合肥市主城區(qū)PM2.5時(shí)空分布特征研究

顧康康 ，祝玲玲

空氣污染對居民身體健康具有直接危害（Zhou et al.，2017；王占山等，2015），尤其是PM2.5污染，已經(jīng)成為制約城市可持續(xù)發(fā)展的重要因素。在快速城鎮(zhèn)化和工業(yè)化過程中，受排放源強(qiáng)度、地形、區(qū)位、溫度、濕度等因素的影響，中國城市 PM2.5污染呈現(xiàn)顯著的時(shí)空分異特征（Hu et al.，2013；Tao et al.，2017；戴昭鑫等，2016；楊昆等，2016；熊歡歡等，2017）。王振波等（2015）基于中國2014年190個(gè)城市945個(gè)監(jiān)測站的PM2.5濃度觀測數(shù)據(jù)，計(jì)算得出 2014年中國城市 PM2.5平均質(zhì)量濃度為61 μg·m-3，具有顯著的冬秋高、春夏低的“U”型逐月變化規(guī)律和周期型U-脈沖型逐日變化規(guī)律；李名升等（2016）基于2014年全國161個(gè)城市PM2.5濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，認(rèn)為中國京津翼及周邊地區(qū)，中部地區(qū)的湖北、湖南、安徽PM2.5污染較重，東南沿海和云南、西藏污染相對較輕，PM2.5的空間分布與風(fēng)速、相對濕度、土地利用等具有較強(qiáng)的相關(guān)性；張思遠(yuǎn)等（2015）對合肥市2013年和2014年 PM2.5濃度變化與時(shí)間、氣象條件、地域維度的關(guān)系進(jìn)行研究，認(rèn)為影響 PM2.5濃度的主要因素為當(dāng)?shù)氐臍庀髼l件因素和污染源的排放情況，其中氣象條件為主要原因；蘇維等（2017）分析了南昌市2013—2015年 PM2.5和 PM10濃度、氣象因素和交通流量的關(guān)系，認(rèn)為南昌市PM2.5和PM10濃度呈現(xiàn)城市中心高、城市邊緣低的空間分布格局，PM2.5和 PM10濃度與氣壓、溫度、相對濕度、風(fēng)速、降雨量、日照時(shí)數(shù)顯著相關(guān)，車流量顯著提高了周邊PM2.5濃度。

綜上可知，中國開展大量關(guān)于城市 PM2.5濃度時(shí)空分布特征及影響因素開展的研究，普遍認(rèn)為PM2.5濃度與氣壓、溫度、相對濕度、風(fēng)速、降雨量、日照時(shí)數(shù)顯著相關(guān)。筆者研究合肥市居住區(qū)用地開發(fā)強(qiáng)度與微氣候的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)居住區(qū)用地開發(fā)強(qiáng)度（容積率、綠地率、建筑密度）與溫度、濕度、風(fēng)速有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性（顧康康等，2017），據(jù)此推斷城市用地開發(fā)強(qiáng)度與 PM2.5濃度有一定關(guān)聯(lián)性。目前，國內(nèi)外關(guān)于土地利用對 PM2.5濃度的影響研究較少（Chu et al.，2015；謝舞丹等，2017），合肥尚未開展過相關(guān)研究。因此，本研究利用合肥市環(huán)境保護(hù)局10個(gè)國控環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測站24 h連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，分析合肥市主城區(qū) PM2.5濃度分布特征，探討 PM2.5分布與用地開發(fā)強(qiáng)度、道路交通的關(guān)系，為城市大氣環(huán)境質(zhì)量改善提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

合肥位于中國華東地區(qū)，長三角西端，江淮之間，是安徽省省會城市，地形以丘陵崗地為主，江淮分水嶺自西向東橫貫全境。氣候?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)性濕潤氣候，四季分明，夏熱冬冷，年均氣溫15.7 ℃，年均相對濕度為 77%，年均降水量約 1000 mm。2016年末，合肥市常駐總?cè)丝?86.9萬，城市建成區(qū)面積428 km2，GDP達(dá)到6274.3億元。

1.2 數(shù)據(jù)來源

PM2.5小時(shí)濃度數(shù)據(jù)為合肥市環(huán)境保護(hù)局10個(gè)國控環(huán)境空氣自動(dòng)監(jiān)測站24 h連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，時(shí)間為2016年1月1日—2016年12月31日。合肥市主城區(qū)10個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測站位置見圖1，各空氣質(zhì)量監(jiān)測站信息見表1。

