北京市PM2.5和PM10季节变化特征与空间差异分析

李佳乐，谷洪彪，钱 安

(防灾科技学院 生态环境学院，河北 三河 065201)

0 引言

21世纪以来，我国频遭区域性严重空气污染事件，不仅影响正常生活、生命健康，也损毁国家形象[1,2]。2013年9月，国务院正式颁布《大气污染防治行动计划》(简称“大气十条”)，协调解决区域大气环境问题。目前，对北京市个别点位、短期的污染物监测研究较多，如：陈媛等在中国地质大学(北京)东门旁设站，发现细粒子质量浓度在沙尘天气达到最高值[3]；李旭芳等对2009年北京师范大学科技园内的PM2.5质量浓度连续监测后指出，冬季污染水平明显高于其他季节[4]；宋宇等对国安宾馆采样点的PM2.5和O3浓度研究表明，夏季持续高温期间活跃的光化学反应是细粒子的主要来源[5]；李卫军等在中国矿业大学(北京)校园和上甸子气象站设立两处采样点对PM2.5、PM10进行定期观测，结果表明市区PM质量浓度普遍高于上甸子背景采样点[6]；袁杨森[7]、车瑞俊等[8]于2005年秋冬季在城八区和昌平设立了9个采样点观测颗粒物浓度，分析指出北京市PM2.5和PM10的污染程度地域差异显著。但因观测有限、数据不足，迄今对北京市全境的系统研究缺乏。

本文利用国家环境监测总站发布的北京市PM2.5、PM10日均浓度数据，结合气象因子及后向轨迹模型，分析颗粒物的季节变化特征及主要影响因素，并利用后向轨迹模型评估区域传输贡献。基于覆盖北京市16个市辖区的35个空气质量自动监测站数据，采用克里金插值，分析颗粒物质量浓度的空间差异。根据监测站位置和监测职能，分为中心城区站、卫星城区站、远郊/山区站3类进行对比，其中，17个中心城区站(包含5个市内交通站)，11个卫星城区站和7个远郊/山区站，研究了不同类型监测站的颗粒物月均浓度变化规律。据此系统地分析了北京市颗粒物的时空变化特征，为北京市空气污染评价及政策制定提供参考。

1 数据与方法

本文通过天气后报网(http://www.tianqihoubao.com/aqi/)获得2014年5月1日—2015年4月30日北京市PM2.5和PM10日均浓度数据和气象状况。35个空气质量监测站逐小时的PM2.5、PM10浓度数据来源于北京市生态环境监测中心(http://www.bjmemc.com.cn/)；日均风速(WS)、相对湿度(RH)和降水量数据则来源于中国气象数据网(http://data.cma.gov.cn/)。

为分析颗粒物浓度随季节变化特征，本文依照中国农历节气时间点，近似将当年2～4月，5～7月，8～10月，11～12月及来年1月划为一年中春夏秋冬四季。2014年5月1日—2015年4月30日的PM2.5、PM10日均浓度和风速(WS)、相对湿度(RH)等数据，也按以上4个时间段求取季均值。对照空气质量监测站的监测职能，将本研究的35个站点分类，共17个中心城区站(包含5个市内交通站)，11个卫星城区站和7个远郊/山区站(图1)。

如图1所示，北京市的地基观测站数目有限且分布不均，为研究全市颗粒物浓度分布及其变化情况，应进行空间插值。本文选取普通克里金插值方法进行颗粒物质量浓度空间表达[9]。

后向轨迹分析采用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrate Trajectory)模型，该模型是由美国国家海洋大气局NOAA等开发的，能处理多种气象输入场，多种物理过程和不同类型排放源的较完整的输送、扩散和沉降的综合模式系统[10]。

2 结果与分析

2.1 颗粒物浓度季节变化特征

2014年5月1日—2015年4月30日，北京市PM2.5和PM10的年平均质量浓度分别为78μg·m-3和111μg·m-3。春、秋、冬三季PM2.5平均质量浓度水平相当，夏季最低，由高到低分别为8μg·m-3、82μg·m-3、80μg·m-3和68μg·m-3。春、冬、秋、夏PM10平均质量浓度依次降低，分别为126μg·m-3、114μg·m-3、108μg·m-3和98μg·m-3(图2)。世界卫生组织(WHO)认为，PM2.5和PM10过渡期目标-1的年均浓度分别为35μg·m-3和70μg·m-3，在该水平的长期暴露下，人患病并致死的几率将增加15%，可见北京市大气颗粒物污染程度仍然很高。

