中國大陸地區(qū)GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性研究*

王 勇，郝振航，任 棟，占 偉

(1. 天津城建大學(xué) 地質(zhì)與測繪學(xué)院，天津 300384;2. 中國地震局第一監(jiān)測中心，天津 300180)

中國大陸地區(qū)GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性研究*

王 勇1，郝振航1，任 棟1，占 偉2

(1. 天津城建大學(xué) 地質(zhì)與測繪學(xué)院，天津 300384;2. 中國地震局第一監(jiān)測中心，天津 300180)

鑒于GNSS對流層延遲與水汽之間的高度相關(guān)，以中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(CMONOC)為例，開展GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性比較研究。通過2015年12月至2016年2月的58組GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性比較分析，研究發(fā)現(xiàn)：中國大陸的東北、華北、華中、部分西北地區(qū)以及部分西南地區(qū)的GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性為正相關(guān)，而華東、華南、部分西北地區(qū)、部分西南地區(qū)兩者的相關(guān)性為負(fù)相關(guān)。通過同期降水與風(fēng)速數(shù)據(jù)的分析，降水與風(fēng)速對GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性有顯著影響。

GNSS; 對流層延遲; PM2.5; 相關(guān)性; 中國大陸

伴隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、城市化進(jìn)程的加快，大氣污染環(huán)境問題越發(fā)嚴(yán)重，其中PM2.5已成為影響我國大氣環(huán)境質(zhì)量的主要污染物之一[1]。霧霾天氣過程前后GNSS對流層延遲的變化存在一個較為明顯的上升和下降過程，該變化不同于對流層延遲的日變化[2]。水汽是影響天氣變化的重要因素之一，利用高精度解算軟件GAMIT獲得GNSS測站對流層延遲結(jié)果的基礎(chǔ)上，去除測站靜力學(xué)延遲獲得對流層濕延遲，通過模型轉(zhuǎn)換獲得可降水量(水汽)[3]。針對多次霧霾天氣過程，王勇等分別以北京、河北省為例進(jìn)行了GPS水汽與PM2.5濃度的相關(guān)性比較研究，發(fā)現(xiàn)兩者存在正相關(guān)性特性[4-5]。其他學(xué)者以西安等地區(qū)為例開展了霧霾與GPS水汽的相關(guān)性分析[6-8]。

中國大陸的其他地區(qū)的水汽變化是否與PM2.5濃度的變化也存在正相關(guān)性？其結(jié)論對于大氣污染防治可產(chǎn)生一定的指導(dǎo)作用。中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)目前有260個GNSS連續(xù)觀測站點，通過高精度解算軟件GAMIT可以反演測站對流層延遲(Zenith Tropospheric Delay，ZTD)，GNSS ZTD與水汽之間存在高度正相關(guān)特性[3]，因此，本文將利用中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)(CMONOC)反演的GNSS測站對流層延遲，開展其與PM2.5濃度的相關(guān)性分析，探討中國大陸地區(qū)哪些地區(qū)GNSS ZTD與PM2.5濃度存在正相關(guān)特性。該結(jié)果可為中國區(qū)域的霾災(zāi)害天氣治理提供一定的參考。

1 實驗數(shù)據(jù)與方法

研究數(shù)據(jù)主要包含GNSS ZTD數(shù)據(jù)和PM2.5濃度數(shù)據(jù)。

由于降水對大氣微顆粒物有明顯的濕沉降作用[9]。我國大陸地區(qū)冬季降水量較少，且冬季為霾污染天氣高發(fā)季節(jié)，因此本文選擇冬季進(jìn)行GNSS ZTD和PM2.5濃度的相關(guān)性比較，研究數(shù)據(jù)時間為2015年12月1日到2016年2月29日。

GNSS ZTD為CMONOC網(wǎng)絡(luò)的GNSS數(shù)據(jù)解算獲得的站點ZTD結(jié)果，該結(jié)果由中國地震局第一監(jiān)測中心計算提供。ZTD數(shù)據(jù)為每2 h一次，單位為mm。

PM2.5濃度數(shù)據(jù)由天氣后報(http://www.tianqihoubao.com/weather/city.aspx)提供，為日值數(shù)據(jù)，單位為μg/m3。為方便進(jìn)行對比研究，選點要求均含有兩類數(shù)據(jù)的站點，并對ZTD數(shù)據(jù)求日均值。

2 GNSS ZTD與PM2.5濃度比較

CMONOC網(wǎng)絡(luò)GNSS站點與PM2.5濃度觀測同城市的站點共有65個，由于山東省GNSS站點數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故不對山東省的站點進(jìn)行相關(guān)特性分析研究，論文最終滿足相關(guān)性比較的GNSS站點為58個。

對擁有GNSS觀測數(shù)據(jù)和PM2.5濃度觀測的58個城市分別開展GNSS ZTD和PM2.5濃度的相關(guān)性分析，統(tǒng)計兩者的相關(guān)性及樣本數(shù)和顯著性檢驗值，統(tǒng)計結(jié)果見表1。

表1 中國大陸地區(qū)GNSS ZTD與PM2.5濃度的相關(guān)性比較

續(xù)表1

由表1可以看出，在中國大陸地區(qū)的部分地區(qū)GNSS ZTD與PM2.5濃度存在正相關(guān)特性，部分地區(qū)存在負(fù)相關(guān)特性，部分地區(qū)則顯著性檢驗值較差。本文假定顯著性值低于0.05的數(shù)據(jù)為通過檢驗。由于數(shù)據(jù)為日值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量少，部分站點的顯著性檢驗值沒有通過檢驗。假定顯著性值低于0.05的數(shù)據(jù)為通過相關(guān)性檢驗，滿足條件的數(shù)據(jù)為22個(表2)，圖1為部分通過顯著性檢驗的站點的GNSS ZTD與PM2.5濃度的比較。

