向、風(fēng)速關(guān)系

圖3 PM2.5、PM10日濃度與溫度、濕度關(guān)系

由圖3可知，隨著溫度上升PM2.5、PM10濃度值均產(chǎn)生明顯先上升后下降的過程，而隨著空氣濕度上升濃度值基本表現(xiàn)為不斷上升的過程。濕度在80%左右時，PM2.5、PM10濃度比其余濕度狀況下高，且在該濕度下溫度在0～6 ℃范圍時顆粒物濃度出現(xiàn)一個較高濃度段，在12 ℃左右時達到PM2.5、PM10濃度的最高段，繼而隨著溫度升高，濃度值逐漸降低。綜上所述，低溫高濕天氣容易產(chǎn)生城市灰霾天氣。

3.3 人類活動強干擾下杭州市區(qū)PM2.5、PM10污染程度空間差異

前文對杭州城區(qū)代表站全年段晴天PM2.5、PM10日均濃度達標情況進行年度分析，能反映自然條件干擾下其空間特征差異。然而，城市是最容易受人類活動干擾的區(qū)域，大氣環(huán)境與人類活動空間組織戚戚相關(guān)，在人類活動行為干擾下，PM2.5、PM10污染程度如何？其空間差異是否較大？以下繼續(xù)展開研究。

葉賢滿等[21]研究發(fā)現(xiàn)，機動車尾氣是PM2.5、PM10顆粒物主要來源之一，道路揚塵、工業(yè)活動等均對污染物有著重要貢獻。交通活動產(chǎn)生的污染具有明顯的時段性，因此本文選取杭州交通高峰時(17∶00)PM2.5、PM10濃度數(shù)據(jù)(剔除雨天、雨后及濃度異常數(shù)據(jù)，2號監(jiān)測站由于儀器異常PM10濃度數(shù)據(jù)缺失較多，不計入統(tǒng)計)，表征人類活動強干擾情況下的污染情況，并首先分析該時間段杭州市8個監(jiān)測站顆粒物污染程度差異情況。詳見表4。

表4 各監(jiān)測站交通高峰時段PM2.5、PM10濃度污染等級概率及其影響因子

注：比例值=高于某一等級天數(shù)/統(tǒng)計總天數(shù)。

由表4可知，所有監(jiān)測站PM2.5濃度高于二級的比例為0.370～0.463，高于三級的比例為0.123～0.194，高于四級的比例為0.055～0.101，高于五級的比例為0.018～0.042；PM10濃度高于二級的比例為0.161～0.379，高于三級的比例為0.031～0.110，高于四級的比例為0.000～0.027，高于五級比例為0.000～0.026。表明PM2.5出現(xiàn)輕度、中度、重度污染的概率均明顯高于PM10，說明PM2.5污染程度相比PM10更嚴重，其是影響空氣質(zhì)量的重要因子，需要重點防治。

不同監(jiān)測站污染程度比例值存在明顯差異。6號監(jiān)測站PM2.5污染等級高于二、三、四級比例值在各監(jiān)測站中最低，PM10污染等級高于二、三級比例值最低，其對應(yīng)的道路密度最小為零，人口密度最低為2 008人/km2，緩沖區(qū)內(nèi)綠地覆蓋面積最高為52.059 6 km2。PM2.5污染等級比例值略大于6號監(jiān)測站的為8號監(jiān)測站，該監(jiān)測站雖然對應(yīng)的道路密度較高，但人口密度較小，綠地覆蓋面積相對較高。PM10污染比例值略大于6號監(jiān)測站的為7號監(jiān)測站，該監(jiān)測站雖然綠地面積值較小，但道路密度、人口密度值也較小。1號監(jiān)測站對應(yīng)的顆粒物污染等級比例值較高，該監(jiān)測站道路密度，人口密度均較高，綠化面積值處于中間范圍。從監(jiān)測站所屬行政區(qū)域來看，濱江區(qū)PM2.5、 PM10染較為嚴重，西湖區(qū)顆粒物污染相對最輕，其次為江干區(qū)。

