陳亞慧 葛躍

摘要? 利用東部沿海地區(qū)2014年11月到2015年1月的ρ（PM2.5）逐時數(shù)據(jù)，分析研究PM2.5的時空分布特征。結(jié)果表明，ρ（PM2.5）的基底效應(yīng)值在0.08～0.40，以結(jié)構(gòu)性變異為主，空間自相關(guān)程度分別為強(qiáng)、中等，研究時段內(nèi)PM2.5與空間結(jié)構(gòu)和人類活動都存在關(guān)系;對典型城市秋冬交替時間段內(nèi)的逐日ρ（PM2.5）時間序列進(jìn)行小波分析，發(fā)現(xiàn)ρ（PM2.5）在不同時間尺度上具有不同的“高-低”交替變化規(guī)律，從秋季到冬季ρ（PM2.5）污染逐漸惡化?？傮w上，東部沿海地區(qū)秋冬季PM2.5污染情況存在一定的空間自相關(guān)性和周期性，應(yīng)針對其時空特征進(jìn)行聯(lián)防聯(lián)控和統(tǒng)籌治理。

關(guān)鍵詞 PM2.5;東部沿海;地統(tǒng)計分析;小波分析

中圖分類號：X513 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-3305（2019）01-053-04

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2019.01.020

Spatial and Temporal Variation Characteristics of PM2.5 Pollution in Au tumn and Winter in East ern Coastal Areas

CHEN Ya-hui? et al（Hefei Environmental Monitoring Center， Hefei， Anhui 230031）

Abstract Using the hourly ρ（PM2.5） data of the eastern coastal areas from November 2014 to January 2015， the spatial and temporal distribution characteristics of PM2.5 were analyzed. The substrate effect value of ρ（PM2.5） was 0.08-0.40， the type of ρ（PM2.5） variation was mainly structural variation，and the degree of spatial autocorrelation was strong and moderate， respectively. There was a relationship between PM2.5 and spatial structure， human activities during the studied time period. The wavelet analysis showed that ρ（PM2.5） had different change rule of high and low alternations in different time scale， and PM2.5 pollution was gradually serious from autumn to winter. In general， there was a certain spatial autocorrelation and periodicity of PM2.5 pollution in autumn and winter in the eastern coastal areas， so joint prevention and control and overall treatment should be carried out according to its spatial and temporal characteristics.

Key words? ?PM2.5; Eastern coastal areas; Geo-statistical analysis; Wavelet analysis

我國東部沿海地區(qū)自然資源豐富，區(qū)位優(yōu)勢突出，是我國城市化高度發(fā)達(dá)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的地區(qū)，與此同時，城市的高速發(fā)展也帶來了日趨嚴(yán)重的大氣污染問題，國內(nèi)外許多學(xué)者針對PM2.5污染特征方面開展了許多研究[1-5]，但大部分研究空間尺度較小，監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量較少，監(jiān)測頻次較低，而且主要分析PM2.5含量的動態(tài)變化特征和區(qū)域差異及其影響因素，較少關(guān)注PM2.5污染的時間尺度特征和空間自相關(guān)性。自2012年12月起，京津冀、東部沿海和珠三角以及省會城市建立了PM2.5監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，充分利用該監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)豐富的數(shù)據(jù)資源開展PM2.5的時空變異特征[6]，有利于掌握城市群PM2.5的時空分布規(guī)律，為區(qū)域PM2.5的削減及聯(lián)防聯(lián)控提供基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)。

筆者采用地統(tǒng)計和小波統(tǒng)計，以東部沿海地區(qū)為研究對象，對PM2.5進(jìn)行動態(tài)變化和空間差異分析，揭示其動態(tài)變化的時間尺度特征和空間自相關(guān)性，旨在為東部沿海地區(qū)霧霾污染防治提供科學(xué)依據(jù)和決策參考。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

東部沿海地區(qū)各國控大氣環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測站點(diǎn)分布見圖1。數(shù)據(jù)起止時間為2014年11月1日至2015年1月31日，每個月份對應(yīng)的有效數(shù)據(jù)量達(dá)10萬條以上。在數(shù)據(jù)搜集過程中，因傳輸網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定、氣象條件等因素會產(chǎn)生一些異常值和缺失值，需要采用時間回歸模型進(jìn)行建模[7]，該文利用MATLAB R2012b軟件中的interp1（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)了PM2.5含量時間序列的分段3次插值。

1.2 分析方法

1.2.1 空間自相關(guān)性分析 采用地統(tǒng)計分析東部沿海地區(qū)PM2.5含量的空間自相關(guān)性。地統(tǒng)計學(xué)以隨經(jīng)、緯度變化的ρ（PM2.5）作為區(qū)域化變量處理時，能同時反映其空間分布的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性[2]。相應(yīng)的變異函數(shù)模型有球狀模型和高斯模型[8]。

