馬曉倩 , 劉 征 , 趙旭陽(yáng) , 田立慧 , 王 通

(1.河北師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，石家莊 050024； 2.石家莊學(xué)院 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，石家莊 050035)

京津冀霧霾時(shí)空分布特征及其相關(guān)性研究

馬曉倩1, 劉 征2, 趙旭陽(yáng)2, 田立慧1, 王 通1

(1.河北師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，石家莊 050024； 2.石家莊學(xué)院 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，石家莊 050035)

京津冀地區(qū)是霧霾頻發(fā)的典型區(qū)，研究該地區(qū)霧霾的時(shí)空分布特征及其規(guī)律，對(duì)防治霧霾意義重大。對(duì)2013年12月至2014年11月的PM2.5數(shù)據(jù)分析表明：① 該時(shí)段內(nèi)京津冀霧霾時(shí)空分布差異甚大，秋末至初冬PM2.5濃度值驟然增高，空間范圍由東南向西北不斷地?cái)U(kuò)大。冬末至初春PM2.5濃度值迅速下降，空間范圍由西北向東南不斷縮小。② 該地區(qū)處于高壓控制下的低溫、無(wú)風(fēng)或風(fēng)力較小的天氣，最易形成霧霾。③ 第二產(chǎn)業(yè)能耗與PM2.5濃度關(guān)系最為密切，工業(yè)能耗與其關(guān)系最為顯著。④ 氣象要素是霧霾集聚、轉(zhuǎn)移與擴(kuò)散的重要影響因子，社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素是京津冀霧霾頻發(fā)的根本性原因。因此，防治霧霾，應(yīng)該根據(jù)不同時(shí)間段的氣象條件，采取相應(yīng)措施，而調(diào)整能源結(jié)構(gòu)才是治霾的根本所在。

霧霾；時(shí)空分布；PM2.5；京津冀

霾最早出現(xiàn)于倫敦的煙霧事件。霾天氣時(shí)PM2.5水平比往常高，PM2.5濃度的增加直接導(dǎo)致霾天氣頻發(fā)，霧中有毒有害物質(zhì)大幅增加。霧霾天氣不僅給人們的日常生活帶來(lái)諸多不便，還對(duì)人類的健康構(gòu)成危害。國(guó)外學(xué)者于20世紀(jì)90年代開(kāi)始重視對(duì)霾的研究，主要針對(duì)霾現(xiàn)象對(duì)氣候的影響、區(qū)域霾組成與氣候特征的關(guān)系等方面[1-2]進(jìn)行了研究。在20世紀(jì)初，霾研究才逐漸引起國(guó)內(nèi)學(xué)者的重視。國(guó)內(nèi)的研究多關(guān)注區(qū)域和城市范圍的能見(jiàn)度(霾)變化趨勢(shì)[3]，霾天氣的識(shí)別、形成機(jī)制、時(shí)空變化特征以及低能見(jiàn)度天氣的主要成因及其與天氣氣候的關(guān)系等[4-7]。過(guò)去主要針對(duì)一些城市或局部地區(qū)的霾分析研究[8-9]，近幾年才展開(kāi)大范圍或全國(guó)范圍的時(shí)空分布特征研究。此外,關(guān)于霧霾方面的研究多集中在氣象因素方面，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的研究涉及較少。

1 研究區(qū)概況和研究方法

1.1 研究區(qū)概況

京津冀包括北京、天津、石家莊、邢臺(tái)、邯鄲、衡水、保定、滄州、廊坊、唐山、張家口、承德、秦皇島等13個(gè)城市，區(qū)域面積18.34萬(wàn)km2，人口8 500萬(wàn)。位于環(huán)渤海的心臟地帶，主要以能源工業(yè)、冶金工業(yè)、裝備制造業(yè)和電子業(yè)為主，是我國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一。其中，天津的重化工業(yè)占工業(yè)的80%以上，河北的工業(yè)發(fā)展方式仍以粗放型為主，所帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題較突出。對(duì)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)分析得出，該地區(qū)優(yōu)良率較低，其中石家莊的優(yōu)良率最低，僅為52%，僅占總天數(shù)的1/2左右，次為北京，為69%，占總天數(shù)的2/3。石家莊出現(xiàn)重度污染和嚴(yán)重污染的天數(shù)最多，約為65 d。