PM2.5統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均為小時(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)每天24 h數(shù)據(jù)求得算數(shù)平均值，即為PM2.5質(zhì)量濃度日均值，根據(jù)每天PM2.5質(zhì)量濃度日均值求得月均值，根據(jù)月均值求得季均值和年均值。其中，3—5月為春季，6—8月為夏季，9—11月為秋季，12—次年2月為冬季。監(jiān)測數(shù)據(jù)運(yùn)用Excel 2010、SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 合肥市主城區(qū)PM2.5的時(shí)間變化規(guī)律

根據(jù)中國最新的環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（GB 3095—2012），環(huán)境空氣功能區(qū)分為二類，一類區(qū)為自然保護(hù)區(qū)、風(fēng)景名勝區(qū)和其他需要特殊保護(hù)的區(qū)域，PM2.5濃度年均限值和日均限值分別為15 μg·m-3和35 μg·m-3；二類區(qū)為居住區(qū)、商業(yè)交通居民混合區(qū)、文化區(qū)、工業(yè)區(qū)和農(nóng)村地區(qū)，年均限值和日均限值分別為 35 μg·m-3和 75 μg·m-3。合肥市主城區(qū)2016 年 PM2.5年均質(zhì)量濃度為 57 μg·m-3，符合環(huán)境空氣質(zhì)量二類區(qū)標(biāo)準(zhǔn)。

2.1.1 PM2.5濃度季均值

圖2 2016年合肥市主城區(qū)PM2.5濃度時(shí)間變化規(guī)律圖Fig. 2 The distribution of the daily and monthly PM2.5 concentration change in Hefei Urban Area in 2016

圖1 合肥市主城區(qū)國控空氣質(zhì)量監(jiān)測站分布圖Fig. 1 Spatial distribution of national monitoring sites in Hefei Urban Area

表1 合肥市主城區(qū)國控空氣質(zhì)量監(jiān)測站特征Table 1 Characteristics of national monitoring sites in Hefei Urban Area

由圖2可知，合肥市主城區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度季節(jié)差異顯著，冬季PM2.5平均質(zhì)量濃度84 μg·m-3，其次為春季、秋季和夏季，分別為 62、45和 38 μg·m-3，冬季PM2.5平均質(zhì)量濃度超過環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（75 μg·m-3）。時(shí)間序列上 PM2.5濃度具有明顯的非均勻分布，在短期時(shí)間內(nèi)秋、冬季 PM2.5濃度會出現(xiàn)較大波動(dòng)，這與階段性秸稈燃燒、取暖燃料消耗以及氣候條件（冬季常出現(xiàn)靜風(fēng)，降雨量?。┑扔绊懴嚓P(guān)；春、夏季受到降雨影響，PM2.5濃度比較穩(wěn)定。

2.1.2 PM2.5濃度月均值

合肥市主城區(qū) PM2.5月均質(zhì)量濃度最高值是 1月，達(dá)到88 μg·m-3（圖2），最低值出現(xiàn)在10月，達(dá)到34 μg·m-3，變化趨勢呈現(xiàn)單峰單谷型。其中，1月、2月、3月、12月 PM2.5月均質(zhì)量濃度超過75 μg·m-3，屬于輕度污染，7月和10月PM2.5月均質(zhì)量濃度低于35 μg·m-3，屬于優(yōu)，其余月份PM2.5月均質(zhì)量濃度均在35～75 μg·m-3之間，屬于良好。

2.1.3 PM2.5濃度日均值

合肥市主城區(qū) PM2.5日均濃度變化呈現(xiàn)出周期性脈沖型起伏變化規(guī)律。春季和冬季波動(dòng)周期較短，夏季和秋季波動(dòng)周期較長，整體呈現(xiàn)春冬高、夏秋低的U型特征。PM2.5日均質(zhì)量濃度最高值出現(xiàn)在2月，達(dá)到 214 μg·m-3，最低值出現(xiàn)在 9月，達(dá)到 6 μg·m-3。計(jì)算日均PM2.5濃度，得出污染等級天數(shù)的頻率（圖3）。結(jié)果顯示，空氣質(zhì)量平均達(dá)標(biāo)天數(shù)為256 d，總體呈現(xiàn)夏季最多、秋春次之、冬季最少的季節(jié)規(guī)律，夏季空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)率為97.82%，秋季和春季分別為93.43%和81.32%，冬季為40.13%；就月度而言，6—8月空氣達(dá)標(biāo)率均高于90%，其中8月達(dá)標(biāo)率為100%，為全年最高；4月、5月和10月均在 90%～95%之間，2月、3月、11月、12月在20%～50%之間，12月最低，僅為29.03%。反之，污染天數(shù)則呈現(xiàn)春冬多、夏秋少的規(guī)律，1月、2月、3月、11月和12月的污染天數(shù)比例均超過50%，重度以上污染天氣主要出現(xiàn)在春冬季節(jié)，嚴(yán)重污染天氣暫未出現(xiàn)。

