2018年京津冀地區PM2.5濃度的時空分布特征

劉婕，呂祎然，郝舒欣，劉悅，徐東群

隨著國民經濟快速發展、城市化進程加速，近年來我國空氣污染問題日益嚴重。2013年全國平均霧霾日數為1961年以來歷史同期最多，影響人口數量約為6 億，其中僅一季度我國就出現11 次大范圍霧霾天氣，20 個省份出現持續性霧霾［1］。大量研究表明，暴露環境空氣污染物會引發嚴重的心血管疾病、呼吸系統疾病等［2-4］。因此，動態掌握區域性PM2.5濃度時空分布特征、區域差異及其變化趨勢可為PM2.5治理提供信息支持并有針對性地采取干預措施，以便更好地保護居民健康。

京津冀地區是我國的“首都經濟圈”，包括北京市、天津市及河北省11 個地級市，人口總數約為9 000 萬，面積約為21.8 萬平方公里。近幾年京津冀地區空氣污染物排放呈現高度集中態勢。《2018年全國生態環境質量簡況》中的數據顯示，全國范圍內環境空氣質量超標的監測城市占總監測城市的64.2%，其中京津冀地區有5 個城市居全國169 個空氣質量相對較差的重點城市的前10 位［5］。由此可見，無論從污染發生頻率還是嚴重程度而言，京津冀地區霧霾天氣均較為突出，是我國大氣污染的“重災區”，因此研究京津冀地區PM2.5污染現況對科學有效治理大氣污染意義重大。本研究基于2018年京津冀地區PM2.5監測數據，并以2016年為時間對照，旨在分析2018年京津冀地區PM2.5濃度的時空分布特征，以期為京津冀地區大氣污染治理工作提供參考依據。

1 數據與方法

1.1 數據來源 PM2.5濃度數據來源于中國環境監測總站（http：//www.cnemc.cn/）發布的空氣質量實時監測數據，下載并記錄北京市、天津市及河北省11 個地級市的國家級自動監測站點的空氣質量監測數據，數據單位為PM2.5濃度的小時值。2013—2016年京津冀大部分地區PM2.5濃度較高，其中2016年地面監測站點運行較為完善，數據缺失率較低，因此選取2016年京津冀地區PM2.5濃度作為時間對照。2016、2018年京津冀地區各城市監測點個數見表1。

1.2 數據處理

1.2.1 月均值、季均值、年均值 應用數據庫軟件編程，計算每個空氣質量監測站點2016、2018年PM2.5濃度的月均值、季均值、年均值。根據《環境空氣質量標準》（GB3095-2012）將京津冀地區13 個城市歸為二類環境功能區，規定其PM2.5濃度年、日均限值分別為35 μg/m3、75 μg/m3［6］。

表1 2016、2018年京津冀地區監測點個數（個）Table 1 Number of monitoring sites in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2016 and 2018

1.2.2 空間插值 普通克里金插值法使用成本較低、適用范圍較廣、無明顯時空局限性，且預測精度較高［7-9］，因此本研究在ArcGIS 軟件支持下采用普通克里金插值法從年、季、月尺度上對2018年京津冀地區PM2.5濃度進行空間插值。

2 結果

2.1 2018年京津冀地區PM2.5濃度時間分布特征

2.1.1 PM2.5年均濃度時間分布 2018年京津冀地區PM2.5年均濃度達標的城市僅承德市和張家口市，其中承德市PM2.5年均濃度為31.95 μg/m3，張家口市PM2.5年均濃度為31.63 μg/m3。PM2.5年均濃度較高的5 個城市依次為石家莊市、邯鄲市、邢臺市、保定市與衡水市，分別超過PM2.5年均限值的99.5%、98.8%、98.2%、91.1%、75.6%（見圖1），這些城市主要受工業及企業生產排放、機動車保有量高及冬季供暖原料燃燒排放影響較大。

2.1.2 PM2.5季均濃度時間分布 京津冀地區2018年春季（3、4、5月）PM2.5濃度波動范圍為35.25～85.82 μg/m3，季均濃度為59.58μg/m3；夏季（6、7、8月）PM2.5濃度波動范圍為17.02～50.08 μg/m3，季均濃度為37.21 μg/m3；秋季（9、10、11月）PM2.5濃度波動范圍為23.46～78.24 μg/m3，季均濃度為53.62 μg/m3；冬季（12、1、2月）PM2.5濃度波動范圍為26.71～112.74 μg/m3，季均濃度為68.91μg/m3。京津冀地區PM2.5季均濃度由低到高依次為夏季、秋季、春季、冬季，見圖2。