1.2 研究方法

本研究統(tǒng)計(jì)了2013年12月至2014年11月環(huán)保局PM2.5監(jiān)測(cè)網(wǎng)發(fā)布的PM2.5的實(shí)時(shí)濃度值以及同期的氣象資料(氣溫、濕度、氣壓、能見(jiàn)度、最大風(fēng)速、平均風(fēng)速和降水量)和京津冀各地區(qū)的汽車擁有量、施工面積、竣工面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(包括二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)和建筑業(yè)生產(chǎn)總值)、能源消費(fèi)總量、生活能源消費(fèi)量以及各產(chǎn)業(yè)的能耗等數(shù)據(jù)，各城市有效樣本數(shù)均為362 d。采用GIS空間分析方法以及SPSS相關(guān)分析法，得出京津冀PM2.5的時(shí)空分布特征。對(duì)本區(qū)域的氣象要素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素進(jìn)行相關(guān)性分析，探究PM2.5與氣象和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1 PM2.5濃度時(shí)空分布特征

2.1.1 時(shí)間動(dòng)態(tài)變化特征。由京津冀2013年11月至2014年11月PM2.5濃度值變化情況(圖1)可知，在時(shí)間序列上，總體變化趨勢(shì)呈現(xiàn)出秋末至冬初驟然上升、春初驟然下降的特征。具體變化特征為：在11月至次年2月呈不斷攀升的趨勢(shì)，在冬季(12月至次年2月)濃度值達(dá)到最高值，霧霾最嚴(yán)重。進(jìn)入春季(3—5月)PM2.5濃度值呈下降趨勢(shì)，春末形成較穩(wěn)定的良好狀態(tài)。夏季PM2.5濃度值降至最低，秋末PM2.5濃度值驟然上升，之后再次進(jìn)入攀升期。PM2.5濃度值隨四季的天氣變化形成了一個(gè)惡性循環(huán)。

圖1 京津冀各市PM2.5濃度月平均值Fig.1 The monthly average PM2.5 concentration of cities in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

2.1.2 空間分布特征。京津冀PM2.5濃度值空間分布總體特征表現(xiàn)為從西北向東南逐漸增高，南北差異甚大，其中河北省南半部的濃度值最高，主要包括保定、石家莊、邢臺(tái)和邯鄲，霧霾最為嚴(yán)重(圖2)。另外還表現(xiàn)為塊狀分布，以邢臺(tái)和石家莊為核心向外圍逐漸減輕的空間分布特征。將時(shí)間和空間相結(jié)合發(fā)現(xiàn)，京津冀PM2.5濃度值從12月至次年2月，霧霾最早出現(xiàn)在京津冀南部地區(qū)，空間范圍不斷擴(kuò)大，到2月份已覆蓋整個(gè)地區(qū)。3—5月，霧霾的空間范圍由西北向東南迅速縮小。5月之后一直保持較好的狀態(tài)，這種狀況一直持續(xù)到9月。10月霧霾的空間范圍驟然增大，且有不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)。

圖2 京津冀PM2.5平均濃度空間分布Fig.2 The average concentration of PM2.5 in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

2.2 研究區(qū)PM2.5濃度變化影響因素

2.2.1 氣象要素。霧霾的時(shí)空分布特征與氣象要素密切相關(guān)，影響霧霾集聚、轉(zhuǎn)移與擴(kuò)散的主要因子有風(fēng)、濕度、溫度和降水等。且各氣象要素對(duì)北京、天津和石家莊PM2.5濃度的影響程度存在一定的差異(表1)。

(1)PM2.5濃度與氣溫的關(guān)系。PM2.5濃度的日變化與北京、天津和石家莊的氣溫日變化呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系，說(shuō)明氣溫對(duì)京津冀地區(qū)PM2.5濃度具有顯著的正效應(yīng)。這是因?yàn)闅鉁氐拇怪狈植际怯绊懘髿馕廴疚镌诖怪狈较蛏蠑U(kuò)散的關(guān)鍵性因子[10-11]。當(dāng)處于高溫時(shí)，大氣不穩(wěn)定，熱力對(duì)流明顯，在其作用下，污染物被抬升，向上擴(kuò)散，PM2.5濃度就會(huì)降低；反之，大氣層結(jié)穩(wěn)定，不利于擴(kuò)散，還可能引起PM2.5濃度的提高，加重霧霾。

