山地区域空气质量监测点位布设技术与方法

唐 晓，李 礼，刘芮伶，王 帅，马琳达，许丽萍

(1. 重庆市环境监测中心，城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室，重庆 401147；2. 中国环境监测总站，北京 100012；3. 贵阳市环境监测中心站，贵州 贵阳 550002)

山地区域空气质量监测点位布设技术与方法

唐 晓1，李 礼1，刘芮伶1，王 帅2，马琳达3，许丽萍1

(1. 重庆市环境监测中心，城市大气环境综合观测与污染防控重庆市重点实验室，重庆 401147；2. 中国环境监测总站，北京 100012；3. 贵阳市环境监测中心站，贵州 贵阳 550002)

采用网格化布点监测实验、数据统计分析、空气质量模型模拟及相互结合的方法，以重庆主城区和贵阳市为例，对典型山地城市空气质量监测点位布设和优化进行了研究，提出相应的点位布设及优化方案。通过总结归纳提出了山地城市空气质量监测点位布设的相关程序。

山地城市；空气质量；监测点位；布设；优化

0 引言

环境空气监测的目的是用尽可能少的监测点位数据，完整、准确地反映区域的整体环境空气质量，因此具有代表性的监测点位是准确表征空气质量状况和环境污染程度的决定性因素。现有资料表明，绝大多数的环境空气质量监测点位布设方法和技术规范是根据全国大多数平原城市的特点制定的，对城市的功能区分布、人口密度和点位布设条件进行了较详细的规定，而关于山地区域空气质量监测点位布设的具体要求甚少[1]。我国是一个多山的国家，山地面积约占全国国土面积的2/3，山地城镇约占全国城镇总数的一半。山地城市有着与平原城市显著不同的地形地貌和气象特征，污染物扩散条件和城市功能区分布等也不尽相同，现有的《环境空气质量监测规范》(试行)中关于环境空气质量监测网点位的设置部分暂未单独对山地区域空气质量监测点位的布设提出要求[2]。

本研究选择重庆主城区和贵阳市两个典型山地型城市作为研究对象，采用统计分析、数值模拟和现场实验相结合的方法，对山地区域空气质量监测点位布设的技术方法进行筛选，论证布点技术方法在山地城市的适用性；通过对现场实验结果进行数理统计分析和数值模拟的对比分析，利用反演验证手段，调整并完善山地城市空气质量监测点位布设技术方法；研究提出相应的点位布设及优化方案，在“十二五”空气质量监测点位工作中得到了应用，很好地代表了两市环境空气质量水平。研究得出的空气质量监测点位布设与优化方法，可引导或指导山地城市各级环境监测站合理科学地进行自动监测点位的调整和优化。

1 空气质量监测点位布设技术方法比选

调研分析了欧美发达国家和我国环境空气监测网络设计规范，研究了我国环境空气质量监测网络设计思路与发展现状，对空间相关分析法、法规模式法、等浓度线法、系统选择法等目前空气质量监测网的主要设计方法进行了分析评估。详细分析了重庆和贵阳两个典型山地城市的地理气候特征，提出布点优化应综合考虑污染源和工业的分布、大气污染物的浓度分布、超标情况、人口密度和监测类型等基本原则。对聚类分析法、因子分析法、相关性分析法、物元分析法、BP人工神经网络法、shannon信息指数法、多目标规划法、综合法等空气质量监测布点技术与优化方法进行了分析筛选，综合考虑以上各种方法的分析处理过程和适用性，根据已有大量网格布点实测和历年监测数据的基础，选择聚类分析法对网格监测数据进行空气监测点位布设的优化分析。

对CALPUFF模型、CMAQ模型、ADMS模型3种空气质量模型进行评估与比选。CALPUFF考虑了复杂地形条件的模拟，设置了复杂地形运算法则，能够适合山地区域复杂地形、复杂气象条件的模拟。同时应用案例也表明，CALPUFF具有模式易于掌握，计算量相对较小，特别是能够模拟复杂地形的影响，因而很适合做山地城市空气质量模拟研究。综合考虑课题需求、模式特点，虽然CALPUFF在风场模拟、扩散模式、化学反应、污染物种类各方面都不是最先进的模式，但其适用面广泛、能准确模拟惰性大气物质的扩散、包含复杂地形算法，因而优先选择CALPUFF模型作为本课题研究的空气质量模型。

