中国空气污染指数时空分布特征及其变化趋势(2001-2015)

孔 锋，吕丽莉，方 建,徐宏辉

(1.中国气象局 发展研究中心，北京 100081；2.北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875；3.北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875；4.民政部/教育部减灾与应急管理研究院，北京 100875；5.武汉大学 资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；6.浙江省气象科学研究所，浙江 杭州 310008)

中国空气污染指数时空分布特征及其变化趋势(2001-2015)

孔 锋1,2,3,4，吕丽莉1，方 建5,徐宏辉6

(1.中国气象局 发展研究中心，北京 100081；2.北京师范大学 地表过程与资源生态国家重点实验室，北京 100875；3.北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京 100875；4.民政部/教育部减灾与应急管理研究院，北京 100875；5.武汉大学 资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；6.浙江省气象科学研究所，浙江 杭州 310008)

随着城市化水平的不断提高，人类活动排放的气溶胶也迅速增多，尤其近年来雾霾天气频繁出现，导致城市空气质量已成为人们关注的热点。研究空气污染指数(API)的时空特征及其变化趋势能够为解决人们关心的空气质量问题提供依据。该文采用中国2001-2015年119个重点城市空气质量日报中的API日值数据，统计分析了不同季节的API日值时空分布格局和相应的变化趋势。结果表明：①在时间上，中国大部分地区多年API日值平均状况的四季大小依次是冬季>春季>秋季>夏季；②在空间上，中国北方地区多年API日值平均状况高于南方地区，东部沿海地区高于西部内陆地区；③从变化趋势上看，API日值平均状况上升趋势比较明显的区域主要集中在以京津唐为主的北方地区。其他区域API日值平均状况上升趋势和下降趋势交错出现，没有明显的区域分异规律。

空气污染指数；时空分布；区域分异；污染排放；城市化

2013年政府间气候变化专门委员会(IPCC)公布了全球气候变化第五次评估报告(AR5)，与2007年公布的全球气候变化第四次评估报告(AR4)相比，第五次评估报告指出气候变化要比原来认识到的更加严重，而且有95%以上的置信度认为人类活动影响极可能是气候变化的主要原因[1-3]。

大气气溶胶作为空气的重要组成部分，不仅作为凝结核影响降雨的形成，而且其数量的多少将影响空气质量。气溶胶按来源可分为人为源和自然源。自然源主要包括：海盐、气粒转换、风沙扬尘、林火烟粒、火山喷发(变化很大)、陨星余烬、植物花粉等；人为源主要有：气粒转换、工业过程、燃料燃烧、固体废弃物的焚烧、交通运输、农业活动排放、生物质等。大气中气溶胶的主成分主要包括以人为源为主的硫酸盐、硝酸盐、黑碳和有机碳等，以及以自然源为主的沙尘和海盐等[4]。研究发现，人为源气溶胶的年平均排放量和浓度只占气溶胶总量的10%～20%，但是人为源气溶胶产生的光学厚度却占到总气溶胶光学厚度的50%左右。自然源气溶胶浓度相对稳定，在多年的地球大气的演变过程中渐进平衡状态，对于天气及气候的短周期变化影响较小[5-6]。北半球人为气溶胶的增加可能使云滴数浓度增加15%[7-8]，气溶胶作为凝结核导致云量和云生命时间的变化，最终都必将对降水产生间接的影响[4,7-8]。

大气污染物就是人为产生的气溶胶的主要组成部分。从1978年改革开放以来，中国经历了一个城市化进程快速发展的时期，城市面积、城市人口、GDP/人均GDP、用电量等都呈上升的趋势。尤其是2000年以来，随着工业化、城市化日益加剧，人类活动排放的污染物迅速增多，且污染物在稳定的无风天气状况下持续时间不断延长。以北京2014年2月雾霾为例，其发生时间从2月20日持续到2月27日(图1)，在此之前也有持续较长的雾霾发生。雾霾发生期间能见度低，空气混浊，太阳辐射难以穿透大气层到达地面。可见人为排放的大气气溶胶通过改变大气成分、辐射及反照率等影响着天气和气候[5,9]。1980年代以来城市化、工业化迅猛发展，大气污染物不断增加，降水尤其是小雨不断减少，对农业生产造成了严重影响[8]。其中大气气溶胶对长期气候变化的影响国内外已有不少研究[9-16]。因此研究清楚大气气溶胶的时空格局及其变化趋势对从成因机制上研究大气气溶胶对不同强度降水具有十分重要的作用。