球狀模型公式如下：

式中，C0為塊金值;a為空間自相關(guān)距離;C為偏基臺值;C0+C為總基臺值。

C0和C分別描述了由隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性因素引起的變異，C0+C反映了總變異特征。C0與C0+C之比稱為基底效應(yīng)，記為Q，可用其來描述污染物變異的性質(zhì)和空間自相關(guān)程度。根據(jù)Q值的大小可對空間變異性質(zhì)進(jìn)行分級[9]，分級標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

1.2.2 小波分析 ρ（PM2.5）是日值資料的時間序列，受多種因素的影響，直接對原始數(shù)據(jù)的分析很難發(fā)掘出多尺度變化的規(guī)律性，如果用簡單的平均等分析方法進(jìn)行處理，又會造成某些細(xì)節(jié)的丟失。因此尋找一種合理的分析方法就顯得尤為必要，小波分析作為一種時頻分析方法，可以有效地挖掘出ρ（PM2.5）時間序列的變化信息，已經(jīng)有研究表明利用小波分析的方法研究ρ（PM2.5）的變化特征是切實(shí)可行的。小波方差圖可用來確定信號中不同種尺度擾動的相對強(qiáng)度和存在的主要時間尺度，即主周期。

2 結(jié)果與分析

2.1 東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）描述性分析

表2為東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）的基本統(tǒng)計分析結(jié)果。對于ρ（PM2.5）的常規(guī)統(tǒng)計分析能夠概括出ρ（PM2.5）的整體特征，但是不能反映其局部的變化特征，即只是在某種程度上反映樣本本體，而不能定量刻畫出ρ（PM2.5）的隨機(jī)性和結(jié)構(gòu)性。為了更好地了解ρ（PM2.5）的空間變異特征，需要進(jìn)一步采用地統(tǒng)計學(xué)方法對ρ（PM2.5）空間變異特征進(jìn)行分析。

2.2 東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）空間變異特征分析

2.2.1 各向同性 應(yīng)用GS+9.0進(jìn)行半變異函數(shù)參數(shù)的計算和理論模型的擬合。該文按照GS+9.0自動生成的步長作為理論步長，對秋冬季節(jié)東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）的半變異函數(shù)參數(shù)進(jìn)行計算，3種擬合模型結(jié)果以及參數(shù)見表3。

根據(jù)殘差越小越好和決定系數(shù)越大越好的原則，由表3可得，2014年11月和2015年1月的ρ（PM2.5）應(yīng)選用球形模型作為擬合模型，Q值分別為6.94%和19.12%，變程分別為217.1和336.2 km，2014年12月的ρ（PM2.5）應(yīng)選用高斯模型作為擬合模型，Q值為26.24%，變程為290.0 km。從基底效應(yīng)值看來，東部沿海地區(qū)的ρ（PM2.5）呈現(xiàn)出一定的空間相關(guān)性，2014年11月和2015年1月的東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）有強(qiáng)烈的空間相關(guān)性，主要受自然因素控制，受人為因素影響較小;2015年1月的東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）的空間自相關(guān)性要弱于2014年11月的空間相關(guān)性，2014年12月的東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）具有中等程度的空間相關(guān)性，受自然因素和人為因素的影響程度相當(dāng)。從月份看來，2014年11月至2015年1月這一階段ρ（PM2.5）的基底效應(yīng)有一個上升和下降的過程，基底效應(yīng)值從2014年11月的6.94%上升到2014年12月的26.24%，然后下降到19.12%，總體增幅為175%。從變程看來，東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）從2014年11月的217.1 km增加到336.2 km，增幅為55%，空間自相關(guān)性的距離在逐漸增大，表明PM2.5污染影響的范圍在擴(kuò)大。

2.2.2 各向異性? ?ρ（PM2.5）空間分布特征是多種影響因素在不同空間方向尺度上共同作用的結(jié)果，為了能夠更加準(zhǔn)確地分析ρ（PM2.5）的空間特征，還需要對ρ（PM2.5）在不同方向上的變化趨勢進(jìn)行分析。該文利用R地統(tǒng)計包geoR繪制了東-西（0°）、南-北（90°）、東北-西南（45°），西北-東南（135°）4個方向的半變異函數(shù)圖（圖2）。從圖2可以看出，2014年11月的ρ（PM2.5）在西北-東南方向上的380 km左右距離上存在明顯差異，3個月的各向異性半變異函數(shù)圖在大于600 km左右的距離外開始出現(xiàn)較大差異，除此之外，2014年11月、2014年12月和2015年1月的ρ（PM2.5）在各個方向上的半變異曲線變化趨勢大致相同，總體上，各向同性多于各向異性，該地區(qū)PM2.5的污染整體較為嚴(yán)重。

