基于GIS的唐山地區大氣污染物時空分布研究

張曉郁，晏淑梅，田 茜

唐山市環境監測中心站，河北 唐山 063000

基于GIS的唐山地區大氣污染物時空分布研究

張曉郁，晏淑梅，田 茜

唐山市環境監測中心站，河北 唐山 063000

應用數據統計和ArcGIS對北方重工業城市唐山地區2014年14個縣(區)18個空氣自動監測站的數據進行時空分布特征分析，監測的污染物為PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO共6項。利用ArcGIS對各個自動監測站污染物數據建立網格模型，采用反距離權重法分別對年均、采暖期、非采暖期的環境空氣質量綜合指數和6項污染因子濃度的空間分布進行估算，直觀比較了污染物在不同時期內的空間分布狀況。結果表明，空氣質量時間分布較為明顯，非采暖期明顯好于采暖期。同時，計算出每個網格單元污染指數的標準偏差，結合氣象氣候、地形地勢、工業發展等情況，分析得出北部山區、市中心區附近區域空氣質量波動較大。為區域大氣污染有針對性的綜合防治、聯防聯控及污染物區域削減計劃打下數據基礎。

ArcGIS；大氣；污染物；時空分布；唐山

Keywords:ArcGIS;atmosphere;pollutants;temporal and spatial distribution;Tangshan

隨著經濟的快速發展, 城市化水平的不斷提高，城市大氣環境問題日益突出。唐山作為河北省第一經濟強市，也是河北省工業大市，鋼鐵、水泥、火電行業產量名列前茅，結構性污染特征明顯。唐山市區域面積為13 472 km2，包括平原、山區、丘陵等多種地形地貌，且為沿海城市，同時作為北方典型的重工業城市，有一定代表性。目前，大氣污染形勢開始呈現出區域性和復合型特征[1]，污染范圍從城市局部向城市周邊區域擴展，污染類型從工業污染為主向復合型污染轉變。

自2000年以來，眾多學者在大氣污染物的分布特征、源解析、氣象因素分析等方面取得了一定成果，并嘗試應用遙感手段進行大氣污染物監測[2-5]。但這些研究多針對某一城市的某一種或2種大氣污染物。本文以北方重工業城市唐山地區為研究對象，對其14個縣(區)18個空氣自動監測站的監測數據進行統計，分析全市范圍內PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO 6種因子環境空氣質量綜合指數的時間、空間變化規律，同時利用地理信息系統(ArcGIS)的空間分析方法分析該區域污染物的分布特征，更深入的了解唐山地區大氣污染物分布情況，從而為該區域的大氣環境治理，空氣質量預報提供參考依據，為環境管理決策提供及時、準確、全面的環境質量信息[6]。

1 數據來源與分析方法

1.1數據來源

14個縣(區)從2014年開始全部安裝空氣自動監測站，并開始正常運行。目前，唐山市共有空氣自動監測站18個，其中中心區(路南區、路北區)6個，其他縣(區)各1個，詳見圖1。

圖1 唐山市空氣自動監測站點位分布Fig.1 Air quality automatic monitoring stations distribution, Tangshan

18個自動監測站均為同一類型的監測儀器，且每月均定期統一進行數據比對和校和，監測數據有較強的一致性和可比性。文章采用2014年

唐山市14個縣(區)各自動監測站的點位信息和監測數據，計算環境空氣質量綜合指數，計算公式見公式(1)～式(3)。數據見表1。

Ii=Cia/Sia

(1)

式中：Ii表示污染物i的單項指數，i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5；Cia表示污染物i的月均值濃度值，i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5；Sia表示污染物i的年均值二級標準限值，i包括SO2、NO2、PM10、PM2.5。

(2)

環境空氣質量綜合指數：Isum=SUM(Ii)

(3)

即：將參與評價的6項污染物的單項指數相加，即為該區域、該月的環境空氣質量綜合指數。簡單的說，綜合指數=SO2/年二級標準(60 μg/m3)+NO2/年二級標準(40 μg/m3)+CO(95百分位)/小時二級標準(4 mg/m3)+O3(90百分位)/小時二級標準(160 μg/m3)+PM10/年二級標準(70 μg/m3)+PM2.5/年二級標準(35 μg/m3)。以上提到的24 h平均濃度限值、年均值二級標準均為環境空氣質量標準(GB 3095—2012)中的限值標準。

表1 2014年各縣(區)環境空氣質量綜合指數Table 1 Atmospheric comprehensive pollution index of each county in 2014

1.2分析方法

GIS 技術可以有效管理空間數據，確定站點空間位置和分布，并進行空間可視化表達，同時能夠將觀測值的屬性數據與空間數據高效集成[7]，通過地理空間分析研究大氣污染物的空間變化特征，并利用圖形生成功能生成矢量和柵格數據。

1.2.1 時間分析方法

分別按照全年平均、采暖期(1—3、11—2月)、非采暖期(4—10月)對唐山市環境空氣質量綜合指數進行統計分析，插值計算3個時期的環境空氣質量綜合指數，得出其空間分布圖，利用圖形直觀的比較分析。

