融入變異系數(shù)的空氣和地表水質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

馮然，翟德超，袁永生?

1.河海大學(xué)理學(xué)院

2.資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所

3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)

大氣污染和水污染作為生態(tài)環(huán)境領(lǐng)域的核心問(wèn)題已經(jīng)引起了國(guó)際社會(huì)的高度關(guān)注[1-3]。環(huán)境評(píng)價(jià)是人們認(rèn)識(shí)、保護(hù)和改善環(huán)境的基礎(chǔ),是環(huán)境管理和決策工作的重要組成部分[4]。因此采用更科學(xué)、準(zhǔn)確的方法來(lái)評(píng)價(jià)環(huán)境(空氣和地表水)的污染程度對(duì)于反映環(huán)境質(zhì)量和預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)具有重要意義[5-6]。

目前,我國(guó)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法多采用多指標(biāo)數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)模型,主要有綜合污染指數(shù)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、灰色聚類法和物元分析法等[7-17],國(guó)外對(duì)此也有較多的研究[18-22]。這些方法雖然應(yīng)用廣泛,但仍有很多不足之處。如不同的空氣污染物之間具有一定的相關(guān)性,使用綜合污染指數(shù)法時(shí)容易造成信息冗余,降低所求污染物權(quán)重的準(zhǔn)確性以及算法的效率[23]。而模糊綜合評(píng)價(jià)法和灰色聚類法采用隸屬度函數(shù)來(lái)描述大氣污染狀況,計(jì)算較為復(fù)雜,且在空氣污染物濃度較低或過(guò)于分散時(shí),計(jì)算過(guò)程中遺失的信息較多,難以準(zhǔn)確反映環(huán)境質(zhì)量狀況。

目前,我國(guó)在空氣和地表水的評(píng)價(jià)中采用的是空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)[24]和綜合污染指數(shù)[25],但這2種方法同樣存在不足之處。有學(xué)者指出AQI指數(shù)只取空氣質(zhì)量分指數(shù)的最高值會(huì)忽略次要污染物[26],而綜合污染指數(shù)取各污染物指數(shù)的算數(shù)平均值,這種等權(quán)的設(shè)置并不合理。針對(duì)AQI指數(shù)評(píng)價(jià)的不足,不同的學(xué)者提出了不同的解決方案,如灰色聚類法和模糊-灰色聚類法[27-28]。針對(duì)地表水評(píng)價(jià)方法的不足,同樣提出了一定程度的解決方案,如有學(xué)者引進(jìn)了層次分析法和主成分分析法評(píng)價(jià)水環(huán)境質(zhì)量[29-30]。雖然上述對(duì)空氣和地表水質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的改進(jìn)起到了一定效果,但都較為復(fù)雜,實(shí)用性有限。

變異系數(shù)(coefficient of variation)用于測(cè)量一組數(shù)據(jù)的變動(dòng)情況,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)偏差除以這些數(shù)據(jù)的算數(shù)均值,消除了這組數(shù)據(jù)的度量單位差異[31],與這些數(shù)據(jù)所使用的量綱無(wú)關(guān)。在多維及高維數(shù)據(jù)中,變異系數(shù)較大的屬性列更能表征這一對(duì)象(或事件)的特征,對(duì)該對(duì)象的解釋力更高。因此,筆者將變異系數(shù)融入空氣和地表水的質(zhì)量評(píng)價(jià)中,優(yōu)化監(jiān)測(cè)指標(biāo)間的權(quán)重配置,既解決了AQI計(jì)算中忽略次要污染物問(wèn)題,也完善了綜合污染指數(shù)計(jì)算中的等權(quán)缺陷,而且變異系數(shù)的計(jì)算量較小,可操作性強(qiáng),為環(huán)境質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法提供了一個(gè)很好的改進(jìn)策略；該方法不僅可以檢測(cè)出傳統(tǒng)方法中的首要污染物,還可以得到污染濃度波動(dòng)較大的某一(幾)項(xiàng)污染物。希望融入變異系數(shù)的空氣∕地表水質(zhì)量評(píng)價(jià)方法可以對(duì)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)政策的制定有所幫助,并且在對(duì)空氣∕地表水質(zhì)量進(jìn)行改善時(shí)能夠起到一定的借鑒意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取