北京市夏季PM2.5和PM10的质量浓度均为全年最低，与文献[11]、[12]的结论一致。一方面由于夏季温度上升，大气稳定度降低，平均风速为2.29m/s，利于颗粒物扩散；另一方面，夏季降雨多，相对湿度为53%，不仅使地表湿润、扬尘减少，而且较强降水对颗粒物有湿沉降作用[13-15]。胡婧等研究表明，2 mm 以上区域性较强降水对颗粒物有明显湿清除作用[13]；董雪玲等指出，降雨对PM10浓度的影响较大，主要清除可吸入颗粒物中的粗颗粒[14]；刘子锐等分析揭示前一天的降雨与粗粒子的质量浓度呈显著负相关[15]。2014年北京夏季2mm以上降水共23d，其中17个降雨日的次日颗粒物浓度均显著下降(图3)。图中，虚线标注日的颗粒物浓度增高，前一日虽均有降雨，但降雨量较少(5月11、18、24日分别降雨9.8mm、3.9mm和2.7mm，6月25日2.6mm，7月16日7mm)。其原因为细粒子质量浓度与空气相对湿度呈显著正相关[15]，PM2.5为小粒子吸湿增长及液相反应后形成的液滴型积聚模态[16]，当雨量不足以对污染物形成冲洗作用而相对湿度增大时，细颗粒物浓度将升高；而且，降水可能分布不均，阵发性及局地降水对区域性颗粒污染物的清除作用有限。典型情形为6月15～17日的连续降雨：15日因雨量较小(仅8.3mm)，16日PM2.5和PM10浓度分别上升29%、9%，显然与相对湿度增加有关；16日平均降雨量达21.1mm，其湿清除作用使17日的PM2.5和PM10浓度分别下降36%、34%；17日继续降雨9.0mm，使得18日PM2.5和PM10浓度分别持续走低约26%、27%。

秋季平均风速为一年中最低，仅1.74m/s，平均相对湿度为一年中最高，达64%，低风速和高湿度不利于污染物扩散，使秋季PM2.5质量浓度与冬、春季相当，PM10质量浓度也较高。

北京冬季颗粒物污染水平较高，尤其是PM10浓度，究其原因为：北京冬季大气稳定度较高，平均风速仅2.16m/s，污染物的扩散水平微弱[17]；燃煤取暖等产生的排放颗粒物弥漫在大气中造成对阳光的散射和吸收，一方面耗散辐射能量造成上部空气升温，另一方面阻挡了部分太阳辐射到达地面、造成地面温度下降。由此，易形成大气边界层逆温，使颗粒物停留在低层大气边界层内难以迅速扩散和迁移[18]；并且，逆温层中的各种化学物质相互反应，生成了大量二次颗粒物，进一步加重空气污染。

北京春季平均风速最大，为2.51m/s，相对湿度最低，为41%，PM2.5、PM10浓度均为全年最高，与文献[19]的结论一致。春季，北京以北地区遇到5级以上持续大范围西北风时，会发生沙尘天气，大气中颗粒物浓度严重超标[17,20-22]。2015年春季，北京共出现了3次沙尘天气，分别为3月20日夜间浮尘，3月28、29日浮尘和扬沙，以及4月15日沙尘暴，当日PM10日均浓度分别为198、276、282和285μg·m-3(PM2.5日均浓度分别为43、63、74和108μg·m-3)。为分析颗粒物来源，利用HYSPLIT模型进行了后向轨迹分析。轨迹以沙尘天气当日8∶00向后回推48h，源点为35处空气质量监测站的平均中心位置(40.0°N，116.4°E)。根据普通风暴中各粒级组分的主要搬运高度和一次性搬运距离，以及长距离搬运的粉尘运移高度，本文选取3 500 m高度来指示大气中细粒子的运移轨迹[3,23]，如图4所示。

3月20日来自哈萨克斯坦沙漠区的气流是北京市沙尘的境外来源，颗粒物途经新疆、内蒙古、山西、河北到达北京；3月28日和4月15日的气流均从哈萨克斯坦到达蒙古国，再经内蒙的沙漠区域，其裸露在地表的大量干燥疏松沙尘被卷到空中，随气流南下，成为北京沙尘的重要来源；3月29日的气流经中国西部大面积戈壁沙漠地带，以及内蒙的干盐湖、大范围干旱和半干旱地区后，最终到达北京，一定程度上使其质量浓度增加，是境内沙尘的重要来源[24]。此外，北京供暖日期为每年的11月15日～次年3月15日，燃煤产生的颗粒物也使春季PM2.5和PM10浓度较高。加之春季气候干燥、少雨多风，路面扬尘也是一个原因。