(2)PM2.5濃度與濕度的關(guān)系。北京、天津和石家莊的相對(duì)濕度與PM2.5濃度日變化呈顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明相對(duì)濕度對(duì)京津冀地區(qū)的霧霾有顯著的正效應(yīng)。京津冀地區(qū)夏季空氣中水汽含量較多，相對(duì)濕度和降水量達(dá)到一年中的最大值，此時(shí)PM2.5濃度也為一年中的最低值；冬春季的相對(duì)濕度較小，降水量也較少，同時(shí)受到冬季取暖和春季沙塵的影響，該時(shí)段的PM2.5濃度較高。

(3)PM2.5濃度與氣壓的關(guān)系。北京、天津和石家莊氣壓與PM2.5濃度日變化呈顯著正相關(guān)(表1)，說(shuō)明氣壓對(duì)京津冀地區(qū)PM2.5濃度有顯著的負(fù)效應(yīng)。當(dāng)大氣處于低壓控制時(shí)，熱力對(duì)流顯著，大氣不穩(wěn)定，底層空氣輻合上升。PM2.5伴隨著空氣的上升被輸送到高空，有助于PM2.5向高空擴(kuò)散。當(dāng)處于高壓控制時(shí)，下沉運(yùn)動(dòng)顯著，形成下沉逆溫，不利于PM2.5向上擴(kuò)散。如果高壓移動(dòng)緩慢，還會(huì)形成由高壓控制的穩(wěn)定層結(jié)，更不利于PM2.5的擴(kuò)散[12]。如果再遇不利地形條件，往往形成嚴(yán)重的霧霾天氣。如2014年1月河北的石家莊、邢臺(tái)、衡水的AQI最高值達(dá)500，其中邢臺(tái)PM2.5濃度值為548，石家莊PM2.5濃度值為544，屬六級(jí)嚴(yán)重污染。

表1 2013年12月至2014年11月逐日PM2.5與氣象要素相關(guān)系數(shù)Tab.1 Daily PM2.5 and meteorological elements correlation coefficient from December 2013 to November 2014

說(shuō)明：*， **的分別代表通過(guò)了0.05，0.01置信度檢驗(yàn)；N代表參與相關(guān)分析的天數(shù)。下表同。

(4)PM2.5濃度與風(fēng)速的關(guān)系。PM2.5濃度的日變化與北京、天津和石家莊的風(fēng)速變化存在顯著負(fù)相關(guān)(表1)，說(shuō)明風(fēng)速對(duì)京津冀地區(qū)PM2.5濃度有顯著的正效應(yīng)。邊界層內(nèi)影響污染物稀釋擴(kuò)散的重要因子為風(fēng)，造成快速水平輸送的主要原因是風(fēng)速，而決定大氣污染物濃度分布的是風(fēng)向。

按照風(fēng)速等級(jí)，統(tǒng)計(jì)了2013年12月至2014年11月期間不同風(fēng)速等級(jí)內(nèi)PM2.5濃度不同濃度段的天數(shù)(圖3)。分析可得，當(dāng)風(fēng)速處于3級(jí)時(shí)，PM2.5高濃度的天數(shù)明顯增多，當(dāng)風(fēng)速處于3級(jí)以上時(shí)，PM2.5高濃度天數(shù)較少。由此可見(jiàn)，3級(jí)風(fēng)是PM2.5濃度開(kāi)始積累的界限值。當(dāng)風(fēng)速低于3級(jí)時(shí)，PM2.5濃度開(kāi)始積累，并向周圍轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)大范圍霧霾天氣。當(dāng)風(fēng)速高于3級(jí)時(shí)，PM2.5會(huì)逐漸擴(kuò)散，濃度降低，霧霾減弱?？梢?jiàn)，霧霾的擴(kuò)散與風(fēng)力存在很大的關(guān)聯(lián)性。

