中国城市空气污染指数的区域分布特征❋

高会旺，陈金玲，陈 静

（中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室，山东青岛266100）

中国城市空气污染指数的区域分布特征❋

高会旺，陈金玲，陈 静

（中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室，山东青岛266100）

随着霾天气的大范围出现，空气污染已成为中国最受关注的区域性环境问题。本文主要基于中国73个城市近5年（2007年6月5日～2012年6月4日）的空气污染指数（API），利用聚类分析和趋势分析等方法，研究了中国城市空气污染的区域分布和季节变化特征，讨论了天气现象对空气污染指数区域分布的影响。研究表明：（1）根据空气污染指数，中国73个城市可分为6个类群，分别是东北城市群、华北城市群、山东城市群、中西部城市群、华中和东南沿海城市群以及华南城市群；（2）与前期研究相比，降雨依然是影响API时空分布的主要因素，频繁发生的霾天气也成为API变化的重要原因；（3）当API≥100时，霾、沙尘和烟幕等天气现象对API空间分布的影响存在城市群间差异；（4）趋势分析表明，北方大部分城市的API呈降低趋势，而南方约50%城市的API呈上升趋势，PM2.5～10的浓度变化可能是造成这种变化趋势的主要原因。

城市空气质量；空气污染指数；系统聚类；趋势分析；区域分布

空气污染指数（Air Pollution Index，API）是根据常规监测的PM10、SO2、NO23种大气污染物的浓度，并参照环境空气质量标准计算出来的概念性指数，用以分级表征空气污染程度，并对人们的日常生活提供警示［1-2］。国外早在1970年代就利用污染指数（Pollution Standard Index，PSI）开展空气污染的相关研究［3-4］。中国对空气污染指数的研究始于二十世纪末［5-7］，从2013年开始，空气质量指数（Air Quality Index，AQI）逐步取代了API，以反映我国空气污染物的种类变化和环境空气质量新标准。

迄今为止，中国关于城市空气污染指数的研究大体可以分为3方面：（1）空气污染指数预测方法探索［8-9］和数值模拟方法的改进［10-11］，发展了我国环境空气质量的预测模型；（2）空气污染指数时间序列变化特征及其影响因素分析［12-13］，证实了城市API具有显著的季节变化和年际变化特征，影响因素包括地形地势、天气条件、人类活动和经济水平等；（3）某些区域（个别研究包括了全国主要城市）空气污染指数的时空变化特征及主要影响因子，例如Chen等［14］研究显示，天气系统的转变对中国北方城市空气污染指数的变化有显著影响；Qu等［15］和Gao等［16］研究表明，秦岭至淮河一线为我国城市空气污染指数空间分布的南北方分界，反映了降雨在空气污染区域分布中的重要作用。

已有研究表明，中国大部分城市空气污染指数在天气条件和人为因素的影响下呈现出明显的时空变化特征，但这些研究的对象多为单一城市或多个分散城市，个别研究也包括了某些局部地区城市群，但对全国范围内重点城市空气污染指数的系统研究则较少，在时间上也没有包括最近几年的观测数据，因此无法反映全国广大地区空气质量的整体变化和时间演变趋势。

众所周知，中国目前的空气污染形势在不断发生变化，因此利用最新数据开展研究就显得十分必要，它可以更好地认识环境空气质量的现状及治理措施的实际效果，也为区域乃至全国空气污染控制政策的制定和实施提供科学参考。

本研究基于中国73个重点城市近5年（2007年6月5日～2012年6月4日）的API日值资料，着重分析近年来中国城市API的时空分布特征和天气现象（雨、雪、霾、沙尘和烟幕）对API区域分布和季节变化的影响，并与Gao等［16］的研究结果（2004年6月5日～2007年6月4日，后文称前3年）做比较，以揭示近年来空气污染指数趋势的变化。

