劉俊秀，楊 鵬

（北京聯(lián)合大學(xué)北京市信息服務(wù)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

北京市2014年大氣污染物空間分布特征分析

劉俊秀，楊 鵬

（北京聯(lián)合大學(xué)北京市信息服務(wù)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

基于地理信息系統(tǒng)ArcGIS 10.2平臺(tái)，采用反距離權(quán)重空間插值模型對(duì)2014年北京市35個(gè)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)到的主要大氣污染物：一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、可吸入顆粒物（PM10）、細(xì)顆粒物（PM2.5）和二氧化硫（SO2）質(zhì)量濃度年均值的變化規(guī)律及空間分布特性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，在質(zhì)量濃度分布上，2014年北京市CO、NO2、SO2、O3、PM10、PM2.5這6類大氣污染物的質(zhì)量濃度分別位于1～3 mg/m3、17.22～105.4 μg/m3、14.27～25.75 μg/ m3、27～81 μg/m3、76～179 μg/m3、67～123 μg/m3范圍內(nèi)。由此可知，北京市2014年大氣污染物年均質(zhì)量濃度除PM10和PM2.5外的其余污染物質(zhì)量濃度并不高，都在輕度污染范圍之內(nèi)；在空間分布上，除O3質(zhì)量濃度空間分布上呈現(xiàn)出北高南低的特征外，其余污染物均呈現(xiàn)南部、中部質(zhì)量濃度較高，北部地區(qū)質(zhì)量濃度較低的特征。

北京；大氣污染物；地理信息系統(tǒng)；空間插值

0 引言

2014年北京歷經(jīng)多次嚴(yán)重“霧霾”天氣，大氣污染形勢(shì)嚴(yán)峻，重污染天氣頻發(fā)且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、污染程度嚴(yán)重，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2014年全年污染天氣天數(shù)占全年天數(shù)的47％。根據(jù)中國(guó)環(huán)保局公布的數(shù)據(jù)，2014年北京的PM2.5二級(jí)天數(shù)為111天，五、六級(jí)重污染天數(shù)累計(jì)為45天；北京PM2.5年均質(zhì)量濃度為85.9 μg/m3。近年來(lái)，全國(guó)霧霾天氣頻發(fā)，引起了相關(guān)政府部門(mén)高度重視，國(guó)務(wù)院在2013年頒布了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，北京市作為重點(diǎn)防治區(qū)域在2014年頒布并實(shí)施了《北京市大氣污染防治條例》?？梢?jiàn)，大氣污染防治已經(jīng)成為我國(guó)當(dāng)前的重要任務(wù)。

本文選取2014年北京全年數(shù)據(jù)作為研究樣本，一方面是由于2014年北京大氣污染形勢(shì)依舊嚴(yán)峻、霧霾天氣頻發(fā)、污染持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、污染程度較為嚴(yán)重，在此條件下研究大氣污染物質(zhì)量濃度空間分布規(guī)律更有實(shí)際意義，研究結(jié)果更為顯著，有利于結(jié)論分析；另一方面是由于就開(kāi)展大氣污染防治計(jì)劃以來(lái)，對(duì)大氣污染物質(zhì)量濃度水平變化進(jìn)行研究，對(duì)比之前污染物質(zhì)量濃度水平，分析大氣治理?xiàng)l例在一段時(shí)間內(nèi)的效果。并通過(guò)研究大氣污染物空間分布，為大氣防治查漏補(bǔ)缺，依據(jù)大氣污染物質(zhì)量濃度具體變化完善大氣防治計(jì)劃，使防治政策在大氣治理中起到更好的效果。

