南京市大气质量的变化趋势与年内变化特征分析

徐梦洁，史敏琦

(南京农业大学 公共管理学院，江苏 南京 210095)

1 引言

随着我国经济的快速发展，工厂数量激增，城市规模不断扩大，我国成为世界上主要的化石燃料消费国家。国内城市大气质量逐渐下降，产生了酸雨、雾霾等恶劣的环境问题。近年来公众对大气环境的关注度不断提升，大气环境质量的好坏逐渐成为公众关心的焦点[1]。大气环境质量评价既是大气环境质量研究的重要组成部分，也是环境监测与治理的基础工作，在对大气环境质量做出客观评价的基础上，环境管理部门才能制定出针对性的污染治理规划方案，评价结果是否合理，将直接影响大气治理政策的实施与成效[2]。

相较于欠发达国家，发达国家在经济发展过程更早关注大气污染及其治理，在大气环境质量评价中，学者们均试图用各种理论、模型来准确定位影响环境空气质量的因素，并积极探寻解决对策。Helmut Mayer[3]基于NO、NO2、O3的监测数据，通过灰色模型对德国斯图加特市机动车交通引起的空气污染物的时间变异性进行分析，指出了城市空气污染评估的可行性；Onkal-Engin G等[4]以SO2、NO2、CO、O3、总悬浮颗粒物的监测数据，采用模糊综合评价法对欧洲的伊斯坦布尔的空气质量进行了评价，将所得到的结果与EPA 空气质量指数的结果进行了比较。国内的环境质量评价工作起步要晚于国外，大多数学者也是借鉴外国学者的研究路径，对不同时间、不同区域采用某种数学模型进行定量化研究。肖新平[5]开创性地将灰色聚类法和灰色关联法结合应用于环境质量评价研究；郑成德[6]首先应用了人工神经网络B-P决策模型进行大气环境质量评价研究，证实B-P网络用于环境质量评价具有客观性和实用性；张红日等[7]、李成等[8]基于SO2、NO2、PM10监测数据，利用层次分析法对不同城市的大气环境质量进行了评价研究。这些研究有力地促进了我国的大气环境质量管理水平。

由于我国北方经济发展常年主要依靠工业拉动，污染源集中，且地表植被覆盖率低，大气环境污染程度明显高于南方地区，因此国内已有研究以北方城市居多[7，9，10]，而南方城市涉及较少。南京市作为江苏省省会城市，近年来城市化和工业化进程发展迅速，与此同时，城区空气污染指数直线上升，雾霾围城现象频发[11]，给居民的生活和健康造成了极大的威胁。本文基于天气后报网站公示的2013～2017年南京空气质量数据，首先通过秩相关系数法分析了研究期间大气污染物的逐年变化趋势，然后采用Topsis方法归纳了研究时段大气污染物的年内变化特征，研究结果可为南京市制定大气环境污染防治对策提供参考，对于其他南方地区的大气环境治理也具有借鉴意义。

2 研究区概况

南京市是江苏省省会、南京都市圈核心城市，地处中国东部、长江下游、濒江近海，总面积6587 km2，是长江国际航运物流中心、长三角辐射带动中西部地区发展的国家重要门户城市，也是东部沿海经济带与长江经济带战略交汇的重要节点城市。2017年，南京市的GDP达到11715.10亿元，三产结构为2.3∶38.0∶59.7；年末总人口数为833.5万人，其中城镇人口比重达82.29%(南京市2017国民经济和社会统计公报)。

近年来随着城市环境污染的不断加重，政府也加大了对环境污染治理的力度，南京市环境空气质量总体有所改善，但南京作为全国重要工业基地，工业污染排放量大，排放强度高，以石油、煤炭、天然气为主的能源结构使得燃料燃烧成为废弃的主要来源，对环境空气质量影响较大，南京市的污染问题依然存在，且大气污染形势仍不容乐观。据南京市环境保护局统计，2017年全市建成区环境空气质量达到二级标准的天数为264 d；未达到二级标准的天数为101 d，其中，轻度污染83 d，中度污染15 d，重度污染2 d，严重污染为1 d，主要污染物为PM2.5和O3。

