近5年河北省南部地区AQI变化及其与气象要素的相关性分析

黄 毅，常志坤，张晓瑞，杨佳帅

(1.河北省人工影响天气办公室，石家庄 050021；2.沧州市气象局，河北 沧州 061000)

引 言

随着经济高速发展，近年来我国城市环境污染问题日益严重，尤其是华北地区的大气污染问题。2013年京津冀地区就发生严重的持续性大气污染事件，仅1月份就发生5次强霾天气污染[1]。研究表明，大气颗粒污染物逐渐成为我国许多大中城市空气污染的首要污染物，这对地球辐射平衡、大气能见度及人体健康等造成了重要影响[2]。北方冬季采暖期，化石燃料的燃烧使得AQI大幅上升，导致高频次发生大气重污染事件；且在同一区域内大气污染过程特征相似，京津冀地区首要污染物为可吸入颗粒物和二氧化硫(SO2)，且明显受大气环流场和下垫面的共同影响[3]。由此可以看出，研究AQI变化规律及其与气象要素的相关性，对预防空气重污染事件的发生、治理区域内大气污染具有重要的科学价值和指示意义。

关于华北地区的大气污染特征的研究已经开展很多。李文杰等[4]分析了京津石三个城市空气污染指数的时间与空间的分布特征和空气污染指数与气象要素之间的关系。程丛兰等[5]对北京发生的一次持续4天的大雾天气过程进行分析，研究表明，高空持续偏西稳定气流的增加，且存在一定的逆温层结，会导致污染物在局地堆积，不会及时随大气扩散，很容易造成重污染天气。曲晓黎等[6]根据2005～2009年的空气污染指数资料，分析了石家庄的空气质量时空分布特征，石家庄的空气质量以良为主，而出现轻度污染以上天数占研究时段内总天数的19.1%，表明石家庄的大气污染较为严重；并且污染特征呈现明显季节规律，冬季最差，秋、春季次之，夏季最好。张建忠等[7]对2013年北京地区的空气质量指数从时间空间两方面进行特征分析，分析结果显示，北京地区空气质量指数呈现出自西北向东南递增的分布趋势。除此之外，国内外很多专家学者也在针对大气环境的影响因素方面进行了很多的研究与分析，但是专门针对河北省中南部五个城市的研究仍然欠缺。本文选取污染事件较为严重的河北省南部地区为研究对象，分析五年来这一地区AQI变化及其与当地气象要素之间的相关特性，为这一地区今后在大气污染治理方面提供相关的理论依据。为便于后期分析，本文在开始研究分析之前，查阅了2014至2018年《河北省环境状况公报》[8]和河北省南部五市各季度国控企业废气主要污染物监督性监测结果(数据来源于河北省生态环境厅官方网站，包含各企业每月大气污染物排放量)，经查表分析，各月之间大气污染物排放量整体有波动，但上下浮动差异不大，因此可近似看做各月之间河北省南部五市大气污染物排放量一致，后续研究均在此基础之上开展。

1 资料与方法

本文利用《河北省环境气象业务平台》中环保部门环境监测站测得的历史环境监测数据开展分析研究。环境监测资料以列表形式展现，观测项目包括空气质量指数(AQI) 、细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)等六项，其中，AQI 是定量描述空气质量状况的无量纲指数。AQI分级计算参考标准为《环境空气质量标准》(GB3095-2012)、《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》HJ633-2012，最新AQI指标从2012年开始在我国推行,由此得到空气质量分级标准(表1)。本文所运用气象资料取自《河北省气象信息共享平台》。资料包含研究区域内地面气象观测资料以及其他气象相关资料。

由于本文主要分析内容为AQI与气象要素之间的相关性，因为采用统计方法为线性相关分析[9]。其中，AQI和气象要素间的Pearson相关系数是运用软件SPSS20.0 计算得到的。

表1 空气质量分级标准Tab.1 Air quality classification standards

2014～2018年河北省南部地区平均AQI、气温、气压、相对湿度及风速序列分别为沧州、衡水、石家庄、邢台、邯郸5市AQI、2m气温、2m相对湿度及10m风速的日数据纪录。数据处理方法为：1～12月为1年、3～5月为春季、6～8月为夏季、9～11月为秋季和12～次年2月为冬季。本文研究区域河北省南部5市分布情况见图1。

注：本文统计分析因气象资料以及环境监测资料部分缺失，故剔除缺测数据，此次统计分析是在剔除部分缺测数据后开展的。

图1 河北省南部地区5市分布Fig.1 Distribution of 5 cities in the southern region of Hebei Province