北京市位于華北平原西北邊緣,西面和北面以及東北面被群山環(huán)繞,東南是北京平原,向渤海傾斜,地勢(shì)呈西北高、東南低[32]。北京平原的海拔高度為20~60 m,最高峰是與河北省交界的東靈山,海拔為2 309 m[33]。境內(nèi)的幾條主要河流分別是潮白河、北運(yùn)河、永定河和拒馬河[34]。北京市夏季高溫多雨,冬季寒冷干燥,春秋季短促,是華北地區(qū)降水量最多的地區(qū)之一,且降水量季節(jié)分布不均勻,全年降水量的80%集中在6—8月[35]。

選取2015—2019年北京市所有35個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)(部分天數(shù)有缺失)以及3個(gè)地表水監(jiān)測(cè)斷面(西帽山、谷家營(yíng)和辛莊橋)數(shù)據(jù)。根據(jù)HJ 633—2012《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》,空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)濃度。根據(jù)GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》,結(jié)合北京市地表水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)際情況,選取溶解氧(DO)、總氮、氨氮、總磷、氟化物濃度以及化學(xué)需氧量(COD)、高錳酸鹽指數(shù)、五日生化需氧量(BOD5)8項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站。北京市空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)以及地表水監(jiān)測(cè)斷面分布如圖1所示。

圖1 空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)和地表水監(jiān)測(cè)斷面的位置分布Fig.1 Location of air monitoring stations and surface water monitoring sections

1.2 研究方法

1.2.1 變異系數(shù)法權(quán)重的確定

變異系數(shù)(CV)計(jì)算公式如下:

式中:σ為標(biāo)準(zhǔn)偏差；μ為平均值。

變異系數(shù)有2個(gè)特征:1)沒(méi)有量綱,不同變量之間相互比較時(shí)不用考慮量綱的差異；2)只在平均值不為0時(shí)有定義,且一般適用于平均值大于0的情況,而空氣指標(biāo)、水體污染物的濃度等不存在小于0的情況。

對(duì)于多維數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),某一維度的變異系數(shù)越大,表示該維度數(shù)據(jù)離散程度越大,更能反映樣本之間的差異,所以在使用多維數(shù)據(jù)反映總體情況時(shí),各維度所占的權(quán)重不應(yīng)該是相同的。假設(shè)該多維數(shù)據(jù)有n維,維度i的權(quán)重(Wi)計(jì)算公式如下:

1.2.2 改進(jìn)的環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)法

改進(jìn)的環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)法是以HJ 633—2012為基礎(chǔ)的。首先,計(jì)算空氣質(zhì)量分指數(shù)。污染物p的空氣質(zhì)量分指數(shù)計(jì)算公式如式(3),具體數(shù)值見(jiàn)HJ 633—2012中各污染物濃度限值。

式中:IAQIp為污染物p的空氣質(zhì)量分指數(shù)；Cp為污染物p的實(shí)際濃度；BPHi為與Cp相近的污染物濃度限值的高位值；BPLo為與Cp相近的污染物濃度限值的低位值；IAQIHi為與BPHi對(duì)應(yīng)的空氣質(zhì)量分指數(shù)；IAQILo為與BPLo對(duì)應(yīng)的空氣質(zhì)量分指數(shù)。

計(jì)算AQI原始的方法是取IAQI中的最大值。這樣將某一分指數(shù)直接作為空氣質(zhì)量指數(shù)的方法所利用的分指數(shù)的信息較少。改進(jìn)的方法將考慮所有的分指數(shù),按照式(1)和式(2)計(jì)算各分指數(shù)的權(quán)重,然后進(jìn)行加權(quán)求和,計(jì)算公式如下:

1.2.3 改進(jìn)的綜合污染指數(shù)法

改進(jìn)的綜合污染指數(shù)法是以GB 3838—2002為基礎(chǔ),對(duì)水質(zhì)斷面監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。單因子污染指數(shù)計(jì)算公式如下:

式中:Pm為單因子污染指數(shù)；Cm為第m項(xiàng)污染物的實(shí)際觀測(cè)濃度；Sm為第m項(xiàng)污染物的標(biāo)準(zhǔn)限值,參見(jiàn)GB 3838—2002,如根據(jù)實(shí)際情況選擇Ⅱ類水為標(biāo)準(zhǔn),其高錳酸鹽指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)限值為4 mg∕L。當(dāng)Pm>1.0時(shí),說(shuō)明已超標(biāo)；當(dāng)Pm＝1.0時(shí),為臨界值；當(dāng)Pm<1.0時(shí),說(shuō)明未超標(biāo),水體清潔。