目前，關(guān)于大氣氣溶膠中PM2.5的污染特征及其影響因素等的研究是國(guó)際上大氣環(huán)境與大氣化學(xué)的研究熱點(diǎn)與研究趨勢(shì)。［1］北京位于華北大氣污染區(qū)，對(duì)其氣溶膠的研究也備受關(guān)注。［2］袁楊森等對(duì)PM10和PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行對(duì)比分析，得出大氣顆粒物的空間分布和時(shí)間變化特征；［3］馬召輝等對(duì)北京市典型排放源PM2.5成分譜研究分析，建立并完善了北京市本地排放源PM2.5成分譜；［4］趙秀娟等對(duì)北京地區(qū)秋季霧霾天PM10和PM2.5污染與氣溶膠光學(xué)特征分析，得出了北京地區(qū)PM2.5污染和氣溶膠光學(xué)特性受霧霾天氣影響顯著的結(jié)論。［5］這些研究就大氣污染物的來(lái)源及大氣污染物在不同季節(jié)的分布規(guī)律以及氣象因素對(duì)大氣污染物的影響做出了分析和歸納，［6］但對(duì)于大氣污染物空間分布規(guī)律的研究較少，特別是對(duì)2013年之后大氣污染物空間分布特性的研究尚不全面。大氣污染物在空中擴(kuò)散是一個(gè)“時(shí)間+空間”的四維時(shí)空過(guò)程，［7］傳統(tǒng)的分析方法及模型無(wú)法形象直觀地呈現(xiàn)分析結(jié)果，給環(huán)境分析者帶來(lái)了諸多不便，降低了工作效率。通過(guò)研究大氣污染物的空間分布特征，可以直觀地發(fā)現(xiàn)大氣污染物在地理上質(zhì)量濃度值的差異性，能夠更好地分析、描述整個(gè)或局部大氣污染物的空間信息。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中所使用的大氣主要污染物的質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)主要來(lái)自北京市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心發(fā)布的由35個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)［8］連續(xù)、自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到的質(zhì)量濃度小時(shí)值數(shù)據(jù)。監(jiān)測(cè)點(diǎn)監(jiān)測(cè)的主要大氣污染物包括二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、一氧化碳（CO）、可吸入顆粒物（PM10）、細(xì)顆粒物（PM2.5）、臭氧（O3）。本文選取2014年1月1日0點(diǎn)至2014年12月31日23點(diǎn)6類污染物在全年的質(zhì)量濃度為實(shí)驗(yàn)樣本，累積35個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)在24小時(shí)內(nèi)的數(shù)據(jù)值，最終求取年均值作為最終實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

2 監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布

北京35個(gè)大氣環(huán)境自動(dòng)監(jiān)測(cè)子站主要包括23個(gè)環(huán)境評(píng)價(jià)點(diǎn)與1個(gè)代表城市整體環(huán)境狀況的城市對(duì)照點(diǎn)，6個(gè)區(qū)域邊界點(diǎn)，5個(gè)分布在北京二環(huán)、三環(huán)和四環(huán)主干道上的交通點(diǎn)。至此，35個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)將涵蓋環(huán)境評(píng)價(jià)點(diǎn)、對(duì)照點(diǎn)、區(qū)域邊界點(diǎn)、交通點(diǎn)4種類型，均勻分布于各區(qū)縣。研究區(qū)域及監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布如圖1所示。

北京市監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)板塊主要分為5個(gè)區(qū)域，分別是城六區(qū)、西北部、東北部、東南部和西南部。交通污染監(jiān)控點(diǎn)分為5個(gè)部分，分別是：前門(mén)到東大街、永定門(mén)內(nèi)大街、西直門(mén)北大街、南三環(huán)西路和東四環(huán)北路。交通污染監(jiān)控站點(diǎn)選在二三四環(huán)路及地鐵站附近，是為監(jiān)測(cè)車輛和人流聚集對(duì)空氣的影響。區(qū)域?qū)φ拯c(diǎn)分為6個(gè)部分，分別是：京西北八達(dá)嶺、京東北密云水庫(kù)、京南榆垡、京東東高村、京東南永樂(lè)店和京西南琉璃河，涵蓋了北京的正東、正南、西北、東北、西南、東南6個(gè)方向。