1 数据来源和分析方法

空气污染指数的资料来源于国家环境保护部官方网站（http：／／datacenter.mep.gov.cn／report／air_daily／air_dairy.jsp），从2007年6月5日～2012年6月4日，共5年的时间序列资料，该资料为API日值。Gao等［16］曾利用3年的API资料（2004年6月5日～2007年6月4日）研究了中国空气污染的分区。在其研究中，考虑到所选城市的代表性及能够提供API数值的西部城市较少等原因，最终选择了73个城市进行分析，为便于比较，本文也选取这73个城市进行研究。国家环境保护部网站提供的73个城市5年的API数据共有133 118个，缺失率为0.19%。对缺失的API数据采取邻近时间点平均的方法填补，即选取缺失值前后各2天的4个数据做几何平均后对缺失值进行填补，填补后的完整数据共有133 371个。地面气象数据，包括天气现象和降水量等由中国气象局提供（China Meteorological Administration，CMA）。其中天气现象包括降雨、降雪、沙尘、霾和烟幕，需从中国气象局提供的地面气象记录代码中识别。在73个城市中，有10个城市没有对应的气象数据或数据不完整，本研究中选取与其相近城市气象站的数据作为替代，被替代城市和相近城市气象站的伙伴关系分别是：抚顺-大伙房、平顶山-郏县、湖州-溧阳市、济宁-兖州市、枣庄-市中区、张家界-桑植县、连云港-赣榆县、扬州-高邮市、绍兴-嵊州市和珠海-澳门北区，其中珠海的替代城市澳门北区气象站没有日降水量数据。此外，仍有泉州、德阳和镇江等3个城市气象站无数据，其周边也无替代气象站数据可用，在天气因素对API的影响分析中，剔除了这3个城市。

运用系统聚类分析法对城市API进行空间分布研究，以皮尔逊系数作为判断各城市间API差异程度的度量标准［16］，进而将73个城市分为不同的城市群。在研究天气现象对API空间分布影响时，本文采用空间分布相似度法。以A和B表示2个不同的API数据集，定义空间分布相似度，用以反映A和B 2个API数据集空间分布（聚类结果）一致性水平：

其中：Ac为数据集A相对于数据集B空间分布发生变化（不在同一类群）的城市个数；Bt为城市总数。

采用XLSTAT（http：／／www.xlstat.com／en／）工具中的Mann-kendall检验方法［17-18］对各城市API上升或下降的趋势进行显著性检验，零假设是API无上升或下降趋势。

2 结果与讨论

2.1城市API的空间分布和天气现象的影响

基于聚类分析结果，73个城市被分为6个城市群，分别是东北城市群、华北城市群、山东城市群、中西部城市群、华中和东南沿海城市群以及华南城市群（见图1）。Gao等［16］根据2004年6月5日～2007年6月4日的API资料，将73个重点城市分为7个城市群，分别为东北城市群、华北和中部城市群、山东城市群、华中和长江三角洲城市群、东南沿海和南方内陆城市群、西南城市群和华南沿海城市群，且广西柳州与湖南常德2个城市因分别单独归类，在空间分布分析中没有被考虑。与此相比，本研究中城市群的数量减少了1个，且柳州和常德分别归属于华南城市群以及华中和东南沿海城市群。东北和山东城市群几乎没有变化（仅牡丹江由东北城市群被归到中西部城市群中），但其他城市群均发生了较为明显的变化。华南城市群增加了3个内陆城市（柳州、桂林和韶关），华中多数城市、长江三角洲区域和东南沿海城市连城一片，被归并为1个城市群，使得南方的成群个数由4减少到3，西南城市与中部的陕西和河南的城市被归到一个城市群中，构成了中西部城市群，华北城市群被单独列为1个群（见表1）。

图2（a）显示了前3年城市群API及天气现象信息。天气现象在不同城市群的分布明显不同。东北城市单独组成一个城市群，其沙尘天数低于北方其他城市群，烟幕天和降雪天数都高于全国其他城市群。华北和中部城市群的API均值明显高于其他城市群，且API标准差系数（变异系数，反映API的波动强弱）最大，这主要与沙尘天数多和降水量少有关。相对于北方的其他2个城市群，山东城市群因其降雨量较多而被归为1个城市群。西南地区降雨天数最多，但降雨量是南方城市群中最少的，除了污染物排放因素之外，这也可能是导致该城市群API高于南方其他城市群的原因。东南沿海和华南内陆城市群的降雨量最高，华南沿海城市群降雨量次之，因此这些城市被分成2个城市群。相对于南方其他3个城市群，华中和长江三角洲降雨量较低、降雨天数少，因此被归为1个城市群。

图1 2007年6月5日～2012年6月4日全国73个城市聚类图Fig.1 Distributions of city clusters in China from June 5，2007 to June 4，2012

表1 2004～2007年与2007～2012年城市类群比较Table 1 Comparison within the city clusters between 2004～2007 and 2007～2012