計(jì)算P原始的方法是取多個(gè)單因子污染指數(shù)的算數(shù)平均值,相當(dāng)于每個(gè)單因子污染指數(shù)的權(quán)重都是相同的1∕n。但是由于每個(gè)因子的變異系數(shù)不同,對(duì)于總體的解釋程度也不同,所以每個(gè)因子的權(quán)重不應(yīng)該是相同的,故改進(jìn)的綜合污染指數(shù)計(jì)算公式如下:

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用SPSS 25.0軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和變異系數(shù)的計(jì)算；用Python程序語(yǔ)言進(jìn)行改進(jìn)的AQI和綜合污染指數(shù)的計(jì)算；最后用ArcGIS10.6軟件中的普通克里格插值對(duì)北京市空氣質(zhì)量進(jìn)行時(shí)空分析。

2 結(jié)果與討論

在計(jì)算空氣和地表水的各項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)權(quán)重時(shí),取該日(或該月,地表水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為月尺度)的前N天∕月的監(jiān)測(cè)結(jié)果作為計(jì)算變異系數(shù)的數(shù)據(jù)集。N越大表明該污染物存在的時(shí)間越長(zhǎng),這樣更有利于檢測(cè)出長(zhǎng)期存在的污染物；但是N的擴(kuò)大不利于檢測(cè)短期存在的污染物,如在傳統(tǒng)節(jié)日燃放煙花爆竹,使SO2濃度短時(shí)間內(nèi)激增,這種情況更適合下調(diào)N,從而快速準(zhǔn)確地捕捉到其濃度變化,進(jìn)而增加該項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù)。N的大小可以根據(jù)當(dāng)?shù)貙?shí)際情況進(jìn)行調(diào)節(jié),當(dāng)N確定后滑動(dòng)計(jì)算各監(jiān)測(cè)指標(biāo)每天∕月的權(quán)重。最近的前N天∕月在時(shí)間上更能反映這段時(shí)間每個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的變化情況:如果某污染物(如SO2或DO等)濃度在前N天∕月的波動(dòng)較大,其變異系數(shù)也會(huì)較大,那么該污染物則被認(rèn)為是一個(gè)重要指標(biāo),其權(quán)重自然會(huì)變大；當(dāng)其處于平靜期時(shí),變異系數(shù)下降,相應(yīng)的權(quán)重也會(huì)降低,說(shuō)明在這段時(shí)間內(nèi)該污染物并不是主要污染物。通過(guò)將變異系數(shù)融入空氣和地表水質(zhì)量評(píng)價(jià)中,根據(jù)實(shí)際情況設(shè)定N的大小可以動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的權(quán)重。

改進(jìn)的方法不僅適用于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)連續(xù)的情況,對(duì)于質(zhì)量較差的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也同樣適用。在實(shí)際計(jì)算改進(jìn)的空氣質(zhì)量指數(shù)∕綜合污染指數(shù)時(shí),會(huì)遇到2個(gè)問(wèn)題:1)當(dāng)某天∕月的監(jiān)測(cè)指標(biāo)出現(xiàn)異常值或是漏測(cè),這時(shí)計(jì)算改進(jìn)的污染指數(shù)時(shí),該指標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重乘以其濃度則為0,這樣得到的污染指數(shù)一定程度上會(huì)被低估。為了解決上述問(wèn)題,將缺失數(shù)據(jù)的指標(biāo)權(quán)重按照其他指標(biāo)(該天∕月數(shù)據(jù)未缺失)權(quán)重的比例分配到這些指標(biāo)上。如某地的水質(zhì)監(jiān)測(cè)斷面數(shù)據(jù)有8個(gè)監(jiān)測(cè)指標(biāo),但是某月缺失了COD數(shù)據(jù),這樣就將COD權(quán)重按照其他7項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重的比例分配其中,使得該7項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重之和仍為1。不過(guò)當(dāng)該天∕月的監(jiān)測(cè)指標(biāo)缺失大于3個(gè)時(shí),便認(rèn)為無(wú)法計(jì)算改進(jìn)的污染指數(shù)。2)由于部分?jǐn)?shù)據(jù)的缺失會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)不連續(xù),這樣用于計(jì)算空氣和地表水各監(jiān)測(cè)指標(biāo)權(quán)重的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)不足N天的情況,這時(shí)所采取的策略是跳過(guò)缺失的該項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),直到獲取足夠天數(shù)的數(shù)據(jù)。

2.1 改進(jìn)的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)方法與原始方法的對(duì)比