3 空間插值方法概述及插值模型選取

3.1 空間插值方法概述

空間插值是一種通過(guò)已知空間數(shù)據(jù)推求未知空間數(shù)據(jù)的方法，它是基于“地理學(xué)第一定律”的基本假設(shè)提出的［9］：空間位置上越靠近的點(diǎn)，具有相似特征值的可能性越大；而距離越遠(yuǎn)的點(diǎn)，其具有相似特征值的可能性越小。比如對(duì)空氣中PM2.5的含量進(jìn)行測(cè)量，如果某一樣本的含量較高，則在它附近采集的樣本中PM2.5含量較高的可能性也較大，即空間距離較近的樣本之間具有一定的相關(guān)性；而在遠(yuǎn)離這一樣本點(diǎn)的其他地方采集的樣本中PM2.5的含量則可能高也可能低，即空間距離遠(yuǎn)的樣本是相互獨(dú)立的。也就是說(shuō)，根據(jù)一組已知的空間數(shù)據(jù)，不管是在離散點(diǎn)的形式還是分區(qū)的數(shù)據(jù)形式，都可以以這些數(shù)據(jù)為依據(jù)確定函數(shù)關(guān)系，使得該函數(shù)關(guān)系式能最接近已知數(shù)據(jù)，并根據(jù)該關(guān)系函數(shù)式推求出范圍內(nèi)其他任意點(diǎn)或任意分區(qū)的值，當(dāng)然也包括未知點(diǎn)或未知分區(qū)的值。［10］空間插值的分類標(biāo)準(zhǔn)有確定或隨機(jī)、點(diǎn)與面、全局或局部等。［11］從不同的標(biāo)準(zhǔn)出發(fā)，可以有多種不同的分類。根據(jù)已知點(diǎn)和已知分區(qū)數(shù)據(jù)的不同，鄔倫等［12］對(duì)應(yīng)地分為空間內(nèi)插和外推兩種算法：通過(guò)已知點(diǎn)的數(shù)據(jù)推求同一個(gè)區(qū)域其他位置點(diǎn)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法，即空間內(nèi)插；通過(guò)已知區(qū)域的數(shù)據(jù)，推求其他區(qū)域數(shù)據(jù)的方法，則是空間外推。黃杏元等［13］將空間數(shù)據(jù)插值分為點(diǎn)的內(nèi)插和區(qū)域的內(nèi)插。

3.2 反距離權(quán)重模型原理及選用說(shuō)明

本文在ArcGIS 10.2版本基礎(chǔ)上使用反距離加權(quán)模型對(duì)大氣污染物質(zhì)量濃度進(jìn)行空間插值。

反距離權(quán)重插值（IDW）原理：IDW（inverse distance weighted）是一種常用而簡(jiǎn)單的空間插值方法，它以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)間的距離為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，距離插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)賦予越大的權(quán)重。［14］設(shè)平面上分布著一系列離散點(diǎn)，已知坐標(biāo)和值為Xi，Yi，Zi（i=1，2，…，n），根據(jù)周圍離散點(diǎn)的值和距離加權(quán)值求得z點(diǎn)值，如式（1）：

IDW通過(guò)對(duì)鄰近區(qū)域的每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行平均運(yùn)算獲取內(nèi)插單元值，是一個(gè)均分過(guò)程。選取反距離權(quán)重作為插值模型主要有以下幾點(diǎn)原因：

1）北京35個(gè)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布較為均勻，監(jiān)測(cè)點(diǎn)的密集程度符合IDW要求［15］。

2）IDW算法簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)容易、運(yùn)算效率高、插值中所需存儲(chǔ)空間最小，只需要計(jì)算好權(quán)重便可以得到很好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3）另一種常用的插值方法：克里金（Kriging）插值法雖然插值結(jié)果精確度高，可以計(jì)算偏差，插值效果在總體上優(yōu)于IDW法，但是對(duì)插值樣本點(diǎn)要求較高，［16］本文樣本點(diǎn)無(wú)法滿足克里金插值模型的要求，使用后插值的效果略低于IDW的效果。

綜上所述，本文在實(shí)驗(yàn)中選取反距離權(quán)重模型進(jìn)行空間插值分析。

4 大氣污染物秋冬季節(jié)空間分布特征

本文主要分析2014年全年6類大氣污染物質(zhì)量濃度的空間分布特征，并使用反距離權(quán)重模型進(jìn)行空間插值，得到污染物空間分布圖，進(jìn)而直觀地分析其空間分布特性。

4.1 2014年CO空間污染分布特征

由圖2可知，年均CO質(zhì)量濃度最高值約為2 mg/m3，最低值在1 mg/m3，質(zhì)量濃度在較低水平。根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中CO的一級(jí)質(zhì)量濃度限值5 mg/m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量濃度分布上，全年年均值處于空氣質(zhì)量較好的范圍。