圖1 2018年京津冀地區PM2.5年均濃度Figure 1 Average PM2.5-year concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

圖2 2018年京津冀地區PM2.5 季均濃度Figure 2 Average PM2.5-quarterly concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

2.1.3 PM2.5月均濃度時間分布 2018年京津冀地區PM2.5月均濃度曲線趨向于“M”形，其中3月和11月PM2.5月均濃度偏高，見圖3。

圖3 2018年京津冀地區PM2.5月均濃度Figure 3 Average PM2.5-monthly concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

2.2 2018年京津冀地區PM2.5濃度空間分布特征

2.2.1 PM2.5年均濃度空間分布 2018年京津冀地區PM2.5年均濃度整體呈北低南高趨勢，就城市PM2.5年均濃度而言，京津冀地區可劃分為以下4 個部分：處于西北部生態涵養區的張家口市、承德市、秦皇島市PM2.5年均濃度較低，空氣質量較好；其次是處于中心地帶的北京市、廊坊市、天津市PM2.5年均濃度為50 μg/m3左右；再者為環繞在中心城市外的滄州市、唐山市、衡水市PM2.5年均濃度為60 μg/m3左右，空氣污染較為嚴重；最后是保定市、邢臺市、邯鄲市和石家莊市，處于PM2.5年均濃度最高區域，除保定市外其余3 個城市PM2.5年均濃度接近70 μg/m3，空氣污染嚴重，見圖4。

2.2.2 PM2.5季均濃度空間分布 2018年京津冀地區各城市PM2.5季均濃度最高的季節均為冬季，最低的季節是夏季；冬季除北部污染較輕的張家口市、承德市、秦皇島市外，其余城市PM2.5季均濃度分布較為均勻；春季、秋季PM2.5季均濃度空間分布與PM2.5年均濃度空間分布相似，見圖5。

圖4 2018年京津冀地區PM2.5年均濃度空間分布Figure 4 Spatial distribution of PM2.5-year concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

2.2.3 PM2.5月均濃度空間分布 2018年京津冀地區11～12月及1～2月PM2.5月均濃度差值較大，南部PM2.5濃度較高地區PM2.5月均濃度是北部PM2.5濃度較低地區的4 倍以上；3～10月PM2.5月均濃度差值較小。3～7月北京市、天津市及石家莊市PM2.5月均濃度與其他城市相比較高，12月及1～2月北京市、天津市、廊坊市PM2.5月均濃度與其他城市相比較低，見圖6。

2.3 2018年京津冀地區PM2.5濃度與2016年對比

2.3.1 PM2.5年均濃度 與2016年相比，京津冀地區各城市2018年PM2.5年均濃度均有不同程度降低，其中降幅較大的城市有北京市、衡水市、保定市、石家莊市、天津市，降幅分別為30.7%、29.0%、27.4%、25.6%、24.3%；年達標天數增加較多的城市為衡水市、邢臺市、保定市、北京市、石家莊市，年達標天數增幅分別為50.5%、30.3%、28.9%、24.2%、20.2%。

2.3.2 PM2.5季均濃度 與2016年相比，京津冀地區2018年春季PM2.5季均濃度無明顯改變，夏季、秋季、冬季PM2.5季均濃度分別降低23.3%、27.2%、29.0%；秋季降幅較大的城市有石家莊市（43.2%）、北京市（41.1%），冬季降幅較大的城市有北京市（48.8%）、廊坊市（42.9%）；季達標天數增加較多的城市有衡水市（夏季達標天數增多58.6%，冬季達標天數增多113.0%）、保定市（秋季達標天數增多62.2%）、邢臺市（秋季達標天數增多60.0%，冬季達標天數增多62.5%）、石家莊市（秋季達標天數增多93.9%）。

2.3.3 PM2.5月均濃度 2016年京津冀地區PM2.5月均濃度曲線趨向于“U”形，其中1～3月PM2.5月均濃度逐漸降低、4～9月PM2.5月均濃度保持低值穩定、9～12月PM2.5月均濃度逐漸升高。2018年京津冀地區PM2.5月均濃度曲線趨向于“M”形，僅3月和11月PM2.5月均濃度偏高。

3 討論

目前，國內外學者對PM2.5濃度的時空分布特征研究成果豐富，但針對京津冀地區的研究時間主要集中于2014—2016年，如周磊等［10］借助空間數據挖掘法分析了京津冀及其周邊區域2013年典型污染事件中PM2.5的時空分布特征，結果顯示在PM2.5污染事件統計上存在一定污染順序，空間上京津冀及其周邊地區成河南省（山東省）-河北省-北京市（天津市）一線的帶狀分布特征。