以密云空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為例,數(shù)據(jù)來(lái)自北京市生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,時(shí)間跨度為2015—2019年。根據(jù)多次試驗(yàn),選取該天的前30 d的監(jiān)測(cè)結(jié)果作為計(jì)算變異系數(shù)的數(shù)據(jù)集,然后滑動(dòng)計(jì)算各監(jiān)測(cè)指標(biāo)每天的權(quán)重,最終得到AQI與adjAQI的關(guān)系,如圖2所示(由于部分天數(shù)的所有監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)均缺失,有些年份的波動(dòng)曲線是斷開(kāi)的)。從圖2可以看出,adjAQI與AQI的波動(dòng)趨勢(shì)相同,但振幅較小,這是因?yàn)閍djAQI采用的是加權(quán)平均的計(jì)算結(jié)果；而AQI取的是各空氣質(zhì)量分指數(shù)的最大值。adjAQI計(jì)算結(jié)果的波動(dòng)趨勢(shì)和AQI相同,反映了本方法的準(zhǔn)確性和可用性。

圖2 2015—2019年北京市密云空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)AQI與adjAQI的對(duì)比Fig.2 Comparison of AQI and adjAQI at Miyun Air Monitoring Station in Beijing from 2015 to 2019

表1是用改進(jìn)的方法計(jì)算得到的2015—2019年密云監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的6項(xiàng)空氣污染指標(biāo)的季度平均權(quán)重,其均值為0.167,高于該值則被認(rèn)為變異系數(shù)較大,污染物濃度波動(dòng)較大。從表1可以看出,PM2.5和PM10的權(quán)重在這5年間普遍較高,可見(jiàn)細(xì)顆粒物濃度波動(dòng)最為劇烈,是北京市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)需要重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)；此外O3濃度在夏季的權(quán)重較高,這與實(shí)際情況相符；SO2濃度的季節(jié)性差異比較明顯,春夏季波動(dòng)明顯高于秋冬季,則SO2濃度在春夏季獲得較大的權(quán)重。

圖3為采用改進(jìn)的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)方法計(jì)算得到的主要污染物在各季節(jié)中存在的天數(shù)占比。從圖3可以看出,2015—2019年細(xì)顆粒物(PM2.5和PM10)濃度是影響空氣質(zhì)量的主要指標(biāo)；在年際尺度上,春夏季O3濃度對(duì)空氣質(zhì)量的影響較大,尤其是夏季O3成為首要污染物,而秋冬季的首要污染物是細(xì)顆粒物,NO2濃度對(duì)空氣質(zhì)量的影響隨著四季的更替逐漸變大,該結(jié)果與文獻(xiàn)[36]的研究結(jié)果一致。對(duì)比表1和圖3可以看出,改進(jìn)的方法所檢測(cè)到的首要污染物和傳統(tǒng)方法相比差別不大,但是由于監(jiān)測(cè)指標(biāo)的權(quán)重差異,使得季度的首要污染物存在天數(shù)占比會(huì)向波動(dòng)較大的監(jiān)測(cè)指標(biāo)偏移。

圖3 2015—2019年密云空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)各季度首要污染物存在天數(shù)的比例(基于改進(jìn)的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)法)Fig.3 Proportion of days with primary pollutant in each season in Miyun station from 2015 to 2019(based on the adjusted method)

表1 改進(jìn)的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)方法計(jì)算得到的2015—2019年北京市密云空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)的季度平均權(quán)重Table 1 Quarterly average weights of air quality monitoring items at Miyun station in Beijing from 2015 to 2019 with the adjusted method

對(duì)比上述2種方法,傳統(tǒng)的AQI計(jì)算簡(jiǎn)單,一定程度上可以反映空氣的質(zhì)量狀況,但是該方法過(guò)于強(qiáng)調(diào)首要污染物,忽略了次要污染物。與原始的AQI方法相比,改進(jìn)的AQI有如下優(yōu)勢(shì):不僅考慮到傳統(tǒng)方法中的首要污染物,還兼顧了在一定時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)較大的污染物,較為全面地利用了所有監(jiān)測(cè)信息,而且根據(jù)變異系數(shù)調(diào)整了權(quán)重分配,使得到的結(jié)果更加合理；可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況設(shè)定特定的N,這樣便可以調(diào)整用于檢測(cè)長(zhǎng)期∕短期存在的污染物；很好地控制了數(shù)據(jù)結(jié)果的突變,如圖2所示圓圈部分,原始AQI方法計(jì)算得到很多極端值,這些值可能是正常值的幾十倍,而改進(jìn)的方法有效地避免了這一問(wèn)題。