图1 北京2014年2月1—27日固体颗粒变化

空气污染指数(Air Pollution Index，简称API)是反映空气质量的一种方法，就是将常规监测的几种主要空气污染物的浓度简化成为单一的概念性数值形式、并分级表征空气质量状况与空气污染的程度，其结果简明直观，适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势[8]。API近年来逐渐被纳入到气象预报中，因为API值的大小不仅会像其它气象常规因子(如降水、气温等)影响着天气状况，而且API值的大小会直接对人们的健康和日常生活产生十分重要的影响。目前我国所用的空气指数的分级标准为 API 50点对应的污染物浓度为国家空气质量日均值一级标准；API 100点对应的污染物浓度为国家空气质量日均值二级标准；API 200点对应的污染物浓度为国家空气质量日均值三级标准；API更高值段的分级对应于各种污染物对人体健康产生不同影响时的浓度限值，当API超过 300点时会对健康的人体产生严重危害影响。

另外API包含了多种大气气溶胶，但由于大气气溶胶作为凝结核影响降水主要受其尺度影响，与气溶胶种类关系不大[4]，所以本文可以选用API既可以作为空气质量的表征，又作为气溶胶浓度的表征。因此，研究清楚API的在我国不同地区的时空分布及其变化趋势，不仅对不同地区、不同季节人们的健康和活动有指导意义，也对进一步从成因机制上研究API对不同强度降水的影响具有十分重要的作用。

1 数据和方法

1.1 数据来源

本文的API日值数据来源于中华人民共和国环境保护部官方网站的数据中心。每日的API表征了每日最主要污染物浓度的日均值，它表征了每日最主要的三种污染物PM10，NO2和SO2中，污染指数最高的污染物浓度的日均值。其中，API与PM10，NO2和SO2浓度的对应关系见表1。文章选取了中国重点城市空气质量日报119个主要城市台站从初始观测之日到2015年12月31日的API数据，其中大多数的站点观测值开始于2000-2001年之间。API观测台站分布如图2所示。根据API观测台站数据，统计春、夏、秋、冬季度多年API日值的平均状态和变化趋势。

图2 中国API观测台站分布图

污染指数污染物浓度/(mg/m3)APISO2(日均值)NO2(日均值)PM10(日均值)CO(小时均值)O3(小时均值)500050008000505012010001500120015010020020008000280035060040030016000565042090080040021000750050012010005002620094006001501200

1.2 计算方法

Si={Sp,Su,Au,Wi} ;

(1)

(2)

式中：Si为春夏秋冬四个季节数组；i为观测数据的季节数组序号，j为观测数据春、夏、秋、冬4个季节的天数。春季为3,4,5月、夏季为6,7,8月，秋季为9,10,11月、冬季为12,1,2月。对于每个API观测台站变化趋势值，采用最小二乘法进行计算，计算方法如下：对于每个API观测台站，如果数据长度为n年的序列APIij(i=1,2, …,n)，用tij表示APIij所对应的时刻，建立APIij与tij之间的一元线性回归方程：

(3)

式中的j为春夏秋冬每个季节的天数。回归系数b的符号表示变量的线性趋势。b>0表明随时间增加x呈上升趋势，b<0表示随时间增加x呈下降趋势。b的大小反映上升或下降的速率，即表示上升或下降的倾向程度。本文将回归系数b称为变量的变化趋势值。最后采用IPCCAR5中给出的信度检验阈值进行变化趋势的统计检验，详细方法见文献[1-3]。

