基于EOF方法的常州市區(qū)PM2.5污染時空分布特征

楊衛(wèi)芬，王振,，李春玉，吳晶璐

(1.江蘇省常州環(huán)境監(jiān)測中心，江蘇 常州 213001；2.常州市氣象局，江蘇 常州 213022)

隨著區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，中國面臨著嚴重的細顆粒物(PM2.5)污染問題，不利天氣條件下，PM2.5污染極易發(fā)生[1-2]。目前針對城市空氣污染時空分布特征的研究較多[3]，張麗華等[4]對西安市1—4月的PM2.5空間分布特征進行了研究；文獻[5-6]以季節(jié)、月均值對PM2.5的空間特征和時間特征進行了分析；顧康康等[7]雖然對合肥市主城區(qū)的ρ(PM2.5)進行了年時間序列研究，但空間上僅對1和7月的PM2.5分布特征進行了代表性研究；為了更好地認識污染物的區(qū)域性污染特征，張祥志等[8]以逐日資料為基礎(chǔ)，運用經(jīng)驗正交分解(EOF)方法對江蘇省2013—2016年臭氧(O3)空間分布及其變化特征進行了研究，得到蘇北、蘇中、蘇南3個分區(qū)特征及其時間變化序列；周義昌等[9]采用EOF 方法對2016年肇慶城區(qū)污染物濃度與氣象要素進行了相關(guān)性分析，得到了城區(qū)空氣污染物的時空分布特點。文獻[10-17]對常州市大氣中PM2.5中水溶性離子、金屬元素、有機碳和有機氨等化學組分及來源解析，以及環(huán)境空氣中PM2.5的污染特征及生物健康效應(yīng)等進行了研究。

現(xiàn)基于2018年常州市14個自動監(jiān)測點位ρ(PM2.5)，采用變異函數(shù)法和EOF對其ρ(PM2.5)的空間變異性和逐日質(zhì)量濃度序列的時空分區(qū)特征進行了研究。

1 研究方法

1.1 采樣時間

采樣時間為2018年1月1日—12月31日。

1.2 監(jiān)測點位

常州市范圍內(nèi)(金壇、溧陽以外的常州地區(qū))14個自動監(jiān)測站點。其中市監(jiān)測站、鐘樓、武進監(jiān)測站、行政中心、安家、經(jīng)開區(qū)等6個站為國控點，丁塘、河理工學院、北郊中學、竺山湖、經(jīng)發(fā)區(qū)、綠建區(qū)、奔牛、青龍等8個站為市控點。

1.3 監(jiān)測數(shù)據(jù)

PM2.5逐時值及日均值。

1.4 PM2.5測量方法

除武進監(jiān)測站、經(jīng)發(fā)區(qū)為微量振蕩天平法外，其余點位均采用Beta射線法。

1.5 分析方法

1.5.1 變異函數(shù)法

用于分析常州市區(qū)ρ(PM2.5)由于空間綜合作用(污染源排放差異、局地微氣象條件差異)而產(chǎn)生的異質(zhì)性，其定義為空間內(nèi)2空間點之差的方差。由于無法遍歷空間內(nèi)所有的點，因此采用有限個采樣計算的經(jīng)驗變異函數(shù)。經(jīng)驗變異函數(shù)的定義見下式：

(1)

式中：r(h)——變異函數(shù)；

Z(Xi)——站點的ρ(PM2.5)， μg/m3；

Z(Xi+h)——與間距為h的站點的ρ(PM2.5)， μg/m3；

N(h)——相距h的所有站點的數(shù)目。

1.5.2 正交經(jīng)驗分析法

以ρ(PM2.5)為變量場，采用EOF對2018年P(guān)M2.5日均值序列進行分區(qū)分析，由于空氣的流通性，在同一分區(qū)內(nèi)點位之間的空氣污染相互影響明顯，且具有相似的ρ(PM2.5)變化規(guī)律。城市PM2.5日均值分布通常服從對數(shù)正態(tài)分布，為提高EOF適用性，降低計算誤差，各點位的PM2.5日均值首先進行對數(shù)處理，再進行標準化。