2 网格化布点监测实验

被动监测实验主要用于在城市内通过网格布点后进行大量铺片式监测，以掌握城区各区域的环境空气质量水平，监测实验的频次、工作强度等成为方法选择的重要考虑因素[3]。研究考察多层滤膜法被动采样、碱片法测定硫酸盐化速率、被动采样管等几种野外监测实验方法，发现各种方法均能轻松便捷地实现空气质量的被动监测，且均具有非常好的代表性。综合分析各种被动监测实验技术的特点，选择了日本绿蓝公司生产的被动监测技术。主要原因是该方法仅采用一个膜片就可同时吸收环境空气中的SO2、NO2两种污染物，单次监测频次可控制在10d～90d，同时膜片试剂能通过自行配置实现，具有监测数据准确可靠、价格便宜、体积小、不需要电源、适合区域性布点采样和测定等优势。

监测实验点位的选择遵循选择性加密网格布点方法，即按照大气环境污染水平、人口密度、工业布局等在城市中心区、人口密集区多布点，在城市边缘、人口较稀少的区域少布点。

采用这种方法首先将重庆主城建成区按4km×4km划分网格，然后再在中心区域加密为2km×2km的网格(扣除河流、山体占地)。划分网格还侧重考虑到重庆市主城区的典型山地特征因素，即城区内分布着几个相对独立的组团，组团内城市建设基本按照山地地势分布，组团内功能区分布较为齐全，在重点组团区域内单独划分网格，同时为了解不同坡度和海拔高度空气质量的分布，选择了一个有代表性的区域进行了高度挂片实验，以研究山地城市不同坡度的空气质量特征；城市区域内不同高度的空气质量利用高层建筑不同楼层进行监测实验。根据上述网格布点原则，将重庆市主城501km2建成区进行了网格划分，共设置大小网格117个。按照网格布点监测方案和实际工作情况，对35个4km×4km网格进行了监测，其中对18个网格进行加密监测，共设监测点59个(包含现有空气质量自动监测点位)。对贵阳市，依据全市行政区划：城区(云岩区、南明区、小河区)，郊区(花溪区、乌当区、白云区)和“一市三县”(清镇市、修文县、息烽县、开阳县)进行了空气质量的监测布点，共设置监测点53个。重庆主城区挂片监测实验共进行7次，贵阳市挂片监测实验共进行10次，每次挂片监测周期约为30d。

3 典型山地城市的空气质量监测布点与优化

3.1 重庆主城区空气质量监测布点与优化

采用CALPUFF空气质量模型进行网格化模拟分析，聚类分析与等浓度线两种方法得出的重庆主城区空气质量监测点位优化结果基本一致，共确定优化后的监测点位15个；与利用网格布点挂片监测实验数据直接进行聚类分析后优化得出的点位方案相比，前者包含后者大部分点位，且更为全面、科学，布局合理。前后两者具有相互检验的关系，表明所选方法均适用于空气质量监测点位的优化。

根据挂片监测数据的聚类分析与点位筛选，地统计学方法分析，以及CALPUFF空气质量模型的模拟分析与优化验证，比较各种方法的点位优化分析结果，对各点位所在区域的功能区划、地理位置等因素进行综合分析，最终确定重庆主城区空气质量监测点位的优化方案为CALPUFF模拟分析筛选出的15个监测点位，即天生、虎溪、白市驿、唐家沱、高家花园、礼嘉、茶园、空港、人和、鱼新街、杨家坪、南坪、宗申服务中心、新山村和解放碑。

3.2 贵阳市空气质量监测布点与优化

采用CALPUFF空气质量模型进行网格化模拟分析，聚类分析与等浓度线两种方法得出的贵阳市城区空气质量监测点位优化结果基本一致，共确定优化后的监测点位10个；与利用网格布点挂片监测实验数据直接进行聚类分析后优化得出的点位方案相比，前者包含后者大部分点位，且更为全面、科学，布局合理。前后两者具有相互检验的关系，表明所选方法均适用于空气质量监测点位的优化。

根据挂片监测数据的聚类分析与点位筛选，以及CALPUFF空气质量模型的模拟分析与优化验证，比较各种方法的点位优化分析结果，对各点位所在区域的功能区划、地理位置等因素进行综合分析，最终确定贵阳市城区空气质量监测点位的优化方案为CALPUFF模拟分析筛选出的10个监测点位，即花溪区(花溪西社)、乌当区(乌当区政府)、鸿边门、马鞍山、太慈桥、市环保局、白云区第二医院、冶金厅、金阳新区和小河区(小河区政府)。

4 山地城市空气质量监测点位布设方法

根据研究方法和结论，提出山地城市空气质量监测点位布设的相关程序：

(1)确定研究区域范围，并收集当地相关研究资料和数据

在对山地城市空气质量监测点位布设之前，收集当地地形、气象、污染源及历史空气质量数据等相关资料，掌握研究区域的自然地理概况和社会经济发展规划，为确定监测点位提供一定的筛选机制。同时，统计研究区域的废气污染源，对源类型进行分类(点源和面源)，为利用模型模拟提供一定数据基础；对历年的空气质量监测数据进行分析，结合同期的气象数据，获得历年来研究区域的空气质量变化趋势，评价山地城市的空气质量现状，并分析空气质量的未来发展变化规律。