1.2.2 空間分析方法

本文采用反距離加權平均法(IDW)進行數據插值，且均為二次冪的插值算法，即距離平方反比。其優點在于算法簡單，易于實現，能夠很好克服其因數據場的空間分布不均而使估值出現偏差的缺點，從而取得較好的插值效果，可以作為精確估值[8]，IDW基于地理學第一定律的基本假設，即2 個物體的相似性隨他們的距離增大而減小。最終選取柵格空間分辨率為 1 km×1 km，得到每個網格的污染指數數據，該尺度不僅具有較高的精度，而且也更適合本文數據條件下的空間表達[9-10]。運用反距離加權平均法對污染因子PM10、SO2、NO2、PM2.5、O3、CO濃度進行空間插值，得出6項污染因子的空間分布圖。有利于6項污染因子之間進行比較分析，同時也可同環境空氣質量綜合指數進行比較分析。

1.2.3 大氣污染穩定程度分析

計算每個監測點位2014年12個月環境空氣質量綜合指數的標準偏差，插值得出環境空氣質量綜合指數標準偏差分布圖，通過圖形直觀分析全市各區域的大氣污染穩定情況。

2 污染物分布特征

2.1污染物時空分布

采用ArcGIS系統，結合時間和空間分析方法，對唐山地區2014年環境空氣質量綜合指數年均值、采暖期和非采暖期進行計算渲染，如圖2～圖4所示。同時，對全年的6項污染因子的濃度進行計算渲染，各污染因子濃度分布見圖5。反距離權重法可以在未知氣象條件和地形等情況下簡單模擬污染物的擴散情況，能在一定程度上反映該區域環境空氣質量綜合指數的大小。下列各圖中顏色越深表示污染指數越大，且為高值相對集中區域。

圖2 唐山市全年環境空氣質量綜合指數空間分布圖Fig.2 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, Tangshan

圖3 采暖期環境空氣質量綜合指數空間分布圖Fig.3 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, heating period

圖4 非采暖期環境空氣質量綜合指數空間分布圖Fig.4 Spatial distribution of atmospheric pollutants concentration comprehensive index, non heating period

圖5 各污染因子濃度空間分布圖Fig.5 The pollution factor concentration spatial distribution

2.2污染物空間分布標準偏差

分析唐山市2014年度每個網格環境空氣質量綜合指數的全年標準偏差，主要是用于區分在均值分析過程中，對于網格環境空氣質量綜合指數的離散程度，目前國內已有部分研究采用環境空氣質量綜合指數的標準差插值表述區域環境質量或多項污染因子的波動性[11]，并以一個較大的標準偏差，代表大部分數值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數值較接近平均值。從環境污染的角度來說，對于環境空氣質量綜合指數均值相等而標準差不等的地區，標準差大的地區，空氣質量波動大，污染源很有可能是來自異地，由于天氣原因，被風帶來，污染表現為空氣質量較差，但持續時間短，具有過路性特點。因此，在本研究中利用標準差來對空氣質量等級均值進行輔助分析。唐山市空氣質量標準偏差分布見圖6。

圖6 環境空氣質量綜合指數標準偏差分布圖Fig.6 Standard deviation distribution of air pollution index

2.3污染物時空分布及穩定狀況分析

結合圖2～圖4分析可以看到，2014年空氣質量時間分布較為明顯，非采暖期明顯好于采暖期，全年均值居中，說明采暖期的大量燃煤對區域空氣質量影響較大。空間分布中空氣質量最差的為開平區、古冶區、豐潤區，最好的為樂亭縣、曹妃甸區。整體顯示，南部沿海和北部山區空氣質量較好，中部平原地區，特別是主城區周邊的縣(區)空氣質量較差。其原因是沿海縣(區)大型工業企業較少，且都集中在沿海港口地區，有利于污染物的擴散，而中部地區規模以上工業相對集中，唐山市全年主導風向為西北風，北部地區的污染物還會對中部地區的污染造成疊加[12]。

由圖5分析各污染因子空間分布狀態，PM10、PM2.5的分布情況基本一致，高濃度主要集中在人口較為密集的市中心區和下風向西部地區，南部沿海和北部山區濃度均較低；SO2、CO高濃度同樣也是出現在市中心區和下風向西部地區；NO2除在市中心區和下風向出現高濃度外，在東部玉田縣也出現高濃度，這可能受其他地區的空間溢出效應的影響；O3濃度的空間分布狀況明顯不同于其他5種污染物，高濃度主要在北部遵化、遷西、遷安區域，東南部灤南、曹妃甸區域。另外，中部豐南區濃度也顯略高，這幾個區域存在較多的鋼鐵和焦化企業，尤其是焦化企業工藝過程產生大量的甲苯、二甲苯、非甲烷烴等揮發性有機物[13]，揮發性有機物是O3的主要來源，造成該區域的O3產生量較大，貢獻值較高。綜合分析6種污染因子的分布狀況，市中心區及周邊區域受取暖期燃煤、道路密集揚塵產量大、其他周邊地區空間溢出效應、綠化較北部山區低，風速等擴散因素較沿海區域低等基礎產生和排放量、氣候氣象、地形等因素的影響，PM10、SO2、NO2、PM2.5、CO均有較高濃度，反之北部山區處于上風向、植被密度大、人口密度低，南部沿海地區同樣人口密度較低、工業企業數量相對較少且沿海的氣象條件有利于污染物的擴散，上述5種污染物濃度均較低。O3的高濃度區域主要存在較多的鋼鐵焦化企業，且北部山區的大量植被綠化對O3沒有明顯的消減作用。