圖3 2016年合肥市主城區(qū)逐月PM2.5污染等級天數(shù)比例Fig. 3 Monthly statistics of the proportion days covered by PM2.5 pollution in Hefei Urban Area in 2016

2.2 合肥市主城區(qū)PM2.5的空間變化規(guī)律

2.2.1 PM2.5的空間分異規(guī)律

圖4 合肥市主城區(qū)不同時(shí)期PM2.5質(zhì)量濃度空間分布圖Fig. 4 Spatial distribution of PM2.5 mass concentration in Hefei urban area in different time

利用Arcgis空間插值分析得到合肥市主城區(qū)不同時(shí)期PM2.5質(zhì)量濃度空間分布圖（圖4）。由圖可知，2016年1月合肥市主城區(qū)PM2.5質(zhì)量濃度空間分布呈現(xiàn)“雙峰多谷”的規(guī)律，廬陽區(qū)和濱湖新區(qū)是PM2.5質(zhì)量濃度高峰區(qū)，均值達(dá)到95 μg·m-3，高新區(qū)、明珠廣場等地區(qū)是 PM2.5質(zhì)量濃度低谷區(qū)，均值達(dá)到81 μg·m-3，空間差異達(dá)到17%；2016年7月合肥市主城區(qū) PM2.5質(zhì)量濃度空間分布呈現(xiàn)“雙峰雙谷”的規(guī)律，廬陽區(qū)和包河區(qū)是 PM2.5質(zhì)量濃度高峰區(qū)，均值達(dá)到40 μg·m-3，高新區(qū)、明珠廣場是PM2.5質(zhì)量濃度低谷區(qū)，均值達(dá)到30 μg·m-3，空間差異達(dá)到 33%?？傮w而言，合肥市主城區(qū) PM2.5空間分布形成廬陽區(qū)—濱湖新區(qū)的南北高峰帶，東西兩側(cè)逐漸降低的規(guī)律。

2.2.2 PM2.5濃度與監(jiān)測站距市中心距離關(guān)系分析

為進(jìn)一步研究合肥主城區(qū)PM2.5空間分布，以合肥市市府廣場（城市一環(huán)核心區(qū)）為中心，繪制不同季節(jié) PM2.5濃度與監(jiān)測站距市中心距離的關(guān)系圖（圖5）?？傮w而言，監(jiān)測站距市中心距離越近，PM2.5濃度越高。因此，PM2.5濃度在空間上表現(xiàn)為由中心向周圍減小的趨勢，廬陽區(qū)人口密度大、交通流量大，包河區(qū)工業(yè)用地面積大，濱湖區(qū)建筑密度大、容積率高，故以上3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)PM2.5濃度最高。就季節(jié)而言，夏季PM2.5濃度向市中心增大的趨勢明顯，冬季PM2.5濃度向市中心增大的趨勢不明顯。

3 討論

圖5 不同季節(jié)PM2.5濃度與監(jiān)測站距離合肥市中心（市府廣場）距離的關(guān)系Fig. 5 Relationship of PM2.5 concentration and the distance of site to Shifu square in different seasons

相關(guān)研究表明，土地利用、道路交通對 PM2.5空間分布有影響（王濤等，2016；謝舞丹等，2017），故本研究把土地利用強(qiáng)度指標(biāo)（建筑密度、容積率、綠地率）、道路等級（主干路長度、次干路長度、支路長度）納入模型，基于Arcgis平臺，通過對監(jiān)測點(diǎn)建立1000 m緩沖區(qū)，提取緩沖區(qū)內(nèi)6類指標(biāo)，運(yùn)用逐步回歸分析法分析土地利用、道路交通對PM2.5質(zhì)量濃度空間分布的影響。最終進(jìn)入模型的自變量分別是綠地率、主干路長度和容積率，模型R2值是0.82，變量的顯著性檢驗(yàn)小于0.05，與因變量PM2.5濃度的相關(guān)系數(shù)分別為0.78、0.67、0.61。