(2)筛选合适的采样分析技术，在研究区域进行网格化布点监测并予以方法验证

根据当地相关研究资料和数据，筛选出符合当地经济水平、地理状况、人力物力等诸多情况的被动扩散采样技术，按照环境空气质量监测点位布设要求进行网格布点监测采样。在选择被动采样监测方法时，需要考虑采样便捷性，由于被动监测实验主要用于在城市内通过网格布点后进行大量挂片式监测，以获取城区各地点的环境空气质量水平，因此监测实验的频次、工作强度等成为方法选择的重要考虑因素。同时，被动采样所得到的数据可用于与同期城市环境空气质量自动监测点位数据的比对和验证，评价所选方法的可靠性。

(3)利用聚类分析方法研究山地城市环境空气质量监测点位与数量

利用城市空气质量网格挂片监测数据，选择将两种聚类分析方法(层次聚类和划分聚类法)相结合的方式，首先通过凝聚分层聚类确定最佳聚类数和初步聚类结果，然后采用K-Means快速分类方法，对每一小类进一步进行聚类。聚类后的结果按照各点位所在区域的功能区划、地理位置等因素进行综合分析，用于优化城市环境空气质量监测点位。优化后的结果还需要进一步验证，如果优化点位所测浓度能代表城市的平均浓度(偏差在10%以内)，则认定该优化点位方案合理。

(4)选择CALPUFF空气质量模型进行空气污染物的区域网格化模拟，优化得出山地城市空气质量监测点位与数量

利用CALPUFF空气质量模型系统，将研究区域进行受体网格化，模拟污染物浓度随时间的空间分布。采用网格受体聚类分析或等浓度线等方法进行代表性点位的选取，并依据不同山地城市特征对空气质量监测点位进行总体优化布局，同时还需要考察所选监测点位平均浓度与区域的整体平均浓度是否较一致，偏差在10%以内。

(5)对比不同方法的点位优化结果，确定山地城市空气质量监测点位的优化布设方案

将网格实测数据聚类分析和CALPUFF模型模拟的优化结果进行对比，再根据研究区域的实际情况，结合当地地形地貌、经济发展、功能区划等诸多因素，最终确定山地城市环境空气质量监测点位的位置和数量。

5 结语

该研究综合运用现状调研、网格化布点实测、数理统计及模型模拟等方法，研究了重庆主城区和贵阳市两个典型山地城市的环境空气质量监测点位，并提出相应的点位布设及优化方案，在“十二五”空气质量监测点位工作中得到了应用。通过总结归纳提出了山地城市空气质量监测点位布设的相关程序，对解决山地区域和平原地区数据可比性的问题，保证空气监测点位代表性和数据真实可靠，从而提高数据分析的准确性、针对性，具有重要意义；同时，研究成果对于《环境空气质量监测规范》(试行)的补充完善具有重要参考价值和技术支撑作用。

[1] 李礼,翟崇治,余家燕,等. 国内外空气质量监测网络设计方法研究进展[J]. 中国环境监测,2012,28(4):54-60.

[2] 王帅,丁俊男,王瑞斌,等. 关于我国环境空气质量监测点位设置的思考[J]. 环境与可持续发展,2012(4):21-25.

[3] 刘敏,李礼,刘建萍,等. 被动吸收采样与自动监测仪对空气中SO2、NO2的对比监测研究[J]. 三峡环境与生态,2012,34(6):36-38.

Technologies and Methods of Air Monitoring Site Arrangement in Mountain Areas

TANG Xiao1, LI Li1, LIU Rui-ling1, WANG Shuai2, MA Lin-da3, XU Li-ping1

(1. Key Laboratory for City Atmospheric Environment Integrated Observation & Pollution Prevention and Control of Chongqing, Environmental Monitoring Center of Chongqing, Chongqing 401147 ,China)

Chongqing urban area and Guiyang were taken as examples to carry out the study on air monitoring site arrangement in mountain area based on grid monitoring experiments, mathematical statistical analysis, and air monitoring model. The appropriate sites were arranged and optimization scheme was proposed. In the end, the process of air monitoring site arrangement in mountain areas was suggested. The relative technical guide was compiled based on the research.

mountain areas; air quality; monitoring site; arrangement; optimization

2016-08-15

环保公益性行业科研专项经费资助(项目编号：200909010)。

唐晓(1982-)，女，重庆人，工程师，从事大气环境监测与科研工作。

李礼(1983-)，男，湖南湘潭人，博士，高级工程师。

X831

A

1673-9655(2017)01-0091-04