2 结果与讨论

2.1 AQI时空分布特征

2.1.1 AQI地域分布特征

河北南部五市邢台、石家庄、邯郸、衡水、沧州近5年AQI平均值分别为136.87、136.50、129.53、126.87、107.05，均处于轻度污染状态，其中沧州近5年AQI平均值最低仅为107.05。河北省南部地区5市的AQI五年年均分布特征见图2，在整体分布上呈现出研究区域内AQI平均值东部地区<西部地区。

图2 2014～2018年河北省南部地区5市空气 质量指数年平均值分布图Fig.2 Distribution of annual average AQI of 5 cities in the southern region of Hebei Province, 2014～2018

2.1.2 AQI时间分布特征

从AQI的年度分布看，2014～2018年河北南部年平均AQI总体呈下降趋势(见图3)。尤其在2014年至2015年期间，研究区域内五个城市AQI均大幅下降。究其原因，这与京津冀在2014年采取的冬季大气污染联合防治等一系列措施密不可分的，使得2015年至今，河北南部5市AQI一直保持在较低水平，河北南部大气质量明显改善[10]。虽然近三年河北南部5市AQI出现一定幅度的波动，但城市间AQI差距日趋减小。

图3 2014～2018年河北省南部地区5市年 平均空气质量指数变化趋势Fig.3 Annual average AQI change trend of 5 cities in the southern region of Hebei Province, 2014～2018

就各市的平均AQI而言，邢台近5年平均AQI最大(136.87)但2014～2016年邢台AQI持续下降，之后保持较低水平，这与邢台近年来关闭大型污染企业，加大了大气环境综合治理力度是分不开的。石家庄虽然自2014年至2015年石家庄AQI下降幅度最大，但近3年(2016年、2017年、2018年)AQI仍为最高，石家庄作为省会城市，城市的快速发展带来人口与机动车的高速增长，这在一定程度上使得京津冀地区实施的大气污染联合防治措施的作用有所降低[10]。沧州近5年平均AQI最低(107.05)，虽然沧州也拥有众多污染型企业，但沧州属沿海城市，大气污染物在海陆风的作用下，其水平输送和扩散强度更大，因此沧州地区AQI要明显低于研究区域内其他4个城市[10]。邯郸和衡水虽非人口大市，但城市经济结构主要以污染行业为主，钢铁、玻璃、矿产这些都是污染大户，因此AQI年平均值一致，维持在一个相对较高的水平。

2.1.3 AQI季节分布特征

从AQI的季节分布看，图4中河北省南部5市冬季AQI整体高于春、夏、秋季，且各市夏季AQI较其他三个季节明显偏低。华北地区地处北温带，夏季空气对流旺盛，降水多，对大气颗粒物的冲刷作用强，使得大气中污染物得到一定的沉降；而冬、秋季干燥少雨，且采暖季化石燃料燃烧，这都增加了大气中固体颗粒物含量；春季气温回升，化石燃料使用相应减少，大气颗粒物随之减少，AQI 相应降低。而在春季干旱少雨及冷锋过境等天气系统的气候背景下，受西北地区沙尘暴，特别是毛乌素沙地、库布齐沙漠影响，春季大气中沙尘含量增加，并在一定程度上抵消了气温回升、化石燃料燃烧量下降所带来的AQI 下降。值得注意的是，下图中2016年冬季除衡水、沧州外，其他3个城市都出现明显峰值，均为太行山东麓城市。在2016年河北省年平均雾日数为34.5d，较常年值(21.6d)偏多12.9d，雾日数增多最为显著的区域为邢台北部和邯郸石家庄等地[11]。

图4 2014～2018年河北省南部5市空气质量指数各季节变化趋势Fig.4 Seasonal Change Trend of AQI in Five Cities in Southern Hebei Province, 2014～2018

2.2 空气质量指数>100出现天数

2014～2018 年，河北南部5市中年平均污染天数最少的城市是沧州，仅为152.8d；污染天数最多的城市是邢台和邯郸，分别为215.8d与208.6d(见表2)。邢台作为河北南部5市年平均AQI>100d数最多的城市，这与邢台当地钢铁深加工、煤化工、装备制造业、纺织服装作为其第二大经济产业分不开的。而沧州较低的年平均污染天数则得益于其有利的区域位置，毗邻渤海湾，海陆风对大气颗粒物的清除和扩散作用更强[10]。近年来河北南部地区AQI>100的天数虽然存在一定波动，但整体成呈下降趋势，空气质量逐渐变好。这有赖于河北各地方政府对污染企业治理与监管，在污染企业治理、重点污染排放源治理、机动车尾气防控、扬尘污染治理、餐饮油烟污染治理等领域加大治理力度取得的显著效果[11]。

