(河南理工大学 a.应急管理学院;b.测绘与国土信息学院,河南 焦作 454000)
河南省城市空气质量时空格局特征及驱动机制研究
王素仙a,张永领a,郭灵辉b
(河南理工大学 a.应急管理学院;b.测绘与国土信息学院,河南 焦作 454000)
空气污染是河南省经济发展过程中亟待解决的难题。基于河南省城市空气质量数据、气象与社会经济资料,运用ArcGIS和SPSS分析技术,从年、季节尺度探讨了河南省城市空气质量的时空特征及其影响因素。结果表明:河南省18个城市年均空气质量指数较高,在季节尺度上呈现“春降秋升、冬高夏低”的变化轨迹,在空间上表现出明显的集聚态势。河南省城市年均空气污染天数占比约为48.23%,且时空异质性明显。PM2.5是河南省城市空气污染的首要污染物,占空气污染总天数的54.40%,但季节性首要污染物仍需关注。风速减小、日照时数变短、温度降低、降水减少、气压升高等天气条件易于形成空气污染,而产业结构、车辆数量和建设施工等也是导致城市空气质量变化的重要因素。
空气质量;变化特征;驱动机制;河南省
随着我国改革开放的不断深化和社会经济的快速发展,大气污染问题日益受到关注[1]。近年来,部分学者从全国尺度[2,3]、典型区域尺度[4,5]、重点省市[6,7]等不同尺度对我国空气质量的时空特征进行了有益探讨,并尝试分析了如气象条件[8]、沙尘暴天气[9]、人口密度[10]以及产业结构[11]等自然—社会经济要素对空气质量变化的作用机制,取得了丰硕成果。然而,由于地域环境异质性,区域间空气质量变化特征及形成机制差异较大,区域研究仍需要深入[3]。跨区传输是空气环境污染的一个重要特征,单体城市空气质量优劣受到相邻城市污染状况的影响,城市空气质量与其相邻城市空气质量之间的关联态势研究有助于深化认知区域关联机制[1,12]。
河南省空气质量不容乐观,省会郑州市已连续两年在全国74个重点城市中排名靠后,大气污染成为影响全省经济社会发展的重大瓶颈制约和潜在风险隐患。大气污染防治是事关河南全局和长远发展的重大问题,是实现经济建设和生态文明建设协调发展的重大工程,受到国家的高度关注。鉴于此,本文基于河南省城市空气质量数据和自然—社会经济资料,借助ArcGIS空间分析和SPSS相关分析方法探讨了河南省空气质量时空格局特征及其形成机制,以期为制定科学合理的大气污染防控措施提供依据。
2.1 研究区概况
河南省地处31°23′—36°22′N、110°21′—116°39′E,东接安徽、山东,北望河北、山西,西连陕西,南临湖北,呈望北向南、承东启西之势,下辖郑州、开封、洛阳、平顶山、安阳、鹤壁、新乡、焦作、濮阳、许昌、漯河、三门峡、南阳、商丘、信阳、周口、驻马店等17个省辖市和济源市省直管市(图1)。河南省地处沿海开放地区与中西部地区的结合部,是我国经济由东向西梯次推进发展的中间地带,近年来随着城镇化进程加速和区域经济的快速发展,河南省空气质量发生了较大变化。自2015以来,省会郑州市空气质量连续多次排名在全国重点城市中倒数,已被环保部下通牒,空气污染防治形势十分严峻。
图1 河南省行政区划及气象站点分布
2.2 数据来源
空气质量指数(Air Quality Index,AQI)是基于2012年我国新颁布的《环境空气质量标准》(GB3095—2012)计算产生的,监测的污染物为PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等。河南省从2014年开始逐步实施该标准,本文所采用的数据均来源于河南省环境保护厅(http://www.hnep.gov.cn/)发布的河南省各城市2015年3月1日—2016年2月29日日尺度的AQI数据(其中有3日缺测),主要包括AQI及首要污染物等。其中,首要污染物为AQI分指数最大的污染物,当AQI值大于50时,发布首要污染物。
气象要素数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://data.cma.cn/)发布的同期逐日平均温度、平均最高温度/最低温度、日相对湿度、平均气压、平均风速、最大风速等数据,监测站点共13个(图1),对辖区无气象站点分布的城市采用临近站点代替。社会经济数据源于2015年的《河南省统计年鉴》,包括各城市的民用汽车拥有量、竣工面积、施工面积、地区生产总值、各产业生产总值(包括第二产业中的工业和建筑业生产总值)和人口密度等。