圖3 風(fēng)級(jí)與PM2.5濃度關(guān)系Fig.3 Wind diagram and PM2.5 concentration

2.2.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素。對(duì)2013年12月至2014年11月京津冀霧霾分析結(jié)果顯示，CO對(duì)京津冀地區(qū)的霧霾影響最大。北京是NO2和SO2，天津是SO2和NO2，石家莊是PM10和NO2。對(duì)這些因子(CO，NO2，SO2)進(jìn)行源調(diào)查研究，發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)污染排放源主要有機(jī)動(dòng)車排放流動(dòng)源、民用燃煤源、工業(yè)點(diǎn)源等。因此，本研究選取汽車擁有量、施工面積、竣工面積、地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、能源消費(fèi)總量、生活能源消費(fèi)量以及各產(chǎn)業(yè)的能耗等因子和PM2.5濃度進(jìn)行相關(guān)性分析。

(1)PM2.5濃度與揚(yáng)塵污染的相關(guān)性。PM2.5濃度值與施工面積存在顯著正相關(guān)性(表2)，相關(guān)系數(shù)為60.2%。其中與民用汽車擁有量和竣工面積的相關(guān)系數(shù)分別為56.9%和58.3%。揚(yáng)塵污染直接影響著京津冀地區(qū)的空氣質(zhì)量和霧霾狀況。

表2 PM2.5濃度與汽車擁有量和建筑施工的相關(guān)性分析Tab.2 Correlation of PM2.5 and car ownership and construction data

京津冀地區(qū)房屋施工面積增長(zhǎng)率與改革開(kāi)放前相比約呈幾十倍乃至幾百倍的增長(zhǎng)，建筑揚(yáng)塵也隨之快速增長(zhǎng)。隨著人均機(jī)動(dòng)車擁有量(年均增長(zhǎng)約24萬(wàn)輛)和貨運(yùn)量的逐年增長(zhǎng)，交通運(yùn)輸產(chǎn)生的揚(yáng)塵以及汽車尾氣也呈現(xiàn)出逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)。揚(yáng)塵污染近年來(lái)引起關(guān)注，雖進(jìn)行了大范圍的整治，但無(wú)組織揚(yáng)塵(交通、料堆、工地等)的治理還很有限，收效甚微，建筑及交通揚(yáng)塵污染還不能得到有效遏制。

(2)PM2.5濃度與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性分析。京津冀地區(qū)的PM2.5濃度與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值呈顯著正相關(guān)(表3)，相關(guān)系數(shù)為1，具有很高的相關(guān)度。其次就是工業(yè)生產(chǎn)總值，與PM2.5濃度也具有明顯的正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為99.8%。數(shù)據(jù)顯示，京津冀地區(qū)的PM2.5濃度與第二產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度最大，尤其是第二產(chǎn)業(yè)中的工業(yè)。京津冀地區(qū)一次PM2.5的主要來(lái)源之一是工業(yè)過(guò)程[13]，其中工業(yè)過(guò)程排放主要來(lái)源于鋼鐵、煉焦、水泥等行業(yè)，貢獻(xiàn)率為54%?？梢?jiàn)，工業(yè)生產(chǎn)，尤其鋼鐵、煤炭和水泥行業(yè)給京津冀地區(qū)帶來(lái)了更大的污染源。

表3 PM2.5與地區(qū)生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值及三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值的相關(guān)性分析Tab.3 Correlation analysis of PM2.5 and regional GDP, Per capita GDP and various industrial GDP

(3)PM2.5與能耗的相關(guān)性。PM2.5濃度與建筑業(yè)能耗呈顯著正相關(guān)(表4)，相關(guān)系數(shù)為1。與能源消費(fèi)總量、第一產(chǎn)業(yè)能耗、第二產(chǎn)業(yè)能耗、工業(yè)能耗和生活消費(fèi)能耗的相關(guān)系數(shù)分別為97.7%，97.3%，99.5%，99.5%和85.9%。京津冀地區(qū)一次PM2.5主要來(lái)源于工業(yè)過(guò)程和民用部門，其中工業(yè)過(guò)程排放主要來(lái)源于鋼鐵、煉焦等行業(yè)，貢獻(xiàn)率為54%；民用部門排放主要來(lái)源于民用燃煤，貢獻(xiàn)率為29%[13]。京津冀各市的能源消費(fèi)量一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，唐山、天津、北京、石家莊等地的增長(zhǎng)速度更大。這與京津冀霧霾的空間分布特征相吻合。