2 结果与分析

2.1 四季API时空格局

从时间上看，中国四季的API多年日值平均态从高到低依次是冬季、春季、秋季、夏季(图3,表2)。一方面这是因为中国地区一般从10月底的秋末季节到次年的4月初的初春季节是中国北方集中供暖的季节，供暖的资源一般是以煤炭为主的化石类资源[4]。一般供暖最为严峻的季节是冬季，这个时段煤炭资源的消耗会很大，因此会有大量的污染排放[4]。另一方面中国冬季气温相比夏季要低很多，而且冬季中国大部分地区太阳直射角较小，白昼时间较短，夜晚时间相对较长，这样冬季的逆温持续时间要比夏季的逆温持续时间要长很多。逆温持续的时间越长越不利于污染物的扩散[4]。

表2 API观测台站春、夏、秋、冬多年均值数量及比例(2001-2015年)

注：括号外数字表示站点数量，括号内表示站点比例

图3 API春、夏、秋、冬四季多年均值分布(2001-2015年)

从站点数看，各均值的站点比例可以看到API处于50～75和75～100是站点分布最为集中，占据了80%以上的站点。春、秋、冬三个季节占得比例更大，超过90%(表2)。另外平均空气污染物浓度的区域分布并不是完全由污染排放源决定的，湿沉降的清除机制和大气动力混合对于大气污染物的分布也有重要影响[9-11]。 中国北方地区人为污染物排放量明显高于南方地区和中国内陆地区，且由于夏季中国北方的降水总量和降水频率都明显少于南方地区[5,12]，因此，中国北方地区夏季湿沉降的清除作用较弱，使得中国北方地区的大气污染物浓度相对于南方地区得以更久地滞留在空气中。

从空间上看，中国四季的API多年均值具有显著的南北区域差异(图3)。南北差异一方面是由于上述冬季集中供暖产生的，因为在中国秦岭-淮河一线以南地区冬季不集中进行供暖，所以该地区的污染物排放要比北方地区少。另一方面南方地区冬季的湿沉降的清除作用也要比北方地区强。另外由于空气污染物浓度会随着较为清洁空气的动力混合而减少，所以，在开阔的沿海地区，空气污染物浓度的减少会比盆地或者内陆地区更多，空气相对比较清洁，这也使得污染物浓度存在东西区域格局差异。此外，由于沿海地区水汽充足，较大尺度的海盐气溶胶能够作为成云致雨的凝结核，这样也会使得空气中的空气污染物浓度减少[4]。因此，沿海地区的观测台站中API的观测值一般要比内陆地区观测台站的API观测值小。

2.2 四季API变化趋势

根基IPCC AR5给出的信度范围阈值可以得到，春季、夏季、秋季、冬季各有13.45%、11.76%、14.29%、11.76%的站点未通过信度检验。从API趋势变化来看下降的站点数目要多于上升的站点数目，说明近年来环境改善明显。从时间上看，API浓度下降趋势显著的季节从高到低依次是春季、夏季、秋季、冬季(表3)。这可能是从春季开始气温逐渐升高，并且中国大部分地区的白昼时间变长，使得逆温持续的时间较冬季缩短，大气动力混合较冬季增强，有利于污染物的扩散。同时从春末开始到夏季中国大部分地区的降水逐渐增多，这使得湿沉降的清除作用越来越显著。API浓度上升趋势显著的季节从高到低依次是冬季、秋季、春季、夏季。秋末、冬季、一方面是因为初春是中国北方地区集中供暖的时期，API排放较夏季多。另一方面是因为冬季气温较夏季低，白昼时间缩短，夜晚时间变长，使得逆温持续的时间变长，不利于污染物的排放。

从空间上看，API浓度上升和下降的站点交错分布，大致上升显著的区域主要集中在以京津唐为主的环首都圈地区(图4)。可能主要是由于这里地处北方地区，冬季API排放多，气温较南方地区低，不利于污染物的扩散，并且这个地区城市化水平发展较快使得人为排放的API的不断增多[6-8]。上升的分布集中在京津唐工业区，山东半岛，沪宁杭工业区以及珠江三角洲工业区以及其他一些工业中心附近，说明工业的发展对API影响较大。

表3 API观测台站春、夏、秋、冬变化趋势(2001-2015年)