2.2 颗粒物浓度空间变化特征

观测数据的空间插值结果表明，北京市颗粒物年均浓度呈由南向北递减的空间分布特征(图5)，体现了工业布局和区域传输对空气质量的影响。北京北部的延庆、怀柔、密云，因背靠太行山、燕山，一方面自身人口密度低、排放少，另一方面地处西北风入境通道，有良好的大气清洁作用，故其颗粒物浓度总体较低；北京南部因南向靠近河北、山东的多个重工业城市(如保定、石家庄、邢台、邯郸、衡水、沧州、德州、聊城、菏泽等)，夏季东南风作用下其污染排放物的远程传输会对北京市空气质量产生影响[25]。城区因地处北京境内偏南，且人口、车辆密集，各类排放量大[26]；加之城区热岛效应不利于颗粒物扩散，会加重城区空气污染[27]。城区东北部地区因建设施工较多，使得PM10浓度较高。

2.3 不同监测站颗粒物的月均浓度变化规律

北京每月颗粒物浓度市均值由35个监测站的月平均浓度取算术平均得到，3类监测站的月均值分别由17个中心城区站、11个卫星城区站和7个远郊/山区站的月均值取算术平均求得。北京3类监测站的PM2.5月均浓度均呈波浪型分布，在7月、10月和1月各出现一个峰值(图6a)。7月PM2.5市均值为88μg·m-3，主要原因在于夏季持续高温、大气中的光化学反应异常活跃，生成更多的二次性气溶胶[4]。10月PM2.5浓度最高，达126μg·m-3，与10月的4次污染过程有关，包括10.8～11、19～20、24～25、30～31日共3d的重度污染和7d的严重污染。由于秋季风速小、降水少而相对湿度较大，静稳逆温天气频发，不利于污染物扩散；且华北平原秋季的秸秆焚烧也是较大的污染源，程念亮等对10月份的4次重污染过程分析后得出结论，重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在42.36～69.12%[28]。1月也出现一个PM2.5浓度峰值(106μg·m-3)，主要与燃煤及静稳天气条件有关。值得注意的是，冬季(含春初的2月份)远郊/山区站的PM2.5月均浓度高于北京中心城区站、卫星城区站(12月显著偏高22%)，应与远郊及山区农村自主燃煤取暖产生的污染排放量大有关。

PM10月均浓度亦呈波浪型分布(图6b)，但峰值出现在10月、3月。10月峰值成因同上，与10月的4次污染过程有关；3月峰值主要与北京供暖尚未结束、春季风起沙来有关。分站点来看，除冬季之外，北京中心城区站、卫星城区站的PM2.5、PM10月均浓度总体上均略高于远郊山区站。

3 结论与讨论

以2014年5月1日—2015年4月30日北京市空气质量监测站的PM2.5和PM10浓度数据为例，对颗粒物时空变化特征进行对比分析，直观揭示了：

(1)PM2.5和PM10浓度在时间变化特征上存在差异，PM2.5浓度春秋冬季较高，夏季最低，年平均质量浓度为78μg·m-3；PM10浓度由高到低的季节依次是春、冬、秋、夏，年均浓度为111μg·m-3；春季PM2.5和PM10浓度最高，夏季最低，与春季西风输沙、夏季降雨清洗有关；

(2)空间分布上呈现由南向北递减的总体趋势，主要与地理区位的邻近性、人口分布的密集度、城区热岛效应等有关；

(3)PM2.5和PM10月均浓度均呈波浪型变化，10月份是两者的共同高峰值；

(4)冬季(含春初的2月份)远郊及山区农村自主燃煤取暖产生的污染排放量大，使得远郊/山区站的PM2.5月均浓度显著高于中心城区站和卫星城区站。

本文仅利用一年期的地面监测数据分析对比了北京市现今PM2.5和PM10的时空变化特征，大气污染物的变化规律和污染水平是随社会经济发展、气候条件变化而不断改变的，为揭示其历年变化规律，需利用长期、连续的监测数据进行多年分析。此外，对有限的地基观测站的颗粒物数据进行空间分析，必定存在误差；今后应结合卫星遥感反演，进一步提升颗粒物时空分布变化监测的精度和准确性。