EOF基本原理是對空間m點(空間尺度)的n次觀測(時間長度)組成一個Xmn的矩陣，可以分解為空間向量矩陣Vmk和時間系數(shù)的矩陣Tkn。

Xmn=Vmk×Tkn

(2)

各個站點的ρ(PM2.5)經(jīng)過EOF分析后得到的空間模態(tài)是否具有統(tǒng)計意義，需要進行North檢驗，見公式(3)。式中，λ是特征根，N*是數(shù)據(jù)的有效自由度。將λ按順序依次檢查。如果前后兩個λ之間誤差Δλ有重疊，則認為其之間沒有顯著差別。

(3)

2 結(jié)果與討論

2.1 ρ(PM2.5)時間變化特征

2018年，常州市不同點位的ρ(PM2.5)均呈現(xiàn)相似的月際變化特征(圖1 )，PM2.5高值主要集中在1和2月，11和12月，其次為4—5月，PM2.5低值集中在6—9月。其中，各站點嚴重污染[ρ(PM2.5)>250 μg/m3]時次均發(fā)生在11和1月，除6—9月外，重度污染[ρ(PM2.5)>150 μg/m3]時次在其余月份均有發(fā)生，但持續(xù)時間最長的重度污染以上過程基本均發(fā)生在1月。從日變化特征可以看到，18：00后至次日上午時段PM2.5易出現(xiàn)峰值，這與夜間大氣擴散能力較弱有關(guān)。

2.2 ρ(PM2.5)空間異質(zhì)性特征

2018年常武地區(qū)各站點PM2.5年均值為37～55 μg/m3(圖2)。ρ(PM2.5)具有明顯的空間差異，高值區(qū)主要分布在東中部區(qū)域和北部區(qū)域，低值區(qū)主要分布在西南區(qū)域。由圖2可見，PM2.5年均值呈現(xiàn)為自西向東、自南向北依次增加的特征。

從不同站點的污染持續(xù)時長來看(表1)，PM2.5年污染時次超過1 500 h的站點均分布在東中部區(qū)域和北部區(qū)域，與年均高值區(qū)域一致，其中，經(jīng)開區(qū)站點的重度污染以上時次最多，重度污染最大持續(xù)時間長達45 h，嚴重污染持續(xù)時長最多達17 h。

圖1 2018年常州市的ρ(PM2.5)時間變化趨勢

圖2 常州市PM2.5年均值分布

表1 2018年常州市PM2.5污染超過1 500 h的站點統(tǒng)計結(jié)果 h

對常州市各個空氣站PM2.5空間分布的異質(zhì)性采用變異函數(shù)進行量化，見圖3。由圖3可見，隨著空間距離的增加，PM2.5自北(N)向南(S)方向及自東(E)向西(W)方向變異系數(shù)都逐漸增加，但超過一定距離后變異函數(shù)值趨于穩(wěn)定。變異函數(shù)隨著空間距離的增加表明站點PM2.5觀測值之間的相關(guān)性逐漸減小異質(zhì)性逐漸增大，這是由于隨著距離的增加各個站點局地污染分布因素的差異性逐漸增大而導(dǎo)致。當空間距離增加到一定程度時，各個站點之間的異質(zhì)性達到最大，表明各個站點間的PM2.5差異性趨于最大，此時的變異函數(shù)值反映的是整個常州市區(qū)ρ(PM2.5)分布的特征。

此外，各個空間距離下ρ(PM2.5)在東-西方向的變異函數(shù)略大于北-南方向的變異函數(shù)，顯示出東-西方向上ρ(PM2.5)的空間異質(zhì)性程度要大于南-北方向，這可能由常州市重點源主要分布在東邊且東西向分布不均，而南北方向上污染源分布相對均勻?qū)е隆?/p>