注：括号外数字表示站点数量，括号内表示站点比例

图4 API春、夏、秋、冬四季变化趋势(2001-2015年)

图5 近年来华北地区雾霾发生范围

3 结论及讨论

3.1 结论

综上所述，API具有明显的时间和空间上的区域差异：①从时间上来看，API浓度上升趋势和下降趋势显著的季节从高到低依次是冬季、秋季、春季、夏季和春季、夏季、秋季、冬季。上升显著的区域主要集中在以京津唐为主的环首都圈地区，而下降显著的区域比较分散，没有明显的区域规律。②从空间上来看，主要是中国北方人口稠密的城市地区多年API平均状况要大于中国南方地区和内陆地区。③从站点数目来看，多年API均值介于50～75和75～100之间的站点分布最为集中，占据了80%以上的站点，春、秋、冬三个季节占得比例更大，超过90%。④从趋势上来看，API一年四季中下降趋势站点数目比上升趋势站点多，但是由于数据持续时间较为短，还不能就未来API的变化做出诊断。但就目前API排放下降的站点多并不能代表排放量就会减少，也不代表区域的API整体均值会减小。

3.2 讨论

从上可以看出还有一些问题需要进一步研究探讨。

(1)API时间上的差异可能一方面主要是由于中国北方地区秋、冬、春季节用以煤炭为主的化石类燃料取暖和冬季逆温时间持续时间较长产生的。另一方面可能主要是由于中国北方地区夏季的降水量和降水频率要明显少于南方地区，从而导致中国北方地区的湿沉降的清洁作用明显小于南方地区。是否还有其它因素的影响时间上的分布，还有待于进一步研究。

(2)API空间上的差异可能一方面与中国人类活动强度大、人口密度大、城市化水平高的地区相重合。基本都位于漠河-腾冲一线以界限的胡焕庸线以东。这里是改革开放以来中国最先开发的地区。高密度的经济生产和高密度的人口是否是导致API排放较多的原因，还有待于从微观水平去做对比验证。但是由于受到局地的API数据在时间分辨率和空间分辨率上的限制以及API数据的持续时间有限，即使如此也很难获取此类观测的排放数据，这些都是限制近一步从空间上深化的原因之一。

(3)API变化趋势一方面主要可能是由于中国南北降水量和降水频率的区域差异和中国东西城市群规模区域差异引起的。另一方面可中国沿海地区的多年API平均状况要小于中国内陆地区。这主要可能是是由于沿海地区地形开阔，水汽充足，人为排放的API和更大尺度的海盐气溶胶能够作为成云致雨的凝结核，从而大大减少。

(4)需要进一步深入API对霾发生的影响。API作为人类排放的污染物，虽然政府对其部分排放源有所限制，但其仍然呈现不断增长的趋势。API中的PM作为霾的主要成分，控制API中PM的排放对减少霾的发生具有重要作用。在大气观测上，霾主要由两个气象变量判定：①水平能见度小于10 km；②相对湿度一般小于80%。因而当大气相对湿度小于80%时，大气浑浊视野模糊导致的能见度变化主要是霾造成的。近年来霾发生在不断加剧。在空间上发生范围不断扩大。从图5可以看到近年来霾的发生范围逐渐扩大，已经基本覆盖了整个华北平原，并有强劲的增加趋势。在时间上，进入21世纪以来不论是年单站平均霾日数(图6)，还是四季的单站平均霾日数(图7)都呈现不断增加趋势；此外霾发生后持续时间不断增长(图1)，而且近年来严重霾日数的比例占霾总日数的比例不断增大(图8)。综上可以看到霾已经成为影响人民生活的气象灾害之一。在霾的发生过程中，自然尘降贡献率占多少，人类排放贡献率占多少，尤其是人类排放的哪些污染物对雾霾的发生贡献大，哪些领域和行业又占据这些污染物排放源的寡头是政府和人民关注的焦点，目前这个问题由于受到数据限制，尤其是长期序列的雾霾数据的限制，还没有较为客观的证据来得到学界的广泛认同。这个领域还处于初步阶段，尚待更加深入系统的研究。

