海西城市群O3濃度的空間統計分析*

陳 芳 蔡 珍 阮鋮濤 郭毅雄 饒清華

(1.近海流域環境測控治理福建省高校重點實驗室(福建技術師范學院)，福建 福州 350300；2.福建水利電力職業技術學院，福建 三明 366000)

1 概述

繼《大氣污染防治行動計劃》和《打贏藍天保衛戰三年行動計劃》深入實施以來，我國大氣污染防治成效顯著，空氣質量明顯改善。六項常規空氣污染物中，可吸入顆粒物(PM10)、細顆粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和一氧化碳(CO)的濃度均逐步下降，與之相反，臭氧(O3)污染問題卻逐漸凸顯，并呈現出污染時間延長、污染范圍擴大、污染程度加重的態勢[1-4]。O3已經成為繼PM2.5之后我國環境空氣中另一種主要超標污染物[5-6]。由于我國各地區的經濟發展水平、產業結構以及地理環境等存在顯著差異，導致我國O3污染形勢較為復雜，O3污染程度和多發季節也呈現出差異性[7-10]。再者，由于大氣污染物隨著氣流運動在不同地域間傳輸、轉移，造成城市群內部大氣環境發生溢出、交疊，產生了城市的空間關聯[11-13]。區域大氣污染的治理從以往的單個城市為單元發展為多個城市為單元，空間因素成為大氣污染區域聯動機制的關鍵點。以往O3污染的時空分布特征以描述性統計分析為主，近年來，由于地理信息系統技術的快速發展，空間統計分析充分考慮污染物的地理空間屬性特征，如利用重心模型可直觀地體現污染物空間分布的時間特征[14-15]，利用空間自相關分析方法研究污染物的空間演化特征等[16-17]，為研究大氣污染特征提供了新的思路。

目前，海西城市群有關大氣污染物污染特征研究主要聚焦于顆粒物，現有對O3時空分布的研究大多局限于直觀的對比分析，忽視了相鄰區域間O3污染的空間依賴性，缺乏對O3時空分布格局的空間自相關進行深入研究。基于此，本文以2015—2020年海西城市群20個城市的O3濃度為研究對象，分析O3污染的空間分布特征，研究O3污染重心的遷移軌跡，同時運用空間自相關方法對O3空間聚集情況進行探究，為正確認識海西城市群O3污染和制定城市空氣質量改善措施提供理論分析基礎。

2 數據與方法

2.1 研究區域及數據來源

海西城市群位于我國華南地區，區域面積約為27萬km2，由福建省(福州、廈門、泉州、莆田、漳州、三明、南平、寧德、龍巖)、廣東省(汕頭、潮州、揭陽、梅州)、浙江省(溫州、麗水、衢州)和江西省(上饒、鷹潭、撫州、贛州)共計20個地級市所組成，其建立目標是依靠廈門、福州、溫州、泉州、汕頭五大沿海城市形成社會經濟發展區。海西城市群O3日均濃度數據來源于“全國城市空氣質量實時數據平臺”，數據收集時間為2015年1月1日至2020年12月31日。海西城市群共有82個國控監測點，具體分布如圖1所示。從人口分布情況來看，人口較多集中在海西城市群東部、西部和南部地區，北部和中部地區人口較少。其中，人口較多的城市有溫州、贛州和泉州，平均人口總數超800萬人。

圖1 海西城市群站點分布圖

2.2 研究方法

2.2.1 重心遷移模型

為進一步分析O3濃度空間分布的差異性和變化軌跡，引入物理學的重心概念，建立重心模型。重心也稱為加權平均中心，是指某一特定屬性值在研究區內空間平面上力矩達到平衡的點。假定海西城市群20個城市O3濃度值均相等，則O3濃度重心與城市幾何重心位置相重合，當兩個重心差別顯著時，則表明O3濃度分布極不均衡。若某一地區的O3濃度增大，則重心就會向該地區移動，產生重心偏移，重心偏移的方向指向O3污染的高濃度區域，重心偏移距離表明O3污染總體的不均衡程度[18-19]。由此，O3濃度的空間動態演變過程將通過重心的移動軌跡清楚地反映出來。

本研究利用Arcgis軟件對海西城市群的地圖矢量化，計算2015-2020年海西城市群O3的濃度重心，各城市地理位置用其經緯度表示，根據O3年均濃度賦予各城市相應的權重，由此可得出海西城市群O3濃度的重心位置，濃度重心的計算公式[20]如下。