在空間分布上，CO質(zhì)量濃度年均值由高到低的順序?yàn)椋耗喜俊葜袞|部＞中西部＞北部，總體上CO質(zhì)量濃度由北至南逐漸升高。污染物質(zhì)量濃度較高的地區(qū)集中在房山區(qū)、大興區(qū)、通州區(qū)以及城六區(qū)。

4.2 NO2空間污染分布特征

圖3為2014年北京市NO2質(zhì)量濃度年均值的空間分布特征圖。由圖可知，NO2質(zhì)量濃度在17.22～105.4 μg/m3范圍內(nèi)，根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中NO2的一級(jí)質(zhì)量濃度限值為100 μg/m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量分布上，全年NO2年均值處于空氣質(zhì)量良好的范圍。在空間分布上，NO2質(zhì)量濃度年均值由高到低的順序?yàn)椋撼橇鶇^(qū)＞東南部＞西南部＞西北部＞東北部，并且質(zhì)量濃度相差較大，NO2質(zhì)量濃度存在較大的地理差異性，并且主要集中在城市中心地區(qū)。

4.3 SO2空間污染分布特征

由圖4可知，SO2質(zhì)量濃度在14.27～25.75 μg/m3范圍內(nèi)，最高值與最低值之間差距不大，根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中SO2一級(jí)質(zhì)量濃度限值為150 μg/m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量濃度分布上，全年SO2年均值處于空氣質(zhì)量良好的范圍。在空間分布上，SO2質(zhì)量濃度年均值由高到低的順序?yàn)椋簴|南部＞城六區(qū)＞西南部＞北部，其中，城六區(qū)中朝陽(yáng)、東城、豐臺(tái)污染較為嚴(yán)重，南部通州區(qū)、大興區(qū)污染比較嚴(yán)重，總體上，SO2質(zhì)量濃度由北至南逐漸升高。

4.4 O3空間污染分布特征

由圖5可知，O3質(zhì)量濃度在27～80 μg/m3范圍內(nèi)，最高值與最低值之間差距不大，根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中O3的一級(jí)質(zhì)量濃度限值為100 μg/ m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量濃度分布上，全年O3年均值處于空氣質(zhì)量良好的范圍。在空間分布上，O3質(zhì)量濃度年均值由高到低的順序?yàn)椋簴|北部＞西南部＞城六區(qū)＞南部，全市O3質(zhì)量濃度由南至北逐漸升高，空間差異性較大。

4.5 PM10空間污染分布特征

圖6為2014年北京市PM10質(zhì)量濃度年均值空間分布特征圖。圖中PM10質(zhì)量濃度在76～179 μg/ m3范圍內(nèi)，最高值與最低值之間差距較大，根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中PM10的一級(jí)質(zhì)量濃度限值為100 μg/m3，二級(jí)質(zhì)量濃度限值為250 μg/m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量濃度分布上，全年P(guān)M10年均值處于中度污染物的范圍。在空間分布上，PM10質(zhì)量濃度年均值由高到低的順序?yàn)椋何髂喜浚緰|南部＞城六區(qū)＞北部，全市PM10質(zhì)量濃度由北至南依次升高，存在一定的空間差異性，污染嚴(yán)重區(qū)域集中在房山區(qū)、大興區(qū)以及通州區(qū)。

4.6 PM2.5空間污染分布特征

圖7為2014年北京市PM2.5質(zhì)量濃度年均值空間分布特征圖。圖中PM2.5質(zhì)量濃度在67～123 μg／m3范圍內(nèi)，最高值與最低值之間差距較大，根據(jù)環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)中PM2.5一級(jí)質(zhì)量濃度限值為75μg／m3，二級(jí)質(zhì)量濃度限值為115μg／m3，三級(jí)質(zhì)量濃度限值為150μg／m3的標(biāo)準(zhǔn)，在質(zhì)量濃度分布上，全年P(guān)M2.5年均值處于空氣中度污染的范圍。

6類大氣污染物空間分布如表1所示，可以清晰地看出6類大氣污染物質(zhì)量濃度范圍和空間分布特性以及重污染區(qū)域。

污染物空間分布特性總結(jié)表Table1 Tableofthespatialdistributioncharacteristicsof6kindsofairpollutants