图6 1961-2015年中国单站平均霾日数

图7 1961-2015年中国四季单站平均霾日数

图8 1960-2012年中国严重雾日数占总雾日数的比例及严重霾日数占总霾日数的比例

综上所述，城市化的水平的不断提高，使得人类彻底的改变了自然地表景观。原始大片的自然地表覆盖被不同规模的城市取代。各类城市逐渐成为连绵的城市群(京津唐、长三角、珠三角城市群)使得API等气溶胶以更大规模的尺度排放。大气中的人为排放的气溶胶和自然产生的气溶胶各自占到多大的比例还有待于进一步研究，因为这关系到人为排放的气溶胶对长期气候变化的作用，有助于为减缓气候变化，制定相关政策提供科学依据。

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Spatiotemporal Pattern of the Air Pollution Index and its Trend in China from 2001 to 2015

KONG Feng1, 2, 3,4, LU Lili1, FANG Jian5and XU Honghui6

(1.ResearchCentreforStrategicDevelopment,ChinaMeteorologicalAdministration,Beijing100081,China; 2.StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China; 3.KeyLaboratoryofEnvironmentalChangeandNaturalDisasterofMinistryofEducation,BeijingNormalUniveristy,Beijing1000875,China;4.AcademyofDisasterReductionandEmergencyManagement,MinistryofCivilAffairs&MinistryofEducation,Beijing100875,China; 5.SchoolofResourcesandEnvironmentalScience,WuhanUniversity,Wuhan430079,China; 6.ZhenjiangInstituteofMeteorologicalSciences,Hangzhou310008,China)

Inrecentyears,China’surbanizationhasimprovedcontinuously.Aerosolemissionfromhumanactivitieshasincreasedrapidly.Especially,frequenthazeeventshavedrawnincreasingpublicattentiontoairquality.StudyingonspatialandtemporaldistributionofAirPollutionIndex(API)anditstrendcanaddressairqualityissuesofpublicconcern.Theresearchhasfoundthatanthropogenicemissionsofpollutantsascondensationnucleiaffectprecipitation.Therefore,inordertostudytheanthropogenicemissionsofaerosoleffectsonprecipitation,wemuststudythemainpollutantsofanthropogenicemissionsofaerosol’sspatialandtemporalpatternsofregionaldifferencesandtrendsfirst.Inthisstudy,APIdailydatain119majorcitiesofChinaareusedtoanalyzethespring,summer,autumnandwinter’sAPItemporaldistributionpatternsandtrends.Theresultsshowedthat(1)China’sAPIdailyaveragevalueforyearsdescendaswinter>spring>autumn>summer; (2)InnorthernChina,APIdailyaveragestateishigherthanthesouthernregion,theeasterncoastalregionishigherthanthewesterninlandregions; (3)TheAPIdailyaveragevalueupwardtrendwithmoreobviousareasaremainlyconcentratedintheBeijing-Tianjin-Tangshandominatednorthernregion.APIdailyaveragevalueupwardtrendanddownwardtrendstaggeredappearsinotherareas.

AirPollutionIndex(API);spatialandtemporaldistribution;regionaldifferentiation;pollutionemissions;urbanization

2016-08-31

2016-10-24

中国博士后科学基金面上资助项目“基于时空变化分析的气候变化对洪水灾害影响研究”(2015M582263)；中央高校基本科研业务费专项资金课题“气候变化对长江流域洪水灾害影响研究”(2042016kf0067)；国家自然科学基金重大研究计划(91544226)

孔锋(1986-)，男，山西临汾人，博士，工程师，主要研究方向为自然灾害与极端降水. E-mail: kongfeng0824@foxmail.com

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.020.]

P46; X43

A

1000-811X(2017)02-0117-07

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.020

孔锋，吕丽莉，方建,等. 中国空气污染指数时空分布特征及其变化趋势(2001-2015)[J]. 灾害学，2017，32(2)：117-123. [KONG Feng，LU Lili and FANG Jian， et al. Spatiotemporal Pattern of the Air Pollution Index and Its Trend in China from 2001 to 2015[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(2)：117-123.