3 数据来源与方法

3.1 数据来源

根据南京市大气污染状况，参考前人的研究成果[12]以及《南京市环境状况公报》，选取了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO及O3六项评价指标，来评价南京市大气质量。本文原始数据来源于登录天气后报网站(http//www.tianqihoubao.com/aqj/nanjing-201805html)，该网站提供了南京市2013年10月至今的逐日空气质量数据。由于2013年和2018年的数据未覆盖全年，故选择2013年-2017年为研究时段。在数据下载之后，对数据进行了预处理，首先利用逐日数据进行均值计算得出逐月数据，再对逐月数据进行均值处理得到逐年数据，以此进行秩相关分析；在逐月数据的基础上，对研究时段的数据作均值处理得到年内逐月平均数据，以进行TOPSIS分析。

3.2 研究方法

3.2.1 秩相关系数法

Daniel趋势检验是衡量大气环境污染变化趋势在统计上有无显著性的常用方法之一,使用spearman秩相关系数, 称为秩相关系数法。使用这种方法一般至少应采用4个期间的数据，在给出时间周期y1，…,yn,和相应值x(即监测的年均值c1，…，cn), 并按从小到大排列后, 参照下式计算系数[13]：

di=Xi-Yi

(1)

式中di：变量Xi和变量Yi之间的差值；Xi：周期i到周期N按数值从小到大排列的序号；Yi：按时间排列的序号。

将秩相关系数rs的绝对值同spearman秩相关系数统计表[13]中的临界值Wp进行比较，当rs≥Wp时，则表明变化趋势有显著意义。如果rs是负值则表明监测值呈下降趋势；如果rs是正值则表明监测值呈上升趋势。

3.2.2 TOPSIS法

TOPSIS法(Technique for order preference by similarity to ideal solution)是一种多目标决策方法，于1981年被首次提出[14]。其基本原理为：在基于标准的原始矩阵中，找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算出评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得该评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价对象优劣的依据。其步骤如下[15]：①统一各项评价指标的单调性；②对各项指标进行规范化处理；③进行加权处理；④确定最优方案和最劣方案；⑤分别计算各个评价对象与最优方案及最差方案的距离；(6)计算综合评价值。在分析南京市年内污染物变化时，由于均涉及多项指标，选用TOPSIS方法用于各月大气质量排序。

4 结果与分析

4.1 大气质量变化趋势

检验结果表明，研究期间PM2.5、PM10、SO2、NO2的变化趋势在5%的置信度水平上具显著性，由于rs均小于0，因此2013～2017年南京市大气中PM2.5、PM10、SO2、NO2含量呈下降趋势；O3的变化趋势在5%的置信度水平上具显著性，其rs大于0，所以2013～2017年南京市大气中O3含量呈上升趋势；CO的变化趋势在5%的置信度水平上不显著(表1)。

表1 秩相关系数计算结果

4.2 大气质量年内变化特征

采用TOPSIS法对2014～2017年南京市年内各月大气质量进行评价，各项指标的权重确定参考相关文献(http://www.myzaker.com/article/59a940631bc8eDc d610003d5)及专家经验，赋予PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等指标的权重分别为50%、15%、15%、10%、5%、5%。计算结果表明南京市各月大气质量由高到低依次排序为8月、9月、7月、10月、6月、4月、5月、11月、3月、2月、12月和1月。由此可以看出，南京市大气质量最优的是8月，该月各项指标的平均数值PM2.5为28.88348 μg/m3、PM10为54.01446 μg/m3、SO2为12.48665 μg/m3、NO2为32.60567 μg/m3、CO为0.814577 mg/m3、O3为70.25973 μg/m3，大气质量最差的是1月，该月各项指标的平均数值PM2.5为90.3914 μg/m3、PM10为143.2358 μg/m3、SO2为29.77419 μg/m3、NO2为61.3172 μg/m3、CO为1.30979 mg/m3、O3为34.09435 μg/m3(表2)。