表2 通過顯著性檢驗的GNSS站點 ZTD與PM2.5濃度的相關(guān)性統(tǒng)計

圖1 GNSS ZTD與PM2.5濃度的比較

由表1、表2和圖1中國大陸地區(qū)的GNSS ZTD與PM2.5濃度的比較可看出，東北、華中、華北地區(qū)與部分西北地區(qū)以及部分西南地區(qū)GNSS ZTD與PM2.5濃度之間呈現(xiàn)正相關(guān)特性，而華東、華南、部分西北地區(qū)和部分西南地區(qū)GNSS ZTD與PM2.5濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性。南部地區(qū)和西部地區(qū)相關(guān)性比較未通過顯著性檢驗，與當(dāng)?shù)靥鞖馇闆r(主要是風(fēng)速、降水)存在一定關(guān)系。風(fēng)速的變化與PM2.5濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性[10]。降水對大氣顆粒物不同組分的去除效果雖略有不同，但總體上對顆粒物的去除作用顯著[11]。在南部、西部冬季仍有明顯降水過程和大風(fēng)天氣。表3和表4分別統(tǒng)計了2015年12月至2016年2月GNSS站點所在城市的降水天數(shù)和風(fēng)速大于3級的天數(shù)。

由表3、表4的GNSS站點城市的降水天數(shù)和風(fēng)速情況可以看出，由于受明顯降水和風(fēng)力影響，PM2.5濃度降低，ZTD數(shù)據(jù)與PM2.5質(zhì)量濃度無明顯相關(guān)性，甚至呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性。新疆西藏地區(qū)由于地廣人稀，沒有太多的重工業(yè)，PM2.5濃度變化不明顯，該區(qū)域PM2.5濃度與GNSS ZTD不存在正相關(guān)特性。

3 結(jié)論

本文以中國大陸構(gòu)造環(huán)境監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的GNSS ZTD數(shù)據(jù)與所在城市的PM2.5濃度數(shù)據(jù)開展相關(guān)性研究，獲得以下結(jié)論。

(1)中國大陸地區(qū)的東北、華中、華北、部分西北地區(qū)以及部分西南地區(qū)GNSS ZTD數(shù)據(jù)與PM2.5濃度呈現(xiàn)明顯正相關(guān)特性。由于該地區(qū)霾污染天氣頻發(fā)，GNSS ZTD變化與PM2.5濃度均出現(xiàn)顯著上升過程。

表3 GNSS站點城市降水天數(shù)統(tǒng)計

注：降水次數(shù)包含了降雨次數(shù)、降雪次數(shù)以及雨夾雪次數(shù)情況。

表4 GNSS站點城市風(fēng)力統(tǒng)計(風(fēng)速大于3級)

(2)華東、華南、部分西北地區(qū)和部分西南地區(qū)GNSS ZTD數(shù)據(jù)與PM2.5濃度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特性，原因為受降水沖刷和風(fēng)力影響，PM2.5濃度降低。

(3)未通過檢驗的其他地區(qū)因數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，今后可以采用更長時序數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。

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Abstract:According to the high correlation between GNSS zenith tropospheric delay (ZTD) and precipitable water vapor (PWV), the Crustal Movement Observation Network of China (CMONOC) is taken as an example to study the correlation between GNSS ZTD and PM2.5concentration in China. Based on the comparisons of GNSS ZTD and PM2.5concentrations from December 2015 to February 2016, it is found that there are positive correlations between GNSS ZTD and PM2.5concentration in Northeast China, North China, Central China, part of Northwest China and part of Southwest China. While there are negative correlations in east China and south China, part of northwest China and southwest China. According to the analysis of precipitation and wind velocity during the same period, it was found that precipitation and wind velocity are shown significant influence on the correlation between GNSS ZTD and PM2.5concentration. In the regions of positive correlation of GNSS ZTD and PM2.5concentration, the change of GNSS ZTD is positively corresponding to the change of PM2.5concentration.

Key words:GNSS; ZTD; PM2.5; correlation; China mainland

Correlation Analysis of GNSS ZTD and PM2.5Concentration in China

WANG Yong1, HAO Zhenhang1, REN Dong1and ZHAN Wei2

(1.TianjinChengjianUniversitySchoolofGeologyandGeomatics,Tianjin300384,China; 2.FirstCrustalMonitoringandApplicationCenter,ChinaEarthquakeAdministration,Tianjin300180,China)

王勇，郝振航，任棟，等. 中國大陸地區(qū)GNSS對流層延遲與PM2.5濃度的相關(guān)性研究[J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(4)：6-10.[WANG Yong，HAO Zhenhang，REN Dong，et al. Correlation Analysis of GNSS ZTD and PM2.5Concentration in China[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(4)：6-10.

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.04.002.]

X43; P426

A

1000-811X(2017)04-0006-05

2017-02-23

2017-04-07

天津市自然科學(xué)基金(17JCYJC21600)；河北省自然科學(xué)基金(D2015209024)

王勇(1978-)，男，江西寧都人，博士，教授，主要從事GPS氣象學(xué)研究. E-mail:wangyongjz@126.com

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.04.002