图2（b）显示了近5年城市群API及天气现象信息。城市群API的均值总体上呈现北方高于南方、内陆高于沿海的分布，这与全国污染天数的分布一致（见2.2节），且与降水量有明显的负相关［16］。除降水量外，其他天气现象也呈现出空间差异的分布特征。东北和华北烟幕天数最多，主要是由于每年几个月到半年的供暖季，北方燃煤排放大量的烟尘对环境空气造成了污染。华北城市群的沙尘天数明显高于其他城市群，沙尘天气的事件性暴发特征导致了华北城市群API的标准差系数最高。华北、长江三角洲（属于华中和东南沿海城市群）和珠江三角洲（属于华南城市群）是霾污染频发的地区［19］。严重的霾污染可能是导致华北城市群由华北和中部城市群中独立出来的原因之一。南方霾天数比例明显高于北方，但API明显低于北方，这意味着南方API的高低并不能准确反映霾污染的发生与否（详见2.2节），这也正是中国发布和即将实施新的环境空气质量标准的原因。降雪主要集中在北方，东北城市群降雪天数最多，其次是山东城市群，华北城市群和中西部城市群降雪天数相近。

上述分析表明，天气现象呈现出空间分布特征，并对全国城市群空间归类产生影响。本文假设如果超过10%的城市在同一天发生了同一种天气现象，就认为这一天气现象可能会影响城市API的空间分布。将发生该天气现象时所有城市的API作为新数据集并进行聚类分析，获得新的城市群分类结果。研究发现，利用新数据集得到的城市群数量与利用整体API数据集的分类结果基本一致，仅降雨天API聚类结果得到的城市群数量比整体多1个，东南沿海城市群从华中和东南沿海城市群中分离出来。为了便于比较，在降雨天的城市API聚类中，将华中和东南沿海城市群合并，使城市群数量为6，与整体数据集的聚类数量一致。根据不同天气现象建立的新的API数据集为A，比较新数据集的聚类结果与整体数据集（B）的聚类结果，得到发生变化的城市数，进一步计算得到降雨天、霾天、降雪天、沙尘天和烟幕天数据集与整体数据集的空间分布相似度分别为97.1%、95.7%、81.4%、80.0%和81.4%（见表2）。

图2 各城市群API均值及天气现象天数Fig.2 API values and days with different weathers in city clusters

降雨天的API与整体API空间分布的相似度最高，这与已有研究结果相一致，证实了降雨对城市API空间分布的重要作用［15-16］。霾天的API与整体API空间分布相似度超过了95%，持续性、大面积的霾污染可能是决定城市API空间分布的主要原因之一，因此霾污染的影响不容忽视［19-21］。降雪、烟幕和沙尘天的API与整体API空间分布相似度相近，约为80%。与整体API的城市聚类相比，华北城市群的城市在降雨、霾和降雪天API的聚类中基本没有发生变化，主要在沙尘天API的聚类中发生了变化，表明沙尘对华北城市群空间分布变化的影响较强，这与华北城市群沙尘天最多的现象是一致的。中西部城市群以及华中和东南沿海城市群的变化主要集中在降雪天、沙尘天和烟幕天，在降雨和霾天基本没有发生变化，表明降雨和霾天对该城市群空间分布变化的影响相对较弱。

降雨、降雪、沙尘和烟幕等不仅有空间分布差异，同时也是季节性天气现象，因此，城市群空间分布可能受到季节性天气的影响。春季是沙尘频发的季节，夏季降雨最多，冬季降雪和烟幕天相对较多，秋季没有明显的季节性天气变化（见图3）。分别以5年不同季节的API数据集为B，以不同季节中不同天气现象下的API数据集为A，计算得到近5年春季沙尘、夏季降雨、冬季降雪和烟幕天API数据集相对于各季节API数据集的空间相似度，分别为85.7%、94.3%、67.1%和84.3%。这意味着夏季城市空间分布主要受到降雨的影响，沙尘对春季城市空间分布的影响较重，冬季城市空间分布主要受到烟幕的影响，降雪的影响相对较轻。霾天在全年的发生频率都较高，其中在秋末到次年冬末（从10月到次年2月）相对最高，可能对四季尤其是秋季和冬季的城市API空间分布变化会有明显影响。