本文参照《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633—2012)规定的AQI等级划分方法,将空气质量划分为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染等六级,分别统计不同时空尺度空气质量等级天数构成及首要污染构成特征。
2.3 研究方法
自相关模型:全局自相关可用来描述区域单元空气质量的总体分布状况,以判断城市空气质量在空间上的集聚性,而局域自相关分析可用来度量一个区域单元的空气质量与邻近单元空气质量的相关程度[1,13]。本文分别通过ArcGIS空间分析中的Global Moran′s I和Local Moran′s I指数来辨识空气质量变化的整体集聚性和局部特征,计算公式为:
(1)
Global Moran′s I取值范围介于-1—1,若等于零,表示空间不相关,即城市空气质量呈无规律的随机分布;若为正值,表示空间正相关,说明城市空气质量呈集聚分布;若为负值,表示空间负相关,即区域城市空气质量呈均匀分布。显著性检验可使用标准化统计量Z检验来实现,计算公式为:
(2)
当选用95%(90%)的置信水平时,|Z|gt;1.96(1.65),表示空间自相关显著。
(i≠j)
(3)
Local Moran′s I为正值,表示城市空气质量与其相邻城市空气质量之间存在正的空间自相关,即高水平H—H(或低水平L—L)空气质量城市在空间上集聚;若Local Moran′s I为负值,表示城市与其相邻城市之间存在负的空间自相关,即高水平空气质量的城市被低水平空气质量的城市包围(H—L)或相反(L—H)。
相关分析:本文借助SPSS软件的相关分析法来探讨空气质量变化的影响因素,公式为:
(4)
3.1 空气质量时空特征
污染程度高,春降秋升、冬高夏低:河南省城市空气质量状况不容乐观,年均AQI波动于102.29(信阳市)与129.39(郑州市)之间,平均为114.41(表1)。从季节尺度上看,各城市AQI均值基本遵循“春降秋升、冬高夏低”的变化轨迹(表1)。冬季是河南省城市空气质量最差的季节,全省平均AQI为158.75,所有城市的平均AQI均达全年最高。夏季AQI最小,平均为90.95,区内67%的城市AQI达到一年最小值,仅济源市、洛阳市、焦作市、许昌市、平顶山市、三门峡市等的AQI稍高于秋季。春季大部分城市的AQI均值较秋季大,但鹤壁市、濮阳市、周口市、漯河市4市除外。
表1 河南省城市空气质量平均状态特征
从年、季节尺度对18个城市AQI进行全局空间自相关分析,发现春季Moran′s I指数为0.2247,且通过0.10水平的显著性检验,表明春季河南省城市空气质量呈现显著的正相关性,即AQI分布呈现明显的集聚态势;进一步进行空间局域自相关分析(图2),得出春季河南省焦作市、郑州市AQI是高—高(H—H)型“热点”的集中区域,被高值区域所包围的低值区(L—H型)主要分布表现在开封市,这意味着河南省部分城市大气污染区域聚合态势明显,大气污染治理需区域联防联控。
图2 春季河南省城市空气质量指数局域自相关
图3 河南省城市空气质量等级天数占比全年特征
空气污染天数占比大,时空异质性较强:从全年来看,河南省城市空气质量平均达标天数占比约为51.78%,轻度和中度污染占39.78%,重度及严重污染占8.45%。河南省城市间空气质量等级天数占比差异明显,安阳市、新乡市、郑州市、许昌市、平顶山市和漯河市等6个城市空气质量达标天数不足半年,而鹤壁市和信阳市空气质量达标天数占比超过60%。平顶山市全年污染天数最多(225天),占比约61.98%,而新乡市重度及以上污染天数比例最高,为13.22%(图3)。
河南省冬季空气污染天数占比最大,平均污染天数占比达70.32%,其中商丘市污染天数比例最高(为82.95%),而济源市最低(51.14%)。相比而言,河南省春季空气污染天数平均占比达54.95%,占比明显低于冬季,但焦作市、济源市、郑州市污染天数比例却高于冬季(图4)。河南省夏秋季节空气质量较好,空气质量达标天数分别占67.93%和63.61%。其中,主要表现为良等级水平,分别占60.08%和55.55%;夏季仅平顶山市空气质量良等级天数小于轻度污染,秋季空气质量等级天数构成与夏季相似,污染天数有所增加,良等级集中程度有所下降(图4)。