圖3 常州市北南、東西方向PM2.5空間變異特征

2.3 ρ(PM2.5)空間分區(qū)特征

為進一步探討常州市區(qū)PM2.5空間分布以及變化規(guī)律，以2018年全年各個站點的PM2.5日均值數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對其空間分布進行經(jīng)驗正交分解。EOF結(jié)果顯示，常州市區(qū)PM2.5存在一個主模態(tài)，其模態(tài)方差貢獻率為94.6%，并通過了North檢驗，表明EOF分析結(jié)果合理。圖4為PM2.5的EOF分解空間模態(tài)結(jié)果。

圖4 常州市ρ(PM2.5)經(jīng)驗正交分解的模態(tài)空間分布與重點污染源分布

由圖4可見，PM2.5模態(tài)分布沿東北向西南區(qū)域依次遞減，高值區(qū)位于常州市區(qū)中心偏北、偏東地區(qū)。PM2.5模態(tài)分布區(qū)域可能與常州市區(qū)重點污染源的分布有關(guān)，常州市區(qū)重點污染源多分布在市中心東北方向，而且常州市區(qū)夏季主導(dǎo)風向為東南偏東風向，秋冬季主導(dǎo)風向為偏北風，污染物濃度在主導(dǎo)風下風向有累積作用，導(dǎo)致了市區(qū)中心偏北、偏東區(qū)域ρ(PM2.5)較高；市區(qū)西南部區(qū)域重點污染源分布較稀疏，整體PM2.5模態(tài)值呈現(xiàn)低水平。

圖5為PM2.5模態(tài)對應(yīng)的時間權(quán)重系數(shù)的季節(jié)變化，系數(shù)的正負代表該模態(tài)日值分布的偏高與偏低，系數(shù)絕對值越大，這類分布類型就越顯著。就全年而言，PM2.5模態(tài)對應(yīng)的時間權(quán)重系數(shù)具有顯著的季節(jié)變化特征，冬季系數(shù)較高而夏季系數(shù)較低，即冬季日ρ(PM2.5)總體偏高、夏季總體偏低，與年ρ(PM2.5)變化特征較為一致，表明該模態(tài)主要由氣象擴散條件差異所影響。此外，常州市區(qū)冬季西北-北-東北方向轉(zhuǎn)變相對頻繁，偏西北風使西部內(nèi)陸PM2.5輸送至常州的機會增加從而造成污染天，而偏東北風時潔凈的海洋空氣輸送至常州，空氣相對清潔，因此，該模態(tài)下PM2.5冬季變化劇烈，夏季由于常州市區(qū)常年盛行東南風，氣象擴散條件較好，ρ(PM2.5)變化平穩(wěn)，因此主模態(tài)下的時間權(quán)重系數(shù)變化較小。

圖5 常州市PM2.5日均值經(jīng)驗正交分解模態(tài)的時間權(quán)重系數(shù)序列

3 結(jié)論

(1)不同點位的ρ(PM2.5)均呈現(xiàn)相似的月際變化特征，其高值主要集中在1和2月，11和12月，其次為4月和5月，低值集中在6—9月。各站點嚴重污染時次均發(fā)生在11和1月，且持續(xù)時間最長的重度污染以上過程基本均發(fā)生在1月。18：00后至次日上午時段PM2.5易出現(xiàn)峰值。

(2)常州市空氣ρ(PM2.5)具有較大的空間差異性，高值區(qū)主要分布在東中部區(qū)域和北部區(qū)域，低值區(qū)主要分布在西南區(qū)域，ρ(PM2.5)在東西方向上的空間異質(zhì)性程度要大于南北方向。隨著站點之間空間距離的增加，各個站點局地污染分布因素的差異性逐漸增大。

(3)受市區(qū)重點污染源分布和氣象條件影響，常州市區(qū)ρ(PM2.5)呈現(xiàn)沿東北向西南區(qū)域依次遞減的分區(qū)特征，高值區(qū)位于常州市區(qū)中心偏北、偏東地區(qū)，低值區(qū)位于市區(qū)西南部區(qū)域，與年均值空間分布結(jié)果具有較強的一致性。ρ(PM2.5)分區(qū)特征具有明顯的季節(jié)變化特征，影響因素主要為氣象擴散條件。