表2 河北省南部地区5市近5年AQI>100(轻微污染及以上级别)天数统计Tab.2 Number of days with AQI> 100 (light pollution and above) in 5 cities in the southern region of Hebei Province in the past 5 years (d)

由于2016年环境监测数据大量缺失，因此本节相应计算结果与其他年份存在一定的差异。但本文采用统计计算方法，整体趋势结果不受其大的影响。

2.3 气象要素与AQI相关性

基本气象要素对大气污染物的扩散、累积和稀释具有一定的影响作用，在一定条件下，大气污染物的浓度、空气质量直接取决于当时的气象条件[12-13]。而对大气污染物的扩散、累积和稀释具有影响的气象要素很多，作用最为明显当属风速、风向、降水和大气层结稳定度、逆温层等。故本文选取相同研究时段内气象要素中的气温、气压、相对湿度及风速与对应AQI月平均值进行相关性分析。

2.3.1 气温与AQI的相关性

2014～2018年河北南部5市月平均气温分布与月平均AQI大致呈反相位(见图5)，各市月平均AQI与月平均气温负相关，且均在0.01水平上通过显著性检验(见表3)。可见，河北南部5市月平均AQI与气温存在负相关关系。究其原因在于，地面气温升高，空气受热产生向上的运动，大气垂直运动加强，使得近地面污染物在垂直方向上扩散加强，有利于污染物的扩散，同时大气的上升运动又容易造成当地的降水，湿沉降将污染物带向地面，使得观测到的AQI值降低；反之亦然。

图5 2014～2018年河北南部5市空气质量指数与气温的年际变化Fig.5 Interannual changes of AQI and temperature in 5 cities in southern Hebei from 2014 to 2018

表3 河北南部5市空气质量指数与气温的相关系数Tab.3 Correlation coefficient between AQI and temperature in 5 cities in southern Hebei

一般情况下，Pearson相关系数分级为：绝对值在0.0～0.2为极弱相关或无相关、0.2～0.4为弱相关、0.4～0.6为中等程度相关、0.6～0.8为强相关、0.8～1.0为极强相关。Pearson相关系数的显著性检验中，如果显著性的值小于0.01，即说明该事件的发生至少有99%的把握，如果显著性的值小于0.05(并且大于0.01)则说明该事件的发生至少有95%的把握。我们一般认为当显著性的值小于0.05且大于等于0的时候，说明水平显著[14]。

由此我们可以发现，显著性回答的问题是他们两者之间是否有关系，说明得到的结果是不是偶然因素导致的(具有统计学意义)；相关系数回答的问题是相关程度强弱。

2.3.2 气压与空气质量指数的相关性

2014～2018年河北南部5市月平均气压分布与月平均AQI大致呈正相位(见图6)。各市月平均AQI与月平均气压负相关，且均在0.01水平上通过显著性检验(见表4)。究其原因，当某地受低压系统控制时，低层大气辐合上升，低层大气中的污染物也就随之被带到高空，近地面污染物浓度降低。当受高压控制时，例如到冬季，大气层结稳定，大气垂直运动减弱，污染物在垂直方向上很难扩散。

表4 河北南部5市空气质量指数与气压的相关系数Tab.4 Correlation coefficient between AQI and air pressure in 5 cities in southern Hebei

图6 2014～2018年河北南部5市空气质量指数与气压的年际变化Fig.6 Interannual Changes of AQI and Air Pressure in 5 Cities in Southern Hebei from 2014 to 2018

2.3.3 相对湿度与空气质量指数的相关性

2014～2018年河北南部5市月平均相对湿度分布格局与月平均AQI大致呈反相位(图7)。通过统计计算，邯郸、石家庄、邢台月平均AQI与月平均相对湿度呈中等负相关，衡水月平均AQI与月平均相对湿度呈弱负相关，但5市相关系数均未通过显著性检验(表5)。究其原因，1～3月河北大气处于西北气流控制，空气干燥，相对湿度降低。且这段时间取暖季逐渐结束，大气污染物浓度降低，因此出现这段时间AQI与空气相对湿度同时降低的情况。河北处于北温带，4～8月正值由春季转夏季时节，盛行夏季风，西南气流以及夏季风将更多的水汽从渤海湾和南方带到河北，自然降水增加，促进了空气中颗粒污染物的湿沉降。9～12月，华北地区转为冬季风，相对湿度相应减少，同期河北省逐步进入取暖季，AQI增加，空气质量降低。

表5 河北南部5市空气质量指数与相对湿度的相关系数Tab.5 Correlation coefficient between AQI and relative humidity in 5 cities in southern Hebei