2.2 改進(jìn)的地表水評(píng)價(jià)方法與原始方法的對(duì)比

以北京市西帽山(滴水湖)監(jiān)測(cè)斷面月尺度數(shù)據(jù)為例,時(shí)間跨度為2015—2019年,滑動(dòng)選取前12個(gè)月作為樣本計(jì)算變異系數(shù)并轉(zhuǎn)化為權(quán)重,最終得到2016—2019年西帽山監(jiān)測(cè)斷面的adjP,結(jié)果如圖4所示(由于數(shù)據(jù)選取的起始年份是2015年,所以該年份沒(méi)有計(jì)算變異系數(shù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ))。從圖4可以看出,改進(jìn)的計(jì)算結(jié)果和原始的污染指數(shù)變化幅度基本相同,證明了該方法的有效性(根據(jù)實(shí)際情況選擇Ⅲ類水為標(biāo)準(zhǔn))。

圖4 2016—2019年北京市西帽山監(jiān)測(cè)斷面的P與adj P的對(duì)比Fig.4 Comparison of P and adj P of Ximaoshan monitoring section in Beijing from 2016 to 2019

2016—2019年北京市西帽山斷面地表水監(jiān)測(cè)指標(biāo)的年度平均權(quán)重如表2所示。地表水的8項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的年度平均權(quán)重的均值為0.125,高于該值表示該污染物的變異系數(shù)較大。從表2可以看出,溶解氧、總磷和總氮濃度在2016—2019年的權(quán)重均高于平均值,表明這3項(xiàng)指標(biāo)變化較大,而且前2項(xiàng)指標(biāo)在2019年變化更加劇烈,總氮濃度的權(quán)重在這幾年中變化不大,處于平穩(wěn)狀態(tài)。2016—2019年,最高的年度平均權(quán)重分別為溶解氧濃度(0.248)、總氮濃度(0.231)、溶解氧濃度(0.264)和總磷濃度(0.282),表明最近幾年溶解氧濃度是該研究區(qū)地表水監(jiān)測(cè)指標(biāo)中波動(dòng)最大的。剩余5項(xiàng)指標(biāo),除了2017年的COD和氨氮濃度超過(guò)平均值之外,其余均處于均值以下,這可能是因?yàn)樵?017年部分時(shí)段內(nèi)該斷面附近有特定污染物的排放。高錳酸鹽指數(shù)和氟化物濃度在這4年中一直處于較低狀態(tài),但是高錳酸鹽指數(shù)在最近2年有上升趨勢(shì)。

表2 2016—2019年北京市西帽山斷面地表水監(jiān)測(cè)指標(biāo)的年度平均權(quán)重Table 2 Annually average weights of surface water monitoring items in Ximaoshan section in Beijing from 2016 to 2019

傳統(tǒng)的綜合污染指數(shù)法是取所有污染項(xiàng)指數(shù)的平均值,沒(méi)有考慮到各污染項(xiàng)存在重要性的差異,相比而言,改進(jìn)的綜合污染指數(shù)法有以下優(yōu)點(diǎn):1)融入了變異系數(shù),重新調(diào)整了權(quán)重的分配,使得到的結(jié)果更加合理。2)可以根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況設(shè)定特定的時(shí)間,自行調(diào)整用于檢測(cè)長(zhǎng)期∕短期存在的污染物。3)可以有效解決監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異?；蛘呷笔У葐?wèn)題,這在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中是很常見(jiàn)。該方法可以自動(dòng)重新分配權(quán)重,使得缺失數(shù)據(jù)的指標(biāo)權(quán)重為0,其他指標(biāo)的權(quán)重之和為1,有效避免了計(jì)算結(jié)果被低估的問(wèn)題。

上述改進(jìn)的方法同樣存在一定的問(wèn)題,如滑動(dòng)平均所設(shè)置的N需要根據(jù)實(shí)際情況來(lái)決定,這樣就會(huì)造成一定的不確定性。這需要判斷當(dāng)?shù)氐目諝饣蛘叩乇硭欠耖L(zhǎng)期處于穩(wěn)定狀態(tài),如果是的話,可以相應(yīng)地增大N,反之則降低N。