2.2各城市群污染类型及API变化趋势

根据API的分级标准，API值≥100时为污染天，表示环境空气受到了不同程度的污染，可能会在某种程度上影响人体健康［16］。图4显示，近5年全国污染天经常出现在冬季和春季，且内陆城市污染天数比沿海城市多，低纬度沿海城市污染天数比高纬度多，与Gao等［16］对前3年城市污染天数分布的研究结果相一致，说明近年来北方城市与南方城市、内陆城市与沿海城市的空气质量仍有明显的差别。全国城市群中，东北城市群中烟幕为主要污染天气类型，烟幕天占污染天的比例为32.9%。华中和东南沿海城市群以及华南城市群中霾为主要污染天气类型，霾天占污染天的比例最高，分别为32.3%和41%。在2010年3月1日以前，山东城市群中烟幕天是主要污染天气类型，烟幕天占污染天的比例是19.4%，远高于霾天的比例；但在2010年3月以后，烟幕污染减轻，霾污染加重，霾成为主要的污染天气类型。华北城市群的污染天气类型较为复杂，烟幕和霾对城市群污染有重要影响，污染天中烟幕和霾天的比例都超过20%。中西部城市群霾污染比例相对较高，是主要污染天气类型，但烟幕天占污染天的比例也达到6%左右，表明烟幕对城市群空气污染也会产生影响。沙尘天在华北城市群和山东城市群出现次数较多，其次是东北城市群、中西部城市群以及华中和东南沿海城市群，且出现时间多为春季。2008年5月，沙尘天气暴发造成了东北、山东、华北以及华中和东南沿海4个城市群API的显著升高；2009年4月的沙尘天气也对山东、华北以及华中和东南沿海3个城市群的API产生了影响；2010年3月和2011年4月的沙尘天气对除华南城市群以外的全国5个城市群的API造成了不同程度的影响，是近5年最严重且影响范围最广的两次［22-23］。相比霾和烟幕污染，沙尘天气的出现常造成更高的API值。

表2 2007年6月5日～2012年6月4日不同天气现象下的城市群分布Table2 DistributionsofcityclustersunderdifferentweathersduringJune5，2007andJune4，2012

图3 2007年6月5日～2012年6月4日73个城市每月天气现象天数Fig.3 The weather days in different month from June 5，2007 to June 4，2012 for 73 cities in China

Mann-kendall检验结果显示，73个城市中，约15%城市的API无上升或下降趋势，而85%城市的API呈现出了上升或下降趋势，约68%的城市通过了趋势显著性检验，趋势变化明显（见表3）。东北城市群的API呈现出下降趋势；山东、华北和中西部城市群多数城市API也呈现出下降趋势，仅有约26%的城市API有上升趋势；在华中和东南沿海以及华南城市群，有50%的城市API表现出上升趋势，仅有约35%的城市API呈现下降趋势。

图5显示了近5年6个城市群春、夏、秋、冬4个季节API均值的年变化情况。东北城市群，春季API在2008～2010年呈明显下降趋势，但2011年又出现明显升高，这主要与2011年4月爆发的大范围的强沙尘天气有关（见图4），而2009和2010年沙尘天气对东北城市群影响较小；夏季和冬季API均呈现明显下降趋势，秋季变化不大，因此近5年东北城市群API总体呈下降趋势。山东城市群，夏、秋和冬三季API都是先升高后下降，这可能与2010年以后烟幕污染的减轻有关。华北城市群API以2008年夏季为分界点，总体上呈现下降趋势。中西部城市群，春季API受到春季沙尘的影响在2010年出现高峰，夏季API呈现下降趋势。华中和东南沿海城市群，春季受沙尘的影响导致了2010和2011年API的升高，其他3个季节API没有明显的趋势变化。华南城市群除冬季以外，其他3个季节API都有明显升高趋势。从全国来看，春季API呈现先升高后降低的变化，沙尘起到了至关重要的作用，夏季API从2008年开始降低，与东北、华北和中西部的夏季API变化趋势有关，秋季和冬季API没有明显的趋势变化。

图4 污染天（API≥100）各城市群API值Fig.4 Daily API in polluted days（API≥100）in each city cluster

表3 2007～2012年API变化趋势Mann-kendall显著性检验结果Table 3 The Mann-kendall test results for the API trends during 2007～2012

图5 2007—2012年各城市群API季节均值的变化趋势Fig.5 Trends of seasonal average（SAVG）of API in each city cluster from 2007 to 2012