3.1 PM2.5濃度與土地利用關(guān)系

回歸分析表明，合肥市主城區(qū) PM2.5濃度與綠地率、容積率有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。綠地率越高，PM2.5濃度相對越低；容積率越高，PM2.5濃度相對越高。城市綠地對 PM2.5有一定的消解作用（肖玉等，2015），相關(guān)研究表明，生態(tài)綠化容積率、綠地與大氣顆粒物濃度呈負(fù)相關(guān)（張偉，2015），合理的綠地空間布局能改善空氣質(zhì)量（王薇等，2016），本研究結(jié)論與上述成果一致，城市綠地與 PM2.5濃度呈負(fù)相關(guān)。目前關(guān)于土地容積率與 PM2.5濃度的關(guān)系研究并不多見，有研究表明，容積率與 PM2.5濃度成正比（俞珊等，2017），本研究發(fā)現(xiàn)1月PM2.5濃度較高（PM2.5濃度大于 90 μg·m-3），監(jiān)測點(diǎn)的1000 m緩沖區(qū)容積率普遍較高，僅長江中路監(jiān)測點(diǎn)1月PM2.5濃度較高，但監(jiān)測點(diǎn)的1000 m緩沖區(qū)容積率較低，考慮長江中路監(jiān)測點(diǎn)周邊交通流量大，綜合效應(yīng)導(dǎo)致了較高的PM2.5濃度?？傮w而言，PM2.5濃度與土地利用有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，綠地率與PM2.5濃度呈顯著負(fù)相關(guān)，容積率與PM2.5濃度有一定正相關(guān)，土地利用性質(zhì)和其他因素綜合影響PM2.5濃度。中心城區(qū)通過增加公共綠地空間、合理控制容積率，可改善空氣質(zhì)量。

3.2 PM2.5濃度與道路交通的關(guān)系

回歸分析表明，合肥市主城區(qū)PM2.5濃度與主干路長度有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，主干路長度越大，PM2.5濃度相對越高。這與交通流量與PM2.5濃度呈正相關(guān)的研究成果一致（王濤等，2016）。疊加合肥市主要道路與PM2.5空間分布圖（圖6），可以看出，南北向主干路（徽州大道、包河大道）與東西向主干路（長江路）交匯處是PM2.5濃度最高的地區(qū)，濱湖新區(qū)等PM2.5濃度高值區(qū)也是南北向主干路經(jīng)過的區(qū)域?？傮w而言，交通流量大的主干路與PM2.5濃度存在正向關(guān)系，汽車尾氣排放是主要污染源，加強(qiáng)公共交通和電動(dòng)汽車的使用，可有效降低PM2.5濃度。

4 結(jié)論

通過分析合肥市主城區(qū) PM2.5分布時(shí)空特征關(guān)系，發(fā)現(xiàn)PM2.5時(shí)空分布規(guī)律顯著，PM2.5濃度與土地開發(fā)強(qiáng)度、道路交通有較強(qiáng)的相關(guān)性，主要結(jié)論如下：

（1）合肥市主城區(qū) PM2.5濃度季節(jié)差異顯著，由高到低依次為冬季、春季、秋季和夏季，秋冬季PM2.5濃度波動(dòng)較大，而春夏季PM2.5濃度比較穩(wěn)定。

（2）合肥市主城區(qū)污染天數(shù)呈現(xiàn)春冬多、夏秋少的規(guī)律，1月、2月、3月、11月和12月的污染天數(shù)比例均超過50%，重度以上污染天氣主要出現(xiàn)在春冬季節(jié)，嚴(yán)重污染天氣暫未出現(xiàn)。

（3）1月PM2.5濃度空間分布呈現(xiàn)“雙峰多谷”的規(guī)律，廬陽區(qū)和濱湖新區(qū)是 PM2.5濃度高峰區(qū)，屬于輕度污染；7月 PM2.5濃度空間分布呈現(xiàn)“雙峰雙谷”的規(guī)律，廬陽區(qū)和包河區(qū)是 PM2.5濃度高峰區(qū)，屬于良好。

圖6 合肥市主城區(qū)不同時(shí)期PM2.5與道路關(guān)系圖Fig. 6 Relationship of PM2.5 concentration and road in Hefei urban area in different time