图4 河南省城市空气质量等级天数占比空间特征
新乡、郑州和周口全年重度及以上污染天数较多,南阳最少。冬季依然是重度及以上污染高发的季节,平均发生天数占全年发生天数的77%,但个别城市其他季节的高强度污染也不容忽视,如周口市的秋季和平顶山市的夏季(图5)。
图5 河南省城市重度及以上污染天数季节特征
颗粒污染严重,季节性首要污染物需关注:PM2.5是河南省所有城市空气污染中出现最频繁的首要污染物,全年平均出现天数占空气污染总天数的54.40%。相比之下,全省大部分城市以PM10为首要污染物的频次次于PM2.5,但商丘市、信阳市和漯河市的O3污染天数高于PM10。尽管以CO、NO2和SO2为首要污染物的空气污染并不常见,但个别城市仍需注意,如济源市SO2污染天数多达43天,而焦作市NO2污染天数为31天(表2)。首要污染物出现频次随季节变化较大,冬季河南省18个城市以PM2.5污染最为严重,出现天数平均约占污染天数的70.23%。全省除济源市以SO2为首要污染物出现频次高于PM10之外,其他城市的PM10污染天数较大,平均约占25.06%。春季PM2.5依然是河南省多数城市最常见的首要污染物,但鹤壁市、开封市、南阳市和三门峡市PM10的污染天数高于PM2.5。夏季全省非颗粒首要污染物出现次数增多,平均约占34.62%。其中,济源、商丘、信阳、驻马店、三门峡和漯河等6个城市以O3为首要污染物天数最多,而濮阳、开封、南阳和郑州等4个城市PM10污染频次最高,其他城市以PM2.5为主。河南省秋季首要污染物状况与春季相似,仍以颗粒污染为主,但焦作市NO2污染频次最高,而鹤壁市以PM10为主(图6)。
表2 河南省城市首要污染物出现频次全年特征
注:a为春季;b为夏季;c为秋季;d为冬季。
3.2 空气质量影响因素
气象因素:由表3可见,空气质量的好坏与气候要素关系密切。河南省多数城市AQI日变化与平均风速,尤其是极大风速呈显著负相关关系,说明风速对河南省城市空气质量变化具有明显的正效应,这主要与风对污染物的稀释扩散、输送有关。然而,三门峡市AQI与风速呈正相关,可能是由于风吹起地表沙粒,致使空气中颗粒物增加。风速对空气质量的影响较为复杂,风速变化既可以加剧区域性空气污染[14],也能改变污染物传输过程,这取决于风速阈值和区域环境状况[15]。
河南省多数城市的AQI日变化与平均温度、日照时数呈显著的负相关,而与平均气压呈显著的正相关,这意味着日照、温度对河南省区域的空气质量变化具有显著的负效应,而气压具有显著的正效应。这可能是因为河南省的日照越短、温度越低时,空气下沉,气压升高,大气层结稳定,污染物不易抬升扩散所致[16, 17]。河南省的平均水汽压、降水量与城市AQI均出现较显著的负相关,说明水汽含量、降雨量的增加具有稀释、冲刷作用,可降低污染[8,18]。河南省夏季降水量较多,平均水汽压大,空气质量较好也在一定程度上说明了上述关系。
图6 河南省城市首要污染物出现频次季节特征
表3 河南省城市AQI与各气象要素的相关关系
注:**表示Plt;0.01;*表示Plt;0.05。
社会经济因素:表4显示,河南省城市AQI与施工、竣工面积存在显著正相关性,相关系数分别为0.40和0.44,可见施工扬尘污染直接影响着河南省的空气质量状况。另一方面,交通运输产生的扬尘和汽车尾气也是区域空气质量变化的重要因子。分析显示,民用汽车拥有量与AQI的相关系数为0.47(Plt;0.05)。就产业结构来说,河南省空气质量与第二产业生产总值呈显著正相关,相关系数为0.45,尤其是第二产业中的工业,可见工业生产是河南省大气污染的重要来源。相比之下,第一产业比重增加有利于空气质量的提高(Plt;0.05)。人口密度也是影响空气质量的重要因素(Plt;0.05),无论是居民生活排放还是出行需求无疑将对城市空气质量构成巨大压力。然而,单纯将人口密度与空气污染划等号是不科学的,这与所处时期的生产力水平有关[10]。
表4 河南省城市AQI与社会经济因素的相关关系