图7 2014～2018年河北南部5市空气质量指数与相对湿度的年际变化Fig.7 Interannual changes of AQI and relative humidity in 5 cities in the south of Hebei Province from 2014 to 2018

2.3.4 10m风速与空气质量指数的相关性

2014～2018年河北南部5市10m月平均风速分布格局与月平均AQI大致呈反相位(图8)。但是通过统计计算，河北南部5市AQI与10m风速的Pearson相关均展现出负值较低的弱相关情况。这个计算结果在一定程度上表明，AQI指数的大小与10m风速有一定负相关性，但未通过显著性检验(表6)。说明10m高度风速对于低层大气污染物的输送与扩散可以起到一定的稀释以及加速其水平扩散的作用。但当风速过高时，大风带来的沙尘天气同样更会加重大气的污染状况。

表6 河北南部5市空气质量指数与10m风速的相关系数Tab.6 Correlation coefficient of AQI and wind speed of 10 meters in 5 cities in southern Hebei

图8 2014～2018年河北南部5市空气质量指数与10m风速的年际变化Fig.8 Interannual changes of AQI and wind speed of 10 meters in 5 cities in southern Hebei from 2014 to 2018

3 其他相关研究对比

经过与其他省市关于AQI与气象要素之间的相关性的对比发现，总体表现出一致的情况(见表7)。AQI的分布情况与气温、风速变化方面呈现出明显的负相关关系，这与本文的统计结果一致；其他相关研究中AQI分布情况与气压的变化呈现正相关，这一点和本文统计结果也是一致的。仅相对湿度方面表现出现差异，南宁市与石家庄市在AQI与相对湿度的相关性上表现出了正相关的情况。在王云霞等[15]对石家庄市2016～2018年采暖期的空气质量变化特征研究中，由于其仅仅研究的是采暖期内，也就是相当于样本仅仅为11月～次年3月。而本文所研究的是全年的月平均AQI与月相对湿度之间相关性，因此是存在一定差异性的。

图7中也可以发现，在1～3月月平均AQI与月相对湿度之间确实是表现出正相关的情况，因此这与王云霞等[15]研究结果是一致的，也正是因为这一段的正相关性的存在，进而抵消了本文4～12月的负强相关性，最终使得河北南部5市月平均AQI与月平均相对湿度呈现较低的负相关情况。

表7 其他地区所研究空气质量指数与气象要素的相关情况Tab.6 Correlation between AQI and meteorological elements studied in other regions

4 结 论

4.1 2014～2018年河北南部5市年平均AQI大致呈波动下降趋势，表明过去五年河北南部地区空气质量总体呈现出好转的趋势。这有赖于河北各地方政府对污染企业治理与监管，在污染企业治理、重点污染排放源治理、机动车尾气防控、扬尘污染治理、餐饮油烟污染治理等领域加大治理力度取得的显著效果。

4.2 AQI季节差异显著，整体来看冬季>秋季>春季>夏季，呈现这一情况的主要原因为华北地区冬、秋季干燥少雨，采暖季化石燃料燃烧增加了大气中固体颗粒物含量；春季气温回升，化石燃料使用相应减少，大气颗粒物随之减少，AQI相应降低。加之河北地处北温带，夏季空气对流旺盛，降水多，对大气颗粒物的冲刷作用强，使得大气中污染物受到一定的沉降，大气污染物含量降低，空气质量转好。

4.3 从统计特征相关性来看， AQI月平均值与气象要素之间关系复杂：月平均AQI与月平均2m气温呈显著负相关，月平均AQI与月平均气压呈显著正相关；邯郸、石家庄、邢台月平均AQI与月平均相对湿度呈中等负相关，衡水月月平均AQI与平均相对湿度呈弱负相关；河北南部5市AQI与10m风速均展现出负值较低的弱相关情况。说明10m高度风速对于低层大气污染物的输送与扩散可以起到一定的稀释以及加速其水平扩散的作用。但当风速过高时，大风带来的沙尘天气同样更会加重大气的污染状况。

4.4 本文仅仅是从统计学的角度分析了河北南部5市近五年月平均AQI与气象要素的相关性。事实上，气象要素尤其是风向、风速对AQI以及污染事件的发生影响非常复杂。数学统计的相关性分析能在一定程度上通过对气象条件的预测，进而根据大气污染状况与气象要素之间的相关性，进行更有针对性的环境治理。当然，各地针对重污染事件的治理还需要根据各地不同的实际情况开展，并结合各地方不同的下垫面情况以及经济发展水平等综合评估，最终再以气象要素作为参考去进行大气污染防治工作。