（4）合肥市主城區(qū) PM2.5濃度與綠地率、主干路長度和容積率有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。綠地率與 PM2.5濃度呈顯著負(fù)相關(guān)，容積率與 PM2.5濃度有一定正相關(guān)關(guān)系，土地利用性質(zhì)和其他因素綜合影響 PM2.5濃度；交通流量大的主干路與 PM2.5濃度存在正向關(guān)系。

（5）中心城區(qū)通過增加公共綠地空間、合理控制容積率，加強(qiáng)公共交通和電動(dòng)汽車的使用，可改善空氣質(zhì)量。

CHU H J, HUANG B, LIN C Y. 2015. Modeling the spatio-temporal heterogeneity in the PM10-PM2.5relationship [J]. Atmospheric Environment, 102: 176-182.

HU M G, JIA L, WANG J F, et al. 2013. Spatial and temporal characteristics of particulate matter in Beijing, China using the Empirical Mode Decomposition method [J]. Science of the Total Environment, 458-460:70-80.

TAO J, ZHANG L M, CAO J J, et al. 2017. A review of current knowledge concerning PM2.5chemical composition, aerosol optical properties and their relationships across China [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 17(15): 9485-9518.

ZHOU Y J, ZHOU J X. 2017. Urban atmospheric environmental capacity and atmospheric environmental carrying capacity constrained by GDP-PM2.5[J]. Ecological Indicators, (73): 637-652.

戴昭鑫, 張?jiān)浦? 胡云鋒, 等. 2016. 基于地面監(jiān)測數(shù)據(jù)的 2013—2015年長三角地區(qū) PM2.5時(shí)空特征[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 25(5):813-821.

顧康康, 祝玲玲. 2017. 城市居住區(qū)開發(fā)強(qiáng)度與微氣候的關(guān)聯(lián)性研究——以合肥市為例[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 26(12): 2084-2092.

李名升, 任曉霞, 于洋, 等. 2016. 中國大陸城市 PM2.5污染時(shí)空分布規(guī)律[J]. 中國環(huán)境科學(xué), 36(3): 641-650.

沈敏霞, 曹軍驥, 張寧寧, 等. 2017. 西安市道路PM2.5, NO2, CO水平濃度分布特征[J]. 環(huán)境科學(xué)研究, 30(1): 130-136.

蘇維, 張帥珺, 賴新云, 等. 2017. 南昌市空氣PM2.5和PM10的時(shí)空動(dòng)態(tài)及其影響因素[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 28(1): 257-265.

王濤, 王國祥, 周夢翩, 等. 2016. 道路區(qū)域 PM2.5濃度的影響因素研究[J]. 環(huán)境污染與防治, 38(8): 25-31

王薇, 陳明. 2016. 城市綠地空氣負(fù)離子和PM2.5濃度分布特征及其與微氣候關(guān)系——以合肥天鵝湖為例[J]. 生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào), 25(9):1499-1507.

王占山, 李云婷, 陳添, 等. 2015. 2013年北京市PM2.5的時(shí)空分布[J]. 地理學(xué)報(bào), 70(1): 110-120.

王振波, 方創(chuàng)琳, 許光, 等. 2015. 2014年中國城市PM2.5濃度的時(shí)空變化規(guī)律[J]. 地理學(xué)報(bào),70(11): 1720-1734.

肖玉, 王碩, 李娜, 等. 2015. 北京城市綠地對大氣PM2.5的消解作用[J].資源科學(xué), 37(6): 1149-1155.

謝舞丹, 吳健生. 2017. 土地利用與景觀格局對PM2.5濃度的影響——以深圳市為例[J]. 北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 53(1): 160-170.

熊歡歡, 梁龍武, 曾贈(zèng), 等. 2017. 中國城市 PM2.5時(shí)空分布的動(dòng)態(tài)比較分析[J]. 資源科學(xué), 39(1): 136-146.

楊昆, 楊玉蓮, 朱彥輝, 等. 2016. 中國 PM2.5污染與社會經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)系及成因[J]. 地理研究, 35(6): 1051-1060.

俞珊, 瞿艷芝, 張?jiān)鼋? 等. 2017. 典型區(qū)域容積率和大氣污染物排放強(qiáng)度研究[J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)(中文版), 33(4): 139-142.

張思遠(yuǎn), 吳開亞. 2015. 合肥市 PM2.5污染特征及影響因素分析研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理, 40(1):51-56.

張偉. 2015. 居住小區(qū)綠地布局對微氣候影響的模擬研究[D]. 南京: 南京大學(xué): 61-62.