注:**表示Plt;0.01;*表示Plt;0.05。
大气污染是影响河南省可持续发展的重大瓶颈制约和潜在风险隐患,受到政府与学术界的高度关注。本文基于ArcGIS空间分析和SPSS相关分析技术对河南省空气质量的时空格局特征及其气象—社会经济影响因素进行了研究,得出以下结论:①河南省城市空气质量状况不容乐观,年均AQI为114.41。各城市AQI均值基本遵循“春降秋升、冬高夏低”的变化特征。春季河南省城市空气质量分布呈现明显的集聚态势。焦作市、郑州市AQI是高—高(H—H)型“热点”的集中区域,被高值区域所包围的低值区(L—H型)主要呈现在开封市。②河南省城市空气质量年平均达标天数占比为51.78%,轻度和中度污染占39.78%,重度及严重污染占8.45%,城市空气质量等级天数占比时空异质性明显。③颗粒污染是河南省所有城市空气污染中出现最频繁的首要污染物,但个别城市其他首要污染物仍需关注,且不同季节首要污染物出现频次差异较大。④河南省城市空气质量时空分布与气象要素密切相关,各气象要素的影响机制存在差异,其中气压对空气质量变化具有一定的正效应,温度、降水量等其他气象因子具有一定的负效应。民用汽车拥有量、建设施工以及第二产业尤其是工业等与空气质量指数存在一定的关联性。这意味着在河南省城市空气污染防治过程中,应综合考虑气象条件与社会经济因素,联合防控、分类管理。
本文在一定程度上丰富了区域空气质量变化机理的认识,并为河南省因地制宜地制定大气污染防控措施提供科学支撑。然而,大气污染防治是一项系统工程,涉及方方面面,本文虽然指出河南省空气质量状况存在区域集聚特征需加强区域污染联防联控,空气质量变化受产业结构的影响需加快产业结构调整等重要举措,但科学有效的创新机制与体制有待后期做进一步探讨。此外,自然—社会经济等环境因素对空气质量的影响受地区发展阶段与资源环境状况的影响,不同时期环境要素对空气质量的影响方向和强度存在显著差异,全面探讨河南省城市空气质量时空演化规律及自然—社会经济驱动机制需要长期的数据积累和不断的方法创新。
[1]蔺雪芹,王岱.中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力[J].地理学报,2016,71(8)∶1357-1371.
[2]李小飞,张明军,王圣杰,等.中国空气污染指数变化特征及影响因素分析[J].环境科学,2012,33(6)∶1936-1943.
[3]Wang Y,Ying Q,Hu J,etal.Spatial and Temporal Variations of Six Criteria Air Pollutants in 31 Provincial Capital Cities in China During 2013-2014[J].Environment International,2014,73(10)∶413-422.
[4]Hu J,Wang Y,Ying Q,etal.Spatial and Temporal Variability of PM 2.5 and PM 10 over the North China Plain and the Changjing River Delta,China[J].Atmospheric Environment,2014,95(1)∶598-609.
[5]Chai F,Gao J,Chen Z,etal.Spatial and Temporal Variation of Particulate Matter and Gaseous Pollutants in 26 Cities in China[J].Journal of Environmental Sciences,2014,26(1)∶75-82.
[6]Li L,Qian J,Ou C,etal.Spatial and Temporal Analysis of Air Pollution Index and Its Timescale-dependent Relationship with Meteorological Factors in Guangzhou,China, 2001-2011[J].Environmental Pollution,2014,190(7)∶75-81.