2.3 北京市空氣質(zhì)量的時(shí)空分布

為了得到北京市空氣質(zhì)量的時(shí)空分布,基于2015—2019年的北京市所有監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),利用空間插值的方法,對(duì)adjAQI進(jìn)行插值?？紤]到空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)較為平穩(wěn),采用普通克里格進(jìn)行插值,結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出,2015—2018年北京市的空氣質(zhì)量已經(jīng)有了變好的趨勢(shì),2019年的空氣質(zhì)量有了較大的轉(zhuǎn)變,四季的adjAQI都比前3年低很多。在季節(jié)上,夏秋季的空氣質(zhì)量普遍要優(yōu)于春冬季,其中夏季的空氣質(zhì)量普遍最優(yōu)；冬季的空氣質(zhì)量普遍最差。結(jié)合2.1節(jié)北京市的空氣質(zhì)量受PM2.5和PM10的影響最大,得出以下原因:1)冬季尤其是冬季的夜晚,天氣寒冷,近地面的大氣要比上層大氣溫度低,造成大氣層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,空氣無(wú)法上下對(duì)流,污染物積聚很難擴(kuò)散；夏季則相反,地面相對(duì)于大氣是熱源,大氣垂直運(yùn)動(dòng)活躍,污染物容易擴(kuò)散[37]；2)北京市采用燃煤供暖,而燃煤排放的煤煙塵會(huì)導(dǎo)致細(xì)顆粒物濃度升高[38]。

圖5 2015—2019年北京市adjAQI的時(shí)空分布Fig.5 Spatiotemporal distribution of adjAQI in Beijing from 2015 to 2019

從空間尺度上看,北京市整體上的空氣質(zhì)量呈從北到南逐漸變好的趨勢(shì)?？諝赓|(zhì)量較好的區(qū)域集中在密云區(qū)和懷柔區(qū),然后擴(kuò)展到延慶區(qū)和平谷區(qū)?？諝赓|(zhì)量較差的區(qū)域主要集中在主城區(qū)以及豐臺(tái)區(qū)。這是因?yàn)楸本┦械闹鞒菂^(qū)是人口主要聚集的地區(qū),是車輛運(yùn)轉(zhuǎn)以及各種污染排放的集中地。但是隨著季節(jié)的變化,空氣質(zhì)量的空間分布又會(huì)呈不同的態(tài)勢(shì),雖然整體上還是梯度分布,但是夏秋季空氣質(zhì)量的局部積聚效應(yīng)較為明顯,空氣質(zhì)量較差的區(qū)域主要集中在主城區(qū)；到了春冬季,尤其是冬季,局部積聚分布幾乎完全轉(zhuǎn)變?yōu)樘荻确植肌?/p>

3 結(jié)論

(1)改進(jìn)的空氣質(zhì)量指數(shù)法通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整各污染指標(biāo)之間的權(quán)重配置,有效地解決了傳統(tǒng)方法忽略次要污染物,監(jiān)測(cè)信息利用不全面的問(wèn)題。改進(jìn)的評(píng)價(jià)方法不僅考慮了首要污染物還兼顧了波動(dòng)較大的污染物,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加合理。

(2)在計(jì)算空氣或地表水的各項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)權(quán)重時(shí),滑動(dòng)選擇天∕月數(shù)的長(zhǎng)度,能夠調(diào)節(jié)評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)長(zhǎng)期∕短期污染物的敏感度,滑動(dòng)選擇的時(shí)間越長(zhǎng)更容易檢測(cè)長(zhǎng)期存在的污染物,反之亦然。以北京市密云監(jiān)測(cè)站空氣數(shù)據(jù)和西帽山斷面的水質(zhì)數(shù)據(jù)為例,驗(yàn)證了改進(jìn)方法的有效性。結(jié)果表明,2015—2019年北京市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)指標(biāo)中的細(xì)顆粒物(包括PM2.5和PM10)濃度以及2016—2019年地表水監(jiān)測(cè)指標(biāo)中的溶解氧、總磷和總氮濃度的變異系數(shù)較大,重要性更高。

(3)應(yīng)用改進(jìn)的空氣質(zhì)量指數(shù)法分析了2015—2019年北京市空氣質(zhì)量的時(shí)空分布。從時(shí)間尺度上看,該5年北京市的空氣質(zhì)量持續(xù)向好,夏秋季比春冬季要好,這主要是由于春冬季的燃煤供暖導(dǎo)致細(xì)顆粒物排放造成的；空間尺度上看,北京市的空氣質(zhì)量呈從北到南逐漸變好的梯度現(xiàn)象。