北京市近三年重污染天氣細顆粒物時空分布特征及氣象要素分析

胡劍，賈建平，岳天佐，武高峰，吳輝廷，秦建偉，徐科，趙露露，李雪君，王明陽

（北京奧達清環境檢測有限公司，北京 100176）

1 引言

近年來，隨著中國城市化和工業化不斷推進，北方城市空氣污染問題日益引起重視，特別是北京市，為有效解決環境空氣污染問題，北京市采取嚴格的空氣污染物排放控制措施，北京市空氣細顆粒物環境狀況得到了普遍的改善，但是在冬季仍伴隨有重污染天氣的出現，嚴重影響經濟發展，危害人類身體健康。新冠疫情的出現，居民生產生活方式產生明顯改變，該特殊時期下空氣重污染過程的發生及污染特征研究，對理解氣象條件及社會減排對污染的影響具有重要的啟示意義。

研究以2020年冬季新冠疫情發生后一次嚴重污染過程（2020年 2月8日20∶00～2月 14日06∶00）細顆粒物濃度變化為重點研究對象，另選取2019年、2021年同時期一次重污染天氣（2019年 2月 27日 10∶00～3月 5日10∶ 00、2021年3月8日～3月15日20∶00）做對比研究，利用地理統計學方法研究分析新冠疫情發生前后北京市細顆粒污染時空分布的變化，對三年間重污染天氣細顆粒物的影響因素做出解釋。

2 材料與方法

2.1 數據來源

研究期間大氣污染物濃度數據為北京市環境保護監測中心（http：//www.china-jcw.cn/）實時發布的35個環境空氣監測站點逐時數據。氣壓、相對濕度、氣溫等氣象逐時數據來源為中國氣象數據網（http：//data.cma.cn/）。空氣監測點和氣象觀測站點分布如圖1所示。

圖1 觀測點布點圖

2.2 反距離加權插值法

反距離加權（Inverse Distance Weighted，IDW）插值假設彼此距離較近的事物要比彼此距離較遠的事物更相似，以插值點與觀測點之間的距離為衡量權重的依據，插值點越近的觀測點賦予的權重越大，權重貢獻與距離成反比。其表達式為：

3 結果與討論

3.1 PM2.5的時空污染特征

（1）空間分布特征。三次重污染天氣下城區細顆粒物濃度含量均值表現均明顯高于郊區含量，城區和郊區的質量濃度含量分別為134.5、124.9 μg-3、173.37、154.29 μg-3和 150.19、141.73 μg-3。 以ARCGIS軟件反距離權重插值法對北京地區三次重污染期間細顆粒物污染空間分布狀況進行插值分析，插值結果如圖2，2019年高濃度集中在南部和東南部，2020年高濃度集中在東南部，污染中心位置位于河北省內保定、廊坊等市，質量濃度整體上呈現南高北低的態勢，這與楊興川等人得到的2016年的分布規律保持一致，污染程度最高地區為大興區、房山區，城區PM2.5也處于較高的含量。而2021年與前兩年不同，重污染期間濃度落差主要表現在東西方向上，西部地區細顆粒物濃度明顯高于東部，且高濃度主要集中在西南部、門頭溝等區，典型污染期間濃度高值區域發生明顯向西偏移。

圖2 插值結果

（2）時間分布特征。對比三年來三次冬季重污染過程，2019年、2020年和2021年重污染期間 PM2.5均 值 分 別 為 132.44 μg-3、165.69 μg-3和143.92 μg-3，分別超過《環境空氣質量標準》（GB 3095-2012）中二級日標準限值（75μg-3）的0.77、1.21和0.92倍，污染程度表現為2020年＞2021年＞2019年。其中重污染期間細顆粒物峰值分別出現在2019年3月2日、2020年2月13日和2021年3月15日，其值分別為 224.91 μg-3、236.13 μg-3和 416.34 μg-3。

為更好地對比COVID-19發生以來北京市重污染過程期間大氣細顆粒物的變化特征及分析居家隔離對大氣污染的影響特征，研究從細顆粒物濃度日變化的角度進行分析（如圖3）。在2019年疫情發生前典型污染期間PM2.5日濃度變化與2020年、2021年明顯不同，PM2.5濃度變化呈現“晝低夜高”的現象，尤其在白天15∶00達到谷值99.79 μg-3，這和以往的研究保持一致，且對其成因前人研究較多。

圖3 細顆粒物濃度日變化

新冠疫情發生后，北京市2020年、2021年典型污染期間城區和郊區PM2.5濃度在日變化趨勢上保持一致，城郊兩個區域皆在白天8∶00～16∶00細顆粒物濃度出現最高值，兩次重污染期間PM2.5時均值濃度分別在白天14∶00、9∶00分別達到峰值176.62 μg-3、192.21 μg-3，日變化呈現出“晝高夜低”的分布特征。2020年1月24日，北京宣布啟動突發公共衛生事件Ⅰ級響應機制，實行居家隔離、交通限制、嚴控進京等防控措施的實施對重污染期間PM2.5日變化規律的產生重要影響。

3.2 氣象因素影響

氣象因素的變化對顆粒污染物的擴散、稀釋、沉降和積累等作用目前已得到普遍公認，尤其是其相對濕度、氣壓、風速等氣象條件對于PM2.5的污染程度及時空分布有著很重要的影響。2020年2月8日～2月13日重污染天氣期間，距居家隔離政策已過半個月左右，交通量和復工率處于較低水平，交通源和工業排放源的影響降到最低，此時以北京市城區一次重污染過程中細顆粒物濃度與其風速、溫度、相對濕度、氣壓的關系為研究對象，重點討論氣象要素對于重污染天氣的影響。

結果（圖4）表明，2020年重污染天氣過程中，經歷了極端不利的氣象條件：大氣溫度的相對升高，形成逆溫層，大氣污染物垂直擴散受阻；地表氣壓降低，相對濕度增加，有利于二次粒子轉化，容易造成顆粒物的吸濕性增長和積累；期間風速維持在較低的水平，不利于顆粒污染物的傳輸擴散等。在如此高溫、低壓、低風速的氣象條件下，導致局地污染物的累積，皮爾森相關性結果顯示，重污染期間細顆粒物濃度與風速、溫度、相對濕度、氣壓的相關系數分別為-0.185（在0.05水平上顯著相關）、0.046、0.306（在0.01水平上顯著相關）、-0.692（在0.01水平上顯著相關），此時氣象要素成為細顆粒物濃度增長的主要原因。

圖4 氣象要素對于重污染天氣的影響

4 結論

（1）北京市近三年重污染天氣期間，細顆粒物濃度在空間分布上表現為城區＞郊區，2019年、2020年細顆粒質量濃度整體上呈現“南高北低”的態勢，重污染主要集中在北京南部與河北接壤區域；而在2021年，高值區域發生明顯向西偏移的現象，呈現“西高東低”的態勢。（2）近三年北京市重污染污染程度表現為2020年＞2021年＞2019年，居家隔離、限制交通、嚴控進京等防控措施的實施對污染期間PM2.5的日變化規律產生重要影響，新冠疫情發生前，PM2.5濃度日變化呈現“晝低夜高”的現象；而在疫情發生后，日變化呈現出“晝高夜低”的分布特征。（3）氣象要素成為疫情發生后導致重污染天氣的主要原因。如2020年2月期間高溫、低壓、低風速的氣象條件，導致細顆粒污染物的增長和累積、重污染天氣的發生。