[7]丁镭,刘超,黄亚林,等.湖北省城市环境空气质量时空演化格局及影响因素[J].经济地理,2016,33(3)∶170-178.
[8]周兆媛,张时煌,高庆先,等.京津冀地区气象要素对空气质量的影响及未来变化趋势分析[J].资源科学,2014,36(1)∶191-199.
[9]Zakey A S S F G F.Implementation and Testing of a Desert Dust Module in a Regional Climate Model[J].Atmospheric Chemistry amp; Physics,2006,6(2)∶4687-4704.
[10]Han L,Zhou W,Li W.Fine Particulate(PM2.5) Dynamics During Rapid Urbanization in Beijing, 1973-2013[J].Scientific Reports,2016,(6)∶23604.
[11]王立平,陈俊.中国雾霾污染的社会经济影响因素——基于空间面板数据EBA模型实证研究[J].环境科学学报,2016,36(10)∶1-13.
[12]Zhao H J,Che H Z,Zhang X Y,etal.Characteristics of Visibility and Particulate Matter(PM) in an Urban Area of Northeast China[J].Atmospheric Pollution Research,2013,4(4)∶427-434.
[13]刘涛,曹广忠.城市规模的空间聚散与中心城市影响力——基于中国637个城市空间自相关的实证[J].地理研究,2012,31(7)∶1317-1327.
[14]王珊,修天阳,孙扬,等.1960—2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析[J].环境科学学报,2014,34(1)∶19-26.
[15]张人文,范绍佳.珠江三角洲风场对空气质量的影响[J].中山大学学报(自然科学版),2011,50(6)∶130-134.
[16]张国琏,甄新蓉,谈建国,等.影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析[J].热带气象学报,2010,26(1)∶124-128.
[17]马晓倩,刘征,赵旭阳,等.京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究[J].地域研究与开发,2016,35(2)∶134-138.
[18]王静,邱粲,刘焕彬,等.山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系[J].生态环境学报,2013,22(4)∶644-649.
Spatio-temporalVariationandItsDrivingForcesofAirQualityinHenanProvince
WANG Su-xiana,ZHANG Yong-linga,GUO Ling-huib
(Henan Polytechnic University a.Emergency Management School;
b.School of Surveying and Land Information Engineering,Jiaozuo 454000,China)
Air pollution was a serious problem imposing great challenges and threated to the sustainability of the society in Henan Province.Based on the air quality monitoring data in all 18 cities in Henan Province between March 2015 and February 2016,ground meteorological and social economy data,the spatio-temporal characteristics of air pollution were investigated at both annual and seasonal scales,and its driving factor was further quantified in Henan Province.The result showed that the total 18 cities in Henan Province appeared higher mean AQI values,with an obvious seasonal change characteristic and a significant spatial clustering pattern.There had a great heterogeneity in the number of non attainment day rate among different cities over different period, with the annual mean rate of 48.23% in the whole.PM2.5 was the largest contributor to the air pollution in cities based on the number of non attainment days,but the seasonal primary pollutant was still needed to focus on.With the respect to the driving forces of air quality variations,strong relationships were found between air quality and meteorological conditions or socio-economic factors.Decreasing wind speed,shortening sunshine time,reducing temperature,decreasing precipitation and rising air pressure,could promote the air pollution,while industrial production,number of vehicles,and construction area were found to be statistically significantly associated with air quality at the national scale.The results implied that both regional meteorological conditions and social economic factors should be taken into account in air pollution deductions and sustainable development.
air quality; spatio-temporal variations;driving forces;Henan Province
10.3969/j.issn.1005-8141.2017.08.013
X823.1
A
1005-8141(2017)08-0963-06
2017-06-17;
2017-07-21
国家自然科学基金项目(编号:41601580);河南省软科学项目(编号:162400410056);河南理工大学博士基金项目(编号:B2015-17)。
王素仙(1983-),女,河南省济源人,硕士研究生,主要从事环境变化与风险管理研究。
张永领(1975-),男,山东省成武人,教授,主要从事灾害与应急、资源与环境方面的研究工作。