前文分析表明，近年来我国城市霾污染加重，也成为影响城市API空间分布的重要因素，但趋势检验显示，部分城市API在时间变化上出现了下降趋势（如北京等），这可能与PM2.5～10（粗颗粒物）浓度的降低有关。在90%以上的情况下，PM10是首要污染物［15］，它包含了PM2.5（细颗粒物）和PM2.5～10。已有研究表明，霾污染天气下，细颗粒物浓度明显增加，此时PM2.5与PM10的质量浓度比就会增高［22］，但近年来的治理措施使粗颗粒污染不断减轻［23］，虽然PM2.5浓度有所升高，但PM2.5～10降低的幅度可能更大，从而造成了PM10浓度的下降，也表现为API的下降趋势。因此这也可解释虽然北京霾天气有明显的增加，但其API却呈下降趋势。在中国空气污染转型的背景下，以PM10为首要污染物计算得到的API将无法准确表征空气污染的实际情况。因此，中国国家环境保护部已于2013年1月发布了新的指数——空气质量指数（AQI），用来指示空气质量情况，并将对大气能见度和人体健康有明显影响的细颗粒物PM2.5纳入常规污染物监测中。

3 结语

2007～2012 年与2004～2007年相比，全国城市API空间分布具有一致性，但也呈现出明显变化，城市群数量从7个合并为6个。除东北城市群和山东城市群没有变化外，华北城市单独成为1个群，中部陕西与河南城市从北方城市群中分离出来，与西南城市归并为中西部城市群，华中多数城市、长江三角洲和东南沿海城市合并为华中和东南沿海城市群，华南内陆城市与华南沿海城市共同组成华南城市群。

降雨、降雪、霾、沙尘和烟幕等天气现象的空间分布呈现出城市群间差异性，能够在一定程度上解释城市群聚类的变化。降雨和霾对城市API空间分布的影响最显著，降雪、沙尘和烟幕的影响次之。烟幕污染是东北城市群的主要污染天气类型；华中和东南沿海城市群、华南城市群、中西部城市群均以霾为主要污染天气类型；2007～2012年山东城市群主要污染天气类型为烟幕，其后转为霾。烟幕和霾均对华北城市群API有较大影响。沙尘天气影响范围较广，且能产生显著高于霾和烟幕天的API高值。

近5年，北方大部分城市API呈现下降趋势，而南方50%的城市API有上升趋势。从季节分布看，全国范围内夏季API呈现下降趋势。天气现象也可导致城市群API的季节性增加，如2010年春季暴发的强沙尘天气，导致了东北、中西部以及华中和东南沿海城市群春季API的明显升高。

需要指出的是，除了受天气现象影响外，排放源也是决定城市群空间分布的主要因素，这在上述沙尘、霾、烟幕等能够反应排放特征的天气现象的分析中也反应了这一点，但因缺少具有一定空间分辨率和时间分辨率的排放数据，目前尚无法讨论排放源对空气污染区域分布的影响。另外，城市API的空间分布除了受天气现象影响外，大气环流、温度、气压系统等过程和要素显然也是重要的影响因素，将在今后的工作中予以考虑。

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Regional Distributions of Air Pollution lndex in Major Cities of China

GAO Hui-Wang，CHEN Jin-Ling，CHEN Jing
（The Key Laboratory of Marine Environment and Ecology，Ministry of Education，Ocean University of China，Qingdao 266100，China）

With the frequent occurrence of haze in wide areas，air pollution becomes one of the most notable environmental problems in China.Based on the data of Air Pollution Index（API）from 73 cities of China in recent 5 years（from 5 June 2007 to 4 June 2012），a regional distribution of APIand its seasonal variations are studied by using cluster analysis and trend analysis.The impacts of different weather phenomena（i.e.haze，dust，rain，snow and smoke）on API clusters are also discussed.It is shown that：（1）73 cities are divided into 6 clusters，and they are northeast city cluster，North China city cluster，Shandong city cluster，Middle and west city cluster，Central China and southeast coast city cluster and south China city cluster.（2）Compared with the previous studies（2004～2007），rainfall seemed to be the major factor to control the spatial and temporal distribution of API，and haze seemed to play a significant role.In addition，dust and smoke also have obvious impacts.（3）While API≥100，the effects of haze，dust and smoke on the spatial distribution of API are different in city clusters.（4）Based on trend analysis，API is descending in most of the northern cities，but ascending in 50%of the southern cities in China.This research may provide scientific reference for the study of Air Quality Index in the future，which had become the index to indicate statues of air pollution instead of API since 2013 in China.

urban air quality；air pollution index；cluster analysis；trend analysis；regional distribution

X131.1

A

1672-5174（2014）10-025-10

责任编辑 庞 旻

国家自然科学基金项目（41176099；41305087）资助

2014-09-10；

2014-09-24

高会旺（1960-），男，教授，博导。E-mail：hwgao＠ouc.edu.cn