對唐山區域內14個縣(區)環境空氣質量綜合指數從小到大進行排名，得到各縣(區)空氣質量排名；環境空氣質量綜合指數全年的標準偏差能代表一個區域的空氣質量的穩定度，偏差越小越穩定，根據標準偏差由小到大得到各縣(區)穩定度的排名，如圖7所示。

由圖6、圖7可以看出，標準偏差較大的地區為遷西縣、遵化市、路北區和開平區，空氣質量變化較大，其中開平區的空氣質量也較差，遷西縣、遵化市、路北區空氣質量一般，波動較大的原因是遷西縣、遵化市有多家大型鋼鐵、焦化等污染企業，加之季風、山區等氣象氣候、地形地勢的影響；路北區是由于其唐山市中心區的特殊性，冬季集中供暖的影響和豐潤區、開平區空間溢出效益的影響。樂亭、曹妃甸、灤南地區標準偏差較小，空氣質量變化不大，且同時為空氣質量最好的3個縣(區)。

圖7 空氣質量排名和穩定程度排名情況Fig.7 Ranking of air quality and air pollution stability

3 結論

1)唐山市大氣環境質量在采暖期和非采暖期差距比較明顯，但區域分布特征均和年均值差別不大。

2)區域分布上，南部沿海地區環境空氣質量最好，北部山區次之，中部平原地區最差，空氣質量較差的地區為開平區、古冶區、豐潤區及其周邊，可作為工業污染物排放的重點消減地區。

3)PM10、SO2、NO2、PM2.5、CO 5種污染因子在市中心區及周邊區域污染濃度較高，北部山區次之，南部沿海地區最低，與環境空氣質量綜合指數分布狀況差別不大，主要是人口道路較為密集、植被綠化相對較低、不利于擴散條件較多、加之采暖期大量燃煤的影響；O3濃度的空間分布與其他5種污染因子明顯不同，主要分布在鋼鐵、焦化企業相對集中的區域，VOCs是O3的主要來源，削減VOCs也應作為環境治理中的重要工作。

4)在大氣環境質量穩定程度方面，北部山區、市中心區路北區和與中心區緊鄰的工業重鎮開平區波動較大。產生的空氣質量變化較大和不穩定的原因主要為地形地貌和規模以上工業的污染物的排放，以上幾個區域可作為工業污染物的重點防控地區。

文章在大量空氣質量監測數據的基礎上，采用 GIS 網格化、空間統計、專題渲染等科學的分析方法進行研究。在唐山市大氣污染物時空特征研究方面具有重要的意義，為唐山市空氣質量功能區劃、區域大氣污染有針對性的綜合防治、聯防聯控及污染物區域削減計劃打下數據基礎。

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ResearchontheTemporalandSpatialDistributionofAirPollutantsinTangshanBasedonGIS

ZHANG Xiaoyu, YAN Shumei, TIAN Qian

Tangshan Environmental Monitoring Center, Tangshan 063000, ChinaAbstract:In this paper, data statistics and ArcGIS were adapted to analyze the temporal and spatial distribution of air pollutants in a heavy industry northern city of Tangshan, with the data from 18 automatic air quality monitoring stations of 14 counties in 2014, The following six pollutants were monitored: PM10, SO2, NO2, PM2.5, O3, CO. By using the geographic information system (ArcGIS), grid model was established on the basis of various automatic monitoring station pollutant data. By using the inverse distance weighting method, the spatial distribution of comprehensive pollution index and concentration of six pollutants during the whole year, heating period and non-heating period was estimated, respectively. The spatial distribution status of pollutants in different periods were being compared directly. It came to a conclusion that the air quality varied due to different time. In other words, it is obvious that the air quality is much better in non-heating period than the heating period. Meanwhile the standard deviation of each grid cell pollution index was calculated. Combining the climate, terrain, industrial development, etc., it concluded that the air quality had a larger fluctuation in northern mountainous area and the downtown neighboring area. These could lay the data foundation for the targeted control, joint defense and pollutants district-cutting plans on districts air pollution.

X823； X51

A

1002-6002(2017)03- 0049- 07

10.19316/j.issn.1002-6002.2017.03.08

2016-04-12;

2016-05-10

張曉郁(1980-)，男，河北豐潤人，碩士，高級工程師。