5 結(jié)論與展望

1）2014年北京市6類大氣污染物質(zhì)量濃度空間插值結(jié)果表明：大氣污染物中一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、二氧化硫（SO2）質(zhì)量濃度年均值在輕度污染范圍之內(nèi)，其中CO濃度最低，污染程度最弱；可吸入顆粒物（PM10）、細(xì)顆粒物（PM2.5）年均質(zhì)量濃度偏高，污染程度較為嚴(yán)重，是當(dāng)前大氣污染中主要污染物。

2）2014年北京市6類大氣污染物在空間分布上除O3空間分布從北至南污染質(zhì)量濃度依次降低之外，其余大氣污染物均呈現(xiàn)由北至南污染質(zhì)量濃度依次升高，即南高北低，其中，NO2污染質(zhì)量濃度最高集中在城中心，其他大氣污染物最高污染質(zhì)量濃度均在南部地區(qū)，特別是通州、大興、房山區(qū)。

3）本文主要就2014年北京市6類主要大氣污染物年均值進(jìn)行分析，利用空間插值技術(shù)得到了大氣污染物質(zhì)量濃度在空間上的整體變化趨勢(shì)，大部分大氣污染物集中于北京市南部以及城六區(qū)，這主要是由于地理因素和氣象因素所導(dǎo)致，在大氣治理和防治過(guò)程中應(yīng)充分考慮大氣污染物空間分布的差異性，對(duì)重點(diǎn)污染區(qū)域采取特殊方法，結(jié)合污染物分布特性制定相關(guān)防治的法律法規(guī)，使得大氣治理能取得更好的效果。

4）展望

本文主要研究北京市6類大氣污染物的空間分布特性，并根據(jù)其空間插值的結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)，但是沒(méi)有進(jìn)一步分析造成這種空間差異性的原因，沒(méi)有結(jié)合氣象和地理差異性進(jìn)一步分析，這將是下一步研究的方向。

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（責(zé)任編輯 李亞青）

Air Pollutant Analysis on Spatial Distribution Characteristics in Beijing in 2014

LIU Jun-xiu，YANG Peng
（Beijing Key Laboratory of Information Service Engineering，Beijing Union University，Beijing 100101，China）

Based on Geographic Information System，ArcGIS 10.2 platform，using IDW spatial interpolation model，the concentration in mean variation and spatial distribution characteristics of six air pollutants that 35 environmental quality monitoring sites monitored in 2014，including CO，NO2and O3，Inhalable particles（PM10），fine particulate matter（PM2.5），and SO2are analyzed.Results showed that concentrations of CO，NO2，SO2，O3and PM10，PM2.5were in 1 to 3（unit：mg/m3），17.22～105.4（unit：μg/m3），14.27～25.75（unit：μg/m3），27～81（unit：μg/m3），76～179（unit：μg/m3），67～123（unit：ug/m3），from which we can see，except for PM10and PM2.5，the annual concentration of other atmospheric pollutants in Beijing 2014 is not high，which are within the range of slight pollution.In addition，O3concentration spatial distribution presents the characteristics of higher in the north and lower in the south.The others showed higher concentrations in the southern and central area，and lower concentration in the norther area.

Beijing；Air pollutants；Geographic information system；Spatial interpolation

X 51

A

1005-0310（2016）03-0032-06

10.16255/j.cnki.ldxbz.2016.03.006

2016-03-17

長(zhǎng)城學(xué)者計(jì)劃項(xiàng)目（CIT&TCD20130320）。

劉俊秀（1991-），女，北京市人，北京聯(lián)合大學(xué)北京市信息服務(wù)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室碩士研究生，主要研究方向?yàn)槌鞘锌諝赓|(zhì)量監(jiān)測(cè)、地理信息系統(tǒng)。

楊鵬（1965-），男，四川大英人，北京聯(lián)合大學(xué)校長(zhǎng)助理、科研處處長(zhǎng)、教授、博士、博導(dǎo)，主要研究方向?yàn)榈V業(yè)工程、安全工程與系統(tǒng)工程研究。E-mail：yangpeng@buu.edu.cn