表4 PM2.5與各行業(yè)能耗量的相關(guān)性分析Tab.4 Correlation analysis of PM2.5 and energy consumption in various industries

PM2.5濃度與區(qū)域性污染的關(guān)系。在風(fēng)場(chǎng)的影響下，1月北京污染中區(qū)域傳輸所帶給北京的污染主要影響北京西南部，而1月邯鄲、邢臺(tái)和石家莊一帶是PM10的高濃度區(qū)，北京受此高濃度區(qū)輸送的影響較大[14]。此外，分析三地PM2.5污染源解析報(bào)告[15-17]還發(fā)現(xiàn)京津冀三地30%左右受區(qū)域傳輸?shù)挠绊?。由此可?jiàn)，京津冀霧霾的范圍擴(kuò)大，區(qū)域傳輸是重要的影響因子之一。

在ArcGIS 10.0中對(duì)京津冀地區(qū)PM2.5進(jìn)行空間局部相關(guān)測(cè)度(圖4)，LH為被高值包圍區(qū)，LL為低值集聚區(qū)，HL為被低值包圍區(qū)，HH為高值集聚區(qū)。結(jié)果顯示了0.1顯著水平下的自相關(guān)區(qū)域，PM2.5高值集聚區(qū)位于京津冀南部，PM2.5低值集聚區(qū)位于京津冀東北部。

圖4 PM2.5散點(diǎn)集聚圖Fig.4 Scatter gathering figure of PM2.5

通過(guò)空間自相關(guān)分析，可依據(jù)區(qū)域的相關(guān)性在高污染區(qū)注重聯(lián)防聯(lián)控，統(tǒng)一行動(dòng)，對(duì)低污染區(qū)進(jìn)行監(jiān)控、防控。

3 討論

研究表明，在有利于霧霾擴(kuò)散的天氣形勢(shì)控制下，PM2.5濃度降低，霧霾減輕；當(dāng)不利于霧霾擴(kuò)散的天氣形勢(shì)出現(xiàn)時(shí)，PM2.5濃度會(huì)迅速上升，霧霾加重，這說(shuō)明氣象要素是影響霧霾聚集、轉(zhuǎn)移與擴(kuò)散的主要因子，社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的污染是霧霾形成的根本原因。

氣象要素對(duì)霧霾的影響季節(jié)性較明顯，夏季京津冀地區(qū)受低壓控制，氣溫為一年中的最高值，蒸發(fā)旺盛，空氣較為濕潤(rùn)，且大氣層較活躍，空氣流動(dòng)性強(qiáng)，帶來(lái)降水和風(fēng)的可能性高；冬季受高壓控制，氣溫為一年中的最低值，天氣活動(dòng)較穩(wěn)定，出現(xiàn)降水和風(fēng)的可能性較低。氣象是京津冀霧霾時(shí)間分布特征的主要影響因素。

近5年，京津冀各市的能源消費(fèi)總量(圖5)及汽車擁有量(圖6)都處于增長(zhǎng)趨勢(shì)。石家莊、唐山、滄州、保定、邯鄲、天津和北京的能源消費(fèi)總量及汽車擁有量都要高于其他地區(qū)，這一分布和京津冀霧霾的時(shí)空分布特征基本相吻合。不難發(fā)現(xiàn)它們對(duì)京津冀霧霾的空間分布及霧霾強(qiáng)度有著根本性的影響。

