北京市PM2.5污染的時空分布與主要空氣污染物的關系

摘 要：近年來，我國多個地區遭遇嚴重的霧霾天氣，極大的影響了人們的日常生活。為了探討PM2.5污染的濃度與主要空氣污染物的關系，文章以2015年北京市12個國控監測點的監測數據為基礎，運用統計學方法，研究PM2.5污染的濃度與主要空氣污染物的相關關系，明晰北京市PM2.5污染源并提出相應措施。結果表明：PM2.5濃度與主要空氣污染物一定程度上相關。PM2.5濃度與O3濃度呈負相關關系且極為顯著，與CO濃度和NO2濃度呈正相關關系且極為顯著，與SO2濃度呈正相關關系。各個國控監測點PM2.5濃度與主要空氣污染物的相關性的差異主要體現在PM10濃度上，所以控制汽車尾氣和燃煤煙氣的排放，對PM2.5的濃度的控制具有重要的意義。

關鍵詞：PM2.5污染；時空分布特征；主要空氣污染物；北京

隨著我國工業化、城市化的迅速推進，能源消耗的增長以及機動車數量的不斷攀升[1-2]，使得空氣污染逐漸成為制約我國可持續發展的核心問題。PM2.5作為我國環境空氣污染的重要指標之一，會降低大氣能見度、影響氣候和人類健康[3-4]，引起了人們的廣泛關注。

目前在對北京市PM2.5污染的影響因素的研究中，很少有學者對PM2.5與主要空氣污染物進行系統的分析。在大氣環境中，PM2.5是由空氣中的氣態污染物與直接排放到空氣中的一次微粒經過一系列的化學反應或光學反應而生成的二次微粒[10]，因此研究空氣中的主要氣態污染物對PM2.5濃度的影響有重要的意義。

文章選取2015年1月1日至2015年12月31日北京市12個國控點監測數據為研究對象，探究2015年北京市PM2.5的濃度與主要空氣污染物的關系，找到北京市PM2.5濃度升高的原因并提出相應的措施。

1 數據與方法

1.1 數據來源及處理

文章的PM2.5數據和主要空氣污染物數據（CO、NO2、PM10、SO2、O3）都來源于2015年1月1日至2015年12月31日北京市12個國控監測點的監測數據，這些檢測數據為PM2.5與主要空氣污染物的每小時質量濃度數據，有效樣本為86616個。12個國控點（圖1）分別是萬壽西宮（A1），定陵（A2），東四（A3），天壇（A4），農展館（A5），官園（A6），海淀區萬柳（A7），順義新城（A8），懷柔鎮（A9），昌平鎮（A10），奧體中心（A11）和古城（A12）。

1.2 研究方法

利用統計學的均值統計來求PM2.5的平均濃度（月均值、季節均值與年均值）以及皮爾森積矩相關系數來求PM2.5變化是否與主要空氣污染物的變化相關。

在統計學中，皮爾遜積矩相關系數（Pearson product-moment correlation coefficient），有時也簡稱為PMCC，通常用r或是ρ表示，是用來度量兩個變量X和Y之間的相互關系（線性相關）的，取值范圍在[-1，+1]之間。假設樣本記為（Xi，Yi），其計算公式如下：

2 各監測點PM2.5濃度與主要空氣污染物的相關關系

為了研究北京市PM2.5濃度的時空分布與主要空氣污染物的相關關系，文章利用SPSS 19.0軟件相關性分析中的Pearson相關系數，基于月均值對各監測點PM2.5與主要空氣污染物（CO、NO2、O3、PM10、SO2）的相關關系進行分析，然后通過單樣本K-S檢驗證明所有樣本數據在顯著性0.05的水平上服從正態分布，相關結果如表1。由表1可以看出，PM2.5月均值與O3呈負相關關系且極顯著，與CO和NO2呈正相關關系且極顯著，與SO2呈正相關關系。各國控監測點PM2.5月均值與主要空氣污染物的相關性的差異主要體現在PM10上，A1、A10、A11和A12相關性更顯著。A10（昌平鎮）靠近工業園區，工業揚塵較大，污染較為嚴重；A1（萬壽西宮）、A11（奧體中心）和A12（古城）處于居民區、交通區、風景區以及混合區域，汽車尾氣和居民燃煤煙氣所產生的PM10污染源增多導致PM2.5的排放量變大，污染變得更為嚴重。而且A1、A11、A12常年處于輕度到中度污染水平，所以控制工業揚塵和燃煤煙氣的排放對于PM2.5濃度的控制是十分有效的措施。

用Pearson相關系數來表示相關性，其中“*”和“**”分別表示在0.05和0.01水平（雙側）上顯著相關。

3 結束語

文章通過對2015年北京市12個國控點監測數據進行研究，探討了PM2.5濃度與主要空氣污染物的相關關系，得出以下結論：PM2.5濃度與主要空氣污染物一定程度上相關。PM2.5月均值與O3呈負相關關系且極顯著，與CO和NO2呈正相關關系且極顯著，與SO2呈正相關關系。各個國控監測點PM2.5月均值與主要空氣污染物的相關性的差異主要體現在PM10上，所以控制汽車尾氣和燃煤煙氣的排放，對PM2.5的濃度的控制具有良好的意義。

參考文獻

[1]李名升，張建，張殷俊.近10年中國大氣PM10污染時空格局演變[J].地理學報，2013，68（11）：1504-1512.

[2]Chan C K，Yao X.Air pollution in mega cities in China[J].Atmospheric Environment，2008，42（1）：1-42.

[3]韓素芹，張裕芬，李英華.天津市春季氣溶膠消光特征和輻射效應的數值模擬[J].中國環境科學，2011，31（1）：8-12.

[4]陳義珍，趙丹，柴發合.廣州市與北京市大氣能見度與顆粒物質量濃度的關系[J].中國環境科學，2010（7）：967-971.