2.3 典型城市ρ（PM2.5）的時間變化特征

考慮到東部沿海地區(qū)涉及到的城市較多，該文選取了3個典型城市，分別是南京、上海和杭州作為時間變化分析的案例。

2.3.1 典型城市ρ（PM2.5）的時間序列? 3個城市2014年11月1日至2015年1月31日的逐日ρ（PM2.5）時間序列見圖3。PM2.5污染程度受污染源排放強(qiáng)度及氣象條件等因素的綜合作用，污染指數(shù)信號是非穩(wěn)定的，呈現(xiàn)出混沌性，具有非線性和多時間尺度特性。

2.3.2 典型城市ρ（PM2.5）的多尺度變化特征? 為分析典型城市PM2.5濃度的季節(jié)變化、短期變化特征，需要將PM2.5日值數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解，圖4～6為PM2.5序列經(jīng)過雙正交小波bior（4，4）5級分解后的插值結(jié)果。從圖4～6可以看出，當(dāng)尺度比較小時，3個城市的ρ（PM2.5）小波變換序列表現(xiàn)的變化比較劇烈，隨著尺度的倍增，小波變換時間序列變得越來越光滑，在第5尺度級別上的小波變換已經(jīng)呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的周期性，近似正弦波形特征，表明它對原始時間序列的影響比較穩(wěn)定，影響的時間也比小尺度的要長。

振蕩信號強(qiáng)弱通過小波系數(shù)的大小來表示，小波系數(shù)越大，PM2.5污染指數(shù)越大，污染越嚴(yán)重，小波系數(shù)越小，PM2.5污染指數(shù)越小，污染越輕。在32 d的時間尺度上，南京市和杭州市的小波系數(shù)圖近似一致，3個月時間段內(nèi)的PM2.5污染表現(xiàn)出“中高-低-較高-低”的變化特征，從2014年11月底至12月初的PM2.5污染最輕，2014年11月中旬相對嚴(yán)重，從2014年12月初到2015年1月中旬，PM2.5污染狀況持續(xù)加重，2015年1月中旬污染最為嚴(yán)重。從上海市的小波系數(shù)圖可以看出，3個月時間段內(nèi)的PM2.5污染從輕到重，漸漸惡化。從時間尺度上來看，從秋季到冬季這一時間段內(nèi)的污染是在加劇的，3個城市在2015年中旬PM2.5污染都較為嚴(yán)重，在2～8 d的尺度下，都表現(xiàn)為振蕩顯著的特征，污染狀態(tài)具有強(qiáng)烈的波動性，振蕩周期很短，振動頻率較高，具有高頻的特性。在16 d的尺度下，表現(xiàn)為初期振蕩相對較弱，而后期振蕩顯著的特征，對應(yīng)的時間段也表明冬季污染高于秋季。

各種尺度擾動的相對強(qiáng)度中，最大峰值處的尺度稱為該時間序列的主要時間尺度，用以反映時間序列的主要周期。通過小波方差圖可非常方便地尋求（查找）一個時間序列中起主要作用的尺度（周期）。因而可以準(zhǔn)確地診斷出多長周期的振動最強(qiáng)，即起主要作用的周期。從圖7可以看出，南京市、杭州市和上海市3個月逐日PM2.5的污染狀況變化分別具有近7、10、9 d左右的主周期。

3 結(jié)論

（1）東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）經(jīng)K-S檢驗(yàn)均能很好地符合正態(tài)分布。東部沿海地區(qū)ρ（PM2.5）各月的變異系數(shù)均介于10%～100%范圍，空間變異性程度均屬于中等水平，研究區(qū)域內(nèi)各監(jiān)測站點(diǎn)的ρ（PM2.5）在地域上有較大的變異性，呈現(xiàn)出較大的離散性。

（2）ρ（PM2.5）的基底效應(yīng)在0.08～0.40，ρ（PM2.5）變異類別以結(jié)構(gòu)性變異為主，空間自相關(guān)程度分別為強(qiáng)、中等強(qiáng)度，存在時空差異性。2014年12月、2014年11月和2015年1月的ρ（PM2.5）在各個方向上的半變異函數(shù)曲線變化趨勢大致相同，屬于各向同性。

（3）南京市、杭州市和上海市3個典型城市秋冬季節(jié)污染指數(shù)的變化具有多尺度的特征，在各時間尺度上具有不同的變化規(guī)律，且以近7、10、9 d左右的變化為主周期。冬季中期時段處于污染相對較嚴(yán)重的階段，且持續(xù)一定時期，污染前景不容忽視。

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