式(1)、(2)中，At為O3濃度重心的經度，Bt為O3濃度重心的緯度，Ai和Bi分別為第i個城市的經度和緯度坐標，Cit為t時刻第i個城市的O3濃度。

重心偏移距離公式如下。

式(3)中，Dn+1為重心遷移距離，K是常數(值為111.111)。

2.2.2 空間自相關模型

空間自相關分析可以表征各城市間污染物的相關作用強度，包括全局空間自相關和局部空間自相關，全局空間自相關從整體的角度判斷是否具有空間自相關，而局部空間自相關可以判斷相鄰城市間的空間集聚或離散程度。全局空間自相關Moran’s I指數計算公式[21]如下。

局部空間自相關Moran’s I指數計算公式[22]如下。

當Moran’s I>0時，表明局部空間單元與相鄰空間單元之間存在空間正相關性，表現為“高—高”聚集或“低—低”聚集；當Moran’s I<0時，表明局部空間單元與相鄰空間單元之間存在空間負相關性，表現為“低—高”聚集或“高—低”聚集；當Moran’s I=0時，表明局部空間單元與相鄰空間單元之間是獨立、隨機的。

3 結果與分析

3.1 O3濃度描述性統計分析

2015—2020年，海西城市群20個城市O3年均濃度為69.55～99.73μg/m3，空氣中O3環境質量整體呈良好狀態，見表1。其中，潮州市O3年均濃度最高(99.73μg/m3)，三明市O3年均濃度最低(69.55μg/m3)，可見海西城市群城市間O3年均濃度差異較大。對比國家空氣質量二級濃度限值(160μg/m3)，海西城市群部分時間的O3日均濃度最大值超過該標準。其中，O3日均濃度最大值出現在潮州市(233μg/m3)，是二級濃度限值的1.46倍，且累計超標天數最多，達127天。三明市累計超標天數最少，僅5天。20個城市群超過國家空氣質量一級濃度限值(100μg/m3)的平均超標率為40.24%。其中潮州市一級超標率最高，達57.37%；三明市最低，僅為22.02%。海西城市群超過國家空氣質量二級濃度限值的平均超標率為17.50%。其中潮州市二級超標率最高，達34.78%；三明市最低，僅1.37%。雖然海西城市群年均O3濃度整體較低，但各個城市累計超標天數情況不容樂觀，改善空氣中O3的污染狀況刻不容緩。

表1 海西城市群O3濃度統計

2015—2020年海西城市群O3濃度逐年變化如圖2所示。2015—2020年海西城市群全區域O3年均濃度分別為81.61μg/m3、79.24μg/m3、90.34μg/m3、86.78μg/m3、89.66μg/m3和88.08μg/m3，呈現較穩定的波動過程。2015年的潮州市，2017年的莆田市，2018年的潮州市，2019年的潮州市、汕頭市、揭陽市O3年均濃度超過100μg/m3，為當年度O3年均濃度最高的城市。梅州市、龍巖市、三明市O3年均濃度處于較低水平。從省份來看，福建省各市O3年均濃度均有不同程度的上升，上升幅度最大的為三明市，從2015年的53.02μg/m3上升至2020年的75.07μg/m3，南平市的上升幅度較小，僅4.80%。值得注意的是，福建省莆田市O3年均濃度一直處于較高水平，這與林楠等[23-24]的研究成果一致，研究表明莆田市O3污染的主要是外來源輸送、本地積累、光化學反應共同影響的結果，以外來源輸送為主。廣東省O3年均濃度除梅州市略有上升以外，潮州市、汕頭市、揭陽市均呈下降趨勢，其中潮州市的下降幅度最大，為17.02%。浙江省溫州市O3年均濃度呈上升趨勢，麗水市、衢州市O3年均濃度則呈下降趨勢。江西省上饒市、鷹潭市、撫州市、贛州市O3年均濃度均呈不同程度的上升，贛州市的上升幅度最高，達24.11%。從區域上看，海西城市群的中部地區為O3年均濃度的低值區，南部地區為O3年均濃度的高值區。其主要原因在于南部城市受海陸風影響較大，來自海洋南面污染物的傳輸貢獻率超過50%[25]，此外還與該地區是臭氧前體物(NOx和VOCs)排放的高值區有關[26]，而中部地區人口相對較少，經濟發展水平也低于南部城市，所以污染排放量相對較低。