本研究基于國家空氣質量自動監測位點2016、2018年全年實時監測數據對京津冀地區13 個城市PM2.5時空分布特征進行分析，結果顯示，2018年京津冀地區除承德市和張家口市外，其余11 個城市PM2.5年均濃度均超過《環境空氣質量標準》年均限值，其中石家莊市、邯鄲市污染最為嚴重，分別超過平均限值的99.5%、98.8%。不同季節PM2.5季均濃度空間分布雖有很大差異，但總體上京津冀地區南部城市高于北部城市，與既往研究結果結果一致［11］，PM2.5季均濃度由低到高依次為夏季、秋季、春季、冬季，與徐敬等［12］研究結果相一致，分析其原因主要如下：京津冀地區冬季由于氣溫低、植被覆蓋降低，近地面大氣層處于穩定狀態，逆溫強度大，不利于污染物擴散且進入燃煤采暖期，排放較多等導致PM2.5濃度升高；春季多風少雨、氣候干燥，具備揚塵條件，因此PM2.5濃度較高主要受降水量小、沙塵天氣頻發影響較大；夏季氣溫高，降水豐富，日照時數長并易于空氣污染物擴散，因此PM2.5濃度降低；秋季空氣濕度大、風速低且氣溫偏高、大霧天氣發生頻率高，不利于PM2.5擴散，且秋季末進入供暖季，燃煤排放等導致PM2.5濃度升高［13］。2018年PM2.5月均濃度曲線趨向于“M”形，濃度較高的兩個峰值月份分別是3月和11月，分析其原因主要受氣象影響，2018年3月京津冀地區較常年同期氣溫偏高，地表土壤基本解凍，降水量極低，氣象條件總體有利于沙塵天氣的形成；11月京津冀地區大氣擴散條件不利，同時采暖季開始，導致污染物逐步累積。3～7月，12月及1～2月部分城市PM2.5濃度空間分布與該地區車輛保有量及主要區域禁煤有較強關系。

圖5 2018年京津冀地區PM2.5 季均濃度空間分布Figure 5 Spatial distribution of PM2.5-quarterly concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

圖6 2018年京津冀地區PM2.5月均濃度空間分布Figure 6 Spatial distribution of PM2.5-monthly concentration in Beijing-Tianjin-Hebei region in 2018

此外，本研究還將2016年作為時間對照，結果顯示，2018年京津冀地區13 個城市PM2.5年均濃度均有不同程度降低，且污染較嚴重地區PM2.5年均濃度改善成果更為突出；京津冀地區2016年春季與2018年春季PM2.5季均濃度基本相同，由此可見春季PM2.5濃度受季節因素影響較大；而2018年夏季、秋季、冬季PM2.5月均濃度較2016年分別降低23.3%、27.2%、29.0%，提示秋、冬季PM2.5空氣污染治理效果更為明顯；京津冀地區2016年PM2.5月均濃度曲線趨向于“U”形，冬季PM2.5月均濃度持續上升，而2018年京津冀地區PM2.5月均濃度曲線趨向于“M”形，僅3月和11月PM2.5月均濃度偏高。

分析導致京津冀地區2018年PM2.5濃度時空分布特征變化的主要原因可能如下：（1）氣象。（2）污染源：在城市建設和國民經濟飛速發展的大環境下，京津冀地區污染排放量超過環境容量是大氣重污染形成的主因；而在大氣污染治理過程中，隨著能源結構、產業結構不斷調整優化，PM2.5的來源也在發生變化。2018年發布的北京市PM2.5來源解析結果顯示，北京市2017年PM2.5來源排名如下：移動源（占45%），揚塵源（占16%），工業源（占12%），生活源（占12%），燃煤源（占3%），農業及自然源等（占12%），這與北京市2014年PM2.5來源排名差別較大，提示隨著污染源不斷被治理、改變，實際治理的重點應不斷調整。（3）治理辦法：近年來隨著《大氣污染防治行動計劃》《關于京津冀大氣污染傳輸通道城市執行大氣污染物特別排放限制公告》《京津冀及周邊地區2017—2018年秋冬季大氣污染綜合治理攻堅行動方案》等一系列文件的頒布，大氣污染物網格化進一步普及、細化，針對污染源頭進行靶向治理，以達到源頭防控的治污目標，而經過近年來大規模高強度治理，環境效益持續釋放，疊加區域層面協同減排，京津冀地區空氣質量總體改善、趨勢向好［14］。

綜上所述，與2016年相比，2018年京津冀地區PM2.5濃度不同程度降低，環境污染減輕，且PM2.5濃度的時空分布特征發生改變，因此應根據實際污染情況不斷調整治理重點。