表2 综合评价值

5 讨论

南京市大气质量在研究期间，6项评价指标中有4项指标的数值呈现显著下降趋势，反映出南京市大气质量总体状况逐渐好转。南京市近年来倡导发展绿色经济，同步调整产业结构，在追求GDP增长的同时更强调对环境的保护，并采取了多种举措。这些举措包括：重点加强工业废气污染防治，实施重点行业的脱硫、脱硝改造，推进重点区域污染企业的关停搬迁；防控烟花爆竹及秸秆焚烧污染，禁止燃放烟花爆竹，强化秸秆焚烧监督管理，杜绝露天焚烧；加快低碳产业发展、降低高碳产业比重，积极培育能耗少、效益高的绿色产业，实现产业结构的优化调整等(《南京市十二五绿色城市发展规划》)。这些措施减少并分散了城区内污染源，达到了稳定并持续改善南京市空气质量的目的。

目前，常用的环境空气质量评价方法有模糊综合评价法[16,9]、共原点灰色聚类分析法[17]和层次分析法[18,7]等。模糊综合评价法排除评价边界隶属模糊的影响，却存在隶属函数选择的随机性；层次分析法所需定量数据少，但定性成分较多难使人信服；灰色聚类法精确度高而结果分辨率低[19]。TOPSIS法较之单项指标相互分析法，具有能集中反映总体情况，综合分析评价，真实、直观和可靠的优点。通过TOPSIS法分析得出的大气质量年内变化与气候因素相关，降水量、温度、平均水汽压都对城市环境空气质量产生重要影响。降水可以溶解污染气体，使大气中污染物浓度降低，空气污染指数有所下降，对PM10、SO2及NO2都有重要影响。由于数据的不完整性，本文仅选取2016年南京市降水量数据(http://tieba.baidu.com/p/4908080577)排序后进行spearman相关分析，得出sig=0.007，具显著性，相关性系数r为-0.727，表明降水量与本文大气质量综合评价值呈负相关，这验证了降水强度与大气污染物浓度呈负相关的结论[20]。南京市属于亚热带季风气候，四季分明，雨水充沛，每年6月下旬到7月上旬为梅雨季节，大量的降水使空气湿度大大提高，污染物浓度迅速降低，因此7、8、9月是南京市空气质量最好的时段。平均水汽压是空气中水汽所产生的分压力，夏季水汽压高，来自低纬度海洋的气流高温高湿，能够溶解空气中的污染物，降低空气污染指数；冬季气压低，来自高纬度大陆的气流寒冷干燥，空气污染指数偏高。南京春秋短、冬夏长，夏季极端气温最高达39.7 ℃，冬季最低达-13.1 ℃，冬夏温差显著，夏季高压高温的环境，加速了污染物的扩散，污染指数迅速下降，冬季低压低温，污染物难以溶解或扩散，集中聚集致使城市空气污染指数大幅上升[21]。因此，南京市年内大气质量在春夏较高、秋冬较差。这也与郭力嘉等人[22]的研究结论相一致。

南京市是长三角地带的中心城市，其大气质量好坏不仅会影响本市的社会经济发展，也关乎其辐射圈内城市居民的安居乐业[13]。虽然研究表明南京市近年来大气质量状况逐渐好转，但是大气污染问题仍然存在，环境保护工作任重而道远。南京应继续严格执行环境保护相关法律法规，严厉打击违反环保法的行为；与此同时，充分利用媒体和网络，进一步加强社会、企业和个人的环保意识。只有给予环境保护问题应有的重视，才能促进南京市大气环境质量得到更好的发展，为其它南方城市的环境治理树立典范。