為進一步研究，將交通高峰時PM2.5、PM10污染等級比例值與道路密度、人口密度、綠地覆蓋面積進行相關(guān)性分析(表5)。PM2.5和PM10污染等級比例值與道路密度值明顯呈正相關(guān)，表明道路密度越高的區(qū)域灰霾污染越嚴重。道路密度高對應(yīng)的交通發(fā)達，上下班、物流等交通流量均較大，汽車尾氣排放量隨之較高，同時汽車行駛過程中引起揚塵易加重灰霾污染。PM2.5、PM10污染等級比例值與綠地覆蓋面積呈反比，表明綠地覆蓋率較高區(qū)域灰霾污染相對較輕。一方面，植物能夠起到吸滯塵埃的作用，降低污染物濃度[22]。另外，綠地覆蓋率提高，意味著工業(yè)用地、交通用地等不透水面的減少，間接減少了污染源。PM2.5污染等級比例值與人口密度表現(xiàn)為正相關(guān)，PM10污染等級比例值與人口密度卻基本表現(xiàn)為負相關(guān)，表明人口密集區(qū)域?qū)?yīng)的細顆粒物污染相對較為嚴重。人口密集的區(qū)域人類活動強度必然增加，生活產(chǎn)生(如餐飲活動、出行行為等)導(dǎo)致顆粒物污染加重。但城市規(guī)劃時多將居住區(qū)安置在區(qū)域盛行風(fēng)上風(fēng)向，且盡量遠離鐵路、工業(yè)區(qū)等，工業(yè)等對PM10污染貢獻率較高[21]，人口密度大的區(qū)域以居住區(qū)為主，因此PM10污染相對較為輕緩。同時杭州在進行城市管理時會對居民區(qū)等人口較密集區(qū)域通過灑水等措施在灰霾污染較嚴重時緩解污染，從而降低顆粒物污染，而降水等對PM10的清洗作用較明顯[23]。

表5 交通高峰時PM2.5、PM10污染等級概率值與影響因子間相關(guān)性

4 結(jié)論

1)杭州城區(qū)代表站晴天時PM2.5、PM10濃度達到二級天數(shù)分別約為三分之一、三分之二，且PM2.5污染嚴重時會出現(xiàn)空氣質(zhì)量有毒天氣，因此治理顆粒物污染首要任務(wù)是緩解PM2.5污染。

2)相關(guān)性分析表明，PM2.5、PM10日濃度值與對應(yīng)的溫度(-0.463，-0.281)、風(fēng)速(-0.305，-0.332)呈負相關(guān)，與濕度(0.257，0.239)呈正相關(guān)，說明低溫、高濕、低風(fēng)速天氣對應(yīng)的PM2.5和PM10濃度較高。

3)有風(fēng)狀態(tài)下，杭州市區(qū)PM2.5、PM10濃度整體呈現(xiàn)北部重于南部、東部重于西部。 PM2.5、PM10濃度極高值基本集中在風(fēng)速小于5 m/s時段，且風(fēng)速越小顆粒物污染越嚴重；氣溫在12 ℃左右，濕度在60%～80%左右時，污染最嚴重。

4)交通高峰時各監(jiān)測站PM2.5、PM10污染程度存在明顯差異。相關(guān)性分析表明，PM2.5、PM10污染程度與道路密度成正比，與緩沖區(qū)內(nèi)綠地覆蓋面積成反比。受居住區(qū)區(qū)域地理位置等影響PM2.5污染程度與人口密度成正比，PM10污染與人口密度成反比。

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Study on the Pollution Characters and Impact Factors of PM2.5and PM10in Urban Hangzhou

XIANG Jia’e1a,b，XU Lihua1a,b，ZHANG Fangfang1a，QIU Bubu1a,b，ZHU Hong2

1.a.School of Environment and Resource; b.China Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, China 2.School of Forestry and Biotechnology, Zhejiang A&F University, Hangzhou 311300, China

PM2.5and PM10concentrations data, in fine days, got by the air quality monitoring sites from Dec. 2013 to Nov. 2014, combined with meteorological factors, road density, population density in urban Hangzhou as well as green cover area in the buffer zones, were used to analysis the spatial-temporal characters of PM2.5and PM10concentrations and their impact factors. The results showed:PM concentrations in different sites had the same trend; PM2.5pollution was more sever than PM10pollution. Daily PM2.5and PM10concentrations had negative correlation with temperature (-0.463, -0.281) and wind speed (-0.305, -0.332), but positive correlation with humidity (0.257, 0.239). With wind, PM pollution was more sever in the northern and eastern parts than the southern and western parts. Most of the high PM concentrations appeared when the wind speed was less than 5 m/s, and the smaller the wind speed the higher the PM concentrations. The highest PM2.5and PM10concentrations appeared when the daily temperature was around 12 ℃ and the humidity was about 60%～80%. During the traffic peak period, PM2.5and PM10pollution levels were obviously different from each other, correlation coefficients dedicated that PM2.5and PM10pollution levels were positive with road density and negative with the green coverage rate in the buffer areas. PM2.5pollution level was positive correlation with population density while PM10was negative correlation with population density.

PM2.5；PM10；meteorological factor；road density；population density；green cover area

2015-09-15；

2015-09-25

國家自然科學(xué)基金(41201563)；浙江省科技廳公益項目(2013C33027)；浙江省自然科學(xué)基金(LY12D01003)

項佳娥(1990-)，女，浙江杭州人，碩士。

徐麗華

X823

A

1002-6002(2016)06- 0036- 07

10.19316/j.issn.1002-6002.2016.06.06