圖2 2015—2020年海西城市群各城市O3濃度逐年變化圖

3.2 重心遷移分析

為進一步分析O3濃度分布格局的演變規律，利用重心模型計算海西城市群O3年均濃度的重心位置及偏移距離，結果如圖3所示。海西城市群城市幾何重心位于福建省三明市內(117.83°E，26.09°N)，2015—2020年O3年度濃度重心所處的經緯度位置分別為(117.83°E，26.07°N)、(117.83°E，26.17°N)、(117.87°E，26.07°N)、(117.82°E，26.00°E)、(117.80°E，26.01°N)和(117.84°E，26.05°N)。2015—2020年，O3年度濃度重心均在三明市內，且均偏離城市幾何重心，偏移量分別為2.22km、8.89km、5.19km、10.97km、9.49km和4.77km，可見O3濃度的空間分布呈現不均衡的狀態。2015年、2018年、2019年和2020年的年度濃度重心位于城市群幾何重心的南部，表明海西城市群南部地區污染比北部地區嚴重。2016年的年度濃度重心位于城市群幾何重心的北部，表明海西城市群北部地區污染程度更高。2017年的年度濃度重心位于城市群幾何重心的東部，表明海西城市群東部地區污染比西部地區嚴重。

圖3 2015—2020海西城市群O3濃度重心遷移軌跡

2015—2016年，O3年度濃度重心向北遷移6.2km，由于2016年潮州市、揭陽市O3年均值相比2015年分別下降了21.19μg/m3、11.15μg/m3，而上饒市O3年均值相比2015年上升了13.18μg/m3，因此，造成2016年年度濃度重心的北向偏移。2016—2017年年度濃度重心向東南方向遷移6.5km，是由于2017年福建省大部分地區O3濃度大幅反彈所導致。2017—2018年，年度濃度重心向西南方向遷移9.3km，偏移量最大，是由于2018年海西城市群大部分城市空氣質量明顯改善，尤其是北部的麗水市和溫州市O3年度濃度分別下降了10.47μg/m3、11.65μg/m3，使得年度濃度重心向西南方向遷移。2018—2019年，年度濃度重心向西北方向遷移2.3km，主要是由于上饒市污染反彈。2019—2020年，年度濃度重心向東北方向移動3.8km，是由于2020年溫州市O3污染反彈，上升了8.11μg/m3，而潮州市、汕頭市、揭陽市空氣質量明顯改善，分別下降了8.59μg/m3、6.89μg/m3和9.05μg/m3，使得年度濃度重心向東北方向偏移更明顯。海西城市群O3年度濃度重心偏移方向大體沿順時針方向變化，遷移軌跡近似一個閉環。2015—2020年，海西城市群O3污染起伏較大，各城市空氣質量不穩定，呈現污染反彈和空氣改善交替的過程。

3.3 空間自相關性分析

利用GeoDa軟件研究2015—2020年海西城市群20個城市O3年均濃度空間集聚特征，并計算各年份全局Moran’s I系數。2015—2020年全局Moran’s I指數分別為 0.2837、0.1908、0.2230、0.2028、0.3338和0.1138，6年的全局Moran’s I指數均為正值，均通過了P≤0.05的顯著性檢驗，說明海西城市群O3濃度在空間分布上均呈正相關性。

為進一步研究海西城市群20個城市O3年均濃度空間集聚位置，利用GeoDa軟件分析海西城市群20個城市O3年均濃度局部空間自相關，并通過LISA聚類圖更直觀地呈現O3污染的空間集聚性和異質性特征，結果如圖4所示。海西城市群O3濃度空間集聚形態主要是以“高-高”集聚、“低-低”集聚、“高-低”集聚為主，但大部分城市呈不顯著特征，表明海西城市群O3的空間格局分布接近隨機分布的狀態。海西城市群空間集聚特征總體表現為中部和西部地區為低值集聚區，南部地區為高值集聚區，局部地區也存在異質性。可見，O3濃度高污染區域穩定地集中在南部城市，O3空氣優良區集中在中西部地區。南部地區處于O3高濃度的擴散效應區，由于該地區本地污染物的排放表現為“高-高”集聚以及受海陸風傳輸污染物的影響，使得空間中的這些城市成為集聚區，因此不能忽視空間因素的影響，以防城市群內部大氣環境發生溢出、傳染。

圖4 2015—2020年海西城市群O3年均濃度集聚圖

4 結論

①2015—2020年，海西城市群空氣質量整體呈良好狀態，O3濃度呈現較穩定的波動過程。中部地區為O3年均濃度的低值區，南部地區為O3年均濃度的高值區，超標天數比例較高的地區為莆田市、潮州市、揭陽市、鷹潭市、贛州市。

②2015—2020年，海西城市群O3年度濃度重心始終位于三明市的東部，污染重心沿順時針方向移動，移動軌跡近似一個閉環，O3濃度呈現污染反彈和空氣改善交替的過程。

③從年均濃度空間自相關結果可以看出海西城市群中部和西部地區是O3污染的低值集聚區，形成了較為穩定的空氣優良區，南部地區為高值集聚區。