圖5 能源消耗總量Fig.5 The total energy consumption

圖6 民用汽車擁有量Fig.6 The car ownership

4 結(jié)論

(1)京津冀PM2.5時(shí)空分布差異性大。PM2.5濃度值，在秋末至初冬驟然增高，空間范圍由東南向西北不斷擴(kuò)大，冬末至初春迅速下降，空間范圍由西北向東南不斷縮小。這一特征與京津冀的氣象要素關(guān)聯(lián)性最大；PM2.5南北差異甚大，河北省南半部的濃度值最高，主要包括保定、石家莊、邢臺(tái)和邯鄲。此分布特征與京津冀的地形和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素關(guān)系最為密切。

(2)PM2.5的時(shí)空分布特征與氣象要素密切相關(guān)。各氣象要素對(duì)北京、天津和石家莊的影響存在差異，其中氣壓和濕度同京津冀PM2.5濃度呈正相關(guān)，其他呈負(fù)相關(guān)。氣象要素主要影響霧霾的集聚、擴(kuò)散與轉(zhuǎn)移。

(3)PM2.5的時(shí)空分布特征與社會(huì)生產(chǎn)生活密切相關(guān)。京津冀地區(qū)PM2.5與汽車擁有量和第二產(chǎn)業(yè)尤其是工業(yè)能耗的關(guān)系最為密切，和建筑業(yè)能耗、揚(yáng)塵竣工面積、區(qū)域傳輸?shù)纫泊嬖陉P(guān)聯(lián)性。社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素是影響霧霾頻發(fā)的根本性原因。

(4)加強(qiáng)區(qū)域合作，聯(lián)防聯(lián)治。根治霧霾，首先要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)調(diào)整開(kāi)始，加快京津冀重化工業(yè)的轉(zhuǎn)型，尤其要治理對(duì)大氣有嚴(yán)重污染的企業(yè)；其次要加強(qiáng)工業(yè)廢氣、粉塵和揚(yáng)塵污染治理，全面加強(qiáng)城市揚(yáng)塵污染控制，加強(qiáng)城鄉(xiāng)綠化生態(tài)建設(shè)，降低揚(yáng)塵的污染程度。最后還要完善京津冀區(qū)域性治理的配套設(shè)施，推動(dòng)京津冀一體化，共同為治理霧霾努力。

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The Spatial and Temporal Variation of Haze and Its Relativity in the Beijing-Tianjin-Hebei Region

Ma Xiaoqian1， Liu Zheng2， Zhao Xuyang2， Tian Lihui1， Wang Tong1

(1.College of Resources and Environment, Hebei Normal University, Shijiazhuang 050024,China； 2.College of Resources and Environment, Shijiazhuang University, Shijiazhuang 050035, China)

Beijing-Tianjin-Hebei Region is typical haze-prone area, to research the temporal and spatial distribution of haze in this area and its distributing characteristics has great significance for the prevention of haze. The research showed that: ① Beijing, Tianjin and north-south distribution of haze during this period varies greatly, late fall to early winter PM2.5 concentration suddenly increased, the spatial extent of constantly expanding from southeast to northwest. Late winter to early spring PM2.5 concentration decreased rapidly shrinking space range from northwest to northeast. ② When the weather is cold high pressure control, no wind or the wind is relatively small, the most vulnerable to the formation of fog haze; ③ The second industrial energy consumption and PM2.5 concentrations closer relationship, especially industrial energy consumption. ④ Meteorological elements are gathering haze, transfer and diffusion of important influencing factors, and socio-economic factors that affect the fundamental reason for Beijing, Tianjin and haze-prone. Therefore, prevention of haze, should be based on weather conditions in different time periods, and to take appropriate preventive measures. The socio-economic factors as the fundamental starting point, the search for effective measures to control the haze.

temporal-spatial distribution； haze； PM2.5； Beijing-Tianjin-Hebei Region

2015-01-24；

2016-02-17

河北省社會(huì)科學(xué)發(fā)展民生調(diào)研專項(xiàng)項(xiàng)目(201401 314)；河北省財(cái)政科研課題項(xiàng)目

馬曉倩(1990-)，女，河北邢臺(tái)市人，碩士研究生，主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究，(E-mail)maxiaoqian1990@163.com。

趙旭陽(yáng)(1959-)，男，河北石家莊市人，教授，主要從事區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究，(E-mail)log2008@163.com。

X51